Towards a Structural and Methodological Improvement of Eutrophication Modelling
Notice bibliographique
Résumé
The credibility of the scientific methodology of mathematical models and their adequacy to form the basis of public policy decisions has frequently been challenged. Skeptical views of the scientific value of modelling argue that there is no true model of an ecological system, but rather several adequate descriptions of different conceptual basis and structure. The purpose of this work was to first advance the Bayesian calibration of process-based models for guiding the water quality criteria setting process in Hamilton Harbour, Ontario, Canada. The analysis suggests that the water quality targets for total phosphorus and chlorophyll a concentrations will likely be met, if the recommendation for phosphorus loading at the level of 142 kg day-1 is achieved. My dissertation also examines how the Bayesian approach can effectively support the decision making process by synthesizing the predictions of different models developed for the same system. The model averaging approach consolidates the finding that the existing total phosphorus goal is most likely unattainable. The discrepancy between the chlorophyll a predictions of the two models pinpoints the need to delve into the dynamics of phosphorus in the sediment-water column interface. This work also aims to examine statistical formulations that explicitly accommodate the covariance among the process error terms for various model endpoints. The analysis suggests that the statistical characterization of the model error can be influential to the inference drawn by a modelling exercise. Finally, my dissertation challenges the capacity of the ecological foundation of eutrophication models to predict the role of nutrient regeneration. It shows that the recycled nutrients can be significant drivers in low as well as in high-productivity ecosystems depending on the period of the year examined. My dissertation also discusses several prescriptive guidelines that should be helpful towards a structural and methodological improvement of eutrophication modelling.
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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) | 0,001 | 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 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 ».