Effects of Precipitation and Topography on Total Phosphorus Loss from Purple Soil
Notice bibliographique
Résumé
The Sichuan Basin is the main agricultural production area of the upper reaches of the Yangtze River and is also an extremely important ecological area because it is rich in biodiversity and has complex and diverse landscape types. The dominant soil type, purple soil, is prone to rapid soil erosion and weathering processes because it is shallow and rich in phosphorus and other nutrients. Field experiments were conducted to reveal the effects of precipitation and topography characteristics on nonpoint source pollutants from purple soil. The results showed that total phosphorus (TP) load and TP concentration both increased with increasing rainfall amount, and there was an initial time of runoff and sediment yield before runoff generation. Moreover, the TP load generally increased with precipitation intensity as setting a coincident value of rainfall amount; however, the difference between TP load at 30 and 60 mm/h was minimal as was the difference between 90 and 120 mm/h. Similarly, TP concentration increased with increasing precipitation intensity. In terms of topographical conditions, TP load increased with increasing gradient, but began to decline when the gradient was about 20°, which indicates that 20° is the critical gradient for TP loss. There was a significant positive correlation between gradient and TP concentration when the gradient was <15°, whereas the increase in TP concentration slowed as the gradient increased.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».