Field and modeling evaluation of varying durations of short-term grassland set-asides in Delta, British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
The Delta Farmland and Wildlife Trust (DF&WT), established in 1993, collaborates with farmers in Delta, British Columbia to enhance degraded agricultural soils. This is achieved by providing funding and support to transition land out of annual crop production and into a short-term (1-4 year) grassland set-aside program (GLSA). Several studies have been conducted to assess select soil properties across various GLSA durations to determine the effectiveness of the DF&WT GLSA program in improving degraded soils. Despite the research conducted thus far, there are still gaps in our understanding of the impacts of 4-year GLSA duration relative to 2- and 3-year durations on soil properties and crop yield due to a lack of consistent sampling parameters and conditions across these studies. The objective of my research was to evaluate the effects of varying durations of GLSAs on soil nutrients and crop yields once the GLSA fields are returned to production. I first conducted an observational study in 2019 to examine soil nutrients and crop yields in the first growing season for former 4-year GLSA fields and paired annual crop rotation fields (ACR). The results from this study, along with associated GLSA research data, were then used to calibrate the Denitrification-Decomposition model (DNDC) for a concurrent simulation of 2-, 3-, and 4-year GLSAs. The observed differences between former 4-year GLSAs and ACR fields were minimal, with no significant effect on crop yield despite variability in soil nutrients between the two field types. However, the calibrated DNDC model 2-, 3-, and 4-year GLSA simulation suggests that GLSAs of increasing duration have the potential to contribute more nutrients to the soil. Further improvement of model performance and replication across a wider range of field baseline characteristics is necessary before definitive conclusions can be drawn regarding GLSA contributions to soil nutrients and crop yields. The results of my field and modeling studies confirm findings of other studies that incorporating GLSA into a crop rotation could enable farmers to reduce nutrient applications for subsequent crops.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».