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Enregistrement W4409987418 · doi:10.1016/j.ecolind.2025.113497

Impact of climatic factors on eutrophication in the World’s largest lake

2025· article· en· W4409987418 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEcological Indicators · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensUnited Nations University Institute for Water, Environment, and Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEutrophicationEcologyEnvironmental scienceGeographyBiologyNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• We explore impact of climatic factors on eutrophication in the world’s largest lake. • Data from MODIS-Aqua and the ERA5 model, spanning 2003 to 2021, were used. • We used the GAM to understand dynamics of Chl- a in response to the changing climate. • Photosynthetically active radiation dominantly impacted Chl- a changes in the lake. Climatic and anthropogenic factors both contribute to lake eutrophication. However, the influence of climatic factors, particularly in large, deep, and transboundary lakes, remains poorly understood due to technical challenges, data scarcity, and geopolitical constraints. This is especially true for the Caspian Sea, the world’s largest lake, where its unique continental climate further complicates efforts to quantify the climate contribution to eutrophication. This study leverages extensive datasets from MODIS-Aqua and the ERA5, spanning 2003 to 2021, to develop a generalized additive model (GAM) aimed at investigating the impact of climatic factors on chlorophyll- a (Chl- a ) concentrations in the Caspian Sea. Given the sea’s distinct continental climate, complex morphometric characteristics, and significant spatial variability in Chl- a , the basin was divided into 14 subzones to better capture regional responses of Chl- a to climatic changes. The GAM, trained to predict Chl- a , demonstrated acceptable performance (correlation coefficient > 0.5) in 12 of the 14 subzones. Results indicate the predominant influence of photosynthetically active radiation on Chl- a changes in nine subzones, particularly in the southern Caspian Sea. This parameter is critical for regulating light availability for phytoplankton productivity. Sea surface temperature emerged as the second most influential driver of Chl- a levels, likely due to its role in controlling thermal stratification and upwelling, which stimulate phytoplankton growth. Precipitation, by contrast, was found to be the least significant driver of Chl- a levels during the study period. By elucidating the relationships between climatic drivers and Chl- a levels, this study provides a comprehensive understanding of the complex dynamics of eutrophication under changing climate conditions in the Caspian Sea.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle