Evaluating best management practices for nutrient load reductions in tile-drained watersheds of the Laurentian Great Lakes Basin: A literature review
Notice bibliographique
Résumé
Tile drainage systems are extensively implemented across the Laurentian Great Lakes Basin (GLB) to enhance agricultural productivity on poorly drained soils. However, these systems substantially contribute to excess nutrient runoff, particularly phosphorus (P) and nitrogen (N), exacerbating eutrophication and harmful algal blooms in the Great Lakes. This literature review synthesized current knowledge on nutrient loadings from tile-drained agricultural watersheds and evaluated the effectiveness of various agricultural best management practices (BMPs) in mitigating nutrient losses in the GLB. Through a meta-synthesis of field and watershed scale monitoring and modeling studies and statistical analysis using Box-Whisker plots and Monte Carlo simulations, we assessed the nutrient reduction potential of representative BMPs, including cover cropping, nutrient management, controlled drainage, and constructed wetlands in tile-drained landscapes. Findings indicated that individual BMPs substantially reduced nutrient loadings, but the effectiveness of these BMPs depended on site-specific factors, including climate conditions, soil type, and drainage system design. Integrated approaches at field, edge-of-field, and watershed scales with a combination of multiple BMPs enhanced nutrient reduction benefits, aligning with regional water quality targets. The review also highlighted the challenges of climate change that may undermine BMP performance by altering precipitation patterns and increasing extreme weather events. To address these complexities, we proposed a framework for developing adaptive BMP scenarios tailored to specific watershed conditions, emphasizing the need for long-term monitoring and hydrologic model enhancements. This framework was designed to help policymakers, stakeholders, and farmers protect water quality and balance agricultural productivity in the GLB and similar agricultural regions globally. • Tile drainage systems substantially contribute to excess nutrient loadings in the Great Lakes Basin • BMP performance in tile-drain conditions depends on site-specific factors influenced by field and watershed characteristics • Climate change intensifies nutrient loading from tile-drained fields and watersheds • Long-term monitoring and advanced hydrologic modeling are critical for evaluating BMP effectiveness and uncertainties • An integrated and adaptive approach combining multiple BMPs at different scales can substantially reduce nutrient loadings
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,002 | 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 ».