MODELING IMPACTS OF RESIDENTIAL AND AGRICULTURAL DEVELOPMENT AND BENEFICIAL MANAGEMENT PRACTICE SCENARIOS ON PHOSPHORUS DYNAMICS IN A SMALL WATERSHED
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Both agricultural land-uses and residential on-site wastewater systems (OWS) have the potential to be non-point sources of phosphorus (P) in rural watersheds. Many agricultural field beneficial management practices (BMPs) have been evaluated using watershed-scale models, however, no studies have compared their efficacy to OWS BMPs in a mixed land-use watershed. The objectives of this research were to use the P on-site wastewater simulator (POWSIM) and, Soil and Water Assessment Tool (SWAT) to simulate different agricultural and residential development and BMP scenarios in the Thomas Brook Watershed in Nova Scotia, Canada and evaluate their impacts on sediment and total P (TP) loads and TP concentrations. The development scenarios evaluated included increasing the residential population, and conversion of hay fields or pastures to corn-based cropping regimes. The agricultural BMPs evaluated were (i) corn and rotational crop replacement with no-tillage agricultural land-uses, and (ii) no-tillage corn. Decreased failure rates, increased water course set-backs, disposal field replacement, and the use of high P sorption filter media were the OWS BMPs evaluated. The agricultural development scenarios increased cumulative sediment and P loads at the watershed outlet, while the residential scenarios increased the frequency of in-stream hyper-eutrophic conditions. Agricultural crop replacement BMPs produced the highest reductions in cumulative sediment (13 to 46%) and TP loads (26 to 34%), but had no observable change on the in-stream trophic status. The OWS BMPs produced small reductions in TP loading (2 to 15%), no sediment load reductions, but had a positive effect on the trophic status. The best ranked combination of agricultural and OWS BMPs resulted in a cumulative TP load reduction of 58%, and the dominant trophic state at the end of the 50 yr period was mesotrophic, as compared to eutrophic for the reference simulation. The results of these modeling scenarios found agricultural BMPs were most effective in reducing cumulative P loads, while OWS BMPs were effective in mitigating in-stream eutrophication impacts.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».