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Enregistrement W7161994796 · doi:10.82308/22429

Modelling phosphorus loss through surface runoff and tile drainage from agricultural fields in Southern Ontario using ICECREAM

2016· dissertation· en· W7161994796 sur OpenAlexaboutno aff
Hongkai Qi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrainageHydrology (agriculture)Surface runoffTile drainageWater erosionSoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La perte du phosphore des terrains agricoles par l'écoulement de l'eau est l'une des problèmes environnementaux sérieux qui aboutit aux problèmes de qualité de l'eau telle que l'eutrophisation. Afin de résoudre ce problème, premièrement, les méthodes et les équations reliées à la perte de phosphore par le drainage souterrain dans les différents modèles de qualité de l'eau ont été examinées. Il a été conclu que huit modèles actuelles (ADAPT, ANIMO, APEX, HYDRUS, ICECREAM, MACRO, PLEASE, SWAP) sont capables de simuler le transport du phosphore au drainage souterrain basé sur leurs équations. ICECREAM prend l'origine de GLEAMS et CREAMS, ayant été modifié pour les conditions nordiques, le modèle ICECREAM pourrait être considérer le modèle le plus compréhensif actuel pour la simulation de la perte de phosphore par le drainage souterrain des terrains agricoles. L'objectif de cette thèse était d'utiliser ICECREAM pour simuler la perte du phosphore par les écoulements superficiels et souterrains ainsi que d'évaluer la performance de ICECREAM sous les conditions climatique du Canada. Les données du terrain expérimental d'AAFC situé à l'Ontario du Sud ont été appliquées pour cette recherche. Les parcelles numéro 5 et 9 simulées, sur lesquelles l'engrais inorganique de phosphore a été appliqué, profitées du drainage souterrain construit. La période de simulation par ICECREAM est comprise de 4 années culturales du 1er Juin 2008 au 12 Mai 2012. La rotation culturale a été alternée entre le maïs et le soja chaque année. Les données de l'eau et du phosphore ont été mesuré en18 périodes sur toute la durée de la simulation. Les deux premières années culturales ont été utilisées pour la calibration (2008 et 2009), et les deux années suivant ont été utilisé comme la validation (2010 et 2011). Les six résultats de la simulation composant du ruissellement, le drainage, le contenu de DPR et PP dans le ruissellement et le drainage, ont été comparés avec ceux des données observées en utilisant des facteurs statistiques tels que NSE et PBIAS. Les résultats ont démontré que, bien que le modèle ICECREAM ait échoué à prédire la perte de TP et PP par l'écoulement souterrain de l'eau pendant la période de 2010 et 2011, en général, le modèle ICECREAM a réussi à simuler le ruissellement, le drainage, le contenu de DRP et PP avec précision pour tous les deux le ruissellement superficiel et le drainage souterrain. La température du sol et le phosphore dans les récoltes de grain ont été simulés avec satisfaction fondée sur les critères de NSE et PRBAIS, mais cela n'a pas été le cas pour l'humidité du sol. Par conséquent, I faut que l'algorithme qui calcule la perte PP au drainage souterrain soit réexaminé afin d'améliorer la simulation de l'humidité du sol. I faut accorder la même attention aux saisons végétatives et non-végétatives pour la simulation et l'observation de la perte du phosphore des terrains drainés. Il est suggéré de plus d'évaluer ce modèle pour les cas avec l'application d'engrais, ainsi que les différentes conditions du sol et du climat après l'amélioration de la simulation du PP et l'humidité du sol dans le modèle ICECREAM.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
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