Investigating Possible Effects of Changing Hydroclimatic Persistence on Lake Cyanobacterial Harmful Algal Blooms
Notice bibliographique
Résumé
Harmful Algal Blooms (HABs) are a major environmental problem worldwide. Apart from their adverse effects on aquatic habitat, and possible economic losses, they also pose a serious threat to public health. Future climatic uncertainties that include possible shifts in patterns of climatic variables are points of concern in terms of how such changes would affect the development, growth, and duration of HABs. Weather whiplash, abrupt dry-to-wet or wet-to-dry condition transitions, is one of these shifts in climatic patterns and despite its potential environmental impacts, few studies have examined the implications of such changes on lake water quality. Lake Champlain, located on the US-Canada border, has repeatedly faced cyanobacterial HABs predominately in its shallow bays. The aim of the current work is to (i) investigate potential changes in the persistence of hydroclimatic variables (precipitation and temperature) and (ii) examine their effects on cyanobacterial HABs in the lake’s shallow Missisquoi Bay. Our approach focuses on short-term persistence (STP) shifts over different timescales (daily, monthly, seasonal, and annual). STP scenarios that capture these plausible shifts are constructed using projected climate scenarios for the period 2000-2040. An Integrated Assessment Model that simulates the Missisquoi Basin’s physical processes, including watershed hydrology, management, and the Missisquoi Bay’s water quality dynamics, is utilized to run the modeled STP scenarios for each timescale. The determination of changes in STP through a scenario-based approach offers a framework to rigorously investigate the effects of persistence at different timescales on lake cyanobacterial HABs.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».