Comparison of Acoustic to Optical Backscatter Continuous Measurements of Suspended Sediment Concentrations and Their Characterization in an Agriculturally Impacted River
Notice bibliographique
Résumé
The increased soil loss in an agricultural watershed raises challengers for river water quality and a reliable automated monitoring for suspended sediment concentrations (SSC) is crucial to evaluate sediment budgets variation in systems. The aims of this study were (1) to test if an acoustic doppler current profiler (ADCP) would give similar results to turbidity probe measurements as a high frequency monitoring tool for suspended sediment; and (2) to analyze the relationship between sediment drivers and SSC in a typical agricultural drainage basin. The acoustic and optical backscatter sensors were used to collect SSC data during the ice-free seasons of four consecutive years in the Dunk River (PEI, Canada). The slopes of the relationships between the two SSC indirect measurements were not significantly different than 1. Correlations between SSC and hydro-meteorological variables showed that the high SSC values were more associated with the streamflow and water velocity than precipitation. This study highlighted the great potential of ADCP for the continuous monitoring of suspended sediment in an agricultural watershed. For summer periods the prevalence of clockwise hysteresis (74.1% of measured rainstorm events with SSC > 25 mg L−1) appeared related to rainstorm behaviors.
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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 | 0,000 | 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 ».