Predicting microcystin concentrations in lakes and reservoirs at a continental scale: A new framework for modelling an important health risk factor
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Scientists, governments and non‐governmental organizations are increasingly moving towards the collection of large, open‐access data. In aquatic sciences, this effort is expanding the scope of questions and analyses that can be performed to further our knowledge of the global drivers of water quality. Cyanotoxin concentration is one variable that has received considerable attention, and although strong local‐scale models have been described in the literature, modelling cyanotoxin concentrations across broader spatial scales has been more difficult. Commonly used statistical frameworks have not fully captured the complex response of toxic algal blooms to global change, limiting our ability to predict and mitigate the impairment of freshwaters by toxic algae. Here, we advance our understanding of emergent drivers of cyanotoxins across a structured landscape by applying a hierarchical “hurdle” model. Location Lakes and reservoirs in the conterminous United States [ n = 1127]. Methods We studied cyanobacteria and their toxins [microcystins] during the 2007 summer period. We applied a hierarchical zero‐altered model to test the importance of multi‐scale interactions among environmental features in driving microcystin concentrations above the limit of detection. We then used boosted regression trees [BRTs] to identify environmental thresholds associated with severe impairment by microcystins. Results Accounting for numerous non‐detections, spatial heterogeneity and cross‐scale interactions substantially improved continental‐scale predictions of bloom toxicity. Our model accounted for 55% of the variance in the probability of detecting microcystins across the United States, and 26% of the variability in microcystin concentrations once detected. BRTs further showed that although both local and regional drivers were associated with microcystin concentrations at low to intermediate provisional guidelines, only local drivers came into play when predicting higher limits. Main conclusions Identifying the interaction between local and regional processes is key to understanding the heterogeneous responses of microcystins to environmental change. Our framework could increase the effectiveness of continental‐scale analyses for many different water variables.
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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 | 0,001 | 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 ».