Potential drivers of changing ecological conditions in English and Welsh rivers since 1990
Notice bibliographique
Résumé
River invertebrate communities across Europe have been changing in response to variations in water quality over recent decades, but the underlying drivers are difficult to identify because of the complex stressors and environmental heterogeneity involved. Here, using data from ∼4000 locations across England and Wales, collected over 29 years, we use three approaches to help resolve the drivers of spatiotemporal variation in the face of this complexity: i) mapping changes in invertebrate richness and community composition; ii) structural equation modelling (SEM) to distinguish land cover, water quality and climatic influences; and iii) geographically weighted regression (GWR) to identify how the apparent relationships between invertebrate communities and abiotic variables change across the area. Mapping confirmed widespread increases in richness and the proportion of pollution-sensitive taxa across much of England and Wales. It also revealed regions where pollution-sensitive taxa or overall richness declined, the former primarily in the uplands. SEMs confirmed strong increases in average biochemical oxygen demand and nutrient concentrations related to urban and agricultural land cover, but only a minority of land cover's effect upon invertebrate communities was explained by average water chemistry, highlighting potential factors such as episodic extremes or emerging contaminants. GWR identified strong geographical variation in estimated relationships between macroinvertebrate communities and environmental variables, with evidence that the estimated negative impacts of nutrients and water temperature were increasing through time. Overall the results are consistent with widespread biological recovery of Britain's rivers from past gross organic pollution, whilst highlighting declines in some of the most diverse and least impacted streams. Modelling points to a complex and changing set of drivers, highlighting the multifaceted impacts of catchment land cover and the evolving role of different stressors, with the relationship to gross organic pollution weakening, whilst estimated nutrient and warming effects strengthened.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».