Impacts of Climate Change and Different Crop Rotation Scenarios on Groundwater Nitrate Concentrations in a Sandy Aquifer
Notice bibliographique
Résumé
Nitrate in groundwater is a major concern in agricultural sub-watersheds. This study assessed the impacts of future climate and agricultural land use changes on groundwater nitrate concentrations in an agricultural sub-watershed (Norfolk site) in southern Ontario, Canada. A fully integrated hydrologic model (HydroGeoSphere) was used in combination with the root zone water quality model (RZWQM2) (shallow zone) to develop water flow and nitrate transport models. Three climate change models and three crop rotations (corn-soybean rotation, continuous corn, corn-soybean-winter wheat-red clover rotation) were used to evaluate the potential impact on groundwater quality (nine predictive scenarios). The selected climate change scenarios yielded less water availability in the future period than in the reference period (past conditions). The simulated nitrate nitrogen (Nitrate-N) concentrations were lower during the future period than the reference period. The continuous corn land use scenario produced higher Nitrate-N concentrations compared to the base case (corn-soybean rotation). However, the best management practices (BMP) scenario (corn-soybean-winter wheat-red clover rotation) produced significantly lower groundwater nitrate concentrations. BMPs, such as the one examined herein, should be adopted to reduce potential negative impacts of future climate change on groundwater quality, especially in vulnerable settings. These findings are important for water and land managers, to mitigate future impacts of nutrient transport on groundwater quality under a changing climate.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».