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Abstract
Suspended sediments are a natural component of aquatic ecosystems, but when present in high concentrations they can become a threat to aquatic life and can carry large amounts of pollutants. Suspended sediment concentration (SSC) is therefore an important abiotic variable used to quantify water quality and habitat availability for some species of fish and invertebrates. This study is an attempt to quantify and predict annual extreme events of SSC using frequency analysis methods. Time series of daily suspended sediment concentrations in 208 rivers in North America were analysed to provide a large-scale frequency analysis study of annual maximum concentrations. Seasonality and the correlation of discharges and annual peak of suspended sediment concentration were also analysed. Peak concentrations usually occur in spring and summer. A significant correlation between extreme SSC and associated discharge was detected only in half of the stations. Probability distributions were fitted to station data recorded at the stations to estimate the return period for a specific concentration, or the concentration for a given return period. Selection criteria such as the Akaike and Bayesian information criterion were used to select the best statistical distribution in each case. For each selected distribution, the most appropriate parameter estimation method was used. The most commonly used distributions were exponential, lognormal, Weibull and Gamma. These four distributions were used for 90% of stations.
Résumé
Les sédiments en suspension sont une composante naturelle des écosystèmes aquatiques, mais qui peuvent devenir une menace pour la vie aquatique et véhiculer de grandes quantités de polluants lorsqu'ils sont présents en forte concentration. La concentration en sédiments en suspension (CSS) est par conséquent une variable abiotique importante utilisée pour quantifier la qualité de l'eau et la disponibilité des habitats pour certaines espèces de poissons et d'invertébrés. Cette étude est une tentative pour quantifier et prévoir les événements extrêmes annuels de CSS à l'aide de méthodes d'analyse fréquentielle. Les séries temporelles de CSS journalière de 208 rivières d'Amérique du Nord ont été analysées pour développer une analyse fréquentielle à grande échelle des maximums annuels de concentration. La saisonnalité des évènements extrêmes de CSS et la corrélation entre débit et pic annuel de CSS ont également été analysées. Les pics de concentration interviennent habituellement au printemps et en été. Une corrélation significative entre les CSS extrêmes et les débits associés n'a été détectée que pour la moitié des stations. Des distributions de probabilité ont été ajustées aux données enregistrées aux stations afin d'estimer la période de retour d'une concentration spécifique, ou bien la concentration correspondant à une période de retour donnée. Les critères de sélection Akaike et Bayésien ont été utilisés pour sélectionner la meilleure distribution statistique dans chaque cas. Pour chaque distribution sélectionnée, la méthode d'estimation des paramètres la plus appropriée a été utilisée. Les distributions les plus communément utilisées sont les lois Exponentielle, Lognormale, Weibull et Gamma. Ces quatre distributions sont retenues pour 90% des stations.
