Potential Changes of Annual-Averaged Nutrient Export in the South Saskatchewan River Basin under Climate and Land-Use Change Scenarios
Notice bibliographique
Résumé
Climate and land-use changes modify the physical functioning of river basins and, in particular, influence the transport of nutrients from land to water. In large-scale basins, where a variety of climates, topographies, soil types and land uses co-exist to form a highly heterogeneous environment, a more complex nutrient dynamic is imposed by climate and land-use changes. This is the case of the South Saskatchewan River (SSR) that, along with the North Saskatchewan River, forms one of the largest river systems in western Canada. The SPAtially Referenced Regression On Watershed (SPARROW) model is therefore implemented to assess water quality in the basin, in order to describe spatial and temporal patterns and identify those factors and processes that affect water quality. Forty-five climate and land-use change scenarios comprehended by five General Circulation Models (GCMs) and three Representative Concentration Pathways (RCPs) were incorporated into the model to explain how total nitrogen (TN) and total phosphorus (TP) export could vary across the basin in 30, 60 and 90 years from now. According to model results, annual averages of TN and TP export in the SSR are going to increase in the range 0.9–1.28 kg km − 2 year − 1 and 0.12–0.17 kg km − 2 year − 1 , respectively, by the end of the century, due to climate and land-use changes. Higher increases of TP compared to TN are expected since TP and TN are going to increase ∼36% and ∼21%, respectively, by the end of the century. This research will support management plans in order to mitigate nutrient export under future changes of climate and land use.
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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 ».