Toward the development of an ecosystem model ensemble to support adaptive management in Lake Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Notwithstanding the continuing advancement of our understanding of the broader ecosystem functioning in Lake Ontario, emerging evidence suggests that there are fundamental knowledge gaps to accurately describe the relationship between exogenous phosphorus (P) loading and in-lake total phosphorus (TP) concentrations. The whole-lake load appears to frequently exceed the Great Lakes Water Quality Agreement (GLWQA) interim target of 7000 metric tonnes·year −1 , although the offshore-water P concentrations are consistently below the GLWQA interim substance concentration objective of 10 µg TP·L –1 . Contrasting ecological conditions prevail in different locations of Lake Ontario, owing to the significant urban footprint along the shoreline but also the capacity of dreissenid mussels to sequester P in the littoral zone. Specifically, low ambient P levels threaten fisheries productivity in offshore waters, while nuisance benthic algae (predominantly Cladophora) and toxin-producing cyanobacteria blooms affect the water quality in the nearshore zone. The present study offers a technical analysis of the recent and ongoing modelling work that has been conducted in Lake Ontario and can be potentially used to address the multitude of ecosystem management challenges. Our aim is to provide an overview of all the major models developed by identifying their fundamental assumptions, structural attributes, and general consistency against empirical knowledge derived from the system. The existing modelling work has opted for parsimonious representations of the lower food web coupled with granular grid configurations to effectively link hydrodynamic processes and mass transport between nearshore and offshore waters. The establishment of comprehensive ecophysiological modules that will recreate the mechanisms underlying the interplay among bioavailable phosphorus, planktonic dynamics, dreissenid mussels, and Cladophora is a critical undertaking to reproduce the water quality conditions in the nearshore zone of Lake Ontario. Striving to integrate the lower food web with fisheries and ecosystem-service modelling, we also offer a technical analysis of knowledge gaps and monitoring-assessment objectives that should be addressed to ensure that ecosystem processes of management interest are adequately measured and the local modelling enterprise is focused on suitable performance indicators.
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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 | 0,001 | 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) | 0,006 | 0,008 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».