Managing Diffuse Phosphorus at the Source versus at the Sink
Notice bibliographique
Résumé
Judicious phosphorus (P) management is a global grand challenge and critical to achieving and maintaining water quality objectives while maintaining food production. The management of point sources has been successful in lowering P inputs to aquatic environments, but more difficult is reducing P discharges associated with diffuse sources, such as nonpoint runoff from agriculture and urban landscapes, as well as P accumulated in soils and sediments. Strategies for effective diffuse-P management are imperative. Many options are currently available, and the most cost-effective and practical choice depends on the local situation. This critical review describes how the metrics of P quantity in kg ha–1 yr–1 and P form can influence decision-making and implementation of diffuse-P management strategies. Quantifying the total available pool of P, and its form, in a system is necessary to inform effective decision-making. The review draws upon a number of “current practice” case studies that span agriculture, cities, and aquatic sectors. These diverse examples from around the world highlight different diffuse-P management approaches, delivered at the source in the catchment watershed or at the aquatic sink. They underscore workable options for achieving water quality improvement and wider P sustainability. The diffuse-P management options discussed in this critical review are transferable to other jurisdictions at the global scale. We demonstrate that P quantity is typically highest and most concentrated at the source, particularly at farm scale. The most cost-effective and practically implementable diffuse-P management options are, therefore, to reduce P use, conserve P, and mitigate P loss at the source. Sequestering and removing P from aquatic sinks involves increasing cost, but is sometimes the most effective choice. Recovery of diffuse-P, while expensive, offers opportunity for the circular economy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».