A Bayesian Approach to Infer Nitrogen Loading Rates from Cropand Landuse Types Surrounding Private Wells in the Central Valley,California
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This study is focused on nitrogen loading from a wide variety of crop and landuse types in the Central Valley, California, USA, an intensively farmed region with high agricultural crop diversity. Nitrogen loading rates for several crop types have been measured based on field scale experiments and recent research has calculated nitrogen loading rates for crops throughout the Central Valley based on a mass balance approach. However, research is lacking to infer nitrogen loading rates for the broad diversity of crop and landuse types directly from groundwater nitrate measurements. Relating groundwater nitrate measurements to specific crops must account for the uncertainty about and multiplicity in contributing crops (and other landuses) to individual well measurements, and also for the variability of nitrogen loading within farms and from farm to farm for the same crop. In this study, we developed a Bayesian regression model that allowed us to estimate crop or other landuse-specific groundwater nitrogen loading rate probability distributions for 15 crop and landuse groups based on a database of recent nitrate measurements from 2149 private wells in the Central Valley. The water & natural, rice, and alfalfa & pasture groups had the lowest median estimated nitrogen loading rates, each with a median estimate below 5 kg N ha−1 yr−1. Confined animal feeding operations (dairies) and citrus & subtropical crops had the greatest median estimated nitrogen loading rates at approximately 269 and 65 kg N ha−1 yr−1, respectively. In general, our probability based estimates compare favorably with previous direct measurements and with mass balance based estimates of nitrogen loading. Nitrogen mass balance based estimates are larger than our groundwater nitrate derived estimates for manured forage crops, nuts, cotton, tree fruit, and rice crops. These discrepancies are thought to be due to groundwater age mixing, dilution from infiltrating river water, or denitrification between the time when nitrogen leaves the root zone (point of reference for mass balance derived loading) and the time and location of groundwater measurement.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».