Mass balance modeling highlights the role of the littoral zone in modulating the cycling of phosphorus in a large, multi-basin lake (Lake Erie)
Notice bibliographique
Résumé
Excess land-derived input of phosphorus (P) is generally considered the primary driver of eutrophication symptoms in large lakes, including Lake Erie, one of the Laurentian Great Lakes. Here, we present a regionalized P mass balance model for Lake Erie’s three basins (western, central, and eastern) that explicitly accounts for the decadal circulation of the lake and P fluxes into and out of the lake’s nearshore (littoral) zones. The model comprises 11 water column compartments, including both nearshore and offshore compartments, as well as a further partitioning of the offshore waters between surface and deep-water compartments. External P loads to the lake, plus water fluxes into and out of the different lake compartments were averaged over the 2003–2016 period and imposed to the model. According to the steady state baseline simulations, 85% of total P (TP) flowing out of the western basin of Lake Erie enters the lake’s central basin along the nearshore zone. Moreover, transport parallel to the coastline, both on the northern (Canada) and southern (USA) sides of the central basin, represents the major pathway for the continued eastward movement of P to the eastern basin and, ultimately, to the outflow discharging in downstream Lake Ontario. The results further underscore (1) the importance of shoreline erosion as a TP input to the littoral zone, especially along the Canadian side of Lake Erie’s central basin, (2) the complex, bi-directional P exchanges between nearshore and offshore waters in the central and eastern basins, and (3) the sensitivity of these exchanges to the lake’s general circulation regime.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».