Relationships of total phosphorus and chlorophyll in lakes worldwide
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lakes around the world are sensitive to water quality degradation and eutrophication through increases in primary production. Understanding the drivers of primary production has been a fundamental question in limnology since its early days. Here, we conducted a systematic review to develop a dataset of water chemistry and lake morphometry for 3874 lakes distributed across 47 countries around the world to answer: (1) What is the global relationship between chlorophyll a (Chl a ) and total phosphorus (TP) in lakes? (2) Are there inflection points at which the TP–Chl a relationship is no longer linear? and (3) What explains the inflection points and nonlinearities in the TP–Chl a relationship? We found that a sigmoidal relationship between TP and Chl a explained 44% of the variation. We also found physical characteristics of the lake mediated the TP–Chl a relationship such as mean depth, Secchi depth, and elevation. The nonlinear segments of this relationship best described lakes located in very cold (mean annual temperature = −10°C) and hot (> 25°C) climates, which also dominated the high and low ends of TP concentrations, respectively. A positive linear TP–Chl a relationship existed at intermediate concentrations of TP (0.004–0.23 mg L −1 ). A high degree of variability in Chl a exists between lakes at similar TP levels, highlighting the difficulty in simply decreasing nutrient inputs to manage eutrophication in lakes worldwide. Moreover, as global temperatures continue to rise, the Chl a –TP relationship in lakes located in very cold or warm temperate regions of the world may shift in response to these warmer temperatures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».