Evaluation of Legacy Forest Harvesting Impacts on Dominant Stream Water Sources and Implications for Water Quality Using End Member Mixing Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Forests are critical water supply regions that are increasingly threatened by natural and anthropogenic disturbance. Evaluation of runoff-generating processes within harvested and undisturbed headwater catchments provides insight into disturbance impacts on water quality and drinking water treatability. In this study, an extensive hydrologic dataset collected at the experimental Turkey Lakes Watershed (TLW) located on the Canadian Shield was used to quantify sources of stormflow in legacy clear-cut (24-years post harvesting) and forested (control) headwater catchments using an end member mixing analysis (EMMA) model. Stream water, groundwater, soil water, and throughfall water quality were evaluated during spring snowmelt, stormflow, and fall wet-up. Groundwater chemistry was similar to stream water chemistry in both catchments, suggesting that groundwater is a major contributor to stream flow. The water chemistry in small wetlands within the study catchments was comparable to stream water chemistry, suggesting that wetlands are also important contributors to stream flow. Differences in wetland position between the legacy clear-cut and control catchments appeared to have a greater influence on source contributions than legacy harvesting. Results from this study provide insight into runoff-generation processes that reflect event/seasonal flow dynamics and the impacts on water quality.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».