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 (r2 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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».