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Enregistrement W4283399267 · doi:10.3390/w14131994

Temperature Modeling, a Key to Assessing Impact on Rivers Due to Urbanization and Climate Change

2022· article· en· W4283399267 sur OpenAlexafffundabout
Edward A. McBean, M. A. Bhatti, Amanjot Singh, Logan Mattern, Lorna Murison, Patrick R. Delaney

Notice bibliographique

RevueWater · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensCredit Valley HospitalUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésUrbanizationEnvironmental scienceClimate changeHydrology (agriculture)Land use, land-use change and forestryCurrent (fluid)Water qualitySTREAMSLand useWatershedAgricultural landEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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