Using RZWQM2‐P to capture tile drainage phosphorus dynamics in Ohio
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Phosphorus (P) loading from tile‐drained agricultural lands is linked to water quality and aquatic ecosystem degradation. The RZWQM2‐P model was developed to simulate the fate and transport of P in soil‐water‐plant systems, especially in tile‐drained croplands. Comprehensive evaluation and application of RZWQM2‐P, however, remains limited. This study evaluates RZWQM2‐P in simulating P dynamics using extensive data and assesses the potential of management practices for mitigating P losses. Subsurface drainage and surface runoff flows were monitored at a tile‐drained site from 2017 to 2020 in Ohio, and the water flow and P loss data were summarized on a daily basis. RZWQM2‐P was calibrated and validated using those observed data and was subsequently used to assess the effectiveness of controlled drainage (CD) and winter cover crops (CC) in reducing P losses. The model satisfactorily simulated dissolved reactive P (DRP) loss from tile drainage on daily and monthly bases (Nash–Sutcliffe efficiency [NSE] = 0.50, R 2 = 0.52, index of agreement [IoA] = 0.84 for daily; NSE = 0.73, R 2 = 0.78, IoA = 0.94 for monthly) and total P (TP) loss on a monthly basis (NSE = 0.64, R 2 = 0.65, IoA = 0.88), but the daily TP simulation was less accurate (NSE = 0.30, R 2 = 0.30, IoA = 0.59). Simulations showed that winter rye CC reduced DRP by 16% and TP by 4% compared to the base scenario, whereas CD increased DRP (60%–129%) and TP (5%–17%) losses at three tested outlet elevations compared to free drainage. RZWQM2‐P can capture P dynamics in tile‐drained cropland and is a promising tool for effective P management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».