Spatial Variations in Tap Water Isotopes Across Canada: Tracing Water from Precipitation to Distribution and Assess Regional Water Resources
Notice bibliographique
Résumé
With global warming and increasing water use, tap water resources need sustainable management. We used hydrogen and oxygen isotope measurements (𝛿2H and 𝛿18O) to identify issues associated with tap water resources in Canada. We analyzed 576 summer tap samples collected from across Canada and 76 tap samples from three cities during different seasons and years. We classified the samples based on their sources: groundwater (TapGroundwater), river (TapRiver) and lake (TapLake). 𝛿2H in tap water correlates strongly with values predicted for local precipitation across Canada with a stronger correlation for TapGroundwater and TapRiver than for TapLake. We then constructed water balance models to predict the 𝛿2H of surface water across Canada, and validated it against Canadian river water 𝛿2H data. 𝛿2H in tap water correlates strongly with values predicted for surface water across Canada with a stronger correlation for TapRiver and TapLake than for TapGroundwater. TapGroundwater 𝛿2H values reflect the 𝛿2H of annually averaged precipitation, whereas TapRiver and TapLake 𝛿2H values reflect post-precipitation processes. We used the 𝛿2H residuals between the observed and predicted 𝛿2H values to assess regional processes influencing tap water 𝛿2H values across Canada. Regionally, snow/glacier melt contributes to all tap sources around the Rockies. Tap waters are highly evaporated across Western Canada, irrespective of their sources. In the Great Lakes and East Coast regions, tap waters are evaporated in many localities, particularly those using surface reservoirs and lakes. This study provides baselines for isotopic monitoring of tap water resources and forensic studies in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».