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Enregistrement W4387263555 · doi:10.3390/agronomy13102539

An Analysis of Miscible Displacement and Numerical Modelling of Glyphosate Transport in Three Different Agricultural Soils

2023· article· en· W4387263555 sur OpenAlexaboutno aff
Kamrun Nahar, Robert K. Niven

Notice bibliographique

RevueAgronomy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePesticide and Herbicide Environmental Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of New South Wales
Mots-clésGlyphosateLeaching (pedology)Soil waterEnvironmental scienceGroundwaterSoil scienceLessivageSorptionEnvironmental chemistrySoil horizonInfiltration (HVAC)Hydrology (agriculture)Environmental engineeringChemistryAgronomyGeologyGeotechnical engineeringMaterials scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the introduction of genetically modified (GM) glyphosate-resistant crops, especially in Australia, the United States, and Canada, the use of glyphosate has exploded, raising concerns about its environmental effects both in terrestrial and aquatic environments. There are several factors that can affect the transport of glyphosate in soil, including the pH of the soil, the iron and aluminium oxides in the soil, and the structure of the soil, as well as the application time and microbial biodegradation in the soil. Furthermore, some field studies have shown that glyphosate, along with its degradation products, can be found deep in the aquatic environment and can contaminate groundwater by leaching, which implies that studying glyphosate leaching through agricultural soils is very crucial. The research in this study involves column-leaching experiments on glyphosate-dosed soils using application and flow rates representative of field conditions with bromide as a non-reactive tracer. To determine whether the observed behaviour of glyphosate is consistent with commonly recognized transport processes, the results obtained were incorporated into a one-dimensional transport model (HYDRUS 1D). Initially, physical transport parameters were determined by fitting experimental bromide breakthrough curves (BTCs) with analytical solutions to advection–dispersion equations (ADEs) for pulse boundary conditions at the upper end and zero-gradient conditions at the lower end. Then, these parameters and those from the sorption experiments were used in HYDRUS 1D to describe glyphosate transport behaviour. After three different glyphosate applications, the columns with soils C and A showed the highest glyphosate leaching rates, which is closely related to their macropore structures since bromide also leached at higher rates. A similar lower glyphosate leaching rate was found for soil B as for bromide BTC, indicating that competition between phosphorus and glyphosate for sorption sites did not result in higher rates of leaching.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,247
Score d'incertitude au seuil0,626

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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