Land Use and Water Quality Relationships in the Lower Little Bow River Watershed, Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Water quality in the Lower Little Bow River was monitored to determine if irrigation return flow streams had a significant impact on river water quality and to examine relationships between land use and water quality in this diverse agricultural watershed. Water samples were collected weekly or biweekly during the irrigation season and monthly in winter for three years. A comprehensive land use assessment was also completed. Significant differences in flows, and in nutrient and bacteria loads, were found along the mainstem of the river following the inflows of irrigation return water; however, differences in concentrations were only significant in a drought year when mainstem flows were reduced. Pearson correlations among land use, soil types, and water quality variables identified significant positive relationships between the proportion of cereals, irrigated land, and confined feeding operation (CFO) density and maximum concentrations of total nitrogen (TN), nitrate-nitrogen, and total phosphorus (TP) that were observed during runoff events. Most nutrient variables were inversely related to the proportion of native prairie. The variation in maximum TP and median dissolved P concentrations was largely explained by the proportion of cereals in the sub-basin, while the variation in maximum and median TN concentrations was explained by the proportions of irrigated land and native prairie, respectively. Microbiological variables were not related to any of the measured variables, suggesting that factors influencing bacteria populations operate at different scales.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».