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Enregistrement W3087756289 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-12327

Regional variability in stream dissolved organic matter characteristics across forested regions of Canada, and its implications for drinking water treatability

2020· article· en· W3087756289 sur OpenAlexaffabout
Julia Orlova, David Olefeldt, Fariba Amiri, Alyssa K. Bourgeois, Jim Buttle, E. Cherlet, Monica B. Emelko, B. C. Floyd, David S. Foster, Ryan Hutchins, Rob Jamieson, Mark S. Johnson, Hannah McSorley, Nan Qi, U. Silins, Suzanne E. Tank, Lauren Thompson, C. Todd Williams

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of AlbertaVancouver Island UniversityUniversity of WaterlooUniversity of British ColumbiaTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceDissolved organic carbonStreamflowWater securityWater qualitySTREAMSHydrology (agriculture)Vegetation (pathology)Surface waterEnvironmental engineeringWater resourcesGeographyEcologyDrainage basinEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forested watersheds are a major source of drinking water for more than two thirds of Canadians. However, drinking water security is increasingly pressured by the combination of higher demands resulting from population growth and industrial development and climate change-exacerbated landscape disturbances (e.g., wildfires, hurricanes). These may lead to deteriorated, more variable source water quality that can challenge treatment operations beyond their response capacities and have the potential to cause service disruptions. The character and concentration of dissolved organic matter (DOM), as well their shifts in response to seasonal and event-based changes in streamflow, make DOM a key driver of drinking water treatment infrastructure needs and operational challenges. As part of the forWater NSERC Network, which seeks to evaluate the impacts of pre-emptive forest management approaches on drinking water treatability in Canada, the objective of this study is to characterize differences in DOM concentrations and composition in headwater streams in different forested regions, including both undisturbed and disturbed catchments, and to evaluate the implications for drinking water treatability. Our pan-Canadian study was conducted using existing long-term research sites, which span an area from 48.5° to 63° N between Canada’s east and west coasts, and represent six major forested ecozones. These ecozones exhibit significant differences in soils, vegetation, hydrological systems, and consequently surface water chemistry. At each research site, 2 to 6 headwater streams were sampled several times in 2019 and 2020 to characterize seasonal and spatial variations in water chemistry. Where relevant, both disturbed (harvested or burned) and undisturbed catchments were sampled. The spatial and temporal variability in DOM characteristics, including the effects of disturbances, were evaluated, and the links between DOM characteristics and drinking water treatability were explored. Distinct regional differences in the concentrations of major ions, dissolved organic carbon and nutrients were observed. Variations in DOM composition, as assessed through UV-vis absorbance and excitation-emission matrix (EEM) fluorescence spectroscopy, Fourier-transform ion cyclotron mass spectrometry (FT-ICR-MS), and asymmetric flow field-flow fractionation (AF4), were also detected. To characterize drinking water treatability, relative implications to coagulant demand, membrane fouling, and distribution system stability were evaluated. The true disinfection by-product formation potential for trihalomethanes and haloacetic acids after complete oxidation resulting from chlorination was also assessed. Collectively, the results of this study underscore the importance of better understanding and anticipating natural variations in stream DOM as well as the impacts of landscape disturbance to ensure the uninterrupted supply of safe drinking water.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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