Assessing the Impact of BMPs on Water Quality and Quantity in a Flat Agricultural Watershed in Southern Ontario
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Non-point source pollution poses a continuous threat to the quality of Great Lakes waters. To abate this problem, the Great Lakes Agricultural Stewardship Initiative (GLASI) was initiated in Ontario, Canada, with the primary aim of reducing phosphorus pollution. Therefore, a case-study analysis of the Wigle Creek watershed, one of the six priority watersheds under the GLASI program, was undertaken to evaluate the effectiveness of various existing and potential future Best Management Practices (BMPs) and to identify BMPs that might aid in mitigating the watershed’s contribution to phosphorus loads reaching Lake Erie. Given the watershed’s very flat topography, hydrological/nutrient modeling proved an extremely challenging exercise. The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model was used in this evaluation. Several digital elevation model (DEM) options were considered to accurately describe the watershed and represent flow conditions. A 30 m resolution DEM, implementing a modified burning in of streams based on ground truthing, was finally employed to develop the SWAT model’s drainage framework. The model was first calibrated for flow, sediment, and phosphorus loads. The calibrated model was used to evaluate the ability of potential BMPs (minimum tillage, no-till, retiring croplands into pasture, retiring croplands into forest, winter wheat cover crop, and vegetative filter strips) to reduce phosphorus loads compared to implemented practice. Converting all croplands into pasture or forest significantly decreased P loads reaching Lake Erie. Comparatively, a winter wheat cover crop had minimal effect on reducing phosphorus loading.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
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 découle