Effects of soil moisture and winter hydrologic processes on soil phosphorous accumulation and loss in canola croplands of cold-region watersheds
Notice bibliographique
Résumé
Global studies highlight widespread soil phosphorus (P) depletion, affecting soil health, crop yields, and carbon emissions, while field studies emphasize soil P accumulation and legacy effects driving downstream pollution. However, how various natural and anthropogenic factors shape soil P availability at the watershed scale, especially in cold-climate agricultural breadbaskets, remains unclear. This study applied a process-based model to a large agricultural watershed in western Canada and simulated biogeochemical, hydrological, and crop growth processes, to assess influence of soil moisture, soil temperature, and snowmelt on spatiotemporal soil P dynamics. The model was calibrated and validated against canola crop yield, streamflow, soil temperature, and soil P for 1990-2016. Analyses revealed three distinct patterns of soil P trends across regions: increasing, declining, and stationary. Despite similar fertilizer rates, differences in long-term soil P trends were primarily driven by soil moisture availability. Soil moisture-limited regions (11.3-65.85 mm) exhibited soil P accumulation due to constrained plant uptake (14.87-16.09 kg P/ha), whereas moisture-sufficient counties (47-63 mm) showed net P depletion or equilibrium through enhanced crop uptake. Climate-driven shifts, including earlier (~2 weeks) and more frequent snowmelt, along with increased soil temperature phase-change cycles, enhanced winter P mobilization via mineralization and potential freeze-thaw processes but were insufficient to offset accumulation driven by moisture-limited growing-season uptake. However, P depletion pattern may differ in low-water-use cropping systems, where lower evapotranspiration rates can help conserve soil moisture, resulting in more soluble P available for plant uptake. Overall, the interplay of soil moisture, soil temperature, and snowmelt in canola cropping systems suggests that growing-season, moisture-driven plant P uptake dominates long-term soil P trends, whereas winter processes are secondary. Effective management of soil P and mitigation of downstream impacts in cold-region agricultural systems should therefore prioritize strategies accounting for soil moisture, crop type, as well as soil temperature, and snowmelt dynamics.
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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 ».