A critical examination of chemical extremes in freshwater systems
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this thesis are to explore and identify: 1) the causative factors for \nextreme endpoints in freshwater chemistry, specifically eutrophication and \nacidification, and 2) the convergence of anthropogenic pollution, watershed \ncomposition and climate effects that could contribute to the occurrence of freshwater \nchemical extremes. Eutrophication is reviewed as a well-studied water quality issue \nthat remains relevant as a management challenge. Extra focus is given to acidification, \nquantified as a decrease in acid neutralizing capacity (ANC), because it has a strong \ninfluence on physical properties such as nutrient (i.e., phosphorus, nitrogen) \nresuspension that can potentially leading to chemical extremes. \nData from lakes in the western Great Lakes region are examined with respect to effects \nof acid inputs on in-lake ANC and pH response. Although drainage systems are \ndiscussed, special attention is paid to softwater seepage lakes as being the most \nsensitive with regards to acidification risk. The challenges of using data-intensive mass \nbalance models in lakes with intermittent sampling histories lead to development of a \nsimpler model for estimating open-water ANC in data-sparse locations. Acid input \nsources are compared as combinations of area-weighted charge balances using publicly \navailable data from long term monitoring programs. Weighted data combinations are \nthen analyzed using maximum likelihood methods suitable for use with observational \ndata. The final model correctly predicted low ANC events (ANC < 25 ?eq L-1 ) 20 out of \n24 times (R2 = 0.50 adjusted for small sample size; 168 observations), but \nunderestimates the severity of the lowest extremes. \nThree factors stand out as being strongly related to acidification risk during the open \nwater season: 1) volume of snowmelt, 2) in-lake ANC following spring turnover, and 3) pulsed runoff from associated wetland soils following drought and re-wetting events. \nRecommendations for future research focus on quantifying acid and nutrient content \nin pulsed runoff events and their impacts on freshwater systems given antecedent \nconditions in both lakes and connected wetlands.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».