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Enregistrement W2944145485 · doi:10.13031/aea.13121

A Modeling Approach for Evaluating Watershed-scale Water Quality Benefits of Vegetative Filter Strip - A Case Study in Ontario

2019· article· en· W2944145485 sur OpenAlexaboutno aff
Anand K. Gupta, Ramesh Rudra, Bahram Gharabaghi, Pradeep Goel, Saleh Sebti, Rituraj Shukla, Prasad Daggupati

Notice bibliographique

RevueApplied Engineering in Agriculture · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWatershedEnvironmental scienceNonpoint source pollutionHydrology (agriculture)Water qualityEngineeringComputer scienceGeotechnical engineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract . Vegetative filter strips (VFS) are globally recognized as an effective BMP in reducing non-point source pollution. Maximum effectiveness of a VFS at a watershed-level could be achieved by adequately installing and sizing a VFS along the edge of the field. Existing watershed models have limitations in appropriately representing and modeling VFS at the watershed scale. Therefore, in this research, a new modeling approach consisting of the Agricultural Non-Point Source (AGNPS) model, AGNPS_VFS toolkit, and a regression equation is developed to explore the effectiveness of VFS applied along the edge of fields. AGNPS cells are identified as locations where the edge of the field VFS is to be installed. Further, the approach was tested with a case study. The model was calibrated and validated for a flow and sediment load at the watershed outlet. Thereafter, the modeling approach is used to compute sediment reducing efficiency (SRE) for the edge of the field VFS. Objectives of this study were to test the effectiveness of uniform VFS (5 × 18 m) lengths located at several locations (draining an upstream area of 3, 4, 6 ha, and at spatially variable locations) within a watershed to demonstrate the ability of the developed approach to evaluate effectiveness of VFS application in sediment abatement. Maximum SRE was observed for VFS placed at spatially variable locations; the developed approach reduced nearly 23.03% of sediment yield, while VFS placed along cells draining an upstream area of 3, 4, and 6 ha removed 9.59%, 12.39%, and 5.91% of sediment loads respectively. Keywords: Non-point source pollution, Sediment transport, Vegetative filter strip (VFS), VFSMOD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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