Seasonality interacts with mixed land use and conservation in controlling patterns of nutrient and pathogen export from agricultural watersheds
Notice bibliographique
Résumé
Fertilizer runoff is a significant source of nutrients to streams draining agricultural watersheds and results in numerous downstream impacts including eutrophication and coastal hypoxia. Additionally, pathogen export linked to manure application poses a threat to human health and results in recreational closures. Agricultural conservation practices, such as the planting of winter cover crops (CC), can reduce nutrient losses to streams, but their impacts on pathogen transport remain understudied. From 2019 to 2022, we sampled every 2 weeks in three subwatersheds of the Paw Paw River Basin (Michigan, USA) to assess the role of CC in reducing dissolved nitrate (NO 3 – -N), ammonium (NH 4 + -N), soluble reactive phosphorus (SRP), and the fecal bacterium Escherichia coli export. The three subwatersheds contain varying levels of agricultural land use, ranging from 41 to 77 %. Water column NO 3 – -N (mg L -1 ) peaked during the winter and spring fallow season, while E. coli (CFU 100 mL −1 ) peaked during summer, which points to different drivers controlling NO 3 – -N and pathogen export throughout the year. Increased daily yields of dissolved nutrient tended to coincide with more agricultural land cover; however, we measured highest daily yields of E. coli in the watershed with lowest agricultural land cover. Planting CC reduced NO 3 – -N yield by 10–31 %, NH 4 + -N yield by 19–22 %, SRP yields by 3–11 %, and E. coli yields by 17–48 %, and therefore is effective at mitigating both nutrient and pathogen export from agricultural landscapes, but additional work is required to fully understand the dynamics (timing and drivers) controlling E. coli export in watersheds of mixed land use.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».