A contribution to understanding the turbidity behaviour in an Amazon floodplain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Observations of turbidity provide quantitative information about water quality. However, the number of available in situ measurements for water quality determination is usually limited in time and space. Here, we present an analysis of the temporal and spatial variability of the turbidity of an Amazon floodplain lake using two approaches: (1) wavelet analysis of a turbidity time series measured by an automatic monitoring system, which should be improved/simplified, and (2) turbidity samples measured in different locations and then interpolated using an ordinary Kriging algorithm. The spatial and temporal variability of turbidity are clearly related to the Amazon River flood pulses in the floodplain. When the water level in the floodplain is rising or receding, the exchange between the Amazon River and the floodplain is the major driving force in turbidity variability. At high-water levels, turbidity variability is controlled by Lake Bathymetry. When the water level is low, wind action and Lake Morphometry are the main causes of turbidity variability. The combined use of temporal and spatial data shows a good potential for better understanding of the turbidity behaviour in a complex aquatic system such as the Amazon floodplain.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».