Temperature Modeling, a Key to Assessing Impact on Rivers Due to Urbanization and Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
With widespread ongoing urbanization and as climate change continues, the importance of protecting the water quality of streams and lakes is intensifying. However, while many water quality constituents in lakes and rivers are of overall interest, water temperature is a ‘key’ variable as temperature influences mixing within a waterbody, influences the acceptability of the habitat for flora and fauna, and serves as a guide to the general health of a stream. To enable the assessment, a physics-based, deterministic hydraulic and heat-balance modeling procedure using the combination of MIKE SHE, MIKE HYDRO and ECO Lab is described to assess heat transfer magnitudes in portions of the Credit River, Ontario. Changes in instream temperature regimes are examined, including both frequency and spatial extent, providing insights into the impacts of urbanization in terms of seasonal temperature shifts arising from land use changes. For flow and temperature regimes, Nash–Sutcliffe model efficiency coefficient (NSE) values of 0.49 and 0.955 were achieved, respectively, for current threshold conditions. Durations of temperature increases from threshold levels indicate that land use changes from current agriculture conditions to urbanization may change stream water temperatures for 9% of the time by 1 °C, and 2% of the time by 2 °C for distances of 1000 m downstream, because of land use change from agriculture to low-density urbanization, and for 20% of the time by 1 °C, and 4% of the time by 2 °C at distances of 1000 m downstream with land use change to high-density urbanization. With climate change RCP 4.5 Scenario in 2050 (Base, for a Wet Year—2017), the continuous amount of time the stream water temperature remains at elevated temperatures of more than 3 °C (from 5000 m to 25,607 m from the most upstream point of Fletchers Creek) for a distance of 20,000 m is more than 13 h. These elevations in temperature may have serious implications for flora and fauna in the creek, particularly impacting the cold-water and mixed-water fish species.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».