Hydrology Predominates Over Harvest History and Landscape Variation to Control Water Quality and Disinfection Byproduct Formation Potentials in Forested Pacific Coast Watersheds
Notice bibliographique
Résumé
Despite the global importance of forested watersheds as sources of drinking water, few studies have examined the effects of forestry on drinking water treatability. Relatively little is known about how the interaction between landscape variation and flow impacts source water quality and what this interaction means for drinking water treatability. To address this knowledge gap, we examined variability in sediments, dissolved organic matter, and disinfection byproduct formation potentials (DBP-FPs) across a range of flow conditions in four small watersheds with contrasting forest harvest histories and soil characteristics on Vancouver Island. Storm event-driven change in streamflow was the primary driver of water quality and DBP-FPs at our sites, with greater changes during stormflow (e.g., a 3-fold increase in dissolved organic carbon concentrations) than those across contrasting watersheds. Flow-driven changes in water quality and DBP-FPs were not significantly different across watersheds with different harvest histories; muted responses may be attributed to widespread second growth forests (i.e., recent harvesting effects may be confounded by historical harvest), forestry practices (e.g., slash burning), or soils with low organic carbon storage. This study suggests that variation in hydrology predominates over harvest history and soil characteristics to drive water quality and DBP-FPs on the east coast of Vancouver Island.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».