Relationship between Water Repellency and Native and Petroleum‐Derived Organic Carbon in Soils
Notice bibliographique
Résumé
Some soils develop severe and persistent water repellency following contamination with crude oil. This study was conducted to characterize and compare the spatial distribution of soil water repellency and residual oil contamination at 12 such sites. The molarity of ethanol droplet (MED) test was used to assess soil water repellency and the content of dichloromethane-extractable organics (DEO) was used to quantify residual oil in soil. We found a relatively strong positive correlation between MED and DEO in soil (r2 = 0.74). Both variables tended to decrease abruptly with depth at 11 of the 12 study sites. Dichloromethane-extractable organics similarly decreased with depth in control adjacent soil (MED = 0 M), but from an average concentration one to two orders of magnitude lower than in water-repellent soil. Using data from corresponding control adjacent and water-repellent soils, we determined that approximately 29 and 10% of measured total organic carbon in water-repellent A- and B-horizon soil, respectively, consists of dichloromethane-insoluble organic carbon of petroleum origin. We propose that this fraction contains most of the causative agents of soil water repellency at the studied sites.
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 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 | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 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 ».