Impact of Land Use/Land Cover and Landscape Pattern on Water Quality in Dianchi Lake Basin, Southwest of China
Notice bibliographique
Résumé
The water quality of a basin is pronouncedly affected by the surrounding types of land use. Analyzing the impact of LULC and landscape patterns on water quality is critical for identifying potential drivers. To further study how LUCC affects the water quality in a typical plateau lake basin, this study investigated the impacts of land-use types on water quality in the Dianchi Lake Basin in Southwest China. We analyzed changes in land-use types and the landscape pattern of the Dianchi basin, calculated the CWQI (Canadian Water Quality Index) value based on the water quality indexes (PH, total phosphorus (TP), total nitrogen (TN), chemical oxygen demand (COD), dissolved oxygen (DO), permanganate index (CODMn), five-day biochemical ox-ygen demand (BOD5), ammonia nitrogen (NH3-N), turbitidy, and chlorophyll-a (Chla)), used the RDA (Redundancy Analysis) and SMLR (Stepwise multiple linear regression) methods, the coupling degree, coupling coordination degree, and the geographical detector model to explore the relationship between water quality and changes in the land-use type. The results show that (1) changes in the land-use types were obvious: the majority of the land, which was originally forest land, became built land in 2020 and farmland in 1990 (except for the Dianchi water). Landscape pattern indexes indicated that almost all land-use types were first scattered, then gathered from 1990 to 2020. (2) Changes in the water quality of Dianchi Lake lagged behind the changes in land-use types, and the variation trends were similar to the landscape pattern variation trends. The CWQI value decreased in a nearly linear fashion from 1990 to 1998, exhibited a slight change from 1999 to 2013, and quickly increased from 2013. (3) Land-use types demonstrated a tight correlation with the Dianchi water quality, and LPI was the most dominant factor in both Caohai Lake and Waihai Lake. (4) There were different indexes affecting the coupling coordination degrees of Caohai Lake and Waihai Lake.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».