Changes in chlorophyll-a in English rivers over the last 49 years
Notice bibliographique
Résumé
• Used 49 years of data from 161 rivers to understand trends in eutrophication. • Bayesian modelling allowed greater precision and sensitivity in analysis • No clear change in algal bloom events across England in over the last 49 years. Ongoing anthropogenically-driven environmental change in rivers (e.g. increasing air temperature, changing river flow extremes, increases in some key nutrients and decreasing concentrations of other key nutrients) is expected to impact ecological status and the magnitude and frequency of river algal blooms. In this study we considered 49 years of data from up to 161 river sites across England using water-column chlorophyll-a as a measure of suspended algal biomass and used a Bayesian hierarchical model to explore the potential drivers of changing river chlorophyll-a concentrations. Over a period of five decades the changes in chlorophyll-a concentrations in rivers across England showed a mixed pattern in relationships with key environmental variables and are almost evenly divided between significant increases and decreases in those chlorophyll-a concentrations. Most river sites showed no significant change in the probability of algal bloom events (chlorophyll-a > 15 μg/l; > 30 μg/l or 45 μg/l) over the last 49 years. These results indicate that there has been no clear directional response in algal bloom events across England’s rivers to the changing pressures, including climate change and large-scale reductions in P concentrations achieved over the last 49 years from improved wastewater treatment. By identifying these differing patterns in chlorophyll-a trends and responses across England, this large-scale spatio-temporal analysis provides a basis for exploring the multiple pressures driving chlorophyll-a responses at local to regional scales.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».