Dispersal of suspended sediments and nutrients in the Great Barrier Reef lagoon during river-discharge events: conclusions from satellite remote sensing and concurrent flood-plume sampling
Notice bibliographique
Résumé
Intense wet-season rainfall in January 2005 caused rivers in the Mackay–Whitsunday region of Queensland, Australia, to produce large discharges to the Great Barrier Reef (GBR) lagoon. The regional land use is dominated by sugarcane cultivation, beef grazing and urban uses. The high nutrient (nitrogen and phosphorus) fluxes from these land uses via river runoff produced a massive phytoplankton bloom in the GBR lagoon, which, after 9 days, had spread 150 km offshore. The plume and algal bloom surrounded inner-shelf reefs of the GBR such as Brampton Island Reef and its spread was tracked with a variety of satellite sensors including MODIS, SeaWiFS and Landsat over the 9-day period. The ability to be able to access imagery from a large number of satellite sensors allowed almost daily estimates of the extent of plume to be made, despite periods of cloud. Analysis of water samples from the plume revealed elevated (2–50 times higher) concentrations of Chlorophyll a (and hence phytoplankton biomass), up to 50 times higher than in non-flood conditions, nutrients (2–100 times higher) and herbicide residues (10–100 times higher) compared with GBR lagoon waters in non-discharge conditions. The concentration data from the samples and estimated exposure periods from the satellite images allowed estimates of the exposure of GBR marine ecosystems (coral reefs, the pelagic community, seagrass beds and mangrove forests) to the terrestrial contaminants to be made.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».