Water Quality Analysis of Black Creek Watershed: Identification of Point and Nonpoint Sources of Pollution and Loading Simulation Using the SWAT Model
Notice bibliographique
Résumé
Nearshore Lake Ontario suffers from several beneficial use impairments due to water quality issues from the Genesee River and its contributing tributaries. Segments of Black Creek located in the Lower Genesee River basin are listed as impacted on the New York State 303(d) list because of excess sediment, nutrient, and bacteria losses. Sources of these pollutants from the Black Creek watershed include improperly managed cropland and pastures, dairy manure application, and effluent discharges from wastewater treatment plants. An assessment of the Black Creek watershed was undertaken to determine the nutrient and sediment contribution of Black Creek to the Genesee River and to determine sources of nutrients and sediment loss geospatially within the watershed. To accomplish this task, a multifaceted, integrated approach was taken by combining stream monitoring, segment analysis, and hydrologic modeling [Soil and Water Assessment Tool (SWAT)]. The annual losses (June 2010 through May 2011) of total phosphorus (TP), total nitrogen (TN), and total coliform bacteria from the Black Creek watershed were 16.5 MT/yr, 349.4 MT/yr, and 7.0E15 CFU/yr, respectively, where most of the losses occurred in the upper portion of the watershed. Impacted tributaries (Bigelow Creek and Spring Creek) had the highest areal loads of nutrients and bacteria and were a focus for remediation. More than 70% of the TP load was found to be due to anthropogenic sources including but not limited to manure applications from Confined Animal Feeding operations, the Bergen wastewater treatment plant, and nonpoint agricultural practices throughout the watershed. Sediment loss, on the other hand, was the highest in the downstream reaches of Black Creek where 73% of the total sediment load (8,360.6 MT/yr) occurs due to excessive flooding and stream bank erosion during events. These findings were used to calibrate a SWAT model for Black Creek that simulated the impact of implementing several Best Management Practices (BMPs) to reduce phosphorus and sediment loads. Individual BMPs reduced TP loads from Black Creek at Lower BC anywhere from 0 to 28% and sediment 0 to 84%. A holistic approach to watershed remediation using a combination of several effective BMPs focusing on major contributors of phosphorus and sediment reduced TP 28% and total suspended solids (TSS) 73%. This remedial action plan, if implemented, can reach a water quality target of 65 ?g P/L proposed by the Department of Environmental Conservation, which would reduce the annual TP concentration from 79.6 ?g P/L to 38.3 ?g P/L. This scenario can be used to determine an appropriate Total Maximum Daily Load for Black Creek that will help attain the ultimate goal of reducing the impairments of nearshore Lake Ontario.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».