Long term water clarity changes in<scp>N</scp>orth<scp>A</scp>merica's<scp>G</scp>reat<scp>L</scp>akes from multi‐sensor satellite observations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Water clarity in North America's Laurentian Great Lakes has undergone considerable change over the last several decades as a consequence of invasive species, eutrophication, and implemented nutrient management practices. Satellite observations from the CZCS, SeaWiFS, and MODIS‐Aqua sensors have been used in tandem with long term records of Secchi disk depth (ZSD) to provide a retrospective analysis of spatial and temporal variations in water clarity over the Great Lakes. A simple empirical algorithm is presented, relatingZSDto remote‐sensing reflectance at ∼ 550 nm (Rrs∼550). Results suggest remarkable and complex changes in water clarity over the Great Lakes. Lakes Ontario, Huron, and Michigan have seen increases in averageZSDover the three sensor periods of 58%, 49%, and 62%, respectively. Lake Erie shows highly variableZSDwith no consistent long term trends, while Lake Superior has remained fairly consistent in its lake‐wide water clarity conditions. Temporal trends document the decrease in whiting events on Lake Michigan while capturing the ongoing occurrence of these seasonal bright‐water events on Lake Ontario. Results indicate a divergence inZSDtrends between nearshore and offshore environments; with larger increases in offshore than nearshoreZSDand some nearshore areas suggesting a decrease inZSD. Offshore regions of Lakes Huron, Michigan, and Superior show diminishedZSDseasonality in contrast to increasing seasonal variance in the nearshore. Spatial and temporal variations inZSDare in agreement with documented reductions in Great Lakes bioproductivity, degrading nearshore water quality, and changing biogeochemical processes influencing whiting events and sediment resuspension.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».