Phosphorus Losses in Simulated Rainfall Runoff from Manured Soils of Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Manure applied to agricultural land at rates that exceed annual crop nutrient requirements can be a source of phosphorus in runoff. Manure incorporation is often recommended to reduce phosphorus losses in runoff. A small plot rainfall simulation study was conducted at three sites in Alberta to evaluate the effects of manure rate and incorporation on phosphorus losses. Treatments consisted of three solid beef cattle manure application rates (50, 100, and 200 kg ha(-1) total phosphorus), an unmanured control, and two incorporation methods (nonincorporated and incorporated with one pass of a double disk). Simulated rain was applied to soils with freshly applied and residual (1 yr after application) manure at 70 mm h(-1) to produce 30 min of runoff. Soil test phosphorus (STP), total phosphorus (TP), and dissolved reactive phosphorus (DRP) concentrations in runoff increased with manure rate for fresh and residual manure. Initial abstraction and runoff volumes did not change with manure rate. Initial abstraction, runoff volumes, and phosphorus concentrations did not change with manure incorporation at Lacombe and Wilson, but initial abstraction volumes increased and runoff volumes and phosphorus concentrations decreased with incorporation of fresh manure at Beaverlodge. Phosphorus losses in runoff were directly related to phosphorus additions. Extraction coefficients (slopes of the regression lines) for the linear relationships between residual manure STP and phosphorus in runoff were 0.007 to 0.015 for runoff TP and 0.006 to 0.013 for runoff DRP. While incorporation of manure with a double disk had no significant effect on phosphorus losses in runoff from manure-amended soils 1 yr after application, incorporation of manure is still recommended to control nitrogen losses, improve crop nutrient uptake, and potentially reduce odor concerns.
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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 ».