Spatiotemporal variability of water quality and stable water isotopes in intensively managed prairie watersheds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Low‐relief and highly engineered prairie landscapes present many challenges for water quality modelling. Limited investigation has been carried out to determine whether drains, canals and diversions (artificial waterways) impact water quality relative to natural or naturalized systems or to assess the value of stable water isotopes as predictor variables for specific water quality metrics. The goal of this paper is to investigate the spatiotemporal variability of water chemistry in a typical prairie watershed by (1) comparing water quality and stable water isotopic ratios between naturalized and artificial waterways; (2) evaluating the relationships between topographic and land use characteristics, water quality and stable water isotopic ratios; and (3) expressing and predicting PO 4 concentrations as a function of stable water isotopic ratios. Focus was on the 2509 km 2 mostly agricultural Seine River Watershed located in southern Manitoba, Canada. Twenty‐four sampling sites located along naturalized river reaches, drains and diversions were visited once a week from May to June 2013. Surface water samples were collected and tested for physical water quality parameters and PO 4 concentrations, δ 2 H and δ 18 O. Kruskal–Wallis tests show no significant differences in water chemistry among waterway types, while strong correlations were found between physical water quality parameters, PO 4 concentrations, isotopic ratios and watershed characteristics. PO 4 concentrations were successfully predicted from isotopic ratios using linear regression models. These results bear significant importance for the mostly ungauged prairie watersheds, thanks to the relative ease and lower cost of measuring stable water isotopic ratios in comparison to nutrient concentrations. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».