Determining Phosphorus Release Rates to Runoff from Selected Alberta Soils Using Laboratory Rainfall Simulation
Notice bibliographique
Résumé
Phosphorus losses from agricultural land can cause accelerated eutrophication of surface water bodies. This study evaluated the use of soil test phosphorus (STP) levels to predict dissolved inorganic phosphorus (DIP) concentrations in runoff water from agricultural soils using laboratory rainfall simulation. The objectives of this study were to determine (i) to what extent STP concentrations can be used as a basis to predict P losses from Alberta soils and (ii) how extended rainfall simulation run times affected DIP losses. Soil samples collected from a total of 38 field sites, widely scattered throughout the southern half of Alberta, were subjected to rainfall simulation in the laboratory. The STP concentrations were determined using Miller-Axley, Norwest, Kelowna, Modified Kelowna Mehlich-III, and distilled water extraction methods. Each rainfall simulation event lasted for at least 90 min. Runoff samples were collected in time series for the duration of each simulation, during two distinct runoff intervals: (i) for the first 30 min of continuous runoff (T30) and (ii) for 40 min during runoff equilibrium (Teq). For all the STP extractants and both runoff intervals, the relationship with DIP-flow-weighted mean concentration (FWMC) was linear and highly significant with r2 values ranging from 0.74 to 0.96. However, the slopes of the resulting regression lines were, on average, 1.85 times greater for the T30 runoff interval over those computed for the Teq interval. Thus experimental methodology greatly influenced regression parameters, suggesting that more work was needed to verify these relationships under natural conditions. In addition, with many of the r2 values greater than 0.90 there would be little, if any, benefit derived by including soil properties in regression analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».