Modelling phosphorus loss through surface runoff and tile drainage from agricultural fields in Southern Ontario using ICECREAM
Notice bibliographique
Résumé
Phosphorus loss from agricultural fields through water flows has been a serious environmental problem, which leads to water quality issues such as eutrophication.In addressing the problem, firstly, methods and equations related to phosphorus loss through subsurface tile drain in water quality models were reviewed.Eight existing water quality models (ADAPT, ANIMO, APEX, HYDRUS, ICECREAM, MACRO, PLEASE, SWAP) were concluded to be capable to simulate P transport to tile drainage based on their equations.Originated from GLEAMS and CREAMS, while adapted to simulate phosphorus losses in agricultural field under Nordic conditions, ICECREAM could be the most current comprehensive model for P loss through tile drains from agricultural fields based on its equations.The objective of this thesis was to use ICECREAM in simulating phosphorus loss through surface runoff and subsurface drainage in a tile drained agricultural field in southern Ontario.This modelling study used the data from an Agriculture and Agrifood Canada (AAFC) experiment site located near Harrow, Ontario.Measured runoff, drainage, and phosphorus mass in runoff and drainage in plots 5 & 9, treated with regular tile drainage and inorganic P fertilizer, were used to calibrate and validate the model.The simulation periods was 4 cropping years with two corn-soybean rotation, from Jun 1 st , 2008 to May 12 th , 2012.Water and phosphorus data were measured in eighteen periods between this whole simulation duration.Data from the first two cropping years (2008 and 2009) were used for calibration, and the following two cropping years (2010 and 2011) were used for validation.Simulated runoff, drainage, soluble reactive phosphorus (DRP) and particulate phosphorus (PP) in runoff and drainage were compared with observed data using statistical factors of Nash-Sutcliffe model efficiency (NSE) and percent bias (PBIAS).The results showed that, although ICECREAM failed to simulate TP and PP loss in subsurface drainage in 2010 and 2011, the model generally provided
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».