EOLakeWatch; delivering a comprehensive suite of remote sensing algal bloom indices for enhanced monitoring of Canadian eutrophic lakes
Notice bibliographique
Résumé
Early detection and comprehensive monitoring of inland water algal blooms is fundamental to their effective management and mitigation of potential ecosystem and public health impacts. With the spatial and temporal limitations of in situ sampling, algal bloom monitoring capabilities have been enhanced greatly by advancements in satellite Earth Observation (EO). Three turbid, eutrophic Canadian lakes (Lake Winnipeg (LW); Lake Erie (LE); Lake of the Woods (LoW)) have been the focus of Environment and Climate Change Canada (ECCC) research and monitoring initiatives due to concerns over persistent degraded water quality from recurring algal blooms. ECCC’s EOLakeWatch was developed to deliver a suite of useful, easily interpretable, and accessible EO-derived products to support algal bloom monitoring on these three lakes. Algal bloom indices, describing bloom spatial extent, intensity, duration, and severity were derived using the European Space Agency’s OLCI (Ocean and Land Colour Instrument) sensor for observations from 2016 to present and its predecessor MERIS (Medium Resolution Imaging Spectrometer) for 2002 to 2011. Results document widespread blooms on each lake, with maximum spatial extent of 21,641 km2 (representing 88.1% of the lake area) on LW, 3070 km2 (79.5%) on LoW and 5257 km2 (19.7%) on LE. Bloom intensity showed seasonal and inter-annual variability on all three lakes, with a suggestion that LoW may be responding to reduced nutrient loads with a recent decrease in bloom intensity. Annual bloom duration on LW and LoW was on average 44 and 47 days respectively, while on LE blooms were significantly shorter in duration at an average of 24 days. Variance among the derived bloom indices was shown to be significant (i.e. the most extensive bloom was not necessarily the longest or most intensive), demonstrating the need for the indices to be used collectively, or for any single comprehensive bloom indicator to capture the variability of all individual metrics. Bloom indices are processed in a fully automated operational capacity, distributed in near-real-time through a web portal and collated into end-user-friendly annual algal bloom reports for each lake. These products go a long way to address existing monitoring gaps, delivering prompt, consistent measures of lake-wide algal bloom conditions required to provide stakeholders with early warning of bloom risks, identify areas of potential concern, quantify spatio-temporal trends, further understand bloom dynamics and drivers, as well as guide and determine the effectiveness of implemented management actions.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».