Water Quality Management of a Cold Climate Region Watershed in Changing Climate
Notice bibliographique
Résumé
Cold climate regions provide a multitude of ecosystem services. However, cold regions under a changing climate could be more vulnerable than others because their glaciers, freezing soils and peatlands are sensitive to the slightest of changes in climate. This has posed serious threats to the water resources, sustainable goods production and ecosystem services that depend on regional water quality. Therefore, proper watershed management is imperative. In this paper, we investigate this issue in a cold climate watershed in central Alberta, Canada with the main objective of quantifying the impacts of climate change on water quality status. We modified specific water quality related processes of a process-based model – Soil and Water Assessment Tool (SWAT) with a view of better representing the reality of cold climate regions. A SWAT model is then built-up, followed up by a multi-site and multi-objective (streamflow, sediment and water quality) calibration, validation and uncertainty analysis in a baseline period (1983 - 2013). The calibrated and validated model is then fed with a high spatial resolution (25 km) daily future climate data – the CanRCM4. Improvements on stream water temperature (Ts) and dissolved oxygen (DO) simulations justified the modifications. This model is able to simulate the dynamics of other water quality variables (carbonaceous biochemical oxygen demand – cBOD, total nitrogen – TN and phosphorus – TP) with a wide range of accuracy (very good to satisfactory) in the base period. Agriculture areas account for the highest amount of annual TN (11.16 kgN/ha) and TP (2.88 kgP/ha) yield rate in the base period leading to poor water quality status in the immediate downstream reaches. The situation would be further exacerbated (16.52 kgN/ha and 4.89 kgP/ha) in future. Finally, we tested different alternative management options to compare the water quality status of the Athabasca River Basin (ARB) under a changing climate. Significant reduction in future nutrient concentrations (~ 20% on TN and 60% on TP) can be achieved using a certain combination of management practices and the ecological status of the basin can be improved. This demonstrates that the modified SWAT model can be applied to other cold climate regions, and that the results can be translated to help in managing the ARB in a more holistic way.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».