Evaluating the potential for snowmelt phosphorus losses from perennial forage crops
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In cold regions, there is concern that losses of P with snowmelt runoff following freeze and thaw of vegetation may be greater from perennial forages relative to annual crops. We evaluate the drivers of P losses with snowmelt runoff over a network of field‐scale small watersheds in Manitoba, Canada, following annual crops (59 site‐years), perennial forage (19 site‐years), or tillage to terminate a forage (4 site‐years). Vegetation type was not significantly related to concentrations of P lost in snowmelt or load ( p > 0.05), and 0–5 cm Olsen‐P in soil was the best predictor of flow‐weighted mean concentrations of total dissolved P ( r 2 = 0.46, p < 0.001) and total P ( r 2 = 0.45, p < 0.001) across the 82 site‐years of data. Sites having a recent (10‐year) land use history without tillage had greater P stratification in the top 5 cm of soil than those with tillage, irrespective of vegetation type ( p < 0.001). Residual variation in snowmelt P concentration and loads were negatively related to water yield and positively related to proportion of soil surface area covered by crop residue (independent of type of residue). Loads of P exported with snowmelt were primarily a function of water yield, and at a similar level of snow water equivalent, perennial forages exhibit lower water yield than annual crop sites. These results suggest that with careful management of soil P, adding perennial plants to crop rotations will not increase losses of P with snowmelt and through impacts on hydrology, reductions in overall loading may occur.
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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 | 0,001 | 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 ».