摘要
本文提出了一种从已知的特定电导估计河口主要离子浓度的新方法。假设稳定状态下的双源保守混合，我们提出了1978年实用盐度标度的扩展，以估计主要离子浓度和总溶解固体浓度作为电导率的函数，电导率是样品电导率与海水电导率的比值。我们采用了广泛的盐度数据集，其中包括特定电导和主要离子浓度以及总溶解固体的测量，以证明其对旧金山河口的有效性和局限性。我们证明，在受海水入侵影响的特定电导值大于或等于0.25 mS/cm的水域中，所提出的扩展是有效的，并提出了调整的模型常数，以考虑低盐条件下的离子组成。我们在模型残差中观察到季节性偏差的证据，并假设这种偏差与上游末端成员浓度固定的简化假设有关。这一季节性偏差的发现表明，与其他月份相比，上游端成员浓度更能反映12月至6月的高碱度淡水贡献。
介绍
海水和河水混合产生的盐度梯度是河口的一个基本特征，并影响系统内的生物群以及周围的海水(Reid和Wood 1976;Telesh and Khlebovich 2010)。盐度梯度也在河口水的市政和农业用途中起作用，即，取水通常发生在盐度较低的河口较上游的河段。河口盐度梯度受几个因素的影响，包括淡水流入的几何形状、体积和时间、潮汐差和风驱动的混合(Dyer 1997)。由于人为驱动因素，其中一些因素可能在较长时间尺度上发生变化;常见的驱动因素包括引水、疏浚和填土活动、潮汐湿地损失和海平面上升(Merrifield et al. 2011;Kennish 2021)。虽然河口混合研究通常侧重于总体盐度测量的状态和传输，但许多研究考虑了特定有益用途感兴趣的单个离子的状态和传输(Yarish等人，1980;Howland et al. 2000;sunday et al. 2009;卡罗尔和克鲁斯2012;丹顿2015)。
由于实时传感器的广泛使用，可以很容易地提供时变数据，因此最常用的河口海水盐度测量是电导率。电导率通过实用盐度刻度1978 (PSS-78)与盐度相关(Lewis 1980)，这是一种以无因次单位表示盐度的经验关系，其值为35，指的是海水盐度。河口水域的电导率测量通常转换为标准温度和压力(25°C和1个大气压)，并报告为比电导率(EC)。在Lewis(1980)发表论文后，使用PSS-78来估计总盐度已经司空见惯。
在这里，我们通过提出EC和单个离子浓度之间的类似关系来建立标准PSS-78配方，以扩展EC测量的效用。我们关注的是旧金山河口，包括西部萨克拉门托-圣华金河三角洲(以下简称三角洲)，这是一个拥有丰富离子和EC数据的地区，在那里，离子组成的持续兴趣是由几个监管和饮用水质量考虑所激发的，包括:
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加州州立水项目(SWP)和联邦中央河谷项目(CVP)管理三角洲设施运营的水质法规(CSWRCB 1999)规定了不同入口的氯化物标准，以保护市政和工业的有益用途。
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盐度入侵将海洋衍生的溴盐引入内陆三角洲(Hutton和Chung, 1992)。这种盐离子对三角洲水的市政有益利用特别令人关切，因为它促进几种消毒副产物的形成，当饮用水中有足够数量时，这些副产物可能对人类健康构成威胁(Najm和Krasner, 1995年)。含溴的消毒副产物比含氯的类似物更令人担忧(Wagner and Plewa 2017)。
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为市政服务的SWP承包商对出口三角洲水域的低碱度水平表示担忧，促使加州水资源部的市政水质调查(MWQI)项目开发模拟和预测三角洲碳酸氢盐命运和运输的能力(Hutton等，2022a)。虽然适度低的碱度水平可以提高水处理厂混凝过程的有效性，特别是当使用硫酸铝作为混凝剂时，极低的碱度水平可以降低pH值，并可能导致有机碳的重新稳定(Krasner和Amy 1995)。
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SWP供水合同包含几种盐度成分的水质目标，包括总溶解固体、总硬度、氯化物、硫酸盐和钠。加利福尼亚州同意采取一切合理措施，向其承包商提供不超过这些成分特定浓度限制的SWP水(例如，见CDWR 2003)。
假设在稳定状态下的两源保守混合(一个海水源和一个淡水源)，我们扩展了PSS-78公式来估计单个离子浓度作为EC的函数。我们采用盐度数据集，其中包括EC和主要离子浓度以及总溶解固体浓度的共同位置测量，以证明其对旧金山河口的有效性和局限性。我们证明，在受海水入侵影响的特定电导值大于或等于0.25 mS/cm的水域中，所提出的扩展是有效的，并提出了调整的模型常数，以考虑低盐条件下的离子组成。这种方法适用于其他只有单一淡水来源的河口，可以很容易地解释不同于海水的淡水离子特征。
方法
背景
研究区域
近一个世纪以来，旧金山河口的盐度梯度一直是研究的焦点，受加州地中海气候的影响，并为支持人类的有益利用而改变(California Department of Public Works 1931;Hutton et al. 2015)。图1是旧金山河口的截断图;这张地图(不包括萨克拉门托-圣华金河三角洲的大部分地区)标明了主要河流流入在其上游边界的汇合处，以及下游海湾相对于太平洋的位置。流入河口的淡水具有很强的季节性，大部分水量发生在11月至6月。由于这种水流模式，盐度梯度也具有强烈的季节性，在7月至10月的干旱月份，盐度入侵更大(Hutton et al. 2015)。河口淡水与海水混合的区域从萨克拉门托河和圣华金河的汇合处向上游和向海方向延伸。为了这项工作的目的，我们将研究区域的大致上游边界定义为沿萨克拉门托河的Emmaton和沿圣华金河的泽西点。
以萨克拉门托-圣华金河汇合处为上游边界的旧金山河口地图
河口的盐度梯度是通过管理水库的排水和农业和市政用水的淡水提取来调节的(CSWRCB 1999)。虽然当代管理通常侧重于以特定电导率(EC)形式表示的总盐度，但也存在对总溶解固体(TDS)和单个主要离子浓度的兴趣，因为这些措施与监管标准和这些水的市政供水的潜在用途有关(Denton 2015)。EC、总溶解固体和主要离子之间的经验二次关系已经在河口的不同区域得到了发展，以告知这些利益(Denton 2015;Hutton et al. 2022b)。
实用盐度标度
1978年实用盐度标度(Lewis 1980)作为一种基于电导率的海洋和河口盐度测量被广泛使用。该刻度产生一个无因次量，定义为电导率比(样品电导率除以海水电导率)、温度和压力的函数。根据定义，对于电导率为1的海水，该刻度返回值为35。Lewis(1980)报告说，该量表在2到42的范围内有效。Hill等人(1986)提出了对该量表的标准修正，将PSS-78的适用性扩展到2以下。这种修正是基于标准海水与纯水的稀释，因此严格适用于与标准海水具有相同比例离子组成的水。Hutton和Roy(在综述中)发现，当实际盐度值低至0.06 (0.12 mS/cm EC)时，该标尺在研究区域是有效的。
注意到电导率数据通常在研究区域的浅层深处收集，并归一化为25°C的标准温度，Schemel(2001)提出了以下简化版本的PSS-78，假设标准温度和大气压:
（1）式中，Ko = 0.0120, K1 =-0.2174, K2 = 25.3283, K3 = 13.7714, K4 =-6.4788, K5 = 2.5842，∑K = 35, R为电导率，定义为样品电导率除以海水电导率。
有限公司河口的保守混合
溶解成分与盐度的关系图，或“混合图”，通常用于评估河口中保守混合行为的依从性。Maeda(1952)使用混合图证明了日本几个河口中硅酸盐和氯化物之间的线性(因此是保守的)关系。硅酸盐与构成盐度的离子成分不同，它是一种溶解成分，其特点是在河流源水中浓度高，而在海水中浓度低。Boyle等人(1974)列出了Maeda(1952)之后研究河口保守混合过程的早期文献综述;这些早期研究的重点是硅酸盐。随后，混合图方法被用于研究其他保守和非保守成分的混合行为(例如，参见Warner 1972;Boyle et al. 1974;黄1979;Loder and Riechard 1981;Kimmerer 2005;Patra et al. 2012;Cloern et al. 2017;Najjar et al. 2019;Zhang et al. 2020)。
Cloern等人(2017)指出，混合图方法“由于其简单性，利用了海水和淡水在化学和物理性质上的差异，因此具有丰富的信息和吸引力。”一般来说，保守组分的空间结构是由两端成员(即上游淡水和下游海水)的稳态混合决定的，浓度沿盐度梯度呈线性变化。稳态保守混合行为的解释可能会因以下因素而变得复杂:(i)中间源或汇的存在和(ii)河口冲刷时间尺度上末端成员浓度的时间变化(Loder和Reichard 1981;Najjar et al. 2019)。撇开这些复杂的因素不谈，通过混合图展示的非线性行为表明了所讨论的成分的非保守行为。
数据
从研究区水域收集的Grab样本数据用于评估PSS-78的拟议扩展，以估计主要离子浓度。所有数据都是对地表条件的测量。除了比电导(EC)外，这些数据还包括总溶解固体浓度(TDS);阴离子如溴离子(Br−)、氯离子(Cl−)、硫酸盐离子(SO42−)和碱度;以及钠(Na+)、钙(Ca2+)、镁(Mg2+)和钾(K+)等阳离子。EC值以SI单位(微西门子/厘米)报告，TDS和离子浓度通常以mg/L报告。碱度数据以碳酸钙的mg/L为单位。
表1按组成和位置总结了本工作中使用的抓取样本数据的数量;该表还显示了收集这些数据的期间。来自萨克拉门托河和圣华金河汇合处(D10A、D10和D15)附近监测点的数据由加州水利部(CDWR)收集，并将继续收集，以支持其市政水质调查计划(Hutton et al. 2022a)。该项目在河流汇合处收集的数据子集，以及河流汇合处下游其他海湾地点的数据，都是从CDWR的水数据图书馆http://k1.fpubli.cc/file/upload/202308/17/ipbbpvefhj3中编译的。代表研究区域。如表1所示，三个汇流监测点的数据仅限于EC小于约20,000 μS/cm的样品。与这些数据相补充的是，其他下游位置的数据代表EC≥20,000 μS/cm的样品。
Denton(2015)指出，研究区域的盐度采集样本数据的质量总体上非常好，研究区域内许多位置的各种离子成分与EC之间相关性的稳健性允许轻松识别数据异常值和错误。我们遵循以下方案筛选异常值:
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从监测位置D10A、D10和D15抓取样本数据，检查其“可测试性”。可测试数据样本定义为EC、TDS、Cl−、SO42−、Na+和Mg2+具有测量值的数据样本。可测试性被强制执行，以确保样品通常是质量和电荷平衡。
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在检查“可测试性”之后，还有两个额外的筛选标准:(i)如果在对照EC或TDS时，与单个成分相关的数据点落在该成分可测试观测集的99%预测带(三个标准误差)之外，则删除该数据点;(ii)如果该样本中的三个或更多成分落在该成分可测试观测集的95%预测带(两个标准误差)之外，则删除整个样本，包括与之相关的所有数据点。
上述筛选是基于这样的假设:虽然总盐度在极端水文条件下可能表现出不寻常的行为，但(i)单个成分与总盐度之间的关系在该地区表现出一致的行为，(ii)与这些关系的重大偏离表明了异常行为。由于在这些地点测量的成分数量有限(EC、TDS、Cl−和碱度)，来自河流合流下游其他海湾地点的Grab样本数据没有进行上述筛选。
目录
摘要 介绍 方法 结果 讨论 数据可用性 参考文献 致谢 作者信息 补充信息 搜索 导航 #####结果
我们采用稳态双源保守混合的概念模型来开发PSS-78的扩展，用于从已知的电导率比预测主要离子浓度。如下所述，我们首先基于保守混合假设推导出离子浓度和盐度之间的广义线性关系;然后将这些关系代入PSS-78方程，即。，式(1)-导出离子特异性方程。然后，我们通过比较研究区域的预测和测量数据来证明这些方程的有效性。接下来，我们证明了广义线性关系对于描述几乎所有离子对组合之间的关系是有效的。最后，我们探讨了模型对假设上游末端成员浓度的敏感性。
广义线性关系Ion公司之间的关系浓度和盐度
对于由两个水源主导的地区，我们期望观察到EC值和离子浓度受到各自水源值的限制;我们还期望观察到以两种来源的线性组合(或“混合”)为特征的离子比例。一个河口有一个上游的“淡水”水源和一个下游的“咸水”水源(Loder and Reichard 1981)，我们可以推导出每种成分的盐度成分混合关系。考虑以下离子组分i和盐度的混合关系:
(2) (3)其中Ci,n为给定样品n的离子成分i浓度，Ci,s和Ci,f分别为海水和淡水的离子成分i端元浓度，Sn为给定样品n的实际盐度值，Ss和Sf分别为海水和淡水的端元实际盐度值，Mn为给定样品n的海水混合比(0≤Mn≤1)。
将式(3)代入式(2)，并项求解Ci,n，可得给定样品n的离子浓度与实际盐度的关系为:
（4）其中斜率Ai(比例常数)和截距Bi由等式表示。以下第(5)及(6)项:
(5) (6)假设样品n的主要离子之和，以ppt为单位测量时，近似等于实际盐度产率:
(7) (8)我们注意到，上述稳态保守混合方法虽然作为实际盐度的函数提出，但也可以应用于表示各种离子之间的关系(例如，估计Br−浓度作为Cl−浓度的函数)。我们还注意到，虽然旧金山河口的上游末端不是真正的单一水源，但单一水源的假设通常是充分的。
PSS-78扩展的派生
将式(1)代入式(4)，得到PSS-78的扩展，以估计离子成分i的浓度作为电导率比的函数，得到:
（9）在哪里
(10) (11) (12) (13) (14) (15)和
（16）PSS-78扩展在研究区的应用
下面报告了PSS-78扩展到研究区域的应用结果，其浓度单位为mg/L。我们假设公式(1)中的无因次实际盐度单位与ppt中的盐度浓度相等，承认两者之间存在微小差异(Millero et al. 2007)。适当调整密度，从ppt转化为mg/L。
末端成员浓度
表2总结了为旧金山河口提出的端元浓度。为了提高估计值对研究区观测数据的保真度，通过对三个汇流监测点(D10A、D10和D15)收集的数据进行平方和最小化拟合方法，确定了每种成分的下游海水端元浓度，而不是使用标准海水的公布值。具体来说，这种拟合方法试图最小化预测和观察到的离子浓度之间的差异。报道的离子和TDS值与Riley和Skirrow(1965)报道的海水值相差不到4%。通过平方和最小化拟合方法确定下游海水端元EC值为52300 μS/cm (Hutton和Roy in review)。上游淡水末端成员浓度通常通过最小二乘回归方法确定每种成分，假设(i)二次拟合适用于EC范围在250至1000 μS/cm之间的样品(Hutton et al. 2022b)和(ii)上游末端成员由EC = 250 μS/cm表示。该数据子集占EC≥250 μS/cm时D10、D10A和D15测量数据的15%。结果端元浓度检查适当的电荷平衡之间的阴离子和阳离子。表2提供了端元阴离子和阳离子的数量，单位为每升毫当量(meq/L)。
平均每年从萨克拉门托河和圣华金河流入三角洲的水量分别约为30亿立方米和40亿立方米(https://data.cnra.ca.gov/dataset/dayflow)。考虑到流量的这种明显差异，我们预计汇合处的离子组成(即上游末端成员)在太平洋盐度入侵最小的时期比圣华金河的水更能反映萨克拉门托河的水。由于流域外的出口和三角洲内的农业和城市引水，圣华金河的大部分流入没有到达汇合处，因此萨克拉门托河在汇合处的相对流入贡献甚至大于流入比例。然而，这种简单化的观察掩盖了这样一个事实，即汇流区(即上游末端成员)的离子组成通常反映了萨克拉门托和圣华金河水的混合-可能是由于该地区农业排水的影响。
模型常数
表3总结了与Eq.(9)相关的主要离子和TDS的模型常数。本表中报告的值由式计算得出。(5)、(6)、(10)至(15)给出了表2中报告的PSS-78拟合常数和端件值。这些模型常数适用于EC≥250 μS/cm的样品。当EC < 250 μS/cm时，Eq.(9)利用表3中的常数的模型预测在低盐度条件下无效。在此条件下，研究区水体绝大多数反映了上游淡水流动特征，不反映海水混合。使用最小二乘回归方法，我们对模型进行二次调整，将修正浓度估计值约束为等于EC = 250 μS/cm时的未修正浓度估计值，从而调整Ji,0, Ji,2和Ji,4常数的值。这些调整值在电子补充材料表S1中报告。
模型残差分析
将汇流监测点(D10A、D10和D15)的离子和TDS浓度数据与Eq.(9)的预测值进行比较，获得拟合优度。电子补充材料表S2总结了模型残差的频率分析，上表为EC≥250 μS/cm样品的结果，下表为EC < 250 μS/cm样品的结果。图2是离子和TDS浓度随EC变化的散点图。该图仅限EC≥250 μS/cm的样品，包括汇流下游杂湾位置的TDS、Cl−和碱度数据(见表1)，并叠加了观测数据和预测值。
预测和测量离子和TDS作为EC的函数
对于EC≥250 μS/cm的样品，预测通常非常好，除Br -和碱度外，所有成分的预测值在±15%以内。对于这些样本，该模型对碱度数据的拟合优度明显低于整个EC范围内的其他成分;这一观察结果将在后面的小节中讨论。对于EC < 250 μS/cm的样品，调整后的模型拟合优度通常较差，在观察值的±15%范围内，约90%的估计仅限于TDS、碱度、Na+、Ca2+和Mg2+。对于K+、Br−和SO42−，调整后的模型残差绝对值经常超过25%，明显偏向于过度预测。我们建议在EC值低于170 μS/cm时，将Br -估计值设置为0.03 mg/L。
如电子补充材料图S1所示，采用Q-Q图(将模型残差的样本分位数与标准正态分布的相同分位数进行比较)检验高盐度数据集(EC≥250 μS/cm)相关的模型残差的正态性。Q-Q图在分布的中心部分显示出与正态性的合理匹配，尽管在多个数量级的数据范围内，尾部的偏差很明显(注意图S1中y轴的线性比例尺与图2中的对数比例尺相比)。Q-Q图为残差分布提供了额外的背景;特别是，这些图表表明，大多数是从相对于正态分布的过度分散的分布中绘制的。然而，重要的是，残差不是来自拟合的回归模型，而是来自使用文献推导的拟合常数和假设的端元浓度的Eq.(9)的应用。
我们还观察到模型残差(EC≥250 μS/cm)存在季节偏差的证据，并且在盐度范围的下端偏差更为明显。SO42−、碱度、Ca2+和Mg2+在12月至6月期间普遍被模型低估，而在7月至11月期间被模型高估(见图3)。Br−、Cl−和Na+的趋势相反。在K+数据中未观察到季节偏差。我们假设这种观察到的季节性偏差与上游末端成员浓度固定的简化假设有关。这些发现表明，上游末端成员浓度在潮湿的12月至6月期间更多地反映来自萨克拉门托河的高碱度淡水，而在干燥的7月至11月期间则较少反映该淡水来源。
碱度和钙的EC散点图的季节偏差
模型对上游端元浓度的敏感性
根据我们在模型残差中发现的季节性偏差，我们对表2中报告的假设上游端成员值进行了敏感性分析。我们评估了两个电荷平衡的末端成员，每个成员的EC约为250 μS/cm, TDS和K+的基线浓度分别为145和2 mg/L。一个上游端成员代表较高碱度的水(通常与12月至6月期间一致);第二个上游端成员代表碱度较低的水(通常与7月至11月期间一致)。这两个上游端成员的离子组成与基线值一起列于表2中。
我们发现模型预测对上游末端成员浓度的扰动局部敏感。在低于1000 μS/cm的水平下，受扰动的端元通常束缚离子数据随EC散射(见电子补充材料图S2)。然而，在较高的EC水平下，数据分散通常不能很好地解释为假设的上游末端成员浓度的变化。为了说明这一发现，电子补充材料中的图S3显示了在2000 - 3000 μS/cm的较高EC范围内的模型灵敏度结果。碱度是这些普遍发现的一个例外。发现碱度预测对假定的上游端成员浓度极为敏感。如图4所示，在整个可用碱度数据范围内，扰动端元有界数据与EC分散。这种独特的行为可以归因于碱度相对于其他离子的平坦浓度梯度，上游(淡水)和下游(海水)的基线端成员分别在67 mg/L和119 mg/L之间。在较小程度上，Ca2+也表现出相对平坦的浓度梯度，分别在基线上游(淡水)和下游(海水)端成员的14 mg/L和420 mg/L之间。由于这种平坦的梯度，在较高的EC水平下，Ca2+的估计值比其他离子(不包括碱度)对假定的上游端成员浓度更敏感(见图S2)。
碱度预测对假定上游端元浓度的敏感性
关系离子间的关系
我们之前注意到，稳态保守混合方法虽然作为实际盐度的函数提出，但也可以应用于表示各种离子之间的关系(例如，预测Br -浓度作为Cl -浓度的函数)。当EC≥250 μS/cm时，各离子对和TDS的模型常数和变异系数见电子补充材料表S3。模型常数由式计算。(5)和(6)假设下游和上游端成员浓度基线。我们观察到，由式(5)计算出的斜率近似等于与海水相关的离子比，因为下游端构件值远大于上游端构件值。报告的变异系数表明，TDS、Cl−和Na+是预测离子浓度最有效的独立变量。其中，Cl−是预测Br−、SO42−和Na+最有效的自变量，而Na+是预测TDS、Cl−、Mg2+和K+最有效的自变量。TDS虽然在预测任何一种离子方面不是最有效的，但它提供了对一组离子的良好估计。值得注意的是，Mg2+是预测Ca2+最有效的独立变量。与其与电导率的关系类似，我们发现碱度作为一个因变量，与离子和TDS呈弱相关。然而，我们没有发现碱度作为一个自变量是相关的。与我们在模型预测中发现的季节性偏差一致，我们注意到离子之间的相关性可以通过季节性分组来改善;然而，详细分析这样的垃圾桶超出了我们的工作范围。
讨论
本文提出了一种新的方法，通过扩展1978年的实用盐度标度和应用稳态双源保守混合假设，从已知的特定电导估计河口主要离子浓度。该方法在概念上建立在混合图的基础上，该混合图广泛用于解释河口中保守和非保守成分的输运(例如Maeda 1952;Loder and Riechard 1981;黄1979;以及其他最近的研究)，对其他河口也有类似的广泛应用，这些河口可以由两种盐度来源近似-一种是海水，一种是淡水。利用观察到的离子成分和两端成员的比电导数据，本文采用的方法可以直接用于从沿河口盐度梯度的比电导测量中估计离子浓度。一般方法以及下面概述的限制，虽然集中在旧金山河口，但也适用于具有类似数据可用性的其他河口环境。
利用广泛的盐度数据集，我们证明了该模型在旧金山河口特定电导值≥0.25 mS/cm时的有效性和局限性，并制定了调整后的模型常数，以考虑低盐条件下的离子组成。我们在模型残差中观察到季节性偏差的证据，并假设这种偏差与上游末端成员浓度固定的简化假设有关。这一季节偏差的发现表明，上游末端成员浓度在12月至6月期间更多地反映了高碱度淡水的贡献，而在7月至11月期间则较少反映该淡水来源。
本文提出的方法比基于最小二乘回归的方法具有优势，用于表征河口环境中离子浓度与特定电导之间的关系。这种方法的一个关键优势是，由于它依赖于保守的混合假设，而不是回归，它不需要在盐度梯度的各个位置进行模型校准。在我们的研究中，这是一个重要的优势，因为在大于17,000 μS/cm的电导水平下，测量数据是稀疏的。这种方法的另一个关键优点是，它为解释淡水输入变化对盐度关系的影响提供了一个准机制框架。在我们对旧金山河口的检查中，我们发现碱度和比电导之间的相关性很弱。考虑到上游末端成员浓度的季节性变化，这种明显的数据分散可以归因于淡水输入，而不是测量的不确定性。
这里提出的方法的一个重要限制是，它假设一个显著的淡水流入河口。旧金山河口的大部分淡水流入来自两条河流——萨克拉门托河和圣华金河。为了完成这项工作，我们在这两条河流的汇合处附近定义了研究区域的近似上游边界。因此，我们假设来自这些源的复合流是单个源。我们的方法需要进行重大调整，以便适用于萨克拉门托-圣华金河三角洲地区，该地区位于河流汇合处的上游。同样，对于有两条或两条以上不汇合的淡水支流的河口，将需要对这一方法进行重大调整。
这里提出的方法的另一个重要限制是，它假设上游端成员被PSS-78充分表征。Hutton和Roy(回顾)表明，来自萨克拉门托河的淡水流入具有PSS-78的良好特征;然而，来自圣华金河和农业排水的水却不是。在汇合区，萨克拉门托河在体积上占主导地位，从而稀释了其他来源的影响。然而，在长江汇合处明显上游的三角洲地区，这一问题限制了该方法的适用性。
在河口环境中，根据目前的有益用途，可能需要从EC测量中估计一种或多种单独的盐度成分的浓度。虽然离子浓度和EC之间的位置特异性经验关系是一种已经使用的方法，但这种方法不能直接表示淡水端分子成分浓度变化引起的盐度梯度变化。这种效应在流入的淡水中是显著的，这些淡水具有与海水截然不同的离子特征。本文提出的双源混合方法解决了这一变化源，易于适应其他河口，并提供了一个更通用的框架，将离子浓度沿盐度梯度与EC测量相关联。建议在其他河口探索这种方法，特别是对单一淡水流入占主导地位的河口。
补充信息
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