Hydrology and water quality evaluation for potential HABs under future climate scenarios
Notice bibliographique
Résumé
Harmful algal blooms (HABs) are increasingly a global concern and the issue of all fifty states in the U.S as it poses a threat to human health and aquatic ecosystem. This study aimed to investigate the relationship of HABs with streamflow and water quality parameters and assess the hydrology-based potential future HABs in the Ohio River Basin at Ironton (ORBI) using the Soil and Water Assessment Tool (SWAT). SWAT was calibrated and validated against potential HABs indicators including streamflow, total suspended solids (TSS), and dissolved oxygen (DO) with acceptable accuracies. Twenty-one years (2002–2022) of model simulated data were analyzed to relate the 2015 HABs occurrence in the Ohio River with unique temperature, streamflow, TSS, and DO conditions. Additionally, a future climate model was developed to project these variables for the next two decades (2023–2043) using data from the Canadian Regional Climate Model (CRCM5) for Representative Concentration Pathway (RCP) 4.5. The 2015 HABs formation was found to be associated with a series of high flows contributing to high nutrient transport followed by an extended period of low flows balancing nutrients flushing rate. The projections of average temperature, streamflow, and TSS concentration showed increments of 5%, 15%, and 28%; whereas DO concentration showed a decrement of 8%. Flood frequency analysis was conducted to better understand the HABs probability related to peak flow conditions. For the base condition, results showed 3% probability of peak flow (4550 m 3 /s) associated with 2015 HABs formation at the Ironton gauge station and 20% probability of the same flow in the next two decades demonstrating an increased risk of HABs and highlighting the necessity of mitigation measure implementations. • Investigated the relationship between hydrology, water quality and HABs parameters. • Simulated future climate scenarios to gain insights into potential HABs formation. • Flood frequency analysis and projected indicators suggested increased risk of HABs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».