The seasonality of nitrate and phosphorus leaching from manure and chemical fertilizer added to a chernozemic soil in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Identifying seasons sensitive to nutrient losses could help farmers and policymakers to formulate effective nutrient loss reduction strategies. This long‐term study monitored water percolation as well as nitrate (NO 3 –N) and total phosphorus (TP) leaching from liquid swine manure and chemical fertilizer applied to intact core lysimeters in a sandy loam soil in Manitoba, Canada. Water percolation, NO 3 –N, and TP leaching were monitored from 2005 to 2016. Chemical fertilizer showed greater average annual mean water percolation ( p = .01), annual flow‐weighted mean concentration (FWMC) of NO 3 –N (22 mg L –1 ; p < .001), and annual NO 3 –N leaching (36 kg N ha –1 ; p = .002) compared with the manure treatment (FWMC NO 3 –N, 15 mg L –1 ; NO 3 –N leaching load, 22 kg N ha –1 ). Average annual mean TP loss did not differ between treatments ( p = .86). Spring (April–June) was the most sensitive season, when >75% of annual percolation, >80% of annual NO 3 –N, and >68% of annual TP leaching losses occurred from both manure and chemical fertilizer. Annual NO 3 –N and TP leaching increased exponentially with cumulative winter and spring precipitation (control, r 2 = .69; manure, r 2 = .79; chemical fertilizer, r 2 = .63) and decreased with winter and spring air temperatures. The largest spring NO 3 –N and TP leaching losses were observed in 2013, which followed the dry year of 2012, indicating the potential for nutrient flushing. The findings emphasize the need for environmentally sound N and P management strategies in cold North American regions underlain by coarse‐textured soils, particularly during the spring season.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».