Advances in the simulation of nutrient dynamics in cold climate agricultural basins: developing new N and P modules for the Cold Regions Hydrological Modelling Platform
Notice bibliographique
Résumé
Excess nutrients in aquatic ecosystems is a major water quality problem globally. Worsening eutrophication issues are notable in cold temperate areas, with pervasive problems in many agriculturally dominated catchments. Predicting nutrient export to rivers and lakes is particularly difficult in cold agricultural environments because of challenges in modelling snow, soil, frozen ground, climate, and anthropogenic controls. Previous research has shown that the use of many popular small basin nutrient models can be problematic in cold regions due to poor representation of cold region hydrology. In this study, the Cold Regions Hydrological Modelling Platform (CRHM), a modular modelling system, which has been widely deployed across Canada and cold regions worldwide, was used to address this problem. CRHM was extended to simulate biogeochemical and transport processes for nitrogen and phosphorus through a complex of new process-based modules that represent physicochemical processes in snow, soil and freshwater. Agricultural practices such as tillage and fertilizer application, which strongly impact the availability and release of soil nutrients, can be explicitly represented in the model. A test case in an agricultural basin draining towards Lake Winnipeg shows that the model can capture the extreme hydrology and nutrient load variability of small agricultural basins at hourly time steps. It was demonstrated that fine temporal resolutions are an essential modelling requisite to capture strong concentration changes in agricultural tributaries in cold agricultural environments. Within these ephemeral and intermittent streams, on average, 30%, 31%, 20%, and 16% of the total annual load of NO 3 , NH 4 , SRP and partP occurred during the episodic snowmelt freshet ~9 days, accounting for 21% of the annual flow), but shows extreme temporal variation. The new nutrient modules are critical tools for predicting nutrient export from small agricultural drainage basins in cold climates via better representation of key hydrological processes, and a temporal resolution more suited to capture dynamics of ephemeral and intermittent streams.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».