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Enregistrement W2997139484

Phosphorus Legacies and Water Quality Risks: A Vulnerability-Based Framework in Southern Ontario

2019· dissertation· en· W2997139484 sur OpenAlexaboutno aff
Tamara Van Staden

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVulnerability (computing)PhosphorusWater qualityEnvironmental scienceWater resource managementEnvironmental planningEnvironmental resource managementGeographyComputer scienceEcologyComputer securityChemistryBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Excess phosphorus (P) loading increases the frequency of harmful algal blooms (HABs), posing severe threats to drinking water security and aquatic ecosystems. Efforts to reduce the inputs of P to Canadian agricultural soils started in the late 1970s-early 1980s, and were initially successful, but surface water P loading became persistent again in the 2000s. HABs were a problem in the southern Laurentian Great Lakes (LGL) before the initial nutrient mitigation efforts, and the re-emergence of HABs in Lake Erie in the 2000s was in part a result of legacy P that had accumulated in soils and groundwater in agricultural watersheds. Legacy P exists as a result of historical inputs of P, typically fertilizer used in excess of crop needs. Consequentially, even after reducing P inputs, legacy P continues to be exported from soils after several decades. In Chapter 2, a large-scale mass balance was conducted for the Ontario watersheds to locate and quantify agricultural and other anthropogenic P inputs from 1961 to 2016, utilizing existing datasets as well as historical reconstructions of P inputs to the landscape. This scale of P mass-balance has not been completed before in Ontario. The mass balance model was implemented into a Geographical Information System (GIS) platform to delineate potential areas with legacy P accumulation and depletion within the landscape. These maps identified areas with high P inputs and large potential stores of legacy P. Historically, southwestern Ontario has had the densest agriculture and populated areas in Ontario and has had high P inputs over time. County-scale trends such as shifts to intensive livestock or crop-based agriculture, or increasing urbanization were also identified. In Chapter 3, the fate and transport of P and the possible development of P legacies was explored in the context of risk. P export is influenced by environmental conditions in soil, as such, there is spatial variance in the likelihood that P will runoff or accumulate in soils. The environmental conditions may therefore be used to represent the vulnerability of the system and the risk to either lose or accumulate P. The cumulative agricultural P surplus map was used in conjunction with vulnerability maps to construct soil P risk maps. Different vulnerability models were explored, and ultimately soil erosion potential maps were used to identify vulnerable areas with a high risk of P losses to surface water and areas with a high risk of P accumulation in soil. It was determined that there was a higher risk of P accumulation in soil along the coast of Lake Erie, and it is possible that P legacies exist in these areas. The results inform nutrient management and abatement strategies and the adaptive implementation of conservation practices.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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