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Record W6991129377

Étude de l’impact hydrologique, thermique et de la turbidité de l’eau du ruissellement urbain sur l’habitat du poisson : cas du secteur St-Méthode à Adstock, Québec.

2023· other· fr· W6991129377 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueEspaceINRS (National Institute for Scientific Research (Canada)) · 2023
Typeother
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicUrban Stormwater Management Solutions
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsUrban environmentUrban wasteRail transportationHigh speed train
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce projet s’intègre dans le développement d’une méthodologie permettant de caractériser l’impact du ruissellement urbain sur certaines variables contribuant à la qualité de l’habitat aquatique : température, débit et turbidité. Les impacts du développement urbain sont amplifiés par les changements climatiques. Le ruisseau Tardif-Bizier, qui traverse une zone fortement urbanisée, est particulièrement affecté par les ruissellements urbains en raison de son faible débit. Dans ce contexte, l'objectif du projet est d'étudier l'impact du ruissellement urbain sur certaines variables d'habitat des poissons dans le ruisseau et d'évaluer le potentiel des ouvrages de gestion des eaux pluviales (cellules de biorétention) comme moyen d'adaptation aux changements climatiques. Le projet a impliqué la collecte de données météorologiques (précipitations, températures), hydrométriques (débit) et environnementales (turbidité, sédimentation et présence de poissons) sur deux saisons estivales, en 2021 et 2022. Un modèle additif généralisé (GAM) a été utilisé pour modéliser la température de l'eau, une variable essentielle pour évaluer l'habitat des poissons. Le modèle GAM a présenté de bonnes performances avec un RMSE maximal de 1,57 °C et un coefficient d’efficacité (NSE) variant de 0,86 à 0,93 pour la modélisation de la température. En ce qui concerne le suivi de la turbidité de l'eau, le modèle GAM utilisé pour modéliser les concentrations en matières en suspension (MES) s’est avéré moins performant que pour la modélisation des températures. De plus, il a été observé que le site où les concentrations en MES sont les plus élevées correspond au site recevant directement les rejets des surfaces imperméables urbanisées. Cela souligne l’impact des surfaces imperméables sur la qualité de l’eau du ruisseau. Par la suite, un scénario pessimiste d’émissions de gaz à effet de serre (RCP 8.5 W/m2 ) a été simulé pour étudier les répercussions des changements climatiques sur les variations de débit et de température de l’eau, ainsi que sur l’habitat des poissons. Selon ce scénario, qui s’étend sur 10 ans à l’horizon de 2071 à 2100, la fréquence des dépassements de la température optimale de croissance pour l'omble de fontaine, une espèce de poisson présente dans le ruisseau, pourrait atteindre 67% contre 59% par rapport au scénario de référence. Enfin, le projet a étudié un scénario d’implémentation d’ouvrages de gestion des eaux pluviales, soit des cellules de biorétention, pour évaluer leur performance en matière de protection de vi l’habitat des poissons en milieu urbain, en se concentrant spécifiquement sur le débit et la température de l'eau.Les cellules de biorétention ont entraîné une réduction du débit dans le ruisseau allant de 0 % à 61 %, en fonction de l'événement pluvieux. This project is part of an ongoing effort to develop a methodology for characterizing the impact of urban runoff on some the key variables defining aquatic habitats, considering factors such as temperature, hydrology, and sediments. The effects of urban development are exacerbated by the influence of climate change. The Tardif-Bizier stream, located in a heavily urbanized area, experiences considerable impacts from urban runoff due to its low flow rate. Thus, the primary objective of the project was to investigate the effects of urban runoff on some of the important variables that quantify fish habitat in the creek and explore the potential of stormwater management structures, specifically bioretention cells, as a means of adaptation to climate change. The project involved comprehensive data collection over two summer seasons, in 2021 and 2022, encompassing meteorological data (precipitation, temperature), hydrometric data (flow), turbidity, sedimentation, and fish presence. To model water temperature, a generalized additive model (GAM) was utilized, which proved to be highly effective. The GAM model exhibited strong performance, with a maximum Root Mean Square Error (RMSE) of 1.57°C and an efficiency coefficient (NSE) ranging from 0.86 to 0.93 for temperature modeling. As for turbidity, the GAM model used to estimate concentrations of total suspended solids (TSS) showed less accuracy compared to the temperature model. Notably, it was observed that the site with the highest TSS concentrations corresponded to the location receiving runoff from urban impervious surfaces. This finding highlights the significant impact of impervious surfaces on the water quality of the stream. Furthermore, the project simulated a pessimistic scenario of greenhouse gas emissions (RCP 8.5 W/m2 ) to assess the influence of climate change on variations in water flow and temperature, as well as its consequences for fish thermal habitat. According to this scenario, which extends over a period of 10 years (from 2071 to 2100), the frequency of exceeding the optimal growth temperature for brook trout, a fish species found in the stream, could reach 67%, compared to 59% in the reference scenario. Lastly, the project explored a scenario involving the implementation of bioretention cells to evaluate their efficiency in safeguarding fish habitat within an urban setting, with a specific focus on water flow and temperature. The use of bioretention cells resulted in a reduction of creek flow ranging from 0 % to 61 %, depending on the characteristics of the rainfall event.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.306
Threshold uncertainty score0.616

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.031
GPT teacher head0.305
Teacher spread0.274 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
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