Water quality impact assessment of agricultural Beneficial Management Practices (BMPs) simulated for a regional catchment in Quebec, Eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Water quality has become a matter of increasing concern over the past four decades as a result of the intensification of agriculture, and more particularly so in Canada where agriculture has evolved into the largest non-point source of surface water pollution. The Canadian WEBs project (Watershed Evaluation of Beneficial Management Practices, BMPs) was initiated in order to determine the efficiency of BMPs in improving the surface water quality of rural catchments, and the economic aspects related to their implementation on the same scale. In this contribution we use the integrated watershed modelling platform GIBSI (Gestion Intégrée des Bassins versants à l'aide d'un Système Informatisé) to evaluate the effects of various BMPs on sediment and nutrient yields and, in close relation to this, the surface water quality for the Beaurivage River catchment (718 km2) in Quebec, eastern Canada. A base scenario of the catchment is developed by calibrating the different models of the GIBSI platform, namely HYDROTEL for hydrology, the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) for soil erosion, the Erosion-Productivity Impact Calculator (EPIC) of the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) for contaminant transport and fate, and QUAL2E for stream water quality. Four BMPs were analysed: (1) vegetated riparian buffer strips, (2) precision slurry application, (3) transition of all cereal and corn fields to grassland (grassland conversion), and (4) no-tillage on corn fields. Simulations suggest that riparian buffer strips and grassland conversion are more effective in terms of phosphorus, nitrogen and sediment load reduction than precision slurry application and no-tillage on corn fields. The results furthermore indicate the need for a more profound understanding of sediment dynamics in streams and on riparian buffer strips.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».