Characterization of Temporal and Spatial Variability of Phosphorus Loading to Lake Erie from the Western Basin Using Wavelet Transform Methods
Notice bibliographique
Résumé
The characterization of temporal and spatial patterns in phosphorus (P) loading in Lake Erie is essential in order to continue monitoring the excessive P condition that comes from the western Lake Erie Basin. This study aims to perform such a characterization using the continuous wavelet transform (CWT) and the discrete wavelet transform (DWT) methods. These wavelet transformations were conducted on streamflow data, TP loads, and soluble reactive phosphorus (SRP) of six stations located near Lake Erie of Northern Ohio. These stations are located near the outlet of Cuyahoga, Grand, Maumee, Vermilion, Raisin, and Sandusky watersheds. Long-term continuous P loading data, in which some dated back to 1970, were used in the analysis. The results obtained from the CWT and DWT approaches were found to complement each other. Streamflow had significant mixed variability at 1, 2, and 4 years. The variability for SRP was limited to 1 and 2 years while the TP variability was only seen at the 1-year scale. It was interesting to find that strong temporal patterns of SRP were observed in most of the watersheds only after the mid-1990s. The CWT wavelet spectra also reflected the land use characteristics of each watershed. For example, the wavelet spectra of surface runoff and TP for the agricultural watersheds (i.e., Raisin, Sandusky, and Maumee Rivers) were similar and characterized by significant variability primarily at the annual scale and at the two to four-year periodicities. The urbanized watershed (i.e., Cuyahoga River) did not show any association between either phosphorus (TP or SRP) with surface runoff and baseflow, which indicates that P in the urbanized watershed was not driven by the flow.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».