Water Quality Changes from Human Activities in Three Northeastern USA Lakes
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Diatom and chrysophyte assemblages from sediment cores were analyzed to assess the long-term trends of lake water quality in French Pond (New Hampshire), Joes Pond (Vermont), and Kenoza Lake (Massachusetts) as part of the US EPA's EMAP-SW (Environmental Monitoring and Assessment Program-Surface Waters) program in the northeastern USA. Sediment characteristics and geochemical data were also examined to interpret past limnological and watershed changes. Geochemical data indicate that exports of ions from the watersheds have increased and the lakes have received higher trace metal inputs over the post-industrial period. Stratigraphic changes in common diatom and chrysophyte taxa indicate that, over the last century, distinct water quality changes have occurred. Using the diatom- and chrysophyte-based weighted averaging inference models developed for lakes in the northeast, past changes in assemblages were used to infer trends in lakewater total phosphorus (TP), pH, and CI. In French Pond, inferred TP, pH, and CI changes were small, whereas Joes Pond and Kenoza Lake have experienced major changes. The latter two lakes have become more eutrophic, and lakewater pH and CI have also increased from their background values. Inferred water quality changes are closely related to watershed disturbances and resulting eutrophication. Our study illustrates that the inference models developed in EMAP-SW can be successfully applied in establishing long-term water quality trends in lakes throughout the northeastern USA. These models and subsequent sediment core data will help lake managers to develop effective management plans and to establish suitable targets for the restoration of other lakes of concern.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».