Total and dissolved phosphorus losses from agricultural headwater streams during extreme runoff events
Notice bibliographique
Résumé
Eutrophication continues to be a concerning global water quality issue. Managing and mitigating harmful algal blooms demands clear information on the conditions promoting large phosphorus losses from contributing watersheds. Of particular concern is the amount and form of phosphorus loading to receiving water bodies during extreme runoff events, which are expected to increase in frequency due to climate change. Five years (2015 to 2020) of water quantity and quality data from 11 agricultural watersheds in the lower Great Lakes basin were analyzed and used to model total and dissolved phosphorus losses. This study aimed to assess temporal dynamics in phosphorus concentrations and losses over runoff events covering a wide range of hydrologic conditions and to quantify their relative importance on annual phosphorus losses. Event concentration-discharge relationships for total and dissolved phosphorus were hysteretic and had contrasting dominant patterns across watersheds. The proportion of annual phosphorus losses during events was highly variable between watersheds, accounting for 47-94 %. Extreme events were particularly impactful: as few as three events per year were found to be responsible for nearly half of total phosphorus (20-50 %) and total dissolved phosphorus (14-44 %) losses. Variability in total and dissolved phosphorus losses and concentrations over a wide range of flow conditions suggests that event magnitude is an important control on the relative mobility of particulate and dissolved phosphorus fractions. This study showed that insights into nutrient dynamics and phosphorus budgets in the lower Great Lakes basin and agriculture dominated environments more broadly can be gained by assessing event nutrient losses with respect to flow conditions and patterns in concentration-discharge relationships.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».