Groundwater phosphorus concentrations: global trends and links with agricultural and oil and gas activities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although observations show that anthropogenic phosphorus (P) can reach groundwater supplies, there has been no comprehensive evaluation of P in groundwater at the global scale and P contamination from sources such as agriculture and oil and gas activities are poorly understood. We compile and analyze 161 321 groundwater P measurements in 12 different countries to determine the extent of P contamination at the global scale. We find that all 12 countries report groundwater samples with concentrations >0.1 mg P l −1 , a concentration at which the risk for eutrophication of surface waters is high. In Canada and the United States (US), we perform an analysis of 1529 dissolved oxygen (DO) concentrations to determine the degree of association between DO and groundwater P measurements. For P concentrations <0.1 mg P l −1 , we find a strong inverse relationship between DO and P. However, for P concentrations >0.1 mg P l −1 , we find a weak inverse correlation, which suggests anthropogenic sources are responsible for elevated P concentrations in groundwater. To identify anthropogenic sources of P, we conduct an analysis on land use data and the 24 146 P concentrations in Canada and the US. Although we find that 12% (2899) of all P concentrations are >0.1 mg P l −1 , 33% of P concentrations from P monitoring sites located on pastureland (managed grassland) report concentrations >0.1 mg P l −1 . In Alberta and Ontario, we analyze P measurements with respect to their proximity to oil and gas wells and find the relationship to be inconclusive. Overall, we find a positive correlation with agriculture and elevated groundwater P concentrations, but additional data are needed to identify a relationship between oil and gas wells and elevated groundwater P concentrations. Characterizing the role of agriculture and oil and gas wells on groundwater P contamination can help regulators develop effective strategies to protect water quality and ecosystem health.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».