MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4321996503 · doi:10.5194/egusphere-egu23-10753

Modeling urban phosphorus export to receiving waters: magnitudes, speciation, and management implications

2023· preprint· en· W4321996503 sur OpenAlexaffabout
Mahyar Shafii, Stephanie Slowinski, Yubraj Bhusal, Md Abdus Sabur, Calvin Hitch, William Withers, Fereidoun Rezanezhad, Philippe Van Cappellen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensYork Central HospitalToronto and Region Conservation AuthorityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEutrophicationPhosphorusDrainage basinEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Surface runoffSedimentPrecipitationAquatic ecosystemDrainageEnvironmental chemistryNutrientEcologyChemistryGeographyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding phosphorus (P) dynamics in urban landscapes is an emerging research topic as P export from urban landscapes towards aquatic ecosystems causes eutrophication-related challenges in these environments. We investigated P export and forms in four research sites in Ontario, Canada, including three urban catchments and a stormwater pond, all located within the Great Toronto Area in the drainage basin of Lake Ontario. We conducted P speciation laboratory analyses on runoff and suspended sediment samples to measure total P (TP), total dissolved P (TDP), dissolved reactive P (DRP), dissolved unreactive P (TDP–DRP), and PP (TP–TDP). Multiple linear regression (MLR) models were also developed to quantify annual loadings of these P species. Models indicated that P loadings in our sites were close to the lower limit of values reported in the literature, with the simulated range of 0.2—0.46 kg ha-1 yr-1 for TP export, 0.06—0.168 kg ha-1 yr-1 for TDP, 0.011—0.073 kg ha-1 yr-1 for DRP, 0.026—0.095 kg ha-1 yr-1 for DUP, and 0.163—0.288 kg ha-1 yr-1 for PP. In our MLR models, precipitation explained a large fraction of variability in loadings with the median of 58% across all models. Moreover, we realized that as the proportion of residential land within the drainage area increased, larger amounts of P loadings were exported at the catchment scale. Results also implied that pond served as a major P sink, with annual retention of 82, 93, 91, 94, and 77% for TP, TDP, DRP, DUP, and PP, respectively. Mass balance analyses based on sequential P extraction in the sediment core samples revealed that P retention was attributed to sedimentation in the ponds, as well as chemical precipitation of P with calcium mineral phases. In terms of P composition, most of P export in our sites (72—88%) were in particulate form. Besides, the ratio between dissolved forms and TP were the highest in the catchment with the largest amount green spaces. This study demonstrates that, as land-use characteristics impose variations in constituent loadings, urban P management options also have to be varying from a catchment to another. However, sediment removing practices such as the use of ponds will certainly be a reliable P retention approach as most of urban P could be sediment-bound. Furthermore, enhancing the formation of calcium phosphate and other redox-stable mineral phases could be explored as a best management practice in existing and new ponds for improving P retention.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,809
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSoil and Water Nutrient Dynamics→Travaux en français237 207→