Evaluation of nutrient beneficial management practices on nitrate loading to groundwater in a Southern Ontario agricultural landscape
Notice bibliographique
Résumé
Evaluation of the performance of agricultural Beneficial Management Practices (BMPs) intended to protect groundwater resources that may be impacted by the leaching of excess agricultural nutrients is both essential and problematic. Many field-monitoring techniques are hampered by the substantial lag time that often exists between when the BMP is implemented and when a related impact on the groundwater quality might be observed. As a result, agricultural nitrogen models that are adapted to site-specific field conditions are often utilized in concert with field observations to provide estimates of BMP performance. In the current work, the Root Zone Water Quality Model was used to evaluate the long-term reduction of nitrate loading as a result of regional nutrient reduction BMP implementation across agricultural fields located within a municipal well field capture zone. Soil nitrate concentration and soil moisture content profiles were collected from a series of monitoring locations. These data, in conjunction with a heuristic optimization algorithm, were used to calibrate and validate the model. Validation results showed that the simulated moisture content profiles matched very well with the observed profiles, and that the simulated soil nitrate concentration was in general agreement with field observations except for the highly reactive and transient rooting zone. The calibrated model was used to investigate a series of potential nutrient reduction BMP scenarios. Results indicated that the annual nitrate loading varied both spatially and temporally relative to the subsurface conditions and the agricultural land management. The overall results indicate that BMP effectiveness needs to be investigated over relatively long time periods and that short-term, point-scale field measurements may not provide sufficient information to evaluate BMP performance. The results obtained through the integration of field data and an agriculture nitrogen model indicates that this approach can be highly beneficial to assess or evaluate the potential long-term performance of agricultural BMPs.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».