Modeling sediment concentrations and loads for two small agricultural watersheds in Prince-Edward-Island (Canada): present conditions and a future scenario
Notice bibliographique
Résumé
The degradation of soils and its detrimental consequences on aquatic environments is an important research topic in agricultural regions such as Prince Edward Island (PEI, Canada). Enhanced information related to suspended sediments in watercourses can serve as an effective decision-making tool in agricultural land management. This study aims to compare flow, suspended sediment concentrations (SSC), and loads using the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) in two watersheds in Prince Edward Island (PEI). The final investigations will focus on the potential variations in hydrological and sedimentary values in the future using a relatively pessimistic climate change scenario. Finally, the projected sediment concentrations and loads will be analyzed, considering their potential impacts on ecosystems. Water level and turbidity were recorded using two water level loggers and two optical backscatter sensors (OBS) deployed in the Tuplin Creek and Spring Valley watersheds. These instruments continuously recorded suspended sediments and flow data from June 2021 to September 2022. The data were used to manually calibrate the hydrological and suspended sediment models. The understanding of sediment loads and the benefits of proposed changes to agricultural practices can be tested with the SWAT model, as it incorporates a land use index that varies spatially and temporally. Calibration and validation of both the hydrological and sediment models were satisfactory, with Kling-Gupta Efficiency coefficients varying between 0.51 and 0.73 and Nash-Sutcliffe coefficients varying between 0.61 and 0.73 respectively, indicating successful simulation of both variables in an agricultural context in spite of relatively short calibration and validation periods. Under the selected climate change scenario (RCP 8.5), daily flows and suspended sediment concentrations were simulated until 2,100, showing a slight increase in the average suspended sediment concentration (CSS). For Tuplin Creek, extremely high sediment peaks (>1,500 mg/L) could become significantly more frequent, potentially causing more frequent and severe ecosystem disturbances according to the simulations.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».