Algal bloom transport in Lake Erie using remote sensing and hydrodynamic modelling: Sensitivity to buoyancy velocity and initial vertical distribution
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we simulate three-dimensional transport of algal blooms in Lake Erie using a combination of remote sensing and hydrodynamic modelling. The remote sensing algorithms use data from the Sentinel-3 OLCI satellite sensor to derive chlorophyll-a concentration from cyanobacteria blooms in Lake Erie. The derived chlorophyll-a concentration initializes an algal bloom transport model driven by the lake component of the Water Cycle Prediction System for the Great Lakes, a system of coupled atmosphere-lake-hydrological models operated out of Environment and Climate Change Canada. The bloom is modelled as Microcystis aeruginosa, a buoyant species that is often dominant in harmful algal blooms in western Lake Erie. Short-term (a few days) predictions of algal bloom transport from July 27 to October 8, 2017 are modelled in both Eulerian and Lagrangian frameworks. The Eulerian framework is used to evaluate the sensitivity of model results to the initial vertical distribution of the bloom. In this work, the Lagrangian framework is limited to two-dimensional surface confined particles. We use several error metrics to evaluate model predictions. We find that results are sensitive to the buoyancy velocity for cases where the bloom was initially distributed over a large portion of the water column. An initial vertical distribution selected from modelled chlorophyll-a half depth shows the highest accuracy for the entire range of buoyancy velocities tested. We also find that the Pierce skill score is difficult to interpret, particularly in cases where bloom intensity is greatly overpredicted by the model.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».