Advancing SWAT modeling with rainfall risk-based fertilizer timing to improve nutrient management and crop yields
Notice bibliographique
Résumé
In 2016, the United States and Canada agreed to reduce phosphorus inputs to Lake Erie by 40 % to reduce the severity of Harmful Algal Blooms (HABs). These blooms have become more severe, with record events occurring in 2011 and 2015, and have compromised public safety, leading to do-not-drink advisories and negatively impacting the economy of the Western Lake Erie basin. To determine the potential benefits of avoiding nutrient application during high rainfall events compared to dry periods, we analyzed scenarios using three Soil and Water Assessment Tool (SWAT) hydrological models developed for the Maumee River Watershed. These SWAT models were developed by three different institutes and calibrated for flow and nutrient loadings at the watershed outlet. The scenarios varied the timing of nutrient (fertilizer as well as manure) applications at the hydrological response unit (HRU; smallest unit of a model) level based on the risk of rainfall events and included a (1) worst-condition scenario, in which nutrients were applied just before rain events having a high-risk of runoff and a (2) best-condition scenario, in which nutrients were applied during periods carrying a low-risk of runoff. The results demonstrate that applying nutrients during low-risk rainfall events reduced nitrate runoff by 10.9 %, total phosphorus by 1.2 %, and dissolved reactive phosphorus by 3.8 % during the spring season compared to high-risk rainfall events. While, the nitrate, total phosphorus and dissolved reactive phosphorus reductions were 6 % 0.7 % and 2.6 %, respectively on the annual scale. Additionally, nutrient application during high-risk rainfall events led to a reduction in crop yields, with soybean yields decreasing by 4.4 %, corn and rye by 3 %, and winter wheat by up to 5.5 %. These findings underscore the importance of optimizing nutrient application timing to minimize nutrient runoff and enhance crop productivity, contributing to improved water quality in the Great Lakes region.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».