Evaluation of the Root Zone Water Quality Model (RZWQM) for Southern Ontario: Part II. Simulating Long-Term Effects of Nitrogen Management Practices on Crop Yield and Subsurface Drainage Water Quality
Notice bibliographique
Résumé
Loss of nitrogen from the agricultural production system is of concern in Ontario. The challenge for researchers and farmers is to fulfi ll crop water requirements while limiting chemical movement with surface and subsurface runoff. The main objective of this study was to evaluate the long-term effects of current N management practices for corn production for two different soil types using the Root Zone Water Quality Model (RZWQM) for southern Ontario conditions. The model simulated the amount of subsurface tile drainage, residual soil nitrate-nitrogen (NO3-N), NO3-N in subsurface drainage water, and crop yield. The validated RZWQM for silt loam and sandy loam soils showed that the relative long-term effectiveness of the most economic rate of nitrogen (MERN) for corn production fl uctuates signifi cantly from year-to-year in response to weather patterns. In addition, soil type had a small but signifi cant effect on the MERN. Side-dress application of N on sandy loam resulted in signifi cant reduction in corn yield and NO3-N loss to shallow groundwater. Also, crop rotation from corn-soybean to corn-soybean-soybean resulted in a greater reduction of NO3-N loads in the tile outfl ow on silt loam soil than on sandy loam soil. Overall, the RZWQM simulated tile drain fl ow, NO3-N loss, and crop yield with reasonable accuracy. However, more fi eld work is needed to assist with identifying suitable values for a number of coeffi cients used in the RZWQM’s nutrient component for Ontario conditions. Key words: water pollution, computer modeling, nutrient management, crop yield
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».