A comparison of riparian buffer designs incorporating short‐rotation <scp><i>Salix viminalis</i></scp> to mitigate surface water pollution in the Dunk River watershed on Prince Edward Island
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Riparian buffers protect surface water from diffuse pollutants, mitigating sediment, nutrient, and chemical losses from agricultural landscapes. Prince Edward Island, Canada, has legislated 15‐m riparian buffers, yet stream contamination from agriculture remains widespread. The Soil and Water Assessment Tool and Riparian Ecosystem Management Model were used to simulate 12 years of nutrient and sediment loads from five potato Hydrologic Response Units in the Dunk River watershed on PEI and evaluate water quality impacts of 30 m three‐zone buffers incorporating shrub willow relative to existing 15 m grass and forest buffers and assess optimal buffer width. Willow buffers (30 m) removed 49.9 T ha −1 year −1 sediment, 18.5 kg ha −1 year −1 total N (TN) and 7.8 kg ha −1 year −1 total P (TP). This was 5.6% and 4.1% more sediment and TP than existing 15 m grass buffers and 7.5%, 12.6%, and 16.8% more sediment, TP, and TN than existing 15 m forest buffers. Willow buffers removed significantly more particulate contaminants than forest and significantly more soluble than grass. Optimal willow buffer width downslope of potato fields was 40 m. Overall, incorporating shrub willow and/or riparian widening can have considerable water quality benefits, particularly in regard to sediment retention, and maximize both soluble and particulate pollutant removal on PEI.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».