Then and now: Revisiting nutrient export in agricultural watersheds within southern Ontario’s lower Great Lakes basin
Notice bibliographique
Résumé
An enhanced understanding of nonpoint source (NPS) nutrient export to the lower Great Lakes is needed to inform land use and land management decisions within southern Ontario. However, this understanding is limited by a lack of long-term, temporally-intensive monitoring. To address this knowledge gap, we revisit six agriculturally-dominated subwatersheds in southern Ontario, which were intensively studied during the mid-1970s, to assess changes in hydrology and NPS nutrient contributions. We compared 1975–1977 to 2016–2018 stream runoff, nutrient export (kg/day∙km2), and flow-weighted mean concentrations (FWMCs) of total phosphorus (TP), total dissolved phosphorus (TDP), total nitrogen (TN), nitrates (NO3–+NO2–) and Total Kjeldahl Nitrogen (TKN). Relative to the 1970s, runoff increased at three of six watersheds (by ~20–35%) while TP and TDP export increased at five watersheds (by ~50–125%). The increases in TP and TDP FWMCs were lower relative to phosphorus export changes at the three watersheds with increased runoff, suggesting that hydrology is an important driver of phosphorus export at these sites. Interestingly, export of TN and nitrates increased while TKN export decreased at most watersheds. We further note a shift in the timing of nutrient export at most sites, with ~40–70% of export now occurring during the winter and fall seasons whereas ~40–85% of past export occurred during spring and summer. These findings support an enhanced importance of non-growing season nutrient export from agricultural watersheds since the mid-1970s and stresses the need for targeted best management practices specific to the fall and winter seasons.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».