Nutrient enrichment of inland and c

Nutrient enrichment of inland and coastal waters and the subsequent decline in their ecological quality present a widespread problem for water resource management (Sutton et al., 2011, McGonigle et al., 2012 and Liu et al., 2012). Effective management for preventative and remedial action at the catchment, regional or landscape scale requires explicit consideration of the complexities of the hydrological and biogeochemical controls that act in unity to deliver nutrients to waterbodies (Pärn et al., 2012; Greene et al., 2013; Robson, 2014). However, the development of such integrated management strategies is limited by the availability of science understanding and knowledge that is transferable between spatial scales and landscape typologies.

Observational data used for informing process understanding of nutrient transfer is often generated at relatively small experimental scales. Findings from these studies are not necessarily directly transferable for application at the whole catchment scale without the development of a modelling solution, bespoke for the system and the data available to drive that model (Haygarth et al., 2012 and Ye et al., 2012). As catchment area increases, considerable variation in the hydrological and biogeochemical controls on nutrients transpire, reflecting variations in upstream catchment characteristics such as geology, soils, land use and topography. A modelling solution is also often based on the determination of partial fractions of the total nutrient load exported from land to water, underestimating the scale and impact of the enrichment problem, and is therefore likely to misinform the direction of environmental management aimed at mitigating the problem (Burt and Johnes, 1997, Johnes, 2007 and Yates and Johnes, 2013).

Policy makers and environmental managers seeking to develop management and mitigation options for impacted systems have had to either (1) fund the development of site-specific modelling and monitoring programmes for each catchment of interest, (2) use knowledge acquired from inadequate, low resolution or partial monitoring of a limited range of nutrient fractions in the catchment of interest or neighbouring catchment, or (3) use knowledge acquired from high resolution studies in systems which might not be directly comparable with the catchment of interest. In order to deliver effective comprehension of nutrient cycling and export dynamics under current and potential environmental change conditions there is an urgent need to develop better mechanisms for the transfer of knowledge and science understanding between data-rich and data-poor systems (Beven and Alcock, 2012).

A range of approaches have been developed to tackle the need for better understanding and management of nutrients in the environment. Simpler correlative statistical modelling approaches, such as the Global News model (Seitzinger et al., 2010), can generate visually attractive simulations of catchment behaviour at regional to global scales, but lack a physical basis (or representation of the specific physical conditions controlling functional behaviour in differing environments). Such approaches are often inaccurate and uncertain when reduced to a scale suitable for environmental management, generating high risk when used to support operational management and policy development. Dynamic process-based modelling approaches with a physical basis, such as the Integrated Catchment (INCA) modelling suite for nitrogen (N), phosphorus (P), carbon (C) and sediment (Whitehead et al., 1998, Wade et al., 2002, Futter et al., 2007 and Lazar et al., 2010), provide the opportunity to capture the science understanding generated by high resolution research on catchment behaviours at a range of scales. However expert knowledge and high concomitant costs are currently associated with the calibration of the model(s) to local conditions in each application (Dean et al., 2009).

Less data-intensive models that represent intrinsic nutrient retention and release capacity as a function of environmental attributes provide a suitable alternative approach. Such models have been developed in a number of countries, and based on measureable properties of the landscape, they provide optimised parameter ranges for key drivers of catchment function, related to regional landscape typologies. These include an explicit representation of landscape form and function either within optimised parameter ranges, or embedded within a regionalised framework. Examples include the export coefficient model (ECM) applied within the context of a geoclimatic region framework (Johnes et al., 1996, Johnes et al., 2007 and Johnes and Butterfield, 2002), the integrated models IMAGE and INTEGRATOR, the Indicator Database for European Agriculture (IDEAg) covering the agriculture sector and sewage systems, the Emission Database for Global Atmospheric Research (EDGAR) covering atmospheric emissions from all sectors, and the Unified EMEP model calculating atmospheric transport and deposition models applied across the whole of Europe in the most recent European Nitrogen Assessment (Leip et al., 2011). These models tend to operate at a coarser temporal scale in order to fit the model predictions to the average annual behaviour of a catchment, but are spatially explicit in simulating typical catchment behaviours within similar, quasi-homogenous region types. As these are based on measureable properties of the landscape, they offer opportunities for aggregating data and knowledge from plot to catchment, regional and global scale, and the transfer of knowledge from data-rich to data-poor environments by using local spatially-explicit high resolution data from the environment.

This paper aims to present an improved regionalised framework that explicitly integrates the myriad of environmental attributes controlling nutrient retention and loading exported to waterbodies across the United Kingdom (UK). Two objectives are set. First, an earlier framework by Johnes et al. (2007), used as a foundation, has been extensively refined in an iterative way to improve the region classification methodology, spatial resolution of source datasets and geographic extent. Second, we demonstrate how this framework has been applied at catchment and broader spatial scales by supporting an exemplar nutrient model. Instead of traditional off-line processing, the framework and associated model has been hosted by a novel cloud cyber-infrastructure, developed in the Environmental Virtual Observatory Pilot (EVOp) project, funded by the Natural Environment Research Council (NERC). This setup provides efficient processing time together with a user-friendly geospatial web portal (Elkhatib et al., 2013, Emmett et al., 2014 and Vitolo et al., 2015). A discussion of how such a framework and approach will contribute to advancing nutrient modelling and management is also included.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ธาตุน้ำในประเทศ และชายฝั่งและที่ตามมาลดลงในปัจจุบันคุณภาพของระบบนิเวศปัญหาอย่างกว้างขวางสำหรับการจัดการทรัพยากรน้ำ (al. et ซัตตั้น 2011, McGonigle et al., 2012 และหลิว et al., 2012) จัดการที่มีประสิทธิภาพสำหรับการดำเนินการเชิงป้องกัน และเยียวยาในลุ่มน้ำ ภูมิภาคหรือสเกลแนวนอนต้องพิจารณาอย่างชัดเจนของความซับซ้อนของการควบคุมด้านชลศาสตร์ และ biogeochemical ที่ดำเนินในความส่งสารอาหารไป waterbodies (Pärn et al., 2012 Al. ร้อยเอ็ด Greene, 2013 ร็อบสัน 2014) อย่างไรก็ตาม การพัฒนากลยุทธ์การจัดการแบบบูรณาการดังกล่าวถูกจำกัด โดยความเข้าใจในวิทยาศาสตร์และความรู้ที่โอนระหว่างปรับขนาดพื้นที่และภูมิทัศน์ typologiesมักจะมีสร้างข้อมูลเชิงสังเกตการณ์ใช้สำหรับแจ้งทำความเข้าใจกระบวนการของการโอนย้ายธาตุอาหารที่สมดุลทดลองค่อนข้างเล็ก ค้นพบจากการศึกษาเหล่านี้ไม่จำเป็นต้องตรงโอนที่ระดับลุ่มน้ำทั้งหมดโดยไม่มีการพัฒนาของโซลูชันที่สร้างแบบจำลอง bespoke สำหรับระบบและข้อมูลที่พร้อมใช้งานสำหรับไดรฟ์รุ่นที่ (Haygarth et al., 2012 และ Ye et al., 2012) เป็นพื้นที่เก็บกักน้ำเพิ่ม ขึ้น ความผันแปรมากในการอุทกวิทยา และ biogeochemical ควบคุมสารอาหารเกิดขึ้น สะท้อนให้เห็นถึงความแตกต่างในลักษณะขั้นต้นน้ำลุ่มน้ำเช่นธรณีวิทยา ดินเนื้อปูน ที่ดินใช้และภูมิประเทศ มักอยู่แก้ปัญหาการสร้างแบบจำลองกำหนดเศษส่วนบางส่วนของรวมธาตุอาหารปริมาณส่งออกจากที่ดินน้ำ เราขนาดและผลกระทบของปัญหาบ่อ และเป็นดังนั้นแนวโน้มที่จะ misinform ทิศทางการจัดการสิ่งแวดล้อมมุ่งบรรเทาปัญหา (เบิร์ตและ Johnes, 1997, Johnes, 2007 และเยตส์ และ Johnes, 2013)ผู้กำหนดนโยบายและจัดการสิ่งแวดล้อมที่แสวงหาการพัฒนาการจัดการและการบรรเทาสาธารณภัยตัวเลือกสำหรับระบบคุดมี (1) การพัฒนาแบบจำลองเฉพาะกองทุน และตรวจสอบโปรแกรมในแต่ละลุ่มน้ำที่น่าสนใจ, (2) ใช้ความรู้ที่ได้มาจากความละเอียดต่ำ ไม่เพียงพอหรือการตรวจสอบบางส่วนของช่วงจำกัดของเศษส่วนธาตุอาหารในลุ่มน้ำของดอกเบี้ยหรือลุ่มน้ำประเทศ หรือ (3) ใช้ความรู้ที่ได้มาจากการศึกษาในระบบซึ่งไม่อาจเปรียบเทียบโดยตรงกับลุ่มน้ำที่ความละเอียดสูง น่าสนใจ เพื่อให้ทำความเข้าใจผลของธาตุอาหารจักรยาน และ dynamics ภายใต้เงื่อนไขปัจจุบัน และอาจเกิดการเปลี่ยนแปลงสิ่งแวดล้อมมีการส่งออก เป็นการเร่งด่วนต้องพัฒนากลไกที่ดีสำหรับการถ่ายโอนความรู้และวิทยาศาสตร์เข้าใจระหว่างข้อมูลรวย และยาก จนข้อมูลระบบ (Beven และ Alcock, 2012)ได้รับการพัฒนาหลากหลายวิธีเล่นงานต้องเข้าใจและการจัดการสารอาหารในสิ่งแวดล้อม ง่ายกว่า correlative สถิติสร้างแบบจำลองวิธี เช่นรูปแบบข่าวทั่วโลก (Seitzinger et al., 2010), สามารถสร้างจำลองน่าสนใจเห็นพฤติกรรมในลักษณะลุ่มน้ำในระดับภูมิภาคสู่สากล แต่ขาดความจริงพื้นฐาน (หรือแสดงเงื่อนไขทางกายภาพการควบคุมพฤติกรรมการทำงานในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน) วิธีดังกล่าวมักไม่ถูกต้อง และไม่แน่นอนเมื่อลดขนาดที่เหมาะสมสำหรับการจัดการสิ่งแวดล้อม สร้างความเสี่ยงสูงเมื่อใช้ในการสนับสนุนการพัฒนานโยบายและการจัดการดำเนินงาน แบบจำลองกระบวนการแบบไดนามิกใกล้กับพื้นฐานทางกายภาพ เช่นชุดการสร้างแบบจำลองแบบบูรณาการลุ่มน้ำ (อินคา) ไนโตรเจน (N), ฟอสฟอรัส (P), คาร์บอน (C) และตะกอน (Whitehead et al., 1998 เวดและ al., 2002, Futter et al., 2007 และ Lazar et al., 2010), ให้โอกาสในการจับภาพความเข้าใจวิทยาศาสตร์ที่สร้างขึ้น โดยวิจัยลุ่มน้ำวิญญาณที่หลากหลายระดับความละเอียดสูง อย่างไรก็ตาม ความรู้และค่าใช้จ่ายมั่นใจสูงจะสัมพันธ์กับการปรับเทียบแบบจำลองท้องถิ่นเงื่อนไขในแต่ละแอพลิเคชัน (คณบดี et al., 2009)Less data-intensive models that represent intrinsic nutrient retention and release capacity as a function of environmental attributes provide a suitable alternative approach. Such models have been developed in a number of countries, and based on measureable properties of the landscape, they provide optimised parameter ranges for key drivers of catchment function, related to regional landscape typologies. These include an explicit representation of landscape form and function either within optimised parameter ranges, or embedded within a regionalised framework. Examples include the export coefficient model (ECM) applied within the context of a geoclimatic region framework (Johnes et al., 1996, Johnes et al., 2007 and Johnes and Butterfield, 2002), the integrated models IMAGE and INTEGRATOR, the Indicator Database for European Agriculture (IDEAg) covering the agriculture sector and sewage systems, the Emission Database for Global Atmospheric Research (EDGAR) covering atmospheric emissions from all sectors, and the Unified EMEP model calculating atmospheric transport and deposition models applied across the whole of Europe in the most recent European Nitrogen Assessment (Leip et al., 2011). These models tend to operate at a coarser temporal scale in order to fit the model predictions to the average annual behaviour of a catchment, but are spatially explicit in simulating typical catchment behaviours within similar, quasi-homogenous region types. As these are based on measureable properties of the landscape, they offer opportunities for aggregating data and knowledge from plot to catchment, regional and global scale, and the transfer of knowledge from data-rich to data-poor environments by using local spatially-explicit high resolution data from the environment.เอกสารนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำเสนอ regionalised กรอบการปรับปรุงที่ชัดเจนรวมมายคุณลักษณะสิ่งแวดล้อมการควบคุมรักษาธาตุอาหาร และส่งออกไปยัง waterbodies โหลดในสหราชอาณาจักร (UK) มีตั้งวัตถุประสงค์ 2 ครั้งแรก การก่อนหน้ากรอบโดย Johnes et al. (2007), ใช้เป็นรากฐาน มีการอย่างกว้างขวางกลั่นในทางซ้ำเพื่อปรับปรุงวิธีการจัดประเภทของภูมิภาค ความละเอียดปริภูมิ datasets แหล่งที่มาและขอบเขตทางภูมิศาสตร์ สอง เราสาธิตวิธีกรอบนี้ได้ถูกใช้ในลุ่มน้ำและระดับพื้นที่กว้างขึ้น ด้วยการสนับสนุนแบบ exemplar ธาตุอาหารจำลอง แทนแบบ off-line ประมวลผล กรอบและรูปแบบที่เกี่ยวข้องมีการโฮสต์ โดยเป็นเมฆนวนิยายไซเบอร์โครงสร้างพื้นฐาน พัฒนาในโครงการสิ่งแวดล้อมเสมือนหอดูดาวนำร่อง (EVOp) ได้รับการสนับสนุนโดยธรรมชาติสิ่งแวดล้อมวิจัยสภา (NERC) ตั้งค่านี้ให้มีประสิทธิภาพประมวลผลเวลากับเว็บท่าถาน geospatial (Elkhatib et al., 2013, Emmett et al., 2014 และ Vitolo et al., 2015) การสนทนาของวิธีกรอบและวิธีการดังกล่าวจะนำไปสู่ความก้าวหน้าการสร้างแบบจำลองและการจัดการธาตุอาหารอยู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การเพิ่มคุณค่าสารอาหารของน้ำจืดและน้ำทะเลชายฝั่งทะเลและลดลงตามมาในระบบนิเวศที่มีคุณภาพของพวกเขานำเสนอปัญหาอย่างกว้างขวางสำหรับการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำ (ซัตตัน et al., 2011 McGonigle et al., 2012 และหลิว et al., 2012) จัดการที่มีประสิทธิภาพสำหรับการดำเนินการป้องกันและแก้ไขที่กักเก็บน้ำ, ระดับภูมิภาคหรือแนวนอนต้องพิจารณาที่ชัดเจนของความซับซ้อนของการควบคุมทางอุทกวิทยาและ biogeochemical ที่ทำหน้าที่ในความสามัคคีที่จะส่งมอบสารอาหารให้กับแหล่งน้ำ (ปาน et al, 2012;. กรีน et al, 2013. ; ร็อบสัน, 2014) อย่างไรก็ตามการพัฒนาดังกล่าวกลยุทธ์การจัดการแบบบูรณาการจะถูก จำกัด โดยความพร้อมของความเข้าใจและความรู้ทางวิทยาศาสตร์ที่สามารถโอนระหว่างเครื่องชั่งเชิงพื้นที่และภูมิทัศน์ typologies. การสังเกตข้อมูลที่ใช้สำหรับการแจ้งความเข้าใจกระบวนการของการถ่ายโอนสารอาหารที่ถูกสร้างขึ้นมักจะทดลองในระดับที่ค่อนข้างเล็ก ผลการวิจัยจากการศึกษาเหล่านี้ไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนมือได้โดยตรงสำหรับการประยุกต์ใช้ในระดับกักเก็บน้ำทั้งหมดโดยไม่พัฒนาของการแก้ปัญหาการสร้างแบบจำลองที่ bespoke สำหรับระบบและข้อมูลที่มีอยู่ในการขับรถรูปแบบที่ (Haygarth et al., 2012 และเจ้า et al., 2012 ) ขณะที่การเพิ่มขึ้นของพื้นที่การเปลี่ยนแปลงอย่างมากในการควบคุมและอุทกวิทยา biogeochemical ในสารอาหารที่รั่วสะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงในลักษณะการเก็บกักน้ำต้นน้ำเช่นธรณีวิทยาดินการใช้ที่ดินและภูมิประเทศ วิธีการแก้ปัญหาการสร้างแบบจำลองนี้ยังมักจะอยู่บนพื้นฐานของความมุ่งมั่นของเศษส่วนบางส่วนของภาระสารอาหารทั้งหมดที่ส่งออกจากที่ดินให้น้ำที่ประเมินขนาดและผลกระทบของปัญหาการเพิ่มคุณค่าและดังนั้นจึงเป็นโอกาสที่จะพูดให้เข้าใจผิดทิศทางของการจัดการด้านสิ่งแวดล้อมที่มุ่งบรรเทาปัญหาที่เกิดขึ้น (เบิร์ทและ Johnes 1997 Johnes 2007 และเยตส์และ Johnes 2013). ผู้กำหนดนโยบายและการจัดการสิ่งแวดล้อมที่กำลังมองหาที่จะพัฒนาตัวเลือกการจัดการและการลดผลกระทบสำหรับระบบได้มีการอย่างใดอย่างหนึ่ง (1) กองทุนการพัฒนาของการสร้างแบบจำลองเว็บไซต์ที่เฉพาะเจาะจงและการตรวจสอบ โปรแกรมสำหรับการเก็บกักน้ำที่น่าสนใจในแต่ละครั้ง (2) ใช้ความรู้ที่ได้มาจากการไม่เพียงพอความละเอียดต่ำหรือบางส่วนของการตรวจสอบขอบเขต จำกัด ของเศษส่วนสารอาหารในการเก็บกักน้ำสนใจหรือเก็บกักน้ำที่อยู่ใกล้เคียงหรือ (3) ใช้ความรู้ที่ได้มาจากการศึกษาความละเอียดสูงในระบบ ซึ่งอาจจะไม่ตรงกับการเก็บกักน้ำที่น่าสนใจ เพื่อที่จะส่งมอบความเข้าใจที่มีประสิทธิภาพของการขี่จักรยานของสารอาหารและการเปลี่ยนแปลงการส่งออกภายใต้เงื่อนไขที่เปลี่ยนแปลงสิ่งแวดล้อมที่อาจเกิดขึ้นในปัจจุบันและมีความจำเป็นเร่งด่วนในการพัฒนากลไกที่ดีกว่าสำหรับการถ่ายโอนความรู้และความเข้าใจวิทยาศาสตร์ระหว่างข้อมูลที่อุดมไปด้วยและระบบข้อมูลที่น่าสงสาร (Beven และคอค 2012). ช่วงของวิธีการที่ได้รับการพัฒนาเพื่อรับมือกับความจำเป็นในการเข้าใจที่ดีขึ้นและการจัดการของสารอาหารในสภาพแวดล้อม เรียบง่ายคู่กันวิธีการสร้างแบบจำลองทางสถิติเช่นรูปแบบข่าวทั่วโลก (Seitzinger et al., 2010) สามารถสร้างแบบจำลองที่ดึงดูดสายตาของพฤติกรรมการเก็บกักน้ำในระดับภูมิภาคเพื่อชั่งน้ำหนักทั่วโลก แต่ขาดพื้นฐานทางกายภาพ (หรือตัวแทนของสภาพทางกายภาพที่เฉพาะเจาะจงในการควบคุมการทำงาน พฤติกรรมที่แตกต่างกันในสภาพแวดล้อม) วิธีการดังกล่าวมักจะไม่ถูกต้องและความไม่แน่นอนเมื่อลดลงถึงระดับที่เหมาะสมสำหรับการจัดการด้านสิ่งแวดล้อมที่สร้างความเสี่ยงสูงเมื่อนำมาใช้เพื่อสนับสนุนการจัดการการดำเนินงานและการพัฒนานโยบาย วิธีการสร้างแบบจำลองที่ใช้กระบวนการแบบไดนามิกที่มีพื้นฐานทางกายภาพเช่นการเก็บกักน้ำแบบบูรณาการ (โบราณสถาน) ชุดการสร้างแบบจำลองไนโตรเจน (N) ฟอสฟอรัส (P) คาร์บอน (C) และตะกอน (เฮด et al., 1998, et al, เวด 2002 Futter et al., 2007 และเกลลาซาร์ et al., 2010), ให้โอกาสที่จะจับความเข้าใจทางวิทยาศาสตร์ที่เกิดจากการวิจัยมีความละเอียดสูงในพฤติกรรมการเก็บกักน้ำในช่วงของเครื่องชั่ง ความรู้จากผู้เชี่ยวชาญ แต่ค่าใช้จ่ายสูงและไปด้วยกันได้รับการเชื่อมโยงกับการสอบเทียบของรูปแบบ (s) กับสภาพท้องถิ่นในแต่ละโปรแกรม (คณบดี et al., 2009). น้อยรุ่นข้อมูลจำนวนมากที่เป็นตัวแทนของการเก็บรักษาสารอาหารที่แท้จริงและความสามารถในการเปิดตัวเป็นฟังก์ชั่น ของคุณลักษณะด้านสิ่งแวดล้อมให้แนวทางทางเลือกที่เหมาะสม รุ่นดังกล่าวได้รับการพัฒนาในหลายประเทศและขึ้นอยู่กับคุณสมบัติ measureable ของภูมิทัศน์ที่พวกเขาให้ที่ดีที่สุดช่วงพารามิเตอร์สำหรับไดรเวอร์ที่สำคัญของฟังก์ชั่นการเก็บกักน้ำที่เกี่ยวข้องกับ typologies ภูมิทัศน์ในระดับภูมิภาค เหล่านี้รวมถึงการเป็นตัวแทนที่ชัดเจนของรูปแบบแนวนอนและทำงานอย่างใดอย่างหนึ่งในช่วงพารามิเตอร์ที่ดีที่สุดหรือฝังอยู่ภายในกรอบ regionalised ตัวอย่างเช่นรูปแบบค่าสัมประสิทธิ์การส่งออก (ECM) นำไปใช้ในบริบทของกรอบเขต geoclimatic (Johnes et al., 1996 Johnes et al., 2007 และ Johnes และฟีลด์, 2002), รูปแบบบูรณาการภาพและรวบฐานข้อมูลตัวบ่งชี้ เกษตรยุโรป (IDEAg) ครอบคลุมภาคเกษตรกรรมและระบบน้ำเสีย, ฐานข้อมูลการปล่อยก๊าซทั่วโลกสำหรับบรรยากาศการวิจัย (EDGAR) ครอบคลุมการปล่อยก๊าซในชั้นบรรยากาศจากทุกภาคส่วนและรูปแบบ Unified EMEP คำนวณการขนส่งบรรยากาศและรูปแบบการสะสมนำไปใช้ทั่วยุโรปใน ล่าสุดยุโรปไนโตรเจนการประเมินผล (Leip et al., 2011) รูปแบบเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะดำเนินการในระดับชั่วหยาบเพื่อให้พอดีกับการคาดการณ์รูปแบบพฤติกรรมเฉลี่ยรายปีของการเก็บกักน้ำ แต่อย่างชัดเจนเชิงพื้นที่ในการจำลองพฤติกรรมการเก็บกักน้ำที่คล้ายกันโดยทั่วไปภายในประเภทภูมิภาคกึ่งเนื้อเดียวกัน ในฐานะที่เป็นเหล่านี้จะขึ้นอยู่กับคุณสมบัติ measureable ของภูมิทัศน์ที่พวกเขานำเสนอโอกาสในการรวมข้อมูลและความรู้จากพล็อตที่จะกักเก็บน้ำ, ระดับภูมิภาคและระดับโลกและการถ่ายโอนความรู้จากข้อมูลที่อุดมไปด้วยสภาพแวดล้อมที่ไม่ดีข้อมูลโดยใช้ตำแหน่ง-ท้องถิ่นอย่างชัดเจนสูง ข้อมูลความละเอียดจากสภาพแวดล้อม. กระดาษนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำเสนอกรอบการทำงานที่ดีขึ้น regionalised ที่ชัดเจนรวมมากมายของคุณลักษณะด้านสิ่งแวดล้อมการควบคุมการเก็บรักษาสารอาหารและการโหลดส่งออกไปยังแหล่งน้ำทั่วสหราชอาณาจักร (UK) สองมีการกำหนดวัตถุประสงค์ ครั้งแรกก่อนหน้านี้โดยกรอบ Johnes et al, (2007) ที่ใช้เป็นรากฐานที่ได้รับการขัดเกลาอย่างกว้างขวางในทางที่ซ้ำแล้วซ้ำอีกในการปรับปรุงวิธีการจัดหมวดหมู่ภูมิภาคละเอียดเชิงพื้นที่ของชุดข้อมูลแหล่งที่มาและขอบเขตทางภูมิศาสตร์ ประการที่สองเราแสดงให้เห็นว่ากรอบนี้ได้ถูกนำมาใช้ในการเก็บกักน้ำและกว้างเกล็ดเชิงพื้นที่โดยการสนับสนุนรูปแบบของสารอาหารแบบ แทนการประมวลผลแบบ off-line แบบดั้งเดิมกรอบและรูปแบบที่เกี่ยวข้องได้รับการเป็นเจ้าภาพโดยโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ไซเบอร์นวนิยายพัฒนาในหอดูดาวเสมือนจริงนักบินสิ่งแวดล้อม (EVOp) โครงการกองทุนโดยธรรมชาติสิ่งแวดล้อมสภาวิจัย (NERC) การตั้งค่านี้ให้เวลาในการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพร่วมกับมิตรกับผู้ใช้เว็บพอร์ทัลเชิงพื้นที่ (Elkhatib et al., 2013, เอ็มเม็ต et al., 2014 และ VITOLO et al., 2015) การอภิปรายของวิธีการเช่นกรอบและวิธีการจะนำไปสู่ความก้าวหน้าการสร้างแบบจำลองของสารอาหารและการจัดการรวมทั้งยังเป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เสริมธาตุอาหารของการขนส่งชายฝั่งและต่อมาปฏิเสธในนิเวศวิทยาของพวกเขาในปัจจุบันเป็นปัญหาฉาวเพื่อการบริหารจัดการน้ำ ( ซัตตัน et al . , 2011 , mcgonigle et al . , 2012 และ Liu et al . , 2012 ) การจัดการที่มีประสิทธิภาพ เพื่อป้องกัน และแก้ไข ในการกักการกระทำ ,ภูมิภาคหรือแนวนอนขนาดต้องพิจารณาที่ชัดเจนของความซับซ้อนของการควบคุมทางชีวธรณีเคมีและพระราชบัญญัติในความสามัคคีเพื่อให้สารอาหารที่ waterbodies ( P และ Rn et al . , 2012 ; กรีน et al . , 2013 ; ร็อบสัน ปี 2014 ) อย่างไรก็ตามการพัฒนากลยุทธ์การบริหารแบบบูรณาการดังกล่าวจะถูก จำกัด โดยความพร้อมของความเข้าใจทางวิทยาศาสตร์และความรู้ที่สามารถระหว่างระดับพื้นที่และภูมิทัศน์รูปแบบ

สังเกตข้อมูลที่ใช้สำหรับการแจ้งโอนกระบวนการความเข้าใจของสารอาหารมักจะสร้างที่ค่อนข้างเล็กแบบเกล็ดผลจากการศึกษาเหล่านี้ ไม่จําเป็นต้องโอนโดยตรงสำหรับการประยุกต์ใช้ในระดับลุ่มน้ำทั้งหมด โดยไม่มีการพัฒนาแบบจำลองโซลูชั่น bespoke สำหรับระบบและข้อมูลไปยังไดรฟ์รุ่น ( haygarth et al . , 2012 และเจ้า et al . , 2012 ) เป็นพื้นที่รับน้ำเพิ่มมากการเปลี่ยนแปลงในการควบคุมทางชีวธรณีเคมีและปรากฏในรัง ,สะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงในลักษณะของการกักน้ำ เช่น ธรณีวิทยา ดิน การใช้ที่ดินและภูมิประเทศ . แบบจำลองการแก้ปัญหาก็มักจะขึ้นอยู่กับปริมาณของเศษส่วนย่อยของสารอาหารทั้งหมด โหลด ส่งออกจากที่ดิน น้ำ ประเมินขนาดและผลกระทบของการเกิดปัญหาและดังนั้นจึงอาจจะให้ข้อมูลผิดๆทิศทางของการจัดการสิ่งแวดล้อมมีวัตถุประสงค์เพื่อบรรเทาปัญหา ( เบิร์ท และ johnes , 1997 , johnes 2007 และ เยทส์ และ johnes 2013 ) .

นโยบายและจัดการสิ่งแวดล้อม การพัฒนา การจัดการและการบรรเทาผลกระทบสำหรับผลกระทบระบบมีทั้ง ( 1 ) กองทุนการพัฒนาแบบจำลองและการตรวจสอบโปรแกรมเฉพาะสำหรับแต่ละลุ่มน้ำที่น่าสนใจ ( 2 ) ใช้ความรู้ที่ได้มาจากการไม่เพียงพอความละเอียดต่ำหรือการตรวจสอบบางส่วนของช่วง จำกัด ของเศษส่วนธาตุอาหารในลุ่มน้ำของลุ่มน้ำดอกเบี้ย หรือเพื่อนบ้าน หรือ ( 3 ) การใช้ความรู้ที่ได้มาจากการศึกษาความละเอียดสูงในระบบ ซึ่งอาจจะไม่ตรงเปรียบกับพื้นที่รับน้ำของดอกเบี้ยในการสั่งซื้อเพื่อส่งมอบความเข้าใจประสิทธิภาพของสารอาหารจักรยานและพลวัตการส่งออกภายใต้เงื่อนไขการเปลี่ยนแปลงด้านสิ่งแวดล้อมที่อาจเกิดขึ้นในปัจจุบัน และมีความต้องการที่จะพัฒนากลไกที่ดีสำหรับการถ่ายโอนความรู้และวิทยาศาสตร์ ความเข้าใจระหว่างข้อมูลรวย และระบบข้อมูลที่ยากจน ( เบเวิ่น และ เอิลค็อก 2012

)ช่วงของวิธีการที่ได้รับการพัฒนาเพื่อแก้ไขปัญหาความต้องการความเข้าใจและการจัดการธาตุอาหารในสภาพแวดล้อม วิธีการสร้างแบบจำลองทางสถิติง่ายกว่าคู่กัน เช่น รูปแบบข่าวทั่วโลก ( seitzinger et al . , 2010 ) , สามารถสร้างดึงดูดสายตาจำลองพฤติกรรมการเก็บกักน้ำในภูมิภาค สู่สากล ระดับแต่ขาดพื้นฐานทางกายภาพ ( หรือเป็นตัวแทนของการควบคุมพฤติกรรมการทำงานเฉพาะสภาพทางกายภาพในสภาพแวดล้อมที่ต่างกัน ) วิธีการดังกล่าว มักจะไม่ถูกต้องและไม่แน่นอนเมื่อลดลงถึงระดับที่เหมาะสมสำหรับการจัดการสิ่งแวดล้อม การสร้างความเสี่ยงสูงเมื่อใช้เพื่อสนับสนุนการบริหารจัดการ และพัฒนานโยบายกระบวนการแบบไดนามิกตามแบบวิธีการกับพื้นฐานทางกายภาพ เช่น ลุ่มน้ำแบบบูรณาการ ( Inca ) แบบสวีท ไนโตรเจน ( N ) , ฟอสฟอรัส ( P ) คาร์บอน ( C ) และตะกอน ( ไวท์เฮด et al . , 1998 , เวด et al . , 2002 , ฟัด et al . , 2007 และเลเซอร์ et al . , 2010 )การให้โอกาสที่จะจับภาพความละเอียดสูงวิทยาศาสตร์ ความเข้าใจที่เกิดจากการวิจัยพฤติกรรมในบางช่วงของเครื่องชั่ง อย่างไรก็ตามผู้เชี่ยวชาญด้านความรู้และค่าใช้จ่ายสูงในผู้ป่วยที่เกี่ยวข้องกับการสอบเทียบแบบจำลอง ( s ) กับสภาพท้องถิ่นในแต่ละโปรแกรม ( คณบดี et al . , 2009 ) .