A New, Catchment-Scale Integrated Water Quality Model of Phosphorus, Dissolved Oxygen, Biochemical Oxygen Demand and Phytoplankton: INCA-Phosphorus Ecology (PEco)
Notice bibliographique
Résumé
Process-based models are commonly used to design management strategies to reduce excessive algal growth and subsequent hypoxia. However, management targets typically focus on phosphorus control, under the assumption that successful nutrient reduction will solve hypoxia issues. Algal responses to nutrient drivers are not linear and depend on additional biotic and abiotic controls. In order to generate a comprehensive assessment of the effectiveness of nutrient control strategies, independent nutrient, dissolved oxygen (DO), temperature and algal models must be coupled, which can increase overall uncertainty. Here, we extend an existing process-based phosphorus model (INtegrated CAtchment model of Phosphorus dynamics) to include biological oxygen demand (BOD), dissolved oxygen (DO) and algal growth and decay (INCA-PEco). We applied the resultant model in two eutrophied mesoscale catchments with continental and maritime climates. We assessed effects of regional differences in climate and land use on parameter importance during calibration using a generalised sensitivity analysis. We successfully reproduced in-stream total phosphorus (TP), suspended sediment, DO, BOD and chlorophyll-a (chl-a) concentrations across a range of temporal scales, land uses and climate regimes. While INCA-PEco is highly parameterized, model uncertainty can be significantly reduced by focusing calibration and monitoring efforts on just 18 of those parameters. Specifically, calibration time could be optimized by focusing on hydrological parameters (base flow, Manning’s n and river depth). In locations with significant inputs of diffuse nutrients, e.g., in agricultural catchments, detailed data on crop growth and nutrient uptake rates are also important. The remaining parameters provide flexibility to the user, broaden model applicability, and maximize its functionality under a changing climate.
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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 | 0,001 |
| 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 ».