Evaluation of Best Management Practices to Reduce Phosphorus and Sediment Loading in Gully Creek Watershed using SWAT
Notice bibliographique
Résumé
Les Grands Lacs contiennent plus de 20 % des ressources en eau douce en surface. En raison de pratiques agricoles intenses, les écosystèmes des Grands Lacs se sont détériorés. Comme la pollution de l'eau causée par l'activité agricole est une pollution diffuse, elle est beaucoup plus difficile à évaluer que la pollution à sources ponctuelles, dont on peut aisément identifier les sources. Avec l'aide de la modélisation mathématique, on peut faire une évaluation raisonnable de cette pollution et proposer différentes options [pratiques exemplaires de gestion (PEG)] pour atténuer le problème. Le Soil & Water Assessment Tool (SWAT) a été choisi pour modéliser l'hydrologie du bassin versant du Gully Creek en Ontario. SWAT est un modèle de simulation continue à l'échelle du bassin versant. Les données disponibles servirent à calibrer et valider le modèle. La statistique d’efficacité de Nash-Sutcliffe (NSE), le pourcentage de biais (PBIAS) et du coefficient de détermination (R2) servirent à évaluer la performance du modèle pour la simulation du débit, et des apports en sédiments et phosphore. Faute de données exhaustives, la calibration fut effectuée pour le débit, et les apports en sédiments et phosphore entre le début de 2011 et 2013. La calibration du modèle pour le débit s'est avérée satisfaisante, avec un NSE de 0,5, un PBIAS de 24,8 % et un R2 de 0,53. Cependant, la calibration de l’apport en sédiments n'a pas donné de résultats satisfaisants pour l'NSE, le PBIAS et le R2, avec des valeurs de -0,75, 33,8 % et 0,14, respectivement. De même, l’exactitude des valeurs simulées de la charge en phosphore totale s’avéra in satisfaisante. Un scénario " sans PEG " fut créé pour évaluer l'efficacité des PEG actuels et potentiels. La charge totale de phosphore fut réduite le plus sous les scénarios "Retirer en forêt" et "Retirer en pâturage," soit de 90 % et 73 % par rapport au système d’exploitation présent. Les PEG de travail de conservation du sol pourraient aussi réduire la charge de phosphore. Les PEG sans labour ont réduit le phosphore de 23 % par an, et, en particulier de 16 % pendant la saison de croissance. Comparativement, un travail minimum du sol l'a réduit de 8 % par an, mais seulement 1 % hors saison. Les bandes de végétation filtrantes (BVF) aux limites des champs ont réduit les pertes de phosphore de 61 %. Une culture de couverture a permis de réduire les pertes annuelles de phosphore de 13 %, avec une réduction considérable (29 %) au printemps. Cette étude démontre comment les PEG et la modélisation hydrologique à l'aide de SWAT peut aider les planificateurs à contrôler la pollution du sol et de l'eau à l'échelle du bassin versant. L'étude actuelle démontre diverses méthodes de conservation et offre des conseils pratiques sur la façon de choisir les meilleures PEG pour les bassins versants agricoles
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».