Using isotopic tracers to enhance routine watershed monitoring – Insights from an intensively managed agricultural catchment
Notice bibliographique
Résumé
Experimental (research-based) and non-research-based watershed monitoring programs often differ with respect to sampling frequency, monitored variables, and monitoring objectives. Isotopic variables, which are more commonly incorporated in research-based programs, can provide an indication of water sources and the transit time of water in a catchment. These variables may be a valuable complement to traditional water quality monitoring variables and have the potential to support improved hydrologic process-related insights from long term monitoring programs that typically have low resolution sampling. The purpose of this investigation is to explore the utility of incorporating isotopic variables (specifically δ18O, δ2H, and 222Rn) into routine monthly sampling regimes by comparing insights gained from these variables to monitoring only specific conductivity and chloride. A complete annual cycle of monthly groundwater and surface water monitoring data collected from the Upper Parkhill watershed in southwestern Ontario, Canada was used to characterize baseline watershed conditions, evaluate watershed resilience to climate change, and examine contamination vulnerability. Study results provide an improved understanding of appropriate tracer use in agricultural regions with isotopic variables able to provide important insights into the seasonality of hydrologic phenomena, such as the timing of groundwater recharge. A comparison of monitoring variables to present-day hydro-meteorological conditions suggests the importance of a winter dominated hydrologic regime and the potential influence of changes in precipitation on groundwater-surface water interactions. Estimated transit time dynamics indicate the likelihood for rapid contaminant transport through surface and shallow subsurface flow and highlight the possible effects of agricultural tile drainage. The sampling approach and data analysis methods adopted in this study provide the basis for improving routine watershed monitoring programs in agricultural regions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».