Water quality response to river flow regime at three major rivers in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Both anthropogenic activities and natural factors affect river water in quantity and quality, while anthropogenic activities have been often blamed to cause water quality temporal degradation. In addition, riverine water quality displays intra-annual/seasonal variations, which are often more prominent than inter-annual variations. The intra-annual variations in water quality, which are attracting the attention of managers and policy-makers, beg the question of how to better manage riverine water quality at a finer time resolution. The natural factors, in particular, the hydro-meteorological variables, could be the primary drivers of the intra-annual variations of riverine water quality. Therefore, this paper examined the association between riverine water quality and one hydro-meteorological variable (flow) with the focus on their relationship at the intra-annual timescale on three selected rivers in Alberta, Canada. The results demonstrated that flow drives intra-annual variation of riverine water quality in general. Moreover, some water quality parameters responded to flow distinctively at three flow regimes (low, medium, and high flows). Water quality parameters were categorized into eight groups according to their responses to flow at the flow regimes. These implied the challenges in water quality management while providing insight into how to formulate more effective water management strategies.
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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 | 0,033 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,042 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».