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Periphyton, water quality, and land use at multiple spatial scales in Alberta rivers

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The ability of land use to replace water quality variables in predictive models of periphyton chlorophyll a was tested with a 21-year data set for Alberta rivers. Nutrients (total dissolved P and NO2 + NO3) explained 23%–24% of the variability in seasonal chlorophyll a, whereas land use (human population density) explained 25%–28% of the variability. The best models included the combination of total dissolved P and population density, explaining 32%–34% of periphyton chlorophyll a variability. However, analysis of variance of chlorophyll a by ecoregions and ecozones explained about as much variability (28%–30%), and the inclusion of an ecoregion term into the regression models showed a diminished importance of land use as a predictor of chlorophyll a, with best models based on the combination of nutrients and ecoregion and explaining up to 43%–44% of periphyton chlorophyll a variability. Within ecoregions, land use was sometimes a good surrogate for nutrient data in predicting chlorophyll a concentrations. Overall, land use is a suitable surrogate for nutrients in regression models for chlorophyll a, but its inclusion in general models may reflect regional differences in nutrient–chlorophyll relationships rather than true land use effects on chlorophyll a.

Une banque de données prises sur 21 années dans des rivières de l'Alberta nous a servi à vérifier la possibilité de nous servir de données d'utilisation des terres au lieu des variables de qualité de l'eau dans des modélisations de la chlorophylle a du périphyton. Les nutriments (P total dissous et NO2 + NO3) expliquent 23–24 % de la variabilité saisonnière de la chlorophylle a, alors que l'utilisation des terres (densité de la population humaine) explique 25–28 % de cette même variabilité. Les meilleurs modèles qui combinent P total dissous et la densité de population expliquent 32–34 % de la variabilité de la chlorophylle a du périphyton. Cependant, une analyse de variance de la chlorophylle a en fonction des écorégions et des écozones explique presque autant de variation (28–30 %); l'insertion d'une variable d'écorégion dans les modèles de régression fait diminuer l'importance de l'utilisation des terres comme facteur de prédiction de la chlorophylle a; les meilleurs modèles basés sur une combinaison des nutriments et des écorégions expliquent jusqu'à 43–44 % de la variabilité de la chlorophylle a du périphyton. À l'intérieur d'une éco région, l'utilisation des terres est quelquefois une variable de rechange adéquate pour les données sur les nutriments pour prédire les concentrations de chlorophylle a. Somme toute, l'utilisation des terres peut servir adéquatement de variable de rechange pour les nutriments dans les modèles de régression de la chlorophylle a, mais son insertion dans les modèles généraux peut refléter les différences régionales dans les rapports nutriments-chlorophylle, plutôt que les véritables effets de l'utilisation des terres sur la chlorophylle a.[Traduit par la Rédaction]

Document Type: Research Article

Publication date: June 1, 2005

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  • Published continuously since 1901 (under various titles), this monthly journal is the primary publishing vehicle for the multidisciplinary field of aquatic sciences. It publishes perspectives (syntheses, critiques, and re-evaluations), discussions (comments and replies), articles, and rapid communications, relating to current research on cells, organisms, populations, ecosystems, or processes that affect aquatic systems. The journal seeks to amplify, modify, question, or redirect accumulated knowledge in the field of fisheries and aquatic science. Occasional supplements are dedicated to single topics or to proceedings of international symposia.
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