Optimizing land management strategies for maximum improvements in lake dissolved oxygen concentrations
Notice bibliographique
Résumé
Eutrophication and anoxia are unresolved issues in many large waterbodies. Globally, management success has been inconsistent, highlighting the need to identify approaches which reliably improve water quality. We used a process-based model chain to quantify effectiveness of terrestrial nutrient control measures on in-lake nitrogen, phosphorus, chlorophyll and dissolved oxygen (DO) concentrations in Lake Simcoe, Canada. Across a baseline period of 2010-2016 hydrochemical outputs from catchment models INCA-N and INCA-P were used to drive the lake model PROTECH, which simulated water quality in the three main basins of the lake. Five terrestrial nutrient control strategies were evaluated. Effectiveness differed between catchments, and water quality responses to nutrient load reductions varied between deep and shallow lake basins. Nutrient load reductions were a significant driver of increased DO concentrations, however strategies which reduced tributary inflow had a greater impact on lake restoration, associated with changes in water temperature and chemistry. Importantly, when multiple strategies were implemented simultaneously, resultant large flow reductions induced warming throughout the water column. Negative impacts of lake warming on DO overwhelmed the positive effects of nutrient reduction, and limited the effectiveness of lake restoration strategies. This study indicates that rates of lake recovery may be accelerated through a coordinated management approach, which considers strategy interactions, and the potential for temperature change-induced physical and biological feedbacks. Identified impacts of flow and temperature on rates of lake recovery have implications for management sustainability under a changing climate.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».