Influence of climate and land use on nutrient and bacterial dynamics in surface waters of the Lower Fraser Valley, British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
It is understood that intensive agricultural activities can adversely impact surface-water quality resulting in risks to ecosystem and human health. What is less clear are the links between agricultural land use (type and intensity), environmental conditions and surface-water quality at varying spatial and temporal scales. There are also challenges with detecting agricultural influence on surface waters in a timely and accurate manner. This is of concern in the Lower Fraser Valley as this region has experienced significant agricultural intensification and population growth in recent years. This study examined influences of agricultural land use, climate and hydrology on water quality in three watersheds to identify land-use practices and environmental conditions producing the greatest risk of contamination. This was accomplished through an intensive surface-water sampling program to assess nutrient and bacterial dynamics in the Hatzic, Elk Creek and Salmon watersheds, combined with hydrometric and meteorological monitoring from 2002-2005. Spectroscopic techniques (absorption and fluorescence) were also evaluated as tools to detect and quantify agricultural influence. Consistent correlations between agricultural land use and contamination (nutrient and bacterial concentrations) were observed across all watersheds. Seasonal trends were consistent, with nutrient concentrations peaking during winter months (illustrating strong hydrological control over mobilisation and transport) and bacterial concentrations peaking during summer months (illustrating the supply-constrained nature of bacterial stores). Contaminant concentrations correlated with measures of agricultural intensity. Livestock operations represented the highest-risk land use for contamination, with even small operations producing observable impacts on water quality. Temporally, the greatest risk of bacterial contamination was associated with storm events preceded by periods of dry weather during summer months. Absorption and fluorescence were effective measures of agricultural influence as they quantify and characterize agriculturally-derived dissolved organic matter. Advantages of these techniques include rapid sample processing, minimal requirements for sample treatment and volume. Further, they provide qualitative information regarding water quality, water source and land use that is not available from nutrient or bacterial analyses alone. These techniques do not accurately detect contaminants in areas with minimal agricultural influence and therefore are limited as direct indicators of bacterial or nutrient concentrations.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».