Evaluating the potential contribution of vegetation as a nutrient source in snowmelt runoff
Notice bibliographique
Résumé
Elliott, J. 2013. Evaluating the potential contribution of vegetation as a nutrient source in snowmelt runoff. Can. J. Soil Sci. 93: 435–443. On the Canadian prairies, most nutrient transport to surface waters takes place during snowmelt. The potential for a range of 11 residue types to release nitrogen (N), phosphorus (P) and carbon (C) was assessed by snowmelt simulation. Interactions between soils and residues were measured for two contrasting residues. Samples (taken in late fall) were frozen prior to snowmelt simulations that consisted of three diurnal temperature cycles from −5°C to +9°C followed by a final melt at +5°C. Releases of total and total dissolved P (TP and TDP), total dissolved N (TDN), and dissolved organic C (DOC) during simulated snowmelt were greater from actively growing residues than from crop stubble and were significantly related to plant moisture and nutrient contents. Nutrient release from wheat stubble (WS) was statistically similar to that from the underlying surface soil but releases of P and ammonia (NH 3 ) from winter wheat (WW) were at least four times greater than for the corresponding soil. When combined samples of residue and soil were tested, releases of most nutrients were less than when the residue and soil were tested separately. Potential release of nutrients from vegetation is a factor for consideration in the design of practices to reduce nutrient transport.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».