Modeling surface runoff and subsurface tile drainage under regular drainage and controlled drainage with sub- irrigation in Southern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Controlled drainage with subirrigation has been applied as a strategy in southern Ontario to mitigate nutrient loss from subsurface drained cropland to surface water bodies. The Root Zone Water Quality Model (RZWQM2) has been widely used for simulating management effects on crop production and soil and water quality, and a subirrigation component was recently developed. The objective of this study is to model surface runoff, subsurface tile drainage, and crop yield under two water management practices: regular drainage (DR) and controlled drainage with subirrigation (CDS) in southern Ontario. Field observed hydrological and yield data under those two water management practices near Harrow, ON from June 2008 to December 2011 were used to evaluate RZWQM2. The measured surface and subsurface water discharges were monitored continuously year round in a corn-soybean rotation field. Subirrigation was not measured but was estimated assuming it met the daily crop ET computed by the model. RZWQM2 was calibrated and validated against tile drainage and yield data from regular drainage and controlled drainage with subirrigation, respectively. For the calibration against runoff and tile drainage data under regular drainage, percent bias (PBIAS) was within ±15%, Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) > 0.50, and index of agreement (IoA) > 0.80; however, for the validation under the controlled drainage with subirrigation, PBIAS >±15%, NSE < 0.22, and IoA < 0.78. This RZWQM2 was capable of predicting tile drainage and surface runoff under the regular drainage, but was not as precise for the controlled drainage with subirrigation treatment. This may be attributable to a poor estimation of sub-irrigation amount as model input.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».