Investigating Microbial Triggers of Nitrous Oxide Emissions in Agriculturally Influenced Aquatic Ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
The agricultural sector in Canada is responsible for approximately 9% of greenhouse gas (GHG) emissions in Canada, accounting for 54 MT of carbon dioxide (CO 2 ), as well as 31% of methane (CH 4 ) and 75% of national nitrous oxide (N 2 O) emissions in 2021 (Environment and Climate Change Canada 2021). However, these estimates do not include the indirect GHG emissions that occur in agriculturally impacted waterways. Ontario is home to over 45 000 kilometers of agricultural drainage ditches, with tile drains directly connecting terrestrial and aquatic environments. Microbial biogeochemical cycles in the causeways experience fluxes of nutrients leading to hotspots for GHG at the sediment-water interfaces. Along with fluxes of nutrients, the causeways are regularly disturbed by anthropogenic effects (e.g., dredging, removal of vegetative buffers) and increasing frequency of storm events. Previous studies have used static chambers to evaluate GHG emissions from aquatic systems (Mu et al. 2022, Xiao et al. 2016). However, this approach can be time consuming and labour intensive and is impractical in aquatic systems due potential extensive underestimation of fluxes from diffusion. To resolve driving factors contributing to GHG in these systems a detailed study investigating the activity of the microbial community is warranted. In this study we hypothesize microbial activity within the sediment will correlate with N 2 O emissions. To test the response of the microbial community a combination of molecular approaches (i.e., qPCR and Ion torrent) targeting archaeal and bacterial nitrifiers and denitrifies was used. These functional responses were evaluated with respect to N 2 O emissions, which were measured in the field at the time of sampling using Unisense N 2 O probes. In this study, N 2 O sensor response was calibrated to a functional gene index for rapid risk assessment of GHG hotspots.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».