Patterns of nutrients and algal biomass in an intermittent Mediterranean river under intense human activity
Notice bibliographique
Résumé
• Random forest and SHAP reveal the different spatial influence of drivers along the river. • Agriculture and point-source effluents are key predictors of N and P concentrations. • Precipitation, temperature and TP dictate suspended chlorophyll-a dynamics. • Human activities, not natural hydrology, dominate nutrient patterns in the intermittent stream. • Local, site-specific strategies are needed for intermittent river health. Non-perennial streams are often affected by human activities such as sewage water disposal and agriculture. The limited capacity of these systems to dilute pollutants, along with the extent of water flow interruption, leads to a high variability of nutrient concentrations and algal biomass, with relevant implications for water quality. The temporal and spatial patterns of nutrients—Total Nitrogen (TN), Nitrates ( N O 3 - ), Total Phosphorus (TP), and Phosphates ( P O 4 3 - )—and chlorophyll (as a surrogate of algal biomass) were characterized in a Mediterranean river system to determine their relationship to water flow intermittency and human activities. To achieve this, monthly measurements of water quality, physicochemical characteristics and algal biomass were collected at 23 different locations over 14 months, coinciding with the onset of drought conditions in the region. Random forest regression and the model-agnostic SHapley Additive exPlanations (SHAP) enabled us to identify the most influential hydrological and land use features for nutrient concentrations and map the spatial variation of their effects across the basin. The highest variability in nutrient concentrations occurred in the headwaters, while high values consistently occurred in the middle and lower segments. While TN and N O 3 - sources were diffuse, mainly agriculture, TP and P O 4 3 - levels were determined by the number of effluent point sources. Overall, water flow intermittency was not a strong predictor of nutrient patterns; however, its influence was more pronounced at specific sites. Applying the same modeling approach, we identified that suspended chlorophyll levels (but not benthic chlorophyll) correlated with nutrient concentrations, showing a notable association to TP and seasonal variations in precipitation and temperature. Our analysis underscores the complex interactions between hydrology, human activities, and nutrient dynamics in river basins subjected to water flow intermittency and highlights the need for management strategies focused on local polluted points.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».