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Enregistrement W3152967549 · doi:10.1002/lno.11753

Attenuation of photosynthetically active radiation and ultraviolet radiation in response to changing dissolved organic carbon in browning lakes: Modeling and parametrization

2021· article· en· W3152967549 sur OpenAlexafffund
Rachel M. Pilla, Raoul‐Marie Couture

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversité LavalCenter for Northern Studies
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité LavalCanada First Research Excellence FundNational Science Foundation
Mots-clésDissolved organic carbonPhotosynthetically active radiationColored dissolved organic matterEnvironmental scienceAttenuationBrowningOzone depletionEnvironmental chemistrySurface waterAtmospheric sciencesEcologyNutrientChemistryPhotosynthesisGeologyEnvironmental engineeringPhytoplanktonBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present and evaluate an update to the process‐based lake model MyLake that includes a time‐varying linkage between light attenuation of both photosynthetically active radiation (PAR) and ultraviolet (UV) radiation wavelengths to changes in dissolved organic carbon (DOC). In many parts of northeastern North America and Europe, DOC in lakes has rapidly increased, leading to reduced water transparency and increases in light attenuation. These changes alter the vertical light and heat distribution that affect vertical structuring of temperature and dissolved oxygen. We use this model update to test the responsiveness of PAR and UV attenuation to short‐term fluctuations in DOC and with a test case of long‐term browning at Lake Giles (Pennsylvania). Lake Giles has browned significantly since the late 1980s, and three decades of detailed empirical data have indicated more than a doubling of DOC concentrations, and consequent increases in PAR and UV attenuation, warming surface waters, cooling deep waters, and increasing deepwater oxygen depletion. We found that the model performance improved by 16% and 52% for long‐term trends in PAR and UV attenuation, respectively, when these coefficients respond directly to in‐lake DOC concentrations. Further, long‐term trends in surface water warming, deepwater cooling, and deepwater oxygen depletion in Lake Giles were better captured by the model following this update, and were very rapid due to its high water transparency and low DOC. Hence, incorporating a responsive link between DOC and light attenuation in lake models is key to understanding long‐term lake browning patterns, mechanisms, and ecological consequences.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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