Bridging the gap between terrestrial, riverine and limnological research: Application of a model chain to a mesotrophic lake in North America
Notice bibliographique
Résumé
Models remain our best available tool for managing low lake dissolved oxygen concentrations, which pose a serious ecological risk. This study investigated whether process-based catchment models (INCA-N and INCA-P) could accurately drive a lake model (PROTECH), to bridge a gap between terrestrial, riverine and limnological research. INCA was calibrated over all 20 catchments of the Simcoe watershed, Canada. Daily outputs (flow, nitrogen and phosphorus concentrations) over the period 2010–2016 were selected for a common “baseline” period, and used as inputs to PROTECH, which was calibrated across the three major basins of lake Simcoe; Kempenfelt (K42), Cooks (C9), and the main basin (E51). Results showed that at catchment outflows INCA models achieved an average flow R2 of 0.8; a load R2 of 0.7 (both for TP and N-NO3), a concentration R2 of 0.4 and 0.5 (for TP and N-NO3 respectively), and an SiO2 R2 > 0.8. In each basin PROTECH achieved an R2 for both temperature and dissolved oxygen (DO) concentrations of > 0.9. Performance of N-NO3, TP and Chlorophyll-a concentrations were good (R2 values of up to 0.98, 0.92 and 0.53 respectively). Multi-stressor analyses established that most occurrences when DO dropped below the desired 7 mg/l threshold (DO7) were attributable to combinations of high temperatures and low tributary inflows. The importance of additional drivers was depth dependent, with photosynthesis being particularly important in shallower C9 and E51 basins during summer, when algae contributed sufficient O2 to the water column to inhibit DO7 events. Conversely in the deeper more strongly stratified K42 basin, greater algal growth boosted the biochemical oxygen demand, enhancing declines in DO. Lake physics explained a significant number of DO7 events in all three basins. Integrated catchment-lake modelling approaches are important in understanding lake physical and ecological processes, and the impacts of land management and future climate change.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».