Using an inverse modelling approach with equifinality control to investigate the dominant controls on snowmelt nutrient export.
Notice bibliographique
Résumé
There is great interest in modelling the export of nitrogen (N) and phosphorus (P) from agricultural fields because of ongoing challenges of eutrophication. However, the use of existing hydrochemistry models can be problematic in cold regions because models frequently employ incomplete or conceptually incorrect representations of the dominant cold regions hydrological processes and are overparameterized, often with insufficient data for validation. Here, a process‐based N model, WINTRA, which is coupled to a physically based cold regions hydrological model, was expanded to simulate P and account for overwinter soil nutrient biochemical cycling. An inverse modelling approach, using this model with consideration of parameter equifinality, was applied to an intensively monitored agricultural basin in Manitoba, Canada, to help identify the main climate, soil, and anthropogenic controls on nutrient export. Consistent with observations, the model results suggest that snow water equivalent, melt rate, snow cover depletion rate, and contributing area for run‐off generation determine the opportunity time and surface area for run‐off–soil interaction. These physical controls have not been addressed in existing models. Results also show that the time lag between the start of snowmelt and the arrival of peak nutrient concentration in run‐off increased with decreasing antecedent soil moisture content, highlighting potential implications of frozen soils on run‐off processes and hydrochemistry. The simulations showed TDP concentration peaks generally arriving earlier than NO₃ but also decreasing faster afterwards, which suggests a significant contribution of plant residue Total dissolved Phosphorus (TDP) to early snowmelt run‐off. Antecedent fall tillage and fertilizer application increased TDP concentrations in spring snowmelt run‐off but did not consistently affect NO₃ run‐off. In this case, the antecedent soil moisture content seemed to have had a dominant effect on overwinter soil N biogeochemical processes such as mineralization, which are often ignored in models. This work demonstrates both the need for better representation of cold regions processes in hydrochemical models and the model improvements that are possible if these are included.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».