Modeling water flow and phosphorus fate and transport in a tile-drained clay loam soil using HYDRUS (2D/3D)
Bibliographic record
Abstract
Le phosphore (P) est un important polluant de sources diffuses qui pourrait contribuer à l'eutrophication des eaux de surface. Dans cette étude, la capacité à simuler le débit de l'eau et le transport de P dans les sols argileux ou limon argileux du Sud de l'Ontario du modèle HYDRUS (2D/3D) a été évalué. Le modèle a été calibré et validé utilisant des données de terrain de deux parcelles d'essai de 0.1 ha entre 2008 et 2011. Ces parcelles ont contrôlées le drainage et la rotation des cultures de maïs et de soya. Les écoulements des eaux de surface et dans le sol inclus dans les parcelles d'essai ont été contrôlés et les échantillons collectés continuellement toute l'année à l'aide d'un système d'échantillonnage automatisé. Le modèle a relativement bien simulé le débit de l'eau et le P, avec des efficacités de modélisation sur une base hebdomadaire de 0.513 à 0.738 pour la validation du débit de l'eau, et une efficacité de modélisation sur une base hebdomadaire de 0.587 à 0.768 pour la validation de la perte du P dissous dans le réseau de drainage. Une déviation du débit de l'eau simulé est survenue davantage entre les mois de novembre et février, ce qui suggère que le modèle aurait avantage à s'attarder à l'optimisation de la dynamique de la glace et de la neige sur les conditions du sol. Certaines des erreurs de simulation peuvent être attribuées aux fissures dans le sol qui surviennent en été, qui conséquemment, favorisent la circulation des micropores. Le modèle prédit mal le débit de l'eau journalier, démontré par la présence de décalage temporel entre la simulation et les prises de mesure. Les limites du modèle incluent un manque de simulation de la perte de la matière particulaire P et de la perte P en écoulement de surface. Ce modèle devra être testé davantage sur d'autres sols dans le Sud de l'Ontario ainsi que sur d'autres régions du Canada avant sa validité puisse être reconnue.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".