Monitoring water quality on the central Toronto waterfront: Perspectives on addressing spatiotemporal variability
Notice bibliographique
Résumé
Toronto Harbour, adjacent to a large urban centre on Lake Ontario, receives inputs from storm sewers, combined sewer overflows, and urban runoff that lead to contrasting water quality over the waterfront. Toronto’s Inner and Outer Harbours, mesotrophic and meso-oligotrophic, respectively, were investigated in 2008 to assess how water quality conditions were affected by loading gradients, weather and lake circulation. Spatially-intensive measurements of UV fluorescence, turbidity, conductivity, and chlorophyll a, together with lab-based analysis of chemistry at discrete sites, were used to depict patterns and contrasts in water quality in the harbour. Spatially-integrated field sensor data were also employed to examine the efficacy of using discrete water quality sampling to represent average conditions. Nitrogen, total phosphorus, dissolved organic carbon, major ions and E. coli gradients were a recurrent feature among surveys with concentrations decreasing away from the Don River mouth. The limited point-sample data reasonably depicted average conditions among areas of the harbour on the days of survey as did the results interpolated for a long-term monitoring station in the Inner Harbour. The strong variability seen within the Inner Harbour indicates that the most affected water quality conditions are likely under represented by area-wide conditions. Temporal variability in water quality, correlated with the discharge from the Don River, was strong yet under represented by the field-based sampling. Empirical prediction of total phosphorus concentrations in the Inner Harbour, and correlated with Don River discharge, were used to demonstrate both the critical need to address temporal variability in monitoring design and the possibility of using empirical predictive approaches drawing upon field sensor data to fill this gap.
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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 | 0,005 | 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».