Spatial variability and temporal dynamics of cyanobacteria blooms and water quality parameters in Missisquoi Bay (Lake Champlain)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cyanobacteria bloom events have been associated with eutrophication processes, along with hydrologic and climate factors. Missisquoi Bay is a portion of Lake Champlain (USA–Canada) that is highly eutrophic and prone to cyanobacteria blooms and cyanotoxins. This study assessed the spatial–temporal influence of nutrients, turbidity and temperature in cyanobacteria distributions during a bloom event in the summer of 2006. Correlations, generalized linear models (GLMs), geostatistics and local indications of spatial association (LISA) autocorrelation analysis tested the influence of nutrient and non-nutrient explanatory variables in cyanobacteria biovolume. Total phosphorus exhibited a high direct correlation with cyanobacteria biovolume. The best performing GLMs included total phosphorus, total nitrogen, Secchi depth (as turbidity) and temperature as explanatory variables of cyanobacteria biovolume. Variogram analysis of those variables resulted in a better understanding of the underlying spatial variation process of the cyanobacteria bloom event. The LISA test revealed a moderate but stable autocorrelation between cyanobacteria biovolume and total phosphorus from 180 to 1,000 m of weight distance, suggesting the possibility of up-scaling the current results to coarse-resolution satellite imagery for more frequent monitoring of bloom events. The LISA test also revealed the spatial–temporal dynamic (movement of cyanobacteria scums) of high cyanobacteria blooms with high total phosphorus concentration.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».