Impacts of urbanization and climate change on water quantity and quality in the Carp River watershed
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pressure on water resources has reached unprecedented levels during the last decades because of climate change, industrialization, and population growth. As a result, vulnerability to inappropriate water availability and/or quality is increasing worldwide. In this paper, a Soil & Water Assessment Tool (SWAT) model of the Carp River watershed located in the city of Ottawa, Ontario was calibrated and validated. The model was then used to evaluate the individual and coupled impacts of urbanization and climate change on water quantity (discharge) and quality (nitrogen and phosphorus loads). While most of the watershed is currently rural, the headwaters will undergo rapid urbanization in the future, and there are concerns about possible negative impacts on water quantity and quality. Seven scenarios were developed to represent various watershed configurations in terms of land use and climate regime. Future climate time series were obtained by statistically downscaling the outputs of nine regional climate models, run under representative concentration pathways (RCP)4.5 and RCP8.5. The impacts were evaluated at the main outlet and at the outlet of an upstream sub-watershed that would be most affected by urbanization. Results show that climate change and urbanization's impacts vary greatly depending on the spatial scale and geographic location. Globally, the annual average discharge will increase between 6.75 and 9.34% by 2050, while changes in annual average nitrogen and phosphorus loads will vary between −1.20 and 24.84%, and 19.15 and 23.81%, respectively. Local impacts in sub-watersheds undergoing rapid urbanization would be often much larger than watershed-scale impacts.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».