Alum and Gypsum Amendments Decrease Phosphorus Losses from Soil Monoliths to Overlying Floodwater under Simulated Snowmelt Flooding
Notice bibliographique
Résumé
Phosphorus (P) loss from soils poses a threat of eutrophication to downstream waterbodies. Alum (Al2(SO4)3·18H2O) and gypsum (CaSO4·2H2O) are effective in reducing P loss from soils; however, knowledge on their effectiveness under cold temperatures is limited. This study examined the reduction of P loss from soils with alum and gypsum amendment under simulated snowmelt flooding. Intact soil monoliths (15 cm depth) collected from eight agricultural fields in flood-prone areas of Manitoba, Canada, were surface amended with alum or gypsum, pre-incubated for 2 weeks, then flooded and incubated at 4 °C for 8 weeks. Porewater and floodwater samples collected weekly were analyzed for dissolved reactive P (DRP), dominant cations and anions. An enhanced P release with flooding time was observed in all soils whether amended or unamended; however, alum/gypsum amendment reduced DRP concentrations in porewater and floodwater in general, with alum showing a more consistent effect across soils. The reduction in floodwater DRP concentrations (maximum DRP concentration during flooding) with alum and gypsum ranged from 34–90% and 1–66%, respectively. Based on Visual MINTEQ thermodynamic model predictions, precipitation of P and formation of P-sorbing mineral species with alum and gypsum amendment reduced DRP concentrations at latter stages of flooding.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».