Investigation of correlation between remotely sensed impervious surfaces and chloride concentrations
Notice bibliographique
Résumé
Faranak Amirsalaria, Jonathan Lia*, Xian Guana & William G. Bootyb a Department of Geography and Environment Management , University of Waterloo , Waterloo , Ontario , Canada , N2L 3G1 b Aquatic Ecosystem Management Research Division , National Water Research Institute , Burlington , Ontario , Canada , L7R 4A6 * E-mail: junli@uwaterloo.ca The main objective of this study is to verify the often assumed correlation between impervious surfaces and chlorides that result from the application of road salts, focusing on a case study in the selected six major watersheds within the Greater Toronto Area. Landsat-5 Thematic Mapper images collected in 1990, 1995, 2000, and 2005 and the unsupervised classification technique were utilized in the estimation of percentage imperviousness for each watershed. Chloride concentrations collected at water quality monitoring stations within the watersheds were then mapped against impervious surface estimates and their spatiotemporal distribution was assessed. The remotely sensed impervious surface maps and chloride maps were overlaid in a geographical information system environment for the investigation of their potential correlation. The main findings of this study indicate an average of 12.9% increase in impervious surface areas as well as a threefold increase in chloride concentrations between 1990 and 2005. Water quality monitoring stations exhibiting the highest amounts of chloride concentration correspond with the most impervious parts of the watersheds. The results also show that the increase in imperviousness does generate higher chloride concentrations. Correspondingly, the higher levels of chloride can potentially degrade the quality of surface waters. Through developing a novel integrated remote-sensing approach, the study was successful in identifying areas most vulnerable to surface water quality degradation by road salts.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».