Application of Weather Radar in Estimation of Bulk Atmospheric Deposition of Total Phosphorus Over Lake Simcoe
Notice bibliographique
Résumé
The decline of Lake Simcoe water quality has been attributed to high phosphorus inputs that result in excessive algae and macrophyte growth subsequently contributing to end-of-summer hypolimnetic dissolved oxygen depletion and loss of fish habitat. Out of the estimated 53 to 67 tonne/annum (1998 to 2004 water years) of phosphorus entering the lake, atmospheric deposition is believed to be responsible for 16 to 38 tonne/annum. Historical estimates for atmospheric deposition involved averaging rain gauge (rainfall depth) and rain quality (phosphorus concentration) station data. Through use of this procedure, any spatial variability in the data (quality and quantity) is lost as each gauge is given an equal weighting. This study proposes a methodology to use Next Generation Radar (NEXRAD) to spatially represent rainfall data and a method to correct radar-rainfall estimates to rainfall recorded by local rain gauges. From this analysis it was found that the radar generally represented localized rainfall well, with the majority of correlation coefficients (R2) being over 0.90. Radar related issues that resulted in poor R2 values included virga, overshooting beam, beam attenuation, range related issues and ground clutter. For large bulk atmospheric total phosphorus (TP) deposition events the dominant parameter in calculating TP loads was rainfall depth. Results from this analysis demonstrated a large (−88% to +44%) difference between historical and revised estimates of bulk atmospheric deposition of phosphorus over Lake Simcoe.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».