High-frequency NO <sub>3</sub> <sup>−</sup> isotope ( <i>δ</i> <sup>15</sup> N, <i>δ</i> <sup>18</sup> O) patterns in groundwater recharge reveal that short-term changes in land use and precipitation influence nitrate contamination trends
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Poultry manure is the primary cause of nitrate (NO3-) exceedances in the transboundary Abbotsford–Sumas aquifer (ASA; Canada–USA) based on synoptic surveys two decades apart, but questions remained about seasonal and spatial aspects of agricultural nitrate fluxes to the aquifer to help better focus remediation efforts. We conducted over 700 monthly δ15N and δ18O of nitrate assays, focusing on shallow groundwater (< 5 years old) over a 5-year period to gain new insight on spatio-temporal sources and controls of groundwater nitrate contamination. NO3- concentrations in these wells ranged from 1.3 to 99 mg N L−1 (n=1041) with a mean of 16.2±0.4 mg N L−1. The high-frequency 15N and 18O isotope data allowed us to identify three distinctive NO3- source patterns: (i) primarily from synthetic fertilizer, (ii) dynamic changes in nitrate due to changes in land use, and (iii) from a mix of poultry manure and fertilizer. A key finding was that the source(s) of nitrate in recharge could be quickly influenced by short-term near-field management practices and stochastic precipitation events, which ultimately impact long-term nitrate contamination trends. Overall, the isotope data affirmed a subtle decadal-scale shift in agricultural practices from manure increasingly towards fertilizer nitrate sources; nevertheless, poultry-derived N remains a predominant source of nitrate contamination. Because the aquifer does not generally support denitrification, remediation of the Abbotsford–Sumas aquifer is possible only if agricultural N sources are seriously curtailed, a difficult proposition due to longstanding high-value intensive poultry and raspberry and blueberry operations over the aquifer.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».