Precipitation Changes Impact Stream Discharge, Nitrate–Nitrogen Load More Than Agricultural Management Changes
Notice bibliographique
Résumé
Nitrate-N losses to surface waters in the Upper Midwest of the Untied States have increased in recent decades, contributing to hypoxia in the Gulf of Mexico. This paper investigates whether increasing nitrate-N export from cropland in the Upper Midwest since the late 1960s results from changes in land use or climate. The Agricultural Drainage and Pesticide Transport (ADAPT) Model simulated current and historical agricultural systems under past and recent wet climate for Seven Mile Creek in Minnesota. Simulations were run with management and climate for three distinctly different periods--namely, 1965 to 1969, 1976 to 1980, and 1999 to 2003 (wettest period). Results showed discharge and nitrate-N losses responded more to changes in climate than management. The wetter period (1999-2003) caused a simulated 70% increase in discharge under 1960s-era management compared with that period's observed climate and a simulated 51% increase in discharge under 1970s-era management compared with the 1976 to 1980 climate. The recent, wetter climate also produced a 62% increase in nitrate-N losses for 1960s-era management compared with the actual climate and a 137% increase in nitrate-N losses for 1978 management conditions compared with actual 1970s climate. Had recent climate been in place and stable since 1965, agricultural changes would have decreased discharge by 6.4% through the late 1970s and then by another 21.1% under modern management but would have increased nitrate-N losses by 184% through the late 1970s and then decreased nitrate-N losses by 13.5% between 1978 and 2001. Management changes that were important drivers included increasing N-fertilizer rates, increases in corn acreage, and increases in crop yield. But the most important factor driving increased nitrate-N losses from agriculture since the 1970s was an increasingly wetter climate.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».