Nitrogen dynamics and nitrogen‐to‐phosphorus stoichiometry in cold region agricultural streams
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cold agricultural regions are getting warmer and experiencing shifts in precipitation patterns, which affect hydrological transport of nutrients through reduced snowpack and higher annual proportions of summer rainfall. Previous work has demonstrated that the timing of phosphorus (P) concentrations is regionally coherent in streams of the northern Great Plains, suggesting a common climatic driver. There has been less investigation into patterns of stream nitrogen (N), despite its importance for water quality. Using high‐frequency water quality data collected over 6 yr from three southern Manitoba agricultural streams, the goal of this research was to investigate seasonal patterns in N and P concentrations and the resultant impacts of these patterns on N/P stoichiometry. In the spring, high concentrations of inorganic N were associated with snowmelt runoff, while summer N was dominated by organic forms; inorganic N concentrations remained consistently low in the summer, suggesting increased biological N transformation and N removal. Relationships between N concentration and discharge showed generally weak model fits ( r 2 values for significant relationships ranging from .33 to .48), and the strength and direction of model fits differed among streams, seasons, and forms of N. Dissolved organic N concentrations were strongly associated with dissolved organic carbon. Nitrogen‐to‐phosphorus ratios varied among streams but were significantly lower during summer storm events ( p < .0001). These results suggest that climate‐driven shifts in temperature and precipitation may negatively affect downstream water quality in this region.
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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)
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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 ».