Modeling of phosphorus loss from field to watershed: A review
Notice bibliographique
Résumé
Phosphorus (P) losses from nonpoint sources into surface water resources through surface runoff and tile drainage play a significant role in eutrophication. Accordingly, the number of studies involving the modeling of agricultural P losses, the uncertainties of such models, and the best management practices (BMPs) supported by the modeling of hypothetical P loss reduction scenarios has increased significantly around the world. Many improvements have been made to these models: separate manure P pools, variable source areas allowing the determination of critical source areas of P loss, analyses of modeling uncertainties, and understanding of legacy P. However, several elements are still missing or have yet to be sufficiently addressed: the incorporation of preferential flow into models, the modification of P sorption-desorption processes considering recent research data (e.g., pedotransfer functions for labile, active, or stable P, along with P sorption coefficients), BMP parameterization, and scale-up issues, as well as stakeholder-scientist and experimentalist-modeler interactions. The accuracy of P loss modeling can be improved by (a) incorporating dynamic P sorption-desorption processes and new P subroutines for direct P loss from manure, fertilizer, and dung, (b) modeling preferential flow, connectivity between field and adjacent water bodies, and P in-stream processes, (c) including an assessment of model uncertainty, (d) integrating field and watershed models for BMP calibration and scaling field results up to larger areas, and (e) building a holistic interaction between stakeholders, experimentalists, and modelers.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».