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Enregistrement W4391426724 · doi:10.13031/ja.15532

Predicted Contribution of Snowmelt to Subsurface Drainage Discharge in Two Subsurface-Drained Fields in Southern Quebec and Ontario

2024· article· en· W4391426724 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of the ASABE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSnowmeltDrainageHydrology (agriculture)Subsurface flowGeologyEnvironmental scienceGroundwaterGeomorphologyGeotechnical engineeringSnowEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Highlights RZ-SHAW model delivered a satisfactory simulation for winter subsurface drainage discharge. Snowmelt dominated the drainage discharge during the winter and spring snowmelt seasons in southern Quebec. Snowmelt contributed to 29% and 18% of winter and annual drainage discharge, respectively, in southern Ontario. Abstract. Late winter/early spring has been recognized as a critical period for subsurface drainage discharge and associated nutrient losses due to snowmelt and rainfall in croplands under cold, humid climates in North America and Europe. Although the detachment and transport processes of soil particles under snowmelt and rainfall are known to be different, studies quantifying the contribution of snowmelt to winter drainage discharge are limited. This study aims to investigate the contribution of snowmelt to subsurface drainage discharge at two winterized experimental sites in southern Quebec and Ontario, Canada, using observed data and the Root Zone Water Quality Model-Simultaneous Heat and Water model (RZ-SHAW model). The RZ-SHAW model was calibrated and validated against the measured snow depth and year-round subsurface drainage discharge data from 2021 to 2023 at St. Emmanuel, Quebec, and from 2000 to 2003 at Harrow, Ontario. RZ-SHAW demonstrated satisfactory Nash-Sutcliffe model efficiency values (NSE = 0.50) for simulating snow depth, soil temperature, and winter subsurface drainage discharge. The calibrated RZ-SHAW model was used to simulate the contribution of snowmelt to subsurface drainage for the two sites from 1990 to 2022. The snowmelt was predicted to contribute 55% and 44% of the winter and annual subsurface drainage discharge for the cropland in Southern Quebec. In contrast, for the southern Ontario site, the contribution of snowmelt to winter and annual subsurface drainage discharge was 29% and 18%, respectively. Considering that snowmelt in Southern Quebec contributed a significant fraction of winter and annual subsurface drainage discharge, more attention should be devoted to adapting and developing new winter management for nutrient loss in future research in the region. Keywords: Cold region, Cropland drainage, Drainage partition, RZ-SHAW, RZWQM2, Snowmelt, Soil freeze and thaw, Winter subsurface drainage.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,520
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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