Experimental validation of an automated soil leachate monitoring system for agricultural Non-Point source pollution and nutrient run-off to water bodies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Despite advancements, precise on-site measurement of agricultural non-point source pollution and its impact on water quality remains challenging. Existing systems face limitations in addressing spatial variability and temporal fluctuations and accurately capturing nutrient dynamics in water bodies. This study introduces an innovative automated monitoring framework to assess nitrogen (N) and phosphorus (P) contributions from agricultural runoff. This research also presents an innovative mathematical modeling framework and experimental validation for an automated soil leachate collection system (ASLCS) designed to monitor agricultural non-point source pollution, particularly focusing on nitrogen (N) and phosphorus (P) dynamics integrating soil water dynamics, pressure variations, and sensor responses. The model demonstrated exceptional accuracy in simulating soil water content across multiple depths (30, 60, and 90 cm) with remarkably low RMSE values of 0.0038, 0.0044, and 0.0036 m 3 /m 3 respectively. The soil leachate collection rates showed a strong correlation with soil water content (R 2 > 0.98 across all depths), with collection efficiency peaking at soil water contents above 0.28 m 3 /m 3 . Pressure dynamics analysis revealed sophisticated relationships between normalized pressure and volume (R 2 = 0.9911 and 0.9977), while ultrasonic level sensor performance demonstrated high measurement accuracy (R 2 = 0.9902) across operational ranges. The capability of the designed model to monitor nutrient concentrations showed exceptional precision, with validation results indicating high accuracy for NH 4 -N (R 2 = 0.9968, 0–10 mg/L range), NO 3 -N (R 2 = 0.9960, 0–20 mg/L range), and phosphorus (R 2 = 0.9943, 0–5 mg/L range). This integrated approach represented a significant advancement in automated monitoring technology, offering real-time, high-precision tracking of agricultural nutrient leaching while minimizing soil disruption.
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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 | 0,000 |
| 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 découle