悬浮沉积物源的时空动态基于一种新的索引方法,将贝叶斯地质化学指纹与基于物理的建模相结合
Arnab Das1, Renji Remesan1, Adrian L Collins2
1School of Water Resources, Indian Institute of Technology Kharagpur, India.
Journal of environmental management
|July 23, 2023
概括
这项研究使用贝叶斯指纹识别将农业和荒地确定为主要沉积物来源. 将地质化学数据与源敏感度指数相结合,可以改善大型水域的沉积物管理策略.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 地质化学 地质化学
- 水文学的水文学
背景情况:
- 在全球范围内,沉积物管理至关重要.
- 需要有效的沉积物来源指纹识别,以获得知情的保护.
研究的目的:
- 应用贝叶斯指纹方法 (MixSIAR) 来识别沉积物来源.
- 将结果与源敏感度指数 (SSI) 和INVEST-SDR模型进行比较.
- 用信息先验来评估地质化学特征的有效性.
主要方法:
- 使用了MixSIAR贝叶斯模型与地化学特征.
- 基于颗粒大小和斜率的内置信息先验.
- 将沉积物源估计与SSI和INVEST-SDR模型输出进行了比较.
主要成果:
- 农业和荒的土地被确定为主要沉积物贡献者 (约. 5-85%和5-80%). 这两种类型的产品分别为:
- 森林被发现是不那么重要的沉积物来源.
- 在SSI的空间地图中,超过78%的人同意INVEST-SDR模型对分捕获优先级的输出.
结论:
- 该研究强调了将地化学指纹与SSI结合用于沉积物管理的有效性.
- 这种综合方法对于在大型复杂的水域中优先考虑土壤和水的保护是有价值的.
