A Field‐Scale Approach to Estimate Nitrate Loading to Groundwater
Notice bibliographique
Résumé
The quantification of groundwater NO 3 loading associated with a specific field or set of management practices so that groundwater quality improvements can be objectively assessed is a major challenge. The magnitude and timing of NO 3 export from a single agricultural field under raspberry ( Rubus idaeus L.) production were investigated by combining high‐resolution groundwater NO 3 concentration profiles (sampled using passive diffusion samplers) with Darcy's flux estimation at the field's down‐gradient edge (based on field‐measured hydraulic gradients and laboratory‐estimated hydraulic conductivity). Annual recharge estimated using Darcy's law (1002 mm) was similar to that obtained using two other approaches. The similarity in the rate of Cl applied to the field and the estimated export flux over the 1‐yr monitoring period (51 vs. 56 kg Cl ha −1 ) suggested the mass flux estimation approach was robust. An estimated 80 kg NO 3 –N ha −1 was exported from the agricultural field over the 1‐yr monitoring period. The greatest monthly groundwater mass flux exported was observed in February and March (∼11 kg NO 3 –N ha −1 ), and was associated with NO 3 leached from the soil zone during the onset of precipitation in the previous autumn. Provided the groundwater recharged from the field of interest can be isolated within a vertical profile, this approach is an effective method for obtaining spatially integrated estimates of the magnitude and timing of NO 3 − loading to groundwater. Core Ideas High‐resolution groundwater monitoring was used with Darcy flux estimation. The recharge estimate was comparable with two other methods. This approach accurately estimated loading of Cl tracer. Nitrate loading exported from individual field was quantified on a seasonal basis. This approach is appropriate for agricultural fields over vulnerable aquifers.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».