Evaluating the influences hedgerow on soil erosion and nitrogen loss of purple soil sloping farmland under simulated rainfall
Notice bibliographique
Résumé
Hedgerow is a vital soil and water conservation technology for sloping farmland that can significantly reduce erosion and nutrient loss via their above- and below-ground parts. The effect of hedgerow on erosion and nutrient loss has been widely investigated, while the respective effects of their above- and below-ground parts are still unclear. Therefore, the purple soil from the Three Gorges Reservoir Area was used, and 3 slope conditions of control check, whole hedgerow and hedgerow roots only combined with 2 slope gradients (15° and 25°) were constructed and the simulated rainfall tests were researched at 3 rainfall intensities (60, 90 and 120 mm h−1). The runoff initiation time, runoff and erosion rates, and loss of nitrogen via runoff and sediment were analysed. In comparison to the control check slope condition, it was indicated that hedgerow increased the runoff initiation time by 43.38 %, decreased runoff and erosion by 15.59 % and 78.37 %, and decreased nitrogen loss via runoff by approximately 40 % and via sediment by approximately 70 % on average, respectively. The average contribution rates of the below-ground part of the hedgerow was 49.89 % for the increase in runoff initiation time, 33.99 % for runoff reduction, and 39.91 % for erosion reduction. In addition, more than 2/3 and 58.49 % of nitrogen loss reduction via runoff and sediment, respectively, was contributed by the above-ground part of the hedgerow. These results are beneficial for comprehending the control mechanism of hedgerow on soil erosion and nitrogen loss, thereby provide a scientific foundation for the sustainable and efficient utilization of soil and water resources on sloping farmland.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».