Influence of drought identification methods on analyzing and assessing responses of water quality to droughts
Notice bibliographique
Résumé
Hydrological drought, a global extreme event impacting water resources and ecosystems, is characterized by absolute (fixed drought threshold, FDT) or relative (variable drought threshold, VDT) low streamflow metrics. These metrics influence water quality analyses during droughts, a previously overlooked aspect. This study compares FDT and VDT to assess their effects on water quality responses in Harp Lake catchment, Ontario, using long-term (1978–2018) streamflow and water quality data (e.g., dissolved organic carbon, DOC; total nitrogen, TN; total phosphorus,TP). Our findings demonstrate that methodological disparities in hydrological drought identification substantially influence water quality responses to droughts, with divergent thresholds yielding distinct dynamics. Specifically, (i) drought events identified by FDT exhibit higher concentrations of DOC, TP, and TN than those by VDT (e.g., the DOC concentration recognized by FDT is 23.11% higher than that of VDT). However, their fluxes are restricted by reduced streamflow (e.g., the DOC flux recognized by FDT is 80.15% lower). (ii) Both methods show drought duration and severity positively correlate with nutrient concentrations, but FDT exhibits faster response rates. (iii) Discrepancies arise because FDT identifies longer, cross-seasonal droughts (25.35% longer average duration), while VDT detects short-term wet-dry fluctuations, fragmenting events. The study reveals that apart from the perturbations caused by drought itself on water quality, the drought identification method used can also make remarkable difference in the assessment of these perturbations, which calls more research or attention.
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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 | 0,002 | 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 ».