Predicting DOC Concentration in the Peel River with a Mechanistic Numerical Model
Notice bibliographique
Résumé
Arctic warming is causing increased export of sediments and organic matter via active\nlayer deepening and thermokarst slumps. A mechanistic numerical model was developed\nusing the ReacTran R package to predict riverine dissolved organic carbon (DOC) and total\nsuspended sediment (TSS) concentrations measured during a 2019 field expedition in the\nPeel River watershed, YT, Canada. In addition to advective transport, two geochemical\nDOC removal processes were implemented (DOC mineralization and adsorption to mineral\nsurfaces). The power of upstream slump affected area to predict riverine DOC and TSS\nconcentrations was also investigated via a random forest classifier used to identify slump\nfeatures in the landscape. However, other landscape properties (NDVI, NDMI) proved\nto be better predictors of riverine DOC and TSS, possibly due to inaccuracies in the\nclassification. Steady state model results indicate that 70–90 % of total DOC input to the\nriver was exported from the downstream boundary unaffected by removal processes, and\nthe 10–30 % of input DOC that was removed was done so predominantly via adsorption\nto mineral surfaces. Adsorption was driven by high TSS tributaries entering the model\ndomain in its downstream reaches, with the high TSS values possibly due to increased\nslumping activity in the watersheds of these tributaries. Requisite sensitivity analyses were\nnot performed and offer opportunities for continuation of this work, as does expanding\nthe model to include dynamic inputs and splitting the bulk DOM pool into contributing\ncomponents.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».