Identifying the Influence of Land Cover and Human Population on Chlorophyll a Concentrations Using a Pseudo-Watershed Analytical Framework
Notice bibliographique
Résumé
Increasing agricultural development and urbanization exacerbates the degradation of water quality in vulnerable freshwater systems around the world. Advances in remote sensing and greater availability of open-access data provides a valuable resource for monitoring water quality but harmonizing between databases remains a challenge. Here, we: (i) developed a pseudo-watershed analytical framework to associate freshwater lakes with adjacent land cover and human population data and (ii) applied the framework to quantify the relative influence of land cover and human population on primary production for 9313 lakes from 72 countries. We found that land cover and human population explained 30.2% of the variation in chlorophyll a concentrations worldwide. Chlorophyll a concentrations were highest in regions with higher agricultural activities and human populations. While anthropogenic land cover categories equated to only 4 of the 18 categories, they accounted for 41.5% of the relative explained variation. Applying our pseudo-watershed analytical framework allowed us to quantify the importance of land cover and human population on chlorophyll concentration for over 9000 lakes. However, this framework has broader applicability for any study or monitoring program that requires quantification of lake watersheds.
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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 ».