Surface and subsurface phosphorus export from agricultural fields during peak flow events over the nongrowing season in regions with cool, temperate climates
Notice bibliographique
Résumé
In cool temperate regions with significant winter periods, midwinter thaws and the spring freshet are critical periods for annual phosphorus (P) loss from agricultural fields. The efficacy of best management practices during the winter period is not clear. This paper reports hydrologic and biogeochemical P losses in surface runoff and tile drainage from two fields in Ontario, Canada, during peak flow events (~5 per site) occurring throughout the nongrowing season (October to April). We relate inter-event variability in the quantity and speciation (dissolved or particulate) of P to event climatic drivers (e.g., rainfall, rain-on-snow, and snowmelt) and pre-event soil conditions (e.g., presence or absence of snow cover or presence of frozen ground). Runoff and P (dissolved and particulate) were lost via both surface and subsurface (tile) pathways; however, P concentrations were greater and more variable in surface runoff than in tile drain effluent. The total P load leaving the sites with both overland runoff and tile drainage during the October through April period observed ranged from 0.23 to 0.34 kg ha<sup>−1</sup> (0.21 to 0.30 lb ac<sup>−1</sup>). Particulate P concentrations, particularly in surface runoff, increased as the proportion of precipitation that fell as rainfall increased, and flow-weighted mean concentrations of particulate P were greatest when rain fell on thawed, bare soils. Particulate P represented between 70% and 90% of the total P loss in the observation period. In contrast, while dissolved reactive P loads were only 10% to 30% of the total P loss, dissolved reactive P concentrations were greatest in January and declined over the remainder of the season. This work provides insight for the design and implementation of suitable best management practices for the mitigation of P losses throughout the nongrowing season.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».