Effectiveness of agricultural BMPs on phosphorus load reduction for the Canadian Lake Erie Basin: a literature review
Notice bibliographique
Résumé
Lake Erie, the shallowest and warmest of the Great Lakes, has been increasingly threatened by eutrophication and harmful algal blooms affecting economic growth in the region. Excess nutrients, particularly phosphorus, transported with agricultural runoffs have become a major issue of lake water quality. In response to this growing concern over the adverse environmental effects of agriculture, farmers, conservation authorities, and governments have worked together to promote and implement best or beneficial management practices (BMPs) in the contributing watersheds that focus on maintaining agricultural activity and farm profitability, while protecting the environment. This paper conducted a technical review of BMPs and their effectiveness on phosphorus load reduction from agricultural fields for the Canadian Lake Erie Basin (CLEB). These BMPs include cover crop, conservation tillage, manure incorporation, crop nutrient planning, fragile land retirement, adding organic amendments, reducing soil compaction, controlled tile drain, grassed waterway, vegetative filter strip, riparian buffer, water and sediment control basin, and wetland restoration. Field experiments and modeling studies about BMP effectiveness on phosphorus load reduction from agricultural fields in the CLEB and the Great Lakes region were reviewed and assessed. Findings from other similar geographic regions were also documented for comparison and reference. Because BMPs are site-specific, their phosphorus load reduction effectiveness varied over a wide range in the literature depending upon characteristics of the BMP and local climate, slope, soil type, land use, and land management conditions. Based on the literature review, factors influencing BMP effectiveness were analyzed, and suggestions on research priorities for evaluating BMP effectiveness in the CLEB were provided. This study will benefit decision-makers, watershed conservation authorities, and other stakeholders in estimating phosphorus load reductions from agricultural landscapes and contribute to tracking progress toward achieving Canada’s phosphorus load reduction targets for Lake Erie.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».