Event-Scale Hydrologic Response in Urbanizing Watersheds of the Canadian Great Lakes Basin and Associations with Fish Richness
Notice bibliographique
Résumé
The cumulative impacts of urban land use on stream flow regimes and lotic ecosystems are poorly understood.Moreover, flow assessments using daily or monthly flows cannot adequately characterize event-scale flow dynamics in urbanizing watersheds.Accordingly, this empirical research examined high temporal resolution (15-minute) growing season hydrologic records in the Greater Toronto Region, Canada.Hydrologic records were matched with rainfall records to include precipitation in models.The first phase of research identified temporal trends in total runoff, rising limb event flows and rising limb accelerations in two watersheds.Results indicated dramatic changes: over a 42-year period, total seasonal discharge increased 45% in the Don and Humber Rivers during a period of stable rainfall patterns.Peak event flows and event flow variability also increased temporally.The second phase of research comprised a spatial analysis of twenty-seven watersheds ranging from 38 km 2 to 806 km 2 undertaken along an urban land use gradient from less than 0.1% to 88%.Urban land use had a very strong influence on total runoff and event scale runoff.Changes in runoff characteristics began at urban cover under 4%.Event flow acceleration increased, causing maximum runoff to be reached sooner as urban cover increased.The total runoff model had an interaction between watershed size and urban land use.The third phase of research identified associations of fish species richness with event-scale hydrologic characteristics in eight watersheds using fish data spanning approximately five decades.Maximum event flow acceleration and skew in instantaneous runoff explained a higher proportion of variation than urban percent in empirical models.Historic fish data are difficult to obtain and pose analytical challenges.By using high temporal resolution flow data, the research provides xiv
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 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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».