Assessment of Impacts of Climate Change on Tile Discharge and Nitrogen Yield Using the DRAINMOD Model
Notice bibliographique
Résumé
The detrimental impacts of agricultural subsurface tile flows and their associated pollutants on water quality is a major environmental issue in the Great Lakes region and many other places globally. A strong understanding of water quality indicators along with the contribution of tile-drained agriculture to water contamination is necessary to assess and reduce a significant source of non-point source pollution. In this study, DRAINMOD, a field-scale hydrology and water quality model, was applied to assess the impact of future climatic change on depth to water table, tile flow and associated nitrate loss from an 8.66 ha agricultural field near Londesborough, in Southwestern Ontario, Canada. The closest available climate data from a weather station approximately 10 km from the field site was used by the Ontario Ministry of Natural Resources and Forestry (MNRF) to generate future predictions of daily precipitation and maximum and minimum air temperatures required to create the weather files for DRAINMOD. Of the 28 models applied by MNRF, three models (CGCM3T47-Run5, GFDLCM2.0, and MIROC3.2hires) were selected based on the frequency of the models recommended for use in Ontario with SRA1B emission scenario. Results suggested that simulated tile flows and evapotranspiration (ET) in the 2071–2100 period are expected to increase by 7% and 14% compared to 1960–1990 period. Results also suggest that under future climates, significant increases in nitrate losses (about 50%) will occur along with the elevated tile flows. This work suggests that climate change will have a significant effect on field hydrology and water quality in tile-drained agricultural regions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».