Neural network model predictions for phosphorus management strategies on tile-drained organic soils
Notice bibliographique
Résumé
The organic soils of Holland Marsh, Ontario are used for intensive vegetable production, which demands high-phosphorus (P) fertilizer applications.Such high-fertilizer applications on these tile-drained lands lead to eutrophication in surrounding water bodies.This study investigated the application of neural network (NN) models for deriving P management strategies.Seven NN models were assessed using the following two approaches: a time series with 1-year training and 1-year testing of the models and a randomization analysis where a random 80% of data was used for model training and the remainder for model testing.The feed-forward model using the randomization and the long-short-term memory model using time-series outperformed all other models.Two strategies for P management were evaluated: a direct approach that predicts P loads using new fertilizer rates or controlled drainage discharge rates, and a particle swarm optimization (PSO) that used a percent reduction of actual P loads to predict an optimal water table management strategy.Overall, the direct approach identified a water table level of 30 cm from the soil surface during the spring and 80 cm during the summer period as optimal to reduce P loads.The PSO analysis showed that a reduction of P loads by 20% in the spring and up to 40% in the summer through water table control would not compromise crop production.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».