Environmental predictors of phytoplankton chlorophyll-a in Great Lakes coastal wetlands
Notice bibliographique
Résumé
Coastal wetlands of the Laurentian Great Lakes are diverse and productive ecosystems that provide many ecosystem services, but are threatened by anthropogenic factors , including nutrient input, land-use change, invasive species , and climate change . In this study, we examined one component of wetland ecosystem structure – phytoplankton biomass – using the proxy metric of water column chlorophyll- a measured in 514 coastal wetlands across all five Great Lakes as part of the Great Lakes Coastal Wetland Monitoring Program. Mean chlorophyll- a concentrations increased from north-to-south from Lake Superior to Lake Erie , but concentrations varied among sites within lakes. To predict chlorophyll- a concentrations, we developed two random forest models for each lake – one using variables that may directly relate to phytoplankton biomass (“proximate” variables; e.g., dissolved nutrients, temperature, pH) and another using variables with potentially indirect effects on phytoplankton growth (“distal” variables; e.g., land use, fetch). Proximate and distal variable models explained 16–43% and 19–48% of variation in chlorophyll- a , respectively, with models developed for lakes Erie and Michigan having the highest amount of explanatory power and models developed for lakes Ontario, Superior, and Huron having the lowest. Land-use variables were important distal predictors of chlorophyll- a concentrations across all lakes. We found multiple proximate predictors of chlorophyll- a , but there was little consistency among lakes, suggesting that, while chlorophyll- a may be broadly influenced by distal factors such as land use, individual lakes and wetlands have unique characteristics that affect chlorophyll- a concentrations. Our results highlight the importance of responsible land-use planning and watershed-level management for protecting coastal wetlands.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».