A Multi-Year Assessment of Phytoplankton Fluorescence in a Large Temperate River Reveals the Importance of Scale-Dependent Temporal Patterns Associated With Temperature and Other Physicochemical Variables
Notice bibliographique
Résumé
An integrated temporal study of a long-term ecological research and monitoring database of the St. Lawrence River was carried out. A long and mostly uninterrupted high temporal resolution record of fluorometric data from 2014 to 2018 was used to examine phytoplankton fluorometric variables at several scales and to identify temporal patterns and their main environmental drivers. Sets of temporal eigenvectors were used as modulating variables in a multiscale codependence analysis to relate the fluorometric variables and various environmental variables at different temporal scales. Fluorometric patterns of phytoplankton biomass in the St. Lawrence River are characterized by large, yearly-scale patterns driven by seasonal changes in water temperature, and to a lesser extent water discharge, over which finer-scale temporal patterns related to colored dissolved organic matter and weather variables can be discerned at shorter time scales. The results suggest that such an approach to characterize phytoplankton biomass in large rivers may be useful for processing large data sets from remote sensing efforts for detecting subtle large-scale changes in water quality due to land use practices and climate change.
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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 ».