Blooms and flows: Effects of variable hydrology and management on reservoir water quality
Notice bibliographique
Résumé
Flow management has the potential to significantly affect water quality. Shallow lakes in arid regions are especially susceptible to flow management changes which can have important implications for the formation of cyanobacterial blooms. Here, we reveal water quality shifts across a gradient of managed source water inflow regimes. Using in situ monitoring data, we studied a seven-year time span during which inflows to a shallow, eutrophic drinking water reservoir transitioned from primarily natural landscape runoff (2014 to 2015) to managed flows from a larger upstream reservoir (Lake Diefenbaker; 2016 to 2020) and identified significant changes in cyanobacteria (as phycocyanin) using generalized additive models to classify cyanobacterial bloom formation. We then connected changes in water source with shifts in chemistry and the occurrence of cyanobacterial blooms using principal components analysis. Phycocyanin was greater in years with managed reservoir inflow from mesotrophic Lake Diefenbaker (2016 to 2020) but dissolved organic matter (DOM) and specific conductivity, important determinants of drinking water quality, were greatest in years when landscape runoff dominated lake water source (2014 to 2015). Most notably, despite changing rapidly, it took multiple years for lake water to return to a consistent and reduced level of DOM after managed inflows from upstream Lake Diefenbaker were resumed, an observation that underscores how resilience may be hindered by weak resistance to change and slow recovery. Environmental flows for water quality are rarely defined yet here it appears trade-offs exist between poor water quality via elevated conductivity and DOM, and higher bloom risk. Taken together, our findings have important implications for water managers who must protect water quality while adapting to projected hydroclimatic change.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».