Predicting water quality trends resulting from forest cover change in an agriculturally dominated river basin in Eastern Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Agricultural extensification and forest cover loss can significantly impact aquatic ecosystems. This study considered the conversion of forests to agriculture (and vice versa) in an agriculturally dominated watershed in Eastern Ontario, Canada. A series of de- and reforestation scenarios were developed, and water quantity/quality simulations were executed using the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) using 30 years of real-world weather observations. Results indicated that streamflow and sediment loads were not sensitive to forest loss, while continuing the recent rate of deforestation of 0.8% (0.2% of the watershed area) per year would, by 2032, increase annual loads of nitrate by 5.6%, total nitrogen by 1.5%, and total phosphorus by 6.8%. Additionally, the same land-use scenarios were simulated with the inclusion of vegetated filter strips (VFS) and grassed waterways. Some reforestation scenarios were sufficient to reduce total nitrogen concentrations below water quality guidelines, particularly under the combined effect of VFSs along all river reaches. However, meeting water quality guidelines for total phosphorus concentrations requires additional management practices beyond those simulated here.
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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 | 0,007 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».