Small Reservoirs as a Beneficial Management Practice for Nitrogen Removal
Notice bibliographique
Résumé
There are few beneficial management practices (BMPs) with demonstrated efficacy in snowmelt-dominated regions. Small reservoirs are a BMP that can help mitigate flooding and reduce sediment transport, while reducing export of dissolved nutrients. To understand controls on nitrate removal and assess how this ecosystem service can be optimized, denitrification activity was measured in reservoirs and stream pools of the Tobacco Creek Model Watershed (Manitoba, Canada) via the chloramphenicol-amended acetylene block technique. Denitrification activity was positively correlated with nitrate and sediment organic carbon (SOC), and negatively correlated with sediment particle size and pH. Reservoirs exhibited higher denitrification activity than stream pools and were associated with higher levels of SOC, higher nitrate in early summer, and lower concentrations of dissolved oxygen. Nitrate was added to a set of samples to test for nitrate saturation, an indicator of poor ecological status, where nitrate concentrations exceed the denitrification capacity of microbes. Forty-nine percent of measurements demonstrated nitrate saturation, indicative of the need for additional remediation activity. Findings from this research suggest this BMP has higher capacity for nitrogen removal than stream pools because of higher denitrification rates and a higher apparent threshold for nitrate saturation, coupled with increased residence times. Results also inform the construction of additional reservoirs, which have been identified as a priority BMP in this region. Siting reservoirs in areas where conditions contribute to buildup of fine sediments and planting riparian vegetation to foster high organic C availability may help optimize denitrification, although tradeoffs in terms of other ecosystem services must be considered.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».