Understanding Harmful Algal Bloom Dynamics in a Mediterranean Hypereutrophic Reservoir insights from a Bayesian Network and a Structural Equation Model
Notice bibliographique
Résumé
Cyanobacteria blooms, especially those involving Microcystis, are an increasing problem facing many freshwater systems worldwide. In this study, a Bayesian Network (BN) along with a Structural Equation Model (SEM) were concurrently developed through data-driven learning and expert elicitation in order to better delineate the main pathways responsible for the Microcystis dominance in a Mediterranean semi-arid hypereutrophic reservoir. The resulting two model structures were then compared with regards to the pathways they identified between the physical lake conditions and the nutrient loads on one hand and Microcystis dominance on the other. The two models were also used to predict the probability of bloom formation under different scenarios of climate change and nutrient loading. Both models showed that, given the eutrophic status of the study reservoir, direct temperature effects appear to be the primary driving force behind the Microcystis growth and dominance. Indirect temperature effects, which modulated water column stratification and internal nutrient release, were also found to play an important role in bloom formation. On the other hand, both models revealed that the direct nutrient pathways were less important as compared to the temperature effects, with internal nutrient loads dominating over external loads due to the seasonal variability in river flows, typical of Mediterranean rivers. Nevertheless, the BN model was unable to capture the recursive relationships between Microcystis and its forcings.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».