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Enregistrement W3134798321 · doi:10.3390/w13050723

A New, Catchment-Scale Integrated Water Quality Model of Phosphorus, Dissolved Oxygen, Biochemical Oxygen Demand and Phytoplankton: INCA-Phosphorus Ecology (PEco)

2021· article· en· W3134798321 sur OpenAlexafffund
Jill Crossman, Gianbattista Bussi, P. G. Whitehead, Daniel Butterfield, Emma Lannergård, Martyn N. Futter

Notice bibliographique

RevueWater · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésEnvironmental scienceNutrientPhytoplanktonPhosphorusBiochemical oxygen demandWater qualityHydrology (agriculture)Nutrient cycleNutrient managementEutrophicationEcologyChemical oxygen demandEnvironmental engineeringChemistryBiologySewage treatment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Process-based models are commonly used to design management strategies to reduce excessive algal growth and subsequent hypoxia. However, management targets typically focus on phosphorus control, under the assumption that successful nutrient reduction will solve hypoxia issues. Algal responses to nutrient drivers are not linear and depend on additional biotic and abiotic controls. In order to generate a comprehensive assessment of the effectiveness of nutrient control strategies, independent nutrient, dissolved oxygen (DO), temperature and algal models must be coupled, which can increase overall uncertainty. Here, we extend an existing process-based phosphorus model (INtegrated CAtchment model of Phosphorus dynamics) to include biological oxygen demand (BOD), dissolved oxygen (DO) and algal growth and decay (INCA-PEco). We applied the resultant model in two eutrophied mesoscale catchments with continental and maritime climates. We assessed effects of regional differences in climate and land use on parameter importance during calibration using a generalised sensitivity analysis. We successfully reproduced in-stream total phosphorus (TP), suspended sediment, DO, BOD and chlorophyll-a (chl-a) concentrations across a range of temporal scales, land uses and climate regimes. While INCA-PEco is highly parameterized, model uncertainty can be significantly reduced by focusing calibration and monitoring efforts on just 18 of those parameters. Specifically, calibration time could be optimized by focusing on hydrological parameters (base flow, Manning’s n and river depth). In locations with significant inputs of diffuse nutrients, e.g., in agricultural catchments, detailed data on crop growth and nutrient uptake rates are also important. The remaining parameters provide flexibility to the user, broaden model applicability, and maximize its functionality under a changing climate.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil0,781

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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