Water Quality in Organic Systems
Notice bibliographique
Résumé
<p>Non-point source contamination is a major water quality concern in the upper Midwestern USA, where plant nutrients, especially NO<sub>3</sub>-N, are susceptible to leaching due to extensive subsurface draining of the highly productive, but poorly drained, soils found in this region. Environmental impacts associated with intensive mineral fertilization in conventional production have encouraged producers to investigate organic methods. The USDA-ARS Organic Water Quality (OWQ) experiment, established in 2011, compares organic (C-S-O/A-A) and conventional (C-S) crop rotations and an organic pasture (bromegrass, fescue, alfalfa, white clover) system. Thirty fully-instrumented, subsurface-drained plots (30.5 m × 30.5 m) laid out in a randomized block design with 5 field replications, isolate subsurface drainage from each plot and permit comparison of treatment effects on subsurface drainage water flow and nutrient concentrations. Objectives for this study were to quantify growing season subsurface drainage water flow, NO<sub>3</sub>-N concentrations, and NO<sub>3</sub>-N loads for conventional and organic grain cropping systems from 2012-2014. Temporal patterns of subsurface drainage water flux were similar for all cropping systems for all years, except for the pasture system in 2012 and subsurface drainage water N concentrations were highest in the conventional C-S system except for the early spring 2012. Subsurface drainage water N loading loss for the entire 3-year period from the conventional C-S system (79.2 kgN ha<sup>-1</sup>) was nearly twice as much as the N loss from the organic C-S-O/A-A system (39.9 kgN ha<sup>-1</sup>); the pasture system (16.5 kgN ha<sup>-1</sup>) lost the least amount of N over the 3 years. Results of this study suggest that organic farming practices, such as the application of composted animal manure and the use of forage legumes and green manures within extended cropping rotations, can improve water quality in Midwestern subsurface-drained landscapes.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».