Use of δ<sup>15</sup>N and δ<sup>18</sup>O Values for Nitrate Source Identification under Irrigated Crops: A Cautionary Vadose Zone Tale
Notice bibliographique
Résumé
Source nitrogen (N) identification of leachate or groundwater nitrate is complicated by N source mixing and N and oxygen (O) isotope fractionation caused by microbial N transformations. This experiment examined the δ15NNO3 and δ18ONO3 values in leachate collected over 1 yr at 55 cm below raspberry (Rubus idaeus L.) plots receiving either synthetic fertilizer (FT) or poultry manure (MT). The large ranges of δ15NNO3 (FT: −2.4 to +8.7‰, MT: +1.6 to +9.6‰) and δ18ONO3 (FT: −9.9 to −0.3‰, MT: −10.9 to +1.7‰) values in leachate collected under crop rows prohibited the reliable identification of the applied N sources on individual sampling dates. However, the mass‐weighted average δ15NNO3 (FT: +3.2‰, MT: +7.3‰) values in leachate were significantly different and can be explained by accounting for the estimated contributions of nitrate and δ15NNO3 values of the various N sources, including applied fertilizer (−0.7‰) or manure (+7.9‰), nitrate‐rich irrigation water (+9.0‰), and nitrate from soil N mineralization and nitrification (FT: +3.7‰, MT: +4.6‰; the seasonal timing of which is unknown). This study illustrates the importance of characterizing all major N sources and considering the seasonal variation of these sources and of N cycling processes, as they contribute to the δ15NNO3 values of leachate. Core Ideas Temporal variation in δ15NNO3 and δ18ONO3 prevented reliable N source distinction. N treatments differed using mass‐weighted annual average δ15NNO3 and δ18ONO3 values. Annual average δ15NNO3 was predictable using estimated N source contributions. Soil N and irrigation water NO3 contributed significantly to the leachate mass flux.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».