Landscape Hydrogeology and its Influence on Patterns of Groundwater Flux and Nitrate Removal Efficiency in Riparian Buffers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study uses data from 46 riparian sites to examine the influence of landscape hydrogeology on patterns of groundwater flux and the buffer width required for effective nitrate removal in humid temperate agricultural regions. There is a considerable imbalance in the research focus on different hydrogeologic settings. More than 40% of the buffers are located in landscapes with surficial sand aquifers, whereas few buffers have been studied in glacial till and weathered bedrock landscapes which cover large areas. Annual groundwater fluxes for 29 of these sites ranged from <20 L/m/day for buffers on flat sand plains and uplands with fine‐textured deposits to 50‐1,200 L/m/day for many sites with upland sand aquifers. Despite a similar range of water fluxes, buffers in gently to moderately sloping landscapes with <4 m depths of sand sediments reached a 90% removal efficiency within 30‐60 m while sites with >4 m depths required a 150‐200 m width. The width for 90% efficiency in buffers with loamy sand and sandy loam sediments also increased from 10‐20 m with <4 m sediment depths to 50‐100 m for >4 m depths. Limited data for buffers with fine‐textured sediments suggest that 90% of the nitrate flux was often depleted in a 10‐20 m width. Groundwater flux did not have a significant relationship with nitrate removal percent per meter buffer width because of the variation in efficiency that occurred in buffers with similar fluxes in different hydrogeologic settings.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».