Predicting Phosphorus Release from Anaerobic, Alkaline, Flooded Soils
Notice bibliographique
Résumé
Anaerobic conditions induced by prolonged flooding often lead to an enhanced release of phosphorus (P) to floodwater; however, this effect is not consistent across soils. This study aimed to develop an index to predict P release potential from alkaline soils under simulated flooded conditions. Twelve unamended or manure‐amended surface soils from Manitoba were analyzed for basic soil properties, Olsen P (Ols‐P), Mehlich‐3 extractable total P (M3P ICP ), Mehlich‐3 extractable molybdate‐reactive P (M3P MRP ), water extractable P (WEP), soil P fractions, single‐point P sorption capacity (P 150 ), and Mehlich‐3 extractable Ca (M3Ca), and Mg (M3Mg). Degree of P saturation (DPS) was calculated using Ols‐P, M3P ICP or M3P MRP as the intensity factor, and an estimated adsorption maximum based on either P 150 or M3Ca + M3Mg as the capacity factor. To develop the model, we used the previously reported floodwater dissolved reactive P (DRP) concentration changes during 8 wk of flooding for the same unamended and manured soils. Relative changes in floodwater DRP concentration (DRP ratio ), calculated as the ratio of maximum to initial DRP concentration, ranged from 2 to 15 across ten of the soils, but were ≤1.5 in the two soils with the greatest clay content. Partial least squares analysis indicated that DPS3 calculated using M3P ICP as the intensity factor and (2 × P 150 ) + M3P ICP as the capacity factor with clay percentage can effectively predict DRP ratio ( r 2 = 0.74). Results suggest that P release from a soil to floodwater may be predicted using simple and easily measurable soil properties measured before flooding, but validation with more soils is needed. Core Ideas Phosphorus release from flooded soils to overlying water depended on soil properties. Relative increase in floodwater DRP concentration could be predicted using the model. Clay percentage and the degree of P saturation influenced P release from flooded soils.
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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 | 0,001 |
| 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 ».