Riverine Water Quality Response to Precipitation and Its Change
Notice bibliographique
Résumé
Surface waters are prone to the influences from both natural condition and anthropogenic activities. The aim of this paper was to study the impacts of one natural variable, precipitation, and its change posed by a changing climate on water quality of three rivers in Alberta, Canada. Eleven water quality parameters monitored during the time period of 1988–2014 were used to investigate the impact of precipitation. The results showed the significant dependence of most water quality parameters as well as river flow on the cumulative antecedent precipitation. Water quality parameters however had different associations with precipitation; and thus they would respond to climate change qualitatively and quantitatively differently in the rivers and at the stations of each river. In general, some water quality parameters such as turbidity and total phosphorus would increase; whereas other parameters would decrease or show no appreciable change under the projected increase of precipitation under the median climate change scenario for the river basins. On all three rivers, the maximum increase (17.20%) and decrease (−1.53%) were projected for turbidity and chloride, respectively, in the 2050s; while the maximum increase (29.68%) and decrease (−2.45%) were calculated for turbidity and chloride, respectively, in the 2080s. The results imply the need to manage riverine water quality considering precipitation and its change under a changing climate.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».