Climate change impacts on agriculture dominated Canadian watershed
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural water management plays a vital role in the food production and food security(Abbaspour, et al. 2007).Improper management of agriculture leads to local or far field water quality.Runoff from an agriculture land is considerably enriched with different kinds of nutrients, sediments, and pesticides. Nutrient loadings carried with the runoff has caused eutrophication to various degrees and scales, from small and large bays around the Great Lakes (e.g., Green Bay in Lake Michigan) to wide-scale eutrophication in some of the Great Lakes themselves (e.g., Lake Erie)(Inamdar, S. and Naumov, A. 2006)..Water quality and watershed management programs are highly benefitted from simulation models since the advent of computer-based watershed models( Daggupati et al. 2018). To this extent, present study used Soil and Water assessment Tool (SWAT) to investigate the climate change impacts on nutrient loadings primarily occur from runoff from a Canadian agriculture dominated watershed. We found that non-point source pollutants especially total N and total P originating from agriculture land is decreasing during mid and late century projections. Streamflow during winter and fall is projected to increase compared to historical period. Keywords: SWAT modeling, climate change impact, non-point source pollution
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».