Cattle manure loadings and legacy effects on copper and zinc availability under rainfed and irrigated conditions
Notice bibliographique
Résumé
Long-term cattle manure applications build up nutrient pools and can lead to trace element enrichments in soils. The objectives of this study were to evaluate copper (Cu) and zinc (Zn) loadings in the soil during continuous annual cattle manure applications and determine the time required for soil to return to its pre-manure available Cu and Zn levels after manure is discontinued. The manure application rates were 0, 30, 60, and 90 Mg·ha −1 for rainfed and 0, 60, 120, and 180 Mg·ha −1 (wet weight) for irrigated plots. Although manure was applied for 45 yr in some plots, applications were terminated in one subset of treatments after 14 yr and in another subset after 30 yr to study legacy effects after 31 and 15 yr, respectively. Soil samples were collected in the fall of 2003, 2008, 2013, and 2018 and analyzed for available Cu and Zn. Crops were grown in all years continuously with Cu and Zn concentrations measured in both silage and grains harvested. The regression model developed using data collected suggests long legacy effects with recovery time to pre-manure levels ranging from 10 to 20 yr for Cu and 23 to 41 yr for Zn at irrigated and 10–24 for Cu and 21–32 yr for Zn under rainfed, respectively. Long-term applications of cattle manure could lead to accumulation of Cu and Zn, creating long-lasting legacy effects in soils with the increased environmental risk of leaching to groundwater.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».