Chlorophyll-a growth rates and related environmental variables in global temperate and cold-temperate lakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Lakes are key ecosystems within the global biogeosphere. However, the bottom-up controls on the biological productivity of lakes, including surface temperature, ice phenology, nutrient loads and mixing regime, are increasingly altered by climate warming and land-use changes. To better understand the environmental drivers of lake productivity, we assembled a dataset on chlorophyll-a concentrations, as well as associated water quality parameters and surface solar irradiance, for temperate and cold-temperate lakes experiencing seasonal ice cover. We developed a method to identify periods of rapid algal growth from in situ chlorophyll-a time series data and applied it to measurements performed between 1964 and 2019 across 357 lakes, predominantly located north of 40°. Long-term trends show that the algal growth windows have been occurring earlier in the year, thus potentially extending the growing season and increasing the annual productivity of northern lakes. The dataset is also used to analyze the relationship between chlorophyll-a growth rates and solar irradiance. Lakes of higher trophic status exhibit a higher sensitivity to solar radiation, especially at moderate irradiance values during spring. The lower sensitivity of chlorophyll-a growth rates to solar irradiance in oligotrophic lakes likely reflects the dominant role of nutrient limitation. Chlorophyll-a growth rates are significantly influenced by light availability in spring but not in summer and fall, consistent with a switch to top-down control of summer and fall algal communities. The growth window dataset can be used to analyze trends in lake productivity across the northern hemisphere or at smaller, regional scales. We present some general trends in the data and encourage other researchers to use the open dataset for their own research questions.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».