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Enregistrement W4407171251 · doi:10.1007/s10533-025-01209-8

Distribution, sources, and fate of nitrate in groundwater in agricultural areas of Southern Alberta, Canada

2025· article· en· W4407171251 sur OpenAlexafffundabout
Isabel Plata, Pauline Humez, Leah M. Wilson, Michael Nightingale, Cynthia McClain, Bernhard Mayer

Notice bibliographique

RevueBiogeochemistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensAlberta Biodiversity Monitoring InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates
Mots-clésGroundwaterNitrateHydrology (agriculture)Environmental scienceDistribution (mathematics)AgricultureWater resource managementGeologyGeographyEcologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nitrate pollution frequently impacts groundwater quality, particularly in agricultural regions across the world, but identifying the sources of nitrate (NO 3 − ) pollution remains challenging. The extensive use of nitrogen-containing fertilizers, surpassing crop requirements, and livestock management practices associated with the spreading of manure can lead to the accumulation and transport of NO 3 − into groundwater, potentially affecting drinking water sources. We investigated the occurrence and distribution of NO 3 − in groundwater in Southern Alberta, Canada, a region characterized by intensive crop cultivation and livestock industry. Over 3500 samples from a provincial-scale groundwater quality database, collated from multiple projects and sources, involving domestic wells, monitoring wells, and springs, coupled with newly obtained samples from monitoring wells provided comprehensive geochemical insights into groundwater quality. While stable isotope compositions of NO 3 − (δ 15 N and δ 18 O) were exclusively available for groundwater samples obtained from monitoring wells, the stable isotope data were instrumental in constraining NO 3 − sources and transformation processes within the aquifers of the study region. Among all samples, 49% (n = 1746) were associated with NO 3 − concentrations below the detection limits. Ten percent (n = 369) of all groundwater samples, including samples with concentrations below detection limits, exceed the Canadian drinking water maximum acceptable concentration of 10 mg/L for nitrate as nitrogen (NO 3 − –N). Elevated NO 3 − concentrations (> 10 mg/L as NO 3 − –N) in groundwater were mainly detected at shallow depths (< 30 m) predominantly in aquifers in surficial sediments and less frequently in bedrock aquifers. Statistical correlations between aqueous geochemical parameters showed positive associations between concentrations of NO 3 − –N and both potassium (K + ) and chloride (Cl − ), indicating the influence of synthetic fertilizers on groundwater quality. In addition, isotope analyses of NO 3 − (δ 15 N and δ 18 O) revealed three NO 3 − sources in groundwater, including mineralization of soil organic nitrogen followed by nitrification in soils, nitrification of ammonium or urea-based synthetic fertilizers in soils, and manure. However, manure was identified as the dominant source of NO 3 − exceeding the maximum acceptable concentration in groundwater within agriculturally dominated areas. Additionally, this multifaceted approach helped identify denitrification in some groundwater samples, a process that plays a key role in reducing NO 3 − concentrations under favorable redox conditions in shallow aquifers. The methodological approach used in this study can be applied to other regions worldwide to identify NO 3 − sources and removal processes in contaminated aquifers, provided there are well networks in place to monitor groundwater quality and drinking water sources.

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 enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,395

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,159
Écart entre enseignants0,156 · 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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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