Critical Factors Affecting Field-Scale Losses of Nitrogen and Phosphorus in Spring Snowmelt Runoff in the Canadian Prairies
Notice bibliographique
Résumé
A long-term, field-scale study in southern Manitoba, Canada, was used to identify the critical factors controlling yearly transport of nitrogen (N) and phosphorus (P) by snowmelt runoff. Flow monitoring and water sampling for total and dissolved N and P were performed at the edge of field. The flow-weighted mean concentrations and loads of N and P for the early (the first half of yearly total volume of snowmelt runoff), late (the second half of yearly total volume of snowmelt runoff), and yearly snowmelt runoff were calculated as response variables. A data set of management practices, weather variables, and hydrologic variables was generated and used as predictor variables. Partial least squares regression analysis indicated that critical factors affecting the water chemistry of snowmelt runoff depended on the water quality variable and stage of runoff. Management practices within each year, such as nitrogen application rate, number of tillage passes, and residue burial ratio, were critical factors for flow-weighted mean concentration of N, but not for P concentration or nutrient loads. However, the most important factors controlling nutrient concentrations and loads were those related to the volume of runoff, including snow water equivalent, flow rate, and runoff duration. The critical factors identified for field-scale yearly snowmelt losses provide the basis for modeling of nutrient losses in southern Manitoba and potentially throughout areas with similar climate in the northern Great Plains region, and will aid in the design of effective practices to reduce agricultural nonpoint nutrient pollution in downstream waters.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».