Risk assessment of drinking water intake contamination from agricultural activities using a Bayesian network
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Notice bibliographique
Résumé
Agricultural activities can result in the contamination of surface runoff with pathogens, pesticides, and nutrients. These pollutants can enter surface water bodies in two ways: by direct discharge into surface waters or by infiltration and recharge into groundwater, followed by release to surface waters. Lack of financial resources makes risk assessment through analysis of drinking water pollutants challenging for drinking water suppliers. Inability to identify agricultural lands with a high-risk level and implement action measures might lead to public health issues. As a result, it is essential to identify hazards and conduct risk assessments even with limited data. This study proposes a risk assessment model for agricultural activities based on available data and integrating various types of knowledge, including expert and literature knowledge, to estimate the levels of hazard and risk that different agricultural activities could pose to the quality of withdrawal waters. To accomplish this, we built a Bayesian network with continuous and discrete inputs capturing raw water quality and land use upstream of drinking water intakes (DWIs). This probabilistic model integrates the DWI vulnerability, threat exposure, and threats from agricultural activities, including animal and crop production inventoried in drainage basins. The probabilistic dependencies between model nodes are established through a novel adaptation of a mixed aggregation method. The mixed aggregation method, a traditional approach used in ecological assessments following a deterministic framework, involves using fixed assumptions and parameters to estimate ecological outcomes in a specific case without considering inherent randomness and uncertainty within the system. After validation, this probabilistic model was used for four water intakes in a heavily urbanized watershed with agricultural activities in the south of Quebec, Canada. The findings imply that this methodology can assist stakeholders direct their efforts and investments on at-risk locations by identifying agricultural areas that can potentially pose a risk to DWIs.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découle