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Enregistrement W6983521421

Modeling water flow and phosphorus fate and transport in a tile-drained clay loam soil using HYDRUS (2D/3D)

2014· dissertation· en· W6983521421 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésLoamSurface runoffSoil waterHydrology (agriculture)Tile drainageMacroporeWater flowPhosphorusSurface waterSoil and Water Assessment Tool
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phosphorus (P) is an important agricultural non-point source pollutant that could contribute to eutrophication of surface waters.In this study, the HYDRUS (2D/3D) model was evaluated for simulation of water flow and P transport in a clay loam soil in southern Ontario.The model was calibrated and validated using field data from two 0.1 ha test plots between 2008-2011.These plots have controlled tile drainage and a corn-soybean crop rotation.The surface and sub-surface water flows in test plots were monitored and samples collected continuously year round using an auto-sampling system.The model simulated water flow and P relatively well, with weekly modeling efficiency of 0.513 to 0.738 for validation of water flow, and weekly modeling efficiency of 0.587 to 0.768 for validation of dissolved P loss in tile drainage.Most of the deviation of simulated water flow occurred between November to February, which suggests the model would greatly benefit from optimization of snow dynamics and frozen soil conditions.Some of the simulation errors may also be attributed to soil cracking in the summer which consequently enhanced macropore flow.The model predicted daily water flow poorly, suggesting presence of time lag between simulation and measurements.Limitations of the model include lack of simulation of particulate P loss and surface runoff P loss.This model should be tested further for other soils in southern Ontario as well as other parts of Canada before its validity can be established.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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