Subsurface influences on watershed nutrient concentrations and loading in a clay dominated agricultural system
Notice bibliographique
Résumé
Water quality and quantity issues persist in the Great Lakes basin (GLB) due to the manipulation of water cycles from anthropogenic and climate stressors. Drinking water contamination, harmful algal blooms and flash flooding are examples of hazards that continue to endanger the wellbeing and stability of communities and ecosystems within the GLB. Continued study of watershed function, particularly in agricultural regions of the GLB, is essential to identify and understand deficiencies in current management and monitoring efforts that contribute to the decline of healthy agroecosystems. The aim of this research is to improve assessment and prediction of hydrologic hazards in agricultural watersheds of the GLB through exploring various field and modelling methods. Specific objectives are to: 1) identify spatial and temporal hydrologic processes that influence groundwater-surface water interactions and nutrient transport using field data and statistical analysis; 2) identify seasonal risk factors of nutrient loss by applying data-driven methods such as principal component analysis and cluster analysis to hydroclimate and nutrient data; and 3) develop an operational framework to apply classification machine learning models to predict local flood warning messages. Research was conducted in two headwater watersheds of the Lake Huron basin within the GLB, the Upper Parkhill watershed and the Harriston watershed, where flooding and water quality issues are a concern. Results from this work indicate that subsurface processes significantly influence nutrient transport and may be an important parameter for high flow forecasting, highlighting the importance of including subsurface components in water quality and quantity studies. Data-driven methods including classification machine learning, unsupervised clustering algorithms and principal component analysis were successfully applied to rural watershed data to uncover important nutrient transport processes and predict flood warning classes with high accuracy. Outcomes from this research may inform future monitoring programs, aid in the development of operations for hazard response, and provide evidence to policy and decision makers for improved water quality and quantity management regulations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».