Phosphorus Non-Point Pollution from Equestrian Wastes and the Need for Recycling
Notice bibliographique
Résumé
South Florida and much of the rest of the World suffers from harmful algal blooms (HABs) and controls of both nitrogen (N) and phosphorus (P) pollution are required to curtail the onset, spread and/or expansion of these blooms. This report covers our studies on several aspects of equestrian waste (viz. horse manure) aimed at yielding an overview of phosphorus and its pollution stemming from non-point horse manure sources in portions of Palm Beach County Florida. Methods included a modified Hedley extraction sequence, emphasizing ‘easily extractable phosphorus’ (EEP), and 31P nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopic identification of organic phosphorus (Po) species. Samples included fresh and aged horse manure, pasture soils, horse feed and pasture grasses, and canal waters adjacent to equestrian or agricultural fields. Easily extractable Phosphorus (EEP) averaged about 54-77% of the total horse manure phosphorus. Total phosphorus ranged from 13,020 – 22,300 mg per kilogram dry weight. (≈60-100 lbs. P2O5 / ton and on a wet weight basis, this equates to 4,000 to 14,818 grams-P/ U.S. ton or 8.8 to 32.6 pounds of phosphorus (≈ 20-75 lb. P2O5) per wet weight ton of horse manure. Considering the values of EEP in fresh samples from a single horse, we found a range of 8,000 – 17,000 mg-P/kg (8-17 g-P/kg) dry weight horse manure. Soil samples yielded the highest P in the NaOH extract of the Hedley sequence. This equates to the Al, Fe and ester forms. Phosphorus (viz. EEP) runoff is viewed here as a non-point P pollution source.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».