Methods to determine spatial variations of herbicide and estrogen sorption coefficients in undulating to hummocky terrains for pesticide fate modeling at the large scale
Notice bibliographique
Résumé
To reduce the uncertainty associated with pesticide fate model predictions on the large scale, a rapid method is needed that can generate sorption coefficients (Kd values) with sufficient spatial detail. The feasibility of near-infrared spectroscopy (NIRS) to act as such a method was examined, using weak-acidic (2,4-D), weak-basic (atrazine) and zwitterion (glyphosate) herbicides and the natural steroid estrogen (17β-estradiol). A total of 609 horizons in 140 soil profiles were collected in agricultural fields near Brandon, Manitoba and near Saskatoon, Saskatchewan. In both agricultural fields, Kd values in horizons generally increased in the order of 2,4-D < atrazine < 17β-estradiol < glyphosate. Soil organic carbon content (SOC) followed by the soil pH were the major factors controlling the sorption of 2,4-D, atrazine and 17β-estradiol but glyphosate showed very strong sorption to soil particles regardless of measured SOC and soil pH values. For the chemicals studied, Kd values decreased from A to C horizons regardless of the segment of the slope from which the soil samples were collected, with the exception of glyphosate that showed relatively large Kd values in B-horizons illuviated with clay. Both the Zeiss Corona and the Foss 6500 spectrophotometers produced significantly strong predictive models for soil properties and Kd values of 2,4-D, atrazine and 17β-estradiol. However, models for glyphosate Kd values were weak or not significant. Using a test set approach and either soil spectral or soil properties data as independent variables, partial least squares regressions were successfully developed to estimate Kd values for use in the Pesticide Root Zone Model (PRZM) to calculate the herbicide mass leached. The study concluded that the added benefit of NIRS will be most useful if the pesticides under study have small sorption potentials and short half-lives in soil. Regional approaches to predicting Kd values from NIRS spectral data can also be developed if the calibration model is derived by combining a set of fields where each has a similar statistical population characteristic in Kd values.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».