Large variability of nitrate load estimated from sparse measurements by typical methods in Atlantic Canada
Notice bibliographique
Résumé
Nitrogen pollution in aquatic ecosystems, primarily from agricultural sources, presents significant environmental challenges. At the land management decision level, reducing nitrate leaching requires knowledge of nitrate loading over time and location, the complexity of which is amplified by limited data availability, especially in poorly gauged watersheds. This issue is particularly pronounced in cold and humid regions where water quality data are often collected during the growing season only. Large data gaps result in systematic errors when estimating nitrogen load based on traditional regression methods. In this study, we explore the feasibility of using process-based hydrologic model to estimate nitrate loads from sparse temporal water quality data in a coastal agricultural watershed in Atlantic Canada and compared its performance with three regression methods. We found that the absence of the available 16% non-growing season data during the 10-year study period can lead to significant biases (as high as 21%) in load estimation by regression methods. In contrast, nitrate load estimates obtained with the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) were less sensitive to systematic data gaps. The results suggest that process-based models like SWAT can be a viable alternative for nitrate load estimation when limited data is available. As agri-environmental water quality issues become more pressing, it is crucial to use appropriate methods based on data quality and availability to avoid misleading results.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».