Modeling and Mitigating Phosphorus Losses from a Tile‐Drained and Manured Field Using RZWQM2‐P
Notice bibliographique
Résumé
Prediction of P losses from manured agricultural fields through surface runoff and tile drainage is necessary to mitigate widespread eutrophication in water bodies. However, present water quality models are weak in predicting P losses, particularly in tile‐drained and manure‐applied cropland. We developed a field‐scale P management model, the Root Zone Water Quality Model version 2–Phosphorus (RZWQM2‐P), whose accuracy in simulating P losses from manure applied agricultural field is yet to be tested. The objectives of this study were (i) to assess the accuracy of this new model in simulating dissolved reactive phosphorus (DRP) and particulate phosphorus (PP) losses in surface runoff and tile drainage from a manure amended field, and (ii) to identify best management practices to mitigate manure P losses including water table control, manure application timing, and spreading methods by the use of model simulation. The model was evaluated against data collected from a liquid cattle manure applied field with maize (Zea mays L.)–soybean [Glycine max (L.) Merr.] rotation in Ontario, Canada. The results revealed that the RZWQM2‐P model satisfactorily simulated DRP and PP losses through both surface runoff and tile drainage (Nash–Sutcliffe efficiency > 0.50, percentage bias within ±25%, and index of agreement > 0.75). Compared with conventional management practices, manure injection reduced the P losses by 18%, whereas controlled drainage and winter manure application increased P losses by 13 and 23%, respectively. The RZWQM2‐P is a promising tool for P management in manured and subsurface drained agricultural field. The injection of manure rather than controlled drainage is an effective management practice to mitigate P losses from a subsurface‐drained field. Core Ideas RZWQM2‐P satisfactorily simulated P losses from the manure‐applied field. A field experiment revealed that the nongrowing season dominated the P losses. Particulate P loss dominated the average annual P loss as per the field experiment. RZWQM‐P adequately simulated seasonal P losses and dominant P loss type. Injected manure application was found effective to mitigate P losses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».