Coastal Upwelling Influences Hypoxia Spatial Patterns and Nearshore Dynamics in Lake Erie
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hypoxia, defined as dissolved oxygen (DO) < 2 mg/L, in the central basin of Lake Erie has been studied since the mid‐1900s. Even so, spatial patterns of hypoxia, and episodic hypoxia in nearshore areas where drinking water plant intakes are located, are not well characterized owing to limited observations and short‐term dynamics. We evaluated a physically based, DO model with respect to patterns of hypoxia observed in Lake Erie. The DO model used assigned rates of sediment and water column oxygen demand that were temperature dependent but otherwise spatially and temporally uniform. The DO model was linked to National Oceanic and Atmospheric Administration's (NOAA) Lake Erie Operational Forecasting System hydrodynamic model, an application of the Finite Volume Community Ocean Model (FVCOM). Model temperature and DO were compared with observations from ship‐based studies, real‐time sensor networks and an array of moored sensors that we deployed in 2017. In years with dominant southwesterly winds, persistent downwelling occurred along the south shore, which resulted in a thinner thermocline and earlier initiation of hypoxia along the south shore than the north. Occasional northeast winds temporarily reversed this pattern, causing upwelling along the south shore that brought hypoxic water to nearshore locations and water intakes. The DO model reproduced observed spatial and temporal patterns of hypoxia and revealed locations subject to episodes of hypoxia, including nearshore Ohio, north of Pelee Island, and near the Bass Islands. Model skill was limited in some respects, highlighting the importance of accurate simulation of the thermal structure and spatial patterns of oxygen demand rates.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».