Phosphorus dynamics in vegetated buffer strips in cold climates: a review
Notice bibliographique
Résumé
The movement of excess phosphorus (P) into streams, rivers, and lakes poses a significant threat to water quality and the health of aquatic ecosystems and thus, P has been targeted for reduction. In landscapes dominated by agriculture, P is primarily transported through non-point sources, which a number of best management practices aim to target. One such practice is vegetated buffer strips (VBS), which are designed to use dense vegetation above the surface and extensive root systems below the surface to reduce runoff velocity, trap sediments, increase infiltration, and increase plant uptake of nutrients. The effectiveness of VBS in reducing P concentrations has been studied and reviewed, but most studies have been undertaken in warm or temperate climates, where runoff is primarily driven through summer rainfall events and when vegetation is actively growing. In cold climates, the majority of runoff occurs during the snowmelt period, when soils are frozen and vegetation has been flattened by snow and ice over the winter period and is not actively taking up nutrients. These conditions hinder the ability of VBS to work as designed. Additionally, frozen vegetation can release P after undergoing freeze–thaw cycles (FTCs). Thus, this review aimed to (i) summarize research designed to determine the effectiveness of VBS in reducing P transport in cold climates, (ii) collate research on the potential for vegetation to release P after undergoing FTCs, and (iii) identify research gaps to be addressed in determining VBS effectiveness in cold climates. Cold-climate VBS implemented in Canada, the northern United States, and northern Europe have shown P removal efficiencies ranging from −36% to +89%, a range that identifies the uncertainty surrounding the use of VBS in these landscapes. However, there is consensus among researchers globally that vegetation does release P after undergoing FTCs, though P concentrations from different species vary across studies. The design and management of VBS in cold climates requires careful consideration, and VBS may not always be the best management strategy to reduce P transport. Future research should be undertaken at a larger scale in natural systems and focus on VBS design and management strategies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».