Sensitivity of boundary data in a shallow prairie lake model

Abstract

A good water quality model needs sufficient data to characterise the waterbody, yet monitoring resources are often limited. Inadequate boundary data often contribute to model uncertainty and error. In these situations, the same water quality model can also be used to determine where sampling efforts are best concentrated for improving model reliability. A sensitivity analysis using a one-at-a-time approach on a shallow, eutrophic, Prairie reservoir model investigates which boundary conditions are contributing most to variability in the model. The model results show the lake model has greater sensitivity to its catchment processes than to its in-lake processes. Flows are shown to have the greatest influence on model predictions for all water quality variables tested, followed by air temperature. The lake is facing pressure from climate change, and water management decisions. Results indicate defining the water balance accurately will be a crucial factor in future monitoring programs and modelling efforts.

RESUMÉ

Un bon modèle de qualité de l’eau nécessite des données en quantité suffisante pour caractériser le plan d’eau, mais les ressources de surveillance sont souvent limitées. Les données limitrophes inadéquates contribuent souvent à l’incertitude et à l’erreur du modèle. Dans ces situations, le même modèle de qualité de l’eau peut également être utilisé pour déterminer où les efforts d’échantillonnage sont les mieux concentrés pour améliorer la fiabilité du modèle. Une analyse de sensibilité utilisant une un-a-la-fois approche sur un modèle de Prairie réservoir peu profond, eutrophique enquête sur les conditions limitrophes qui contribuent le plus à la variabilité dans le modèle. Les résultats du modèle montrent que le modèle du lac a une plus grande sensibilité à ses processus en bassins versants que ses processus en lac. Il a été montré que les débits ont la plus grande influence sur les prédictions du modèle pour toutes les variables de qualité de l’eau testées, suivies de la température de l’air. Le lac fait face à la pression des changements climatiques et de la décisions de gestion de l’eau. Les résultats indiquent définit le budget de l’eau avec précision sera un facteur crucial dans les programmes de surveillance futurs et les efforts de modélisation.

Acknowledgements

Thanks are due to Paul Jones from SENS and Heather Wilson from GIWS (sonar data and DEM preparation), Amir Sadeghian (CE-QUAL-W2 support) and Helen Baulch (buoy data + funding support) from GIWS. Also to John-Mark Davies (water-quality data), Dave MacDonald (GIS data), and Andrew Thornton (water demands) of the WSA. Curtis Hallborg of the WSA is thanked for hydrological data and patience in explaining the hydrology of the lake system. Water-quality data provided by Dan Conrad at the BPWTP are gratefully acknowledged.

Disclosure statement

No potential conflict of interest was reported by the authors.

Additional information

Funding

This work is funded through the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada Strategic Project Grant, the Buffalo Pound Water Treatment Plant (BPWTP), the Water Security Agency (WSA) and the School of Environment and Sustainability (SENS).