Structural Equation Model of Total Phosphorus Loads in the Red River of the North Basin, USA and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Attribution of the causes of trends in nutrient loading is often limited to correlation, qualitative reasoning, or references to the work of others. This paper represents efforts to improve causal attribution of water‐quality changes. The Red River of the North basin provides a regional test case because of international interest in the reduction of total phosphorus loads and the availability of long‐term total phosphorus data and ancillary geospatial data with the potential to explain changes in water quality over time. The objectives of the study are to investigate structural equation modeling methods for application to water‐quality problems and to test causal hypotheses related to the drivers of total phosphorus loads over the period 1970 to 2012. Multiple working hypotheses that explain total phosphorus loads and methods for estimating missing ancillary data were developed, and water‐quality related challenges to structural equation modeling (including skewed data and scaling issues) were addressed. The model indicates that increased precipitation in season 1 (November–February) or season 2 (March–June) would increase total phosphorus loads in the basin. The effect of agricultural practices on total phosphorus loads was significant, although the effect is about one‐third of the effect of season 1 precipitation. The structural equation model representing loads at six sites in the basin shows that climate and agricultural practices explain almost 60% of the annual total phosphorus load in the Red River of the North basin. The modeling process and the unexplained variance highlight the need for better ancillary long‐term data for causal assessments. Core Ideas Multiple working hypotheses for the causes of total phosphorus loads were developed. Challenges associated with water‐quality and related ancillary data are addressed. Hypotheses with appropriate data were tested with structural equation modeling. Climate and agricultural practices explain 57% of the variation in the load. Climate has a greater effect on P loads than do agricultural practices.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».