Climate change, cyanobacteria blooms and ecological status of lakes: A Bayesian network approach
Notice bibliographique
Résumé
Eutrophication of lakes and the risk of harmful cyanobacterial blooms due is a major challenge for management of aquatic ecosystems, and climate change is expected to reinforce these problems. Modelling of aquatic ecosystems has been widely used to predict effects of altered land use and climate change on water quality, assessed by chemistry and phytoplankton biomass. However, the European Water Framework Directive requires more advanced biological indicators for the assessment of ecological status of water bodies, such as the amount of cyanobacteria. We applied a Bayesian network (BN) modelling approach to link future scenarios of climate change and land-use management to ecological status, incorporating cyanobacteria biomass as one of the indicators. The case study is Lake Vansjø in Norway, which has a history of eutrophication and cyanobacterial blooms. The objective was (i) to assess the combined effect of changes in land use and climate on the ecological status of a lake and (ii) to assess the suitability of the BN modelling approach for this purpose. The BN was able to model effects of climate change and management on ecological status of a lake, by combining scenarios, process-based model output, monitoring data and the national lake assessment system. The results showed that the benefits of better land-use management were partly counteracted by future warming under these scenarios. Most importantly, the BN demonstrated the importance of including more biological indicators in the modelling of lake status: namely, that inclusion of cyanobacteria biomass can lower the ecological status compared to assessment by phytoplankton biomass alone. Thus, the BN approach can be a useful supplement to process-based models for water resource management. 1
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».