Roadside snowmelt: a management target to reduce lake and river contamination
Notice bibliographique
Résumé
Major ion concentrations have greatly increased in many north temperate lakes and rivers over the last 3 decades as the result of deicing materials applied to their surrounding roads in winter. Salt-based deicing will likely continue or increase in the future, and preventative management strategies require an improved understanding of the flow pathways and timing of road salt and associated contaminant fluxes to downstream receiving waters. In the present study, we focused on the catchment of Saint-Charles River and its reservoir that provides drinking water for Quebec City, Canada. Major ion concentrations were measured in river waters and snowbanks along roads in subcatchments that differed in degree of urbanization, and during the same winter–spring period a mooring system was installed in the reservoir to continuously record conductivity. Large significant differences were found in the concentration and temporal behavior of ions between urbanized and forested watersheds. Snow sampled at 1 m from the roads had elevated concentrations of salts and other contaminants, and the highest solute concentrations in the reservoir and river waters occurred during snowmelt events. The results indicate that management of roadside snowmelt runoff during thawing events may largely prevent salt-associated contamination, and that winter snowmelt will require increasing attention as the climate continues to warm.
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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 | 0,001 |
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 ».