Modelling streamflow and phosphorus fluxes in the Lake of the Woods watershed
Notice bibliographique
Résumé
This study provides an evaluation of streamflow and the spatial and temporal variability of phosphorus (P) fluxes for the transboundary Lake of the Woods (LoW) watershed using the Canadian version of the Soil and Water Assessment Tool (CanSWAT). The model calibration and validation generally indicate good performance for the simulated flow, especially for the Rainy River, the main tributary to LoW, while the sediment and nutrient calibration performance was satisfactory. Model results indicated Rainy River is the primary source of total phosphorus (TP), contributing about 88% of the external non-point source (NPS) and point source P loads to LoW, with the majority being NPS. Simulated TP loads varied seasonally with over approximately 60% occurring during the spring period and varied spatially across the LoW watershed. TP yields tended to be lower upstream of Rainy Lake in the Precambrian Shield (a.k.a., Canadian Shield) and higher downstream of Rainy Lake in the Glacial Lake Agassiz lakebed, particularly in the Lower Rainy and Little Fork sub-watersheds. Point sources along the Rainy River constituted the largest anthropogenic TP source. Tributary P loads estimated by the model were also used in a simple lake mass-balance model that suggested 32–46% of TP load to LoW was retained within the lake.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».