Data from: Temporal dynamics of snowmelt nutrient release from snow–plant residue mixtures: an experimental analysis and mathematical model development
Notice bibliographique
Résumé
Reducing eutrophication in surface water is a major environmental challenge in many countries around the world. In cold Canadian prairie agricultural regions, part of the eutrophication challenge arises during spring snowmelt when a significant portion of the total annual nutrient export occurs, and plant residues can act as a nutrient source instead of a sink. Although the total mass of nutrients released from various crop residues has been studied before, little research has been conducted to capture fine-timescale temporal dynamics of nutrient leaching from plant residues, and the processes have not been represented in water quality models. In this study, we measured the dynamics of P and N release from a cold-hardy perennial plant species, alfalfa (Medicago sativa L.), to meltwater after freeze–thaw through a controlled snowmelt experiment. Various winter conditions were simulated by exposing alfalfa residues to different numbers of freeze–thaw cycles (FTCs) of uniform magnitude prior to snowmelt. The monitored P and N dynamics showed that most nutrients were released during the initial stages of snowmelt (first 5 h) and that the magnitude of nutrient release was affected by the number of FTCs. A threshold of five FTCs was identified for a greater nutrient release, with plant residue contributing between 0.29 (NO3) and 9 (PO4) times more nutrients than snow. The monitored temporal dynamics of nutrient release were used to develop the first process-based predictive model controlled by three potentially measurable parameters that can be integrated into catchment water quality models to improve nutrient transport simulations during snowmelt.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| 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 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 ».