Analyzing long‐term water quality of lakes in Rhode Island and the northeastern United States with an anomaly approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Addressing anthropogenic impacts on aquatic ecosystems is a focus of lake management. Controlling phosphorus and nitrogen can mitigate these impacts, but determining management effectiveness requires long‐term datasets. Recent analysis of the LAke multi‐scaled GeOSpatial and temporal database for the Northeast (LAGOS‐NE) United States found stable water quality in the northeastern and midwestern United States; however, sub‐regional trends may be obscured. We used the University of Rhode Island’s Watershed Watch Volunteer Monitoring Program (URIWW) dataset to determine if there were sub‐regional (i.e., 3000 km 2 ) water quality trends. URIWW has collected water quality data on Rhode Island lakes and reservoirs for over 25 yr. The LAGOS‐NE and URIWW datasets allowed for comparison of water quality trends at regional and sub‐regional scales, respectively. We assessed regional (LAGOS‐NE) and sub‐regional (URIWW) trends with yearly median anomalies calculated on a per‐station basis. Sub‐regionally, temperature and chlorophyll a increased from 1993 to 2016. Total nitrogen, total phosphorus, and the nitrogen:phosphorus ratio (N:P) were stable. At the regional scale, the LAGOS‐NE dataset showed similar trends to prior studies of the LAGOS‐NE with chlorophyll a , total nitrogen, and N:P all stable over time. Total phosphorus did show a very slight increase. In short, algal biomass, as measured by chlorophyll a in Rhode Island lakes and reservoirs increased, despite stability in total nitrogen, total phosphorus, and the nitrogen to phosphorus ratio. Additionally, we demonstrated both the value of long‐term monitoring programs, like URIWW, for identifying trends in environmental condition, and the utility of site‐specific anomalies for analyzing for long‐term water quality trends.
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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 ».