Multi-Year Simulation of Western Lake Erie Hydrodynamics and Biogeochemistry to Evaluate Nutrient Management Scenarios
Notice bibliographique
Résumé
During the 1970s, harmful cyanobacteria (HFCB) were common occurrences in western Lake Erie. Remediation strategies reduced total P loads and bloom frequency; however, HFCB have reoccurred since the mid-1990s under increased system stress from climate change. Given these concurrent changes in nutrient loading and climate forcing, there is a need to develop management tools to investigate historical changes in the lake and predict future water quality. Herein, we applied coupled one-dimensional hydrodynamic and biogeochemical models (GLM–AED) to reproduce water quality conditions of western Lake Erie from 1979 through 2015, thereby removing the obstacle of setting and scaling initial conditions in management scenarios. The physical forcing was derived from surface buoys, airports, and land-based stations. Nutrient loads were reconstructed from historical monitoring data. The root-mean-square errors between simulations and observations for water levels (0.36 m), surface water temperature (2.5 °C), and concentrations of total P (0.01 mg L−1), PO4 (0.01 mg L−1), NH4 (0.03 mg L−1), NO3 (0.68 mg L−1), total chlorophyll a (18.74 μg L−1), chlorophytes (3.94 μg L−1), cyanobacteria (12.44 μg L−1), diatoms (3.17 μg L−1), and cryptophytes (3.18 μg L−1) were minimized using model-independent parameter estimation, and were within literature ranges from single year three-dimensional simulations. A sensitivity analysis shows that 40% reductions of total P and dissolved reactive P loads would have been necessary to bring blooms under the mild threshold (9600 MTA cyanobacteria biomass) during recent years (2005–2015), consistent with the Annex 4 recommendation. However, these would not likely be achieved by applying best management practices in the Maumee River watershed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».