Modeling changes in nutrient retention ecosystem service using the InVEST-NDR model: A case study in the Gumara River of Lake Tana Basin, Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Aquatic ecosystems provide valuable ecosystem services (e.g., habitat for fisheries) to surrounding communities but environmental degradation can diminish the quality of these ecosystem services. The Lake Tana basin, including the Gumara River and its associated wetlands in Ethiopia, has experienced rapid environmental change in the last several decades. Changes in the export of nutrients from the uplands might contribute to the rapid degradation of aquatic ecosystem services due to the expansion of water hyacinths and declines in fish biodiversity and yields. We estimate how human modification and climate change have impacted watershed nutrient retention from 1986 to 2020. Here we (1) examine trends in surface water chemistry, watershed land use/land cover change, and flow alterations; (2) estimate the watershed nutrient delivery ratio (NDR), a metric of watershed nutrient retention, through time; and (3) examine how fishery yields and water hyacinth infestation in Lake Tana at the outlet of the Gumara River change during a period of rapid increase in nutrient export from the Gumara River. Estimates of the surface load and export of both phosphorus (P) and nitrogen (N) from the Gumara River watershed were approximately stable between 1986 and 2009, but from 2014 to 2020 exports increased by 69 % for P and 80 % for N. Potential factors driving this rapid increase include an expansion in irrigation for agriculture, land conversion to eucalyptus plantations, decreases in dry season flow, and an increase in mean annual precipitation since 2009. In addition, the increase in nutrient export from the Gumara River watershed coincides with a near extirpation of fish in the Gumara River and a ten-fold expansion of water hyacinth downstream in Lake Tana. Human activity and hydrological alteration in the Gumara River watershed have resulted in water quality changes, declines in fish populations, and the expansion of invasive species. Long-term monitoring and watershed modeling can help inform the management of regionally important aquatic ecosystems such as the Gumara River and Lake Tana.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».