DEVELOPMENT OF A DECISION SUPPORT SYSTEM FOR MANAGING PESTICIDE LOSSES IN AGRICULTURAL WATERSHEDS
Notice bibliographique
Résumé
In this study,a decision support system for managing pesticides losses in agricultural watersheds,based on a number of simulation,GIS and RS technologies was developed. The system allows acquisition of information through not only on-site survey but also RS technologies. Aerial photographs were used to generate DEM,and a set of terrain analysis methods were employed to calculate hydrological parameters that are needed for the pesticide loss model. The system also facilitates convenient management and presentation of vast amounts of modeling inputs and outputs through user interfaces. A case study in the Kintore Creek Watershed,Ontario,Canada was undertaken to provide bases for environmental management in the watershed and to demonstrate practical applicability of the developed DSS. The modeling outputs were verified through monitoring data,demonstrating reasonable prediction accuracy. The result indicated that the model provides an effective means for forecasting pesticide losses from agriculture lands. Especially,incorporation of GIS and remote sensing with the pesticides losses model provide a powerful tool for system simulation and environmental management. The major contribution of this study is the development of a new integrated modeling system for simulating fate of pesticides in agricultural lands,as well as its application to a real Canadian case study. In detail,a dynamic simulation model was developed,a solution algorithm was implemented,and the modeling results were verified. The developed simulator was also enhanced through incorporation of GIS and RS technologies within its framework to facilitate effective data acquisition and management,as well as input/output presentation.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».