Comparison of sediment and water column nutrient processing rates in agricultural streams of contrasting buffer land use
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Watershed nutrient management often focuses on actions that reduce the movement of nitrogen (N) and phosphorus (P) from agricultural lands into streams. One area of management focus is the buffer of land adjacent to streams. Wetlands and forests in this buffer can intercept and retain N and P from the landscape. In addition to directly intercepting agricultural nutrients, natural habitats in the buffer can alter stream geomorphology and influence the in‐stream processing and transformation of N and P to less labile and mobile forms. Here, we assess the influence of buffer land cover on in‐stream processing of N and P. We measured nutrient dynamics in the water column and sediments of agricultural streams in the Fox River and Duck Creek watersheds (WI, USA) during the growing season. In these streams, water column processing was low, possibly due to a lack of primary producers in the water column. Water column P processing was weakly associated with wetland land cover in the buffer, but buffer land cover had no clear effect on inorganic N processing. On the other hand, sediments were almost always a source of inorganic P and a sink for inorganic N. Sediment P release was higher in streams with more agricultural land cover in the buffer. Sediments in streams with agricultural land cover in the buffer also removed more nitrate, even after accounting for the greater availability of nitrate in those streams. The buffer land cover conditions we quantified occupy a very small portion of the overall watershed (100 m wide, for 1 km upstream of the study site) but nevertheless appear to influence in‐stream cycling of N and P. For P management, reducing agricultural land cover in buffers is already a priority due to the ability of wetlands and forests to intercept nutrients, but this study suggests there may be some additional benefit due to changes in in‐stream P processing.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».