Agricultural Edge‐of‐Field Phosphorus Losses in Ontario, Canada: Importance of the Nongrowing Season in Cold Regions
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural P losses are a global economic and water quality concern. Much of the current understanding of P dynamics in agricultural systems has been obtained from rainfall-driven runoff, and less is known about cold-season processes. An improved understanding of the magnitude, form, and transport flow paths of P losses from agricultural croplands year round, and the climatic drivers of these processes, is needed to prioritize and evaluate appropriate best management practices (BMPs) to protect soil-water quality in cold regions. This study examines multiyear, year-round, high-frequency edge-of-field P losses (soluble reactive P and total P [TP]) in overland flow and tile drainage from three croplands in southern Ontario, Canada. Annual and seasonal budgets for water, P, and estimates of field P budgets (including fertilizer inputs, crop uptake, and runoff) were calculated for each site. Annual edge-of-field TP loads ranged from 0.18 to 1.93 kg ha yr (mean = 0.59 kg ha yr) across the region, including years with fertilizer application. Tile drainage dominated runoff across sites, whereas the contribution of tiles and overland flow to P loss differed regionally, likely related to site-specific topography, soil type, and microclimate. The nongrowing season was the dominant period for runoff and P loss across sites, where TP loss during this period was often associated with overland flow during snowmelt. These results indicate that emphasis should be placed on BMPs that are effective during both the growing and nongrowing season in cold regions, but that the suitability of various BMPs may vary for different sites.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».