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Enregistrement W2530113325

Spatio-Temporal Patterns in Net Anthropogenic Nitrogen and Phosphorus Inputs Across the Grand River Watershed

2016· dissertation· en· W2530113325 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaoyi Zhang

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWatershedPhosphorusEnvironmental scienceHydrology (agriculture)NitrogenGeographyWater resource managementEcologyGeologyBiologyComputer scienceChemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last century, human activities have dramatically increased the inputs of nitrogen (N) and phosphorus (P) to land, resulting in increased eutrophication of aquatic systems, and degradation of drinking water quality. Although many changes in management have been adopted to mitigate these impacts, little improvement has been observed in water quality. Multiple N and P mass balance studies have indicated imbalances between inputs and outputs of N and P in anthropogenic landscapes. In this work, historical (1901-2011) N and P budgets for the Grand River Watershed (GRW) in southwestern Ontario were developed using the NANI/NAPI (net anthropogenic N/P input) framework. NANI was calculated as the sum of four different components: commercial fertilizer N application, atmospheric N deposition, net food and feed imports, and biological N fixation. A similar budgeting method was used to estimate NAPI, which includes fertilizer P application, net food and feed imports and detergent P use by humans. Relevant data was obtained from the Canadian agricultural census, Environment Canada, and literature estimates. Our results showed that annual NANI and NAPI values increased approximate 2-fold since 1901, with peak net inputs in 1986 and 1976, respectively. Increases in NANI over time can primarily be attributed to high atmospheric N deposition, fertilizer N application and biological N fixation, while increases in NAPI are primarily due to increased fertilizer P application. Spatially, the hotspots for both NANI and NAPI have since the early 1950s shifted to the central sub-watersheds of the GRW, which can be attributed to greater urbanization and agricultural intensification in the central area. The historical NANI and NAPI estimates obtained for the GRW provide insights into the spatio-temporal patterns in NANI and NAPI, and can facilitate better N and P management strategies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,906

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,192 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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