Determination of sediment sources following a major wildfire and evaluation of the use of color properties and polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) as tracers
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This research aimed to determine if a severe wildfire caused changes in the source of sediment being delivered to downstream aquatic systems and evaluate the use of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) and color properties as tracers. Methods: Sediment samples were collected from 2018 to 2021 in three tributaries impacted by the 2018 Shovel Lake wildfire and from two sites on the mainstem of the Nechako River, British Columbia. Source samples were collected from burned and unburned soils as well as from channel banks and road-deposited sediment. Samples were analyzed for color properties and for the 16 US Environmental Protection Agency priority PAHs. After statistical tests to determine the conservatism and ability to discriminate between sources by the tracers, the MixSIAR unmixing model was used, and its outputs were tested using virtual mixtures. Result: In the tributaries, burned topsoil was an important contributor to sediment (up to 50%). The mainstem Nechako River was not influenced as significantly by the fires as the greatest contributor was banks (up to 89%). The color properties provided more realistic results than those based on PAHs. Conclusion: In smaller watersheds, the wildfire had a noticeable impact on sediment sources, though the impacts of the fire seemed to be diluted in the distal mainstem Nechako River. Color tracers behaved conservatively and discriminated between contrasting sources. Due to their low cost and reliability, they should be considered more widely. While PAHs did not work in this study, there are reasons to believe they could be a useful tracer, but more needs to be understood about their behavior and degradation over time. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s11368-023-03565-0.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».