Insights on nitrate transport in a shallow, sandy aquifer at various temporal and spatial scales
Notice bibliographique
Résumé
Nitrogen is necessary for successful crop growth, but excess nitrogen in water has implications for both environmental and human health. The factors driving these impacts and their extent remain incompletely understood. In particular, how average nitrogen concentrations compare to concentrations following intense rain events is not well known, partly due to the challenges of building spatially and temporally realistic concentration datasets. Thus, the aim of this study was to investigate hydraulic and nutrient dynamics in a sand plain aquifer system in the Laurentian Great Lakes Basin (north of Lake Erie in Ontario, Canada) through monthly and sub-daily groundwater and surface water sampling to contextualize storm event responses. A study was conducted across the Lower Whitemans Creek (LWC) subcatchment and at a field scale site. Spatial and temporal variations in nitrate concentrations and field parameters were measured in groundwater and surface water monthly from October 2021 to November 2024. Event-based sampling campaigns were conducted using either an ISCO autosampler with a 2-hr interval (in November 2022 and March 2023) or SUNA/EXO monitoring stations with a monitoring interval of 15-60 min (at varying times during October 2022 to November 2024). The results showed that shallow groundwater loaded with NO3-N discharging to small creeks is apparently a notable contributor to elevated levels in Whitemans Creek. It was also observed that the high sampling frequency, carried out via in-situ monitoring equipment, provided marked advantages over automated grab sampling methods. The study highlights the benefits and limitations associated with the different sampling methods to guide future research related to nitrogen quantification, including enhancing the sampling procedures and dataset collection approaches.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».