Assessing the transport of total phosphorus from a prairie river basin using SPARROW
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent changes in land use and new industrial developments in river basins around the world have raised serious concerns regarding future water quality. Assessment of regional nutrient export from river basins are needed in order to identify main nutrient sources and hydrological variables involved. The Red Deer River catchment in Alberta, Canada has been chosen as a test case to assess total phosphorus export regionally. Agricultural and livestock activities in the catchment have increased manure production and the supply of fertilizer to crops. Oil and gas exploitation has also increased the risk of surface water and groundwater contamination. The rapid population growth has not only lead to increases in water consumption and wastewater discharges but also to further construction of transportation infrastructure and the expansion of new urban developments. This has imposed hydraulic controls on waterways, affecting the catchment hydrology and changing the dynamics of sediment and nutrient transport. River ecosystems are not exempt from the negative effects of water quality deterioration. Downstream from the city of Red Deer, the physiology and reproduction habits of native fish species have changed because of high riverine productivity. Although improvements have been made to surface water quality standards by Alberta Environment, further research is needed in order to identify major nutrient sources and quantify nutrient export. The SPAtially Referenced Regression On Watershed model has therefore been used in this study of the Red Deer River catchment to assess regional water quality, in order to describe the spatial and temporal patterns of the processes that affect water quality. The model is suitable for interpreting monitoring data sets that suffer from network sparseness, bias and basin heterogeneity. Ultimately, the model could provide improved information to environmental agencies to guide future water quality management practices and policies. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».