Turbidity dynamics in small streams as a key component of water quality management
Notice bibliographique
Résumé
Given the reliance of many communities on surface water, and the continued degradation of aquatic ecosystems, understanding the limits and uncertainties of water quality assessment is vital. Turbidity is a common measurement of water quality for public health and ecosystem function. It has been frequently studied in larger water bodies but not in small streams. We characterized turbidity dynamics in two sets of small streams over seasonal and spatial scales, by monitoring. We collected continuous turbidity measures every 15 minutes, for one year, with monthly spot turbidity samples, in two regions in British Columbia with varying degrees of land use for over a year. Three streams were in the University of British Columbia’s Malcolm Knapp Research Forest, with forestry as the dominant land use type. Our other study area was the Shawnigan Lake Watershed, located on southern Vancouver Island. We had three sites on each of two creeks, McGee Creek and Van Horne Creek, where Van Horne Creek had higher percentages of industrial and urban land uses determined using a Normalized Difference Vegetation Index. In the Research Forest streams, turbidity maximums were ~16 NTU, whereas McGee Creek reached a maximum of 67 NTU, and Van Horne Creek reached 371 NTU. Using Principle Component Analysis and Linear Mixed Effects Models, we found that both rainfall and discharge were significant drivers of turbidity, particularly during periods of intense precipitation. Turbidity also displayed mostly clockwise hysteresis dynamicss during storm events. Interestingly, turbidity displayed a highly significant seasonal response, where the first-flush response of a few of the highest turbidity events occurred during the spring and summer. Land use was also a significant driver of turbidity, particularly forestry, urban and construction land uses. Our research showed that turbidity was spatially complex, and highly variable over time and space, with individual sites and streams being significantly different from each other. Our results have important implications for turbidity monitoring and assessment, given that current monitoring schemes may be insufficient to determine changes in turbidity due to land uses and to assess water quality accurately over spatial scales.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».