Effects of sampling frequency on estimation accuracies of annual loadings for water quality parameters in different sized watersheds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Potential errors or uncertainties of annual loading estimations for water quality parameters such as suspended solids (SS), nitrate-nitrogen (NO3-N), ortho-phosphorus (Ortho-P), potassium (K), calcium (Ca), and magnesium (Mg) can be greatly affected by sampling frequencies. In this study, annual loading estimation errors were assessed in terms of the coefficient of variation, relative bias, and probability of potential errors that were estimated with statistical samples taken at a series of sampling frequencies for a watershed in northwestern New Brunswick, Canada, and one of its sub-watersheds. Results indicate that annual loading estimation errors increased with decreasing sampling frequency for all water quality parameters. At the same sampling frequencies, the estimation errors were several times greater for the smaller watershed than those for the larger watershed, possibly due to the flushing nature of streamflows in the smaller watershed. We also found that low sampling frequency tended to underestimate the annual loadings of water quality parameters dominated by stormflow events (SS and K) and overestimate water quality parameters dominated by baseflow (Mg and Ca). These results can be used by hydrologists and water quality managers to determine sampling frequencies that minimize costs while providing acceptable estimation errors. This study also demonstrates a novel approach to assess potential errors when analyzing existing water quality data.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».