Agricultural Water Quality in Cold Climates: Processes, Drivers, Management Options, and Research Needs
Notice bibliographique
Résumé
Cold agricultural regions are important sites of global food production. This has contributed to widespread water quality degradation influenced by processes and hydrologic pathways that differ from warm region analogues. In cold regions, snowmelt is often a dominant period of nutrient loss. Freeze–thaw processes contribute to nutrient mobilization. Frozen ground can limit infiltration and interaction with soils, and minimal nutrient uptake during the nongrowing season may govern nutrient export from agricultural catchments. This paper reviews agronomic, biogeochemical, and hydrological characteristics of cold agricultural regions and synthesizes findings of 23 studies that are published in this special section, which provide new insights into nutrient cycling and hydrochemical processes, model developments, and the efficacy of different potentially beneficial management practices (BMPs) across varied cold regions. Growing evidence suggests the need to redefine optimum soil phosphorus levels and input regimes in cold regions to allow achievement of water quality targets while still supporting strong agricultural productivity. Practices should be considered through a regional and site‐specific lens, due to potential interactions between climate, hydrology, vegetation, and soils, which influence the efficacy of nutrient, crop, water, and riparian buffer management. This leads to differing suitability of BMPs across varied cold agricultural regions. We propose a systematic approach (“ CUPCAKE ”), to achieve water quality objectives in variable and changing climates, which combines nutrient transport process C onceptualization, U nderstanding BMP functions, P redicting effects of variability and change, C onsideration of producer input and agronomic and environmental tradeoffs, practice A daptation, K nowledge mobilization, and E valuation of water quality improvement. Core Ideas Processes and controls on nutrient export in cold regions differ from warmer zones. The nongrowing season is a key period of phosphorus and nitrogen loss. Management practices show varied efficacy across different cold regions. Nutrient mitigation should consider cold region processes and local context. Nutrient management practices merit revisiting in cold regions.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».