A quantitative blueness index for oligotrophic waters: Application to <scp>L</scp>ake <scp>T</scp>ahoe, <scp>C</scp>alifornia–<scp>N</scp>evada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The perceived blue color of a lake often contributes to its aesthetic appeal, and changes in blueness can be indicative of major shifts in water quality. We developed a quantitative blue water index (Bw) for natural waters, and used it to evaluate spatial and seasonal variations in ultraoligotrophic Lake Tahoe, where clarity and blueness are of ecological and economic value and a focus for lake management strategies. Spectral reflectance was measured using a profiling hyperspectral radiometer, and the values were converted to the axis values of a color space: the International Commission on Illumination L*a*b*, where L* is the lightness of color, a* ranges from green to magenta, and b* ranges from blue to yellow. The blue water index Bw, defined as negative b*, was similarly high at two offshore monitoring sites in Lake Tahoe, but much lower in a semienclosed bay and a small adjacent lake. Seasonal variations of Bw were determined using a hyperspectral radiometer attached to a buoy in the middle of Lake Tahoe. The Bw values were highest in summer, and there was a strong inverse correlation between Bw and phytoplankton concentrations as measured by in vivo chlorophyll a fluorescence. However, there was no significant correlation between Bw and Secchi depth. Blueness and visual clarity are complementary measures of the perceived optical state of natural waters, and for many lakes may provide a powerful combination of indicators for conveying water quality to the public.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».