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Enregistrement W2014535492 · doi:10.1139/a05-015

Leaching of nitrate from temperate forests effects of air pollution and forest management

2006· article· en· W2014535492 sur OpenAlexvenueno aff
Per Gundersen, Inger Kappel Schmidt, Karsten Raulund‐Rasmussen

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceLeaching (pedology)NitrateDeciduousTemperate climateTemperate forestWater qualitySink (geography)Temperate rainforestAgronomyEnvironmental chemistryEcologyEcosystemSoil waterChemistrySoil scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We compiled regional and continental data on inorganic nitrogen (N) in seepage and surface water from temperate forests. Currently, N concentrations in forest waters are usually well below water quality standards. But elevated concentrations are frequently found in regions with chronic N input from deposition (>8–10 kg ha –1 a –1 ). We synthesized the current understanding of factors controlling N leaching in relation to three primary causes of N cycle disruption: (i) Increased N input (air pollution, fertilization, N 2 fixing plants). In European forests, elevated N deposition explains approximately half of the variability in N leaching, some of the remaining variability could be explained by differences in N availability or "N status". For coniferous forests, needle N content above 1.4% and (or) forest floor C:N ratio lower than 25 were thresholds for elevated nitrate leaching. At adjacent sites conifer forests receive higher N deposition and exhibit higher nitrate loss than deciduous forests; an exception is alder that shows substantial nitrate leaching through N fixation input. Fertilization with N poses limited risk to water quality, when applied to N-limited forests. (ii) Reduced plant uptake (clear-cut, thinning, weed control). The N cycle responses to plant cover disturbance by clear-cut are well studied. Nitrate losses peak after 2–3 years and are back to pre-cut levels after 3–5 years. Nitrogen losses increase with deposition and are higher at N rich sites. The extent and duration of the nitrate response is especially connected to the recovery of the vegetation sink. Less intensive disturbances like thinning have only minor effects on N loss. (iii) Enhanced mineralization of soil N (liming, ditching, climate change). Responses in nitrate leaching after liming may increase with N deposition and in older stands. However data on these types of N cycle disruption are too sparse to allow general conclusions on controlling factors. Nitrate leaching occurs when N deposition (input) and net mineralization (N status) exceed plant demand. A combined N flux to the soil of 50 to 60 kg ha –1 a –1 from N deposition and litterfall may be a threshold for nitrate leaching in undisturbed forests. This threshold also indicates risk of increasing losses in case of a disturbance (e.g., clear-cut). We conclude by discussing forest management options for water quality protection. These options focus on decreasing input, increasing plant uptake, increasing biomass removal, and (re)establishing immobilization and denitrification processes at the catchment scale.Key words: clear-cut, disturbance, forest management, nitrate, nitrogen cycling, nitrogen saturation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations422
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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