Detection and attribution of global change effects on river nutrient dynamics in a large Mediterranean basin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Attributing changes in river water quality to specific factors is challenging because multiple factors act at different temporal and spatial scales, and it often requires examining long-term series of continuous data. Data consistency is sometimes hindered by the lack of observations of relevant water quality variables and the low and uneven sampling frequency that characterizes many water quality monitoring schemes. Nitrate and dissolved phosphate concentration time series (1980–2011) from 50 sampling stations across a large Mediterranean river basin were analyzed to disentangle the role of hydrology, land-use practices, and global climatic phenomena on the observed nutrient patterns, with the final aim of understanding how the different aspects of global change affected nutrient dynamics in the basin. Dynamic factor analysis (DFA) provided the methodological framework to extract underlying common patterns in nutrient time series with missing observations. Using complementary methods such as frequency and trend analyses, we sought to further characterize the common patterns and identify the drivers behind their variability across time and space. Seasonal and other cyclic patterns were identified as well as trends of increase or decrease of nutrient concentration in particular areas of the basin. Overall, the impact of global change, which includes both climate change and anthropogenic impacts, on the dynamics of nitrate concentration across the study basin was found to be a multifaceted process including regional and global factors, such as climatic oscillations and agricultural irrigation practices, whereas impacts on phosphate concentration seemed to depend more on local impacts, such as urban and industrial activities, and less on large-scale factors.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».