The role of technology and policy in mitigating regional nitrogen pollution
Notice bibliographique
Résumé
Human activity greatly influences nitrogen (N) pollution in urbanized and adjacent areas. We comprehensively studied the N cycling in an urban-rural complex system, the Greater Hangzhou Area (GHA) in southeastern China. Our results indicated that subsurface N accumulation doubled, riverine N export tripled and atmospheric N pollutants increased 2.5 times within the GHA from 1980-2004. Agriculture was the largest N pollution source to air and water before 2000, whereas industry and human living gradually became the primary N pollution sources with the socioeconomic development. Based on the sensitivity analysis, we developed a scenario analysis to quantify the effects of technology and policy on environmental N dynamics. The fertilization reduction scenario suggested that the groundwater N pollution could decrease by 17% with less than a 5% reduction in crop production; the N effluent standard revision scenario led to a surface water N pollution reduction of 45%; the constructed wetlands implementation scenario could reduce surface water pollution by 43%-64%. Lastly, the technological improvement scenario mitigated atmospheric N pollution by 65%. Technologies play a key role in atmospheric N pollution control, policies mainly contribute to groundwater N pollution control, while technology and policy both work on surface water N mitigation within an urban-rural complex.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 |
| 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 ».