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Enregistrement W3095159265 · doi:10.1139/er-2020-0071

Integrating watershed and ecosystem service models to assess best management practice efficiency: guidelines for Lake Erie managers and watershed modellers

2020· article· en· W3095159265 sur OpenAlexaffvenue
Carlos Alberto Arnillas, Cindy Yang, Sophia A. Zamaria, Alex Neumann, Aisha Javed, Yuko Shimoda, Natalie Feisthauer, Anna Crolla, Feifei Dong, Agnes Blukacz-Richards, Yerubandi R. Rao, D. Padrón Paredes, George B. Arhonditsis

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaEnvironment and Climate Change CanadaMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWatershedEnvironmental scienceEnvironmental resource managementBest practiceNonpoint source pollutionWatershed managementSoil and Water Assessment ToolEcosystem servicesSurface runoffAdaptive managementWater resource managementEcosystemEcologyComputer scienceDrainage basinGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lake Erie is the shallowest and most biologically productive system of the Great Lakes, surrounded by large urban, industrial, and agricultural areas. This combination prompted extensive efforts to promote best management practices (BMPs) to mitigate non-point source pollution in Lake Erie’s watershed. Recent technical and conceptual advancements caution that significant variability exists in the BMP efficiency to reduce the severity of runoff and nutrient concentrations due to differences in implementation, the dependence of operational performance on local soil and climatic conditions, storm events and seasonality, and declining performance over time owing to imperfect maintenance. Given the uncertainty surrounding the design and efficiency of BMPs in abating non-point source pollution, our primary objective is to review the critical strengths and potential weaknesses of nine agricultural BMPs promoted for use in the Lake Erie watershed. We examine the capacity of the current generation of watershed process-based models to recreate possible BMP-mediated changes in the water and nutrient cycles. After reviewing modelling strategies (dynamic, external forcing, and empirical) to recreate non-linear watershed responses and feedback loops to BMP efficiency, our study recommends adopting dynamic representations of the interplay among key mechanisms, like soil moisture, water table, nutrient availability, plant uptake, and subsequent growth. Notwithstanding the increased sophistication of complex mathematical models, their learning capacity is usually compromised by the coarse resolution of environmental data and limited empirical knowledge to accurately parameterize environmental properties and partially understood biogeochemical processes. Moreover, BMPs may differentially affect the provisions of an ecosystem (e.g., a BMP may amplify one ecosystem service while dampening another). In this context, we highlight the expression of the value of ecosystem services in monetary and non-monetary terms as a critical information piece when considering trade-offs among costly and diverse policy decisions. Our study also examines the degree to which different types of valuation methods, socioeconomic models, and data have been operationalized in Lake Erie. Consistent with the Integrated Watershed Management framework, we advocate the adoption of a rigorous mass-balance approach to assess the impact of BMPs on nutrient cycles, as well as the integration of the projected environmental improvements with terrestrial ecosystem services, beneficial use impairments, and aquatic ecosystem services. The proposed strategy has the potential to improve the decision-making process by identifying cost-effective management actions and balancing different goods and services provided by the agroecosystems at different time scales.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,700
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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