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Enregistrement W7162120206 · doi:10.82308/23715

Modeling phosphorus transport in soil and water

2006· dissertation· en· W7162120206 sur OpenAlexaboutno aff
Joumana Abou Nahra

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil waterAdsorptionPhosphorusWater flowHydrology (agriculture)Flow (mathematics)Coupling (piping)Macropore

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main objective of this project was to investigate and model phosphorus (P) transport in soil column studies. A model named HYDRUS-NICA was developed, by coupling a hydrological and transport model (HYDRUS-1D model) with an aqueous chemical model (non-ideal competitive adsorption - NICA), to improve the predictions of P transport in soil and water. The HYDRUS-NICA model was developed by replacing the non-linear empirical (Freundlich and Langmuir) equations of the HYDRUS-1D model with the NICA model equations. The numerical accuracy of the HYDRUS-NICA model was then evaluated by comparing the relative errors produced by the HYDRUS-NICA and HYDRUS-1D models. The results showed that the numerical schemes of the HYDRUS-NICA code are stable. The ability of the NICA model to describe phosphate (PO4) adsorption to soil particles was tested using soils collected from agricultural fields in southern Quebec. The surface charge and PO4 adsorption capacity of these soils were measured. Results were used to estimate the NICA model parameters using a non-linear fitting function. The NICA model accurately described the surface charge of these soils and the PO4 adsorption processes. The HYDRUS-1D model was applied to simulate water flow and PO4 transport in re-constructed soil column experiments. The HYDRUS-1D model was calibrated based on physical and chemical parameters that were estimated from different experiments. Overall, the HYDRUS-1D model successfully simulated the water flow in the columns; however, it overestimated the final adsorbed PO4 concentrations in the soil. The discrepancies in the results suggested that the HYDRUS-1D model could not account for the differences in the soil structure found in the columns, or that the Freundlich isotherm could not adequately describe PO4 adsorption. The HYDRUS-NICA model was calibrated and validated with results from re-packed column experiments. The simulated results were then compared with results obtained by the HYDRUS-1D model. The overall goodness-of-fit for the HYDRUS-1D model simulations was classified as poor. The HYDRUS-NICA model improved significantly the prediction of PO4 transport, with the coefficient of modeling efficiency values being close to unity, and the coefficient of residual mass values being close to zero. The HYDRUS-NICA model can be used as a tool to improve the prediction of PO4 transport at the field scale.

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 enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil0,538

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 savante0,0010,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,188 · 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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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