Release of phosphorus and metal(loid)s from manured soils to floodwater during a laboratory simulation of snowmelt flooding
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Phosphorus (P) and metal accumulation in manured agricultural soils and subsequent losses to waterways have been extensively studied; however, the magnitudes and the factors governing their losses during spring snowmelt flooding are less known. We examined the P and metal release from long‐term manured soil to floodwater under simulated snowmelt flooding with recent manure additions. Intact soil columns collected from field plots located in Randolph, Southern Manitoba, 2 weeks after liquid swine manure treatments (surface‐applied, injected, or control with no recent manure addition) were flooded and incubated for 8 weeks at 4 ± 1°C to simulate snowmelt conditions. Floodwater (syringe filtered through 0.45 µm) and soil porewater (extracted using Rhizon‐Mom samplers) samples were periodically extracted and analyzed for dissolved reactive phosphorus (DRP), pH, zinc (Zn), manganese (Mn), iron (Fe), magnesium (Mg), calcium (Ca), and arsenic (As). Mean floodwater DRP concentrations (mg L −1 ) for manure injected (2.0 ± 0.26), surface‐applied (2.6 ± 0.26), and control (2.2 ± 0.26) treatments did not differ significantly. Despite manure application, DRP loss to floodwater did not significantly increase compared to the control, possibly due to the elevated residual soil P at this site from the long‐term manure use. At the end of simulated flooding, the DRP concentrations increased by 1.5‐fold and 5‐fold in porewater and floodwater, respectively. Metal(loid) concentrations were not affected by manure treatments in general, except for Zn and Mg on certain days. Unlike DRP, where porewater and floodwater concentrations increased with time, metalloid concentration in porewater and floodwater did not show consistent trends with flooding time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».