Innovative uses of vegetated drainage ditches for reducing agricultural runoff
Notice bibliographique
Résumé
Vegetated agricultural ditches play an important role in mitigation of pesticides following irrigation and storm runoff events. In a simulated runoff event in the Mississippi (USA) Delta, the mitigation capacity of a drainage ditch using the pyrethroid esfenvalerate (Asana XL) was evaluated. The pesticide was amended to soil prior to the runoff event to simulate actual runoff, ensuring the presence of esfenvalerate in both water and suspended particulate phases. Water, sediment, and plant samples were collected temporally and spatially along the drainage ditch. Even with mixing of the pesticide with soil before application, approximately 99% of measured esfenvalerate was associated with ditch vegetation (Ludwigia peploides, Polygonum amphibium, and Leersia oryzoides) three hours following event initiation. This trend continued for the 112 d study duration. Simple modeling results also suggest that aqueous concentrations of esfenvalerate could be mitigated to 0.1% of the initial exposure concentration within 510 m of a vegetated ditch. Observed field half-lives in water, sediment, and plant were 0.12 d, 9 d, and 1.3 d, respectively. These results validate the role vegetation plays in the mitigation of pesticides, and that ditches are an indispensable component of the agricultural production landscape.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».