Multidecadal Time Series of Measured Chlorophyll-a in Lakes and Estuarine-Coastal Ecosystems, 1966-2024
Notice bibliographique
Résumé
The photosynthetic pigment chlorophyll-a is a commonly measured index of phytoplankton biomass and water quality across all aquatic ecosystem types. Some monitoring and research programs have sustained chlorophyll-a measurements for decades at monthly or higher frequency. Each of these time series is an invaluable record of phytoplankton variability at a particular location. The patterns of that variability have been essential for identifying the underlying processes of phytoplankton change at time scales of days, months, seasons, years and decades. Multidecadal series are rare and valuable because they provide empirical records of phytoplankton changes over the recent decades of unprecedented global change. These records also provide an empirical basis for comparing patterns and rates of change across geographic regions and ecosystem types. This data package contains multidecadal time series of measured chlorophyll-a concentration in three ecosystem types: 134 freshwater lakes (including a small number of reservoirs) that do not freeze; 78 high latitude lakes that do freeze; and 176 coastal ecosystems defined as water bodies where freshwater and seawater mix, including estuaries, coastal bays and lagoons, tidal rivers, and the Baltic Sea. Although there are other published compilations of chlorophyll-a time series, this package was compiled specifically to report observations made at monthly or higher frequency and sustained over multiple decades. The mean time series duration in this package is 33 years, and the mean number of sampling dates per site was 503 (range 186 to 2381). Thus, this data package provides an empirical basis for analyses to measure and compare decadal-scale patterns and rates of phytoplankton biomass variability between inland lakes and water bodies at the land-ocean interface. All chl-a measurements reported here were accessed from published repositories, except these four sites. We acknowledge and thank the following data providers for permission to include data from their study sites in this package: - Bahía Blanca, Argentina: Valeria Ana Guinder, Instituto Argentino de Oceanografía (IADO) Consejo, Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) - Neuse River Estuary US: Hans W. Paerl, Departments of Earth, Marine and Environmental Sciences and Environmental Sciences and Engineering, University of North Carolina Institute of Marine Sciences - Lake Tahoe US: S. Geoffrey Schladow and Shohei Watabe, Tahoe Environmental Research Center, University of California, Davis - Experimental Lakes, Canada: Sonya Havens and Chris Hay, IISD Experimental Lakes Area, Org ID: https://ror.org/05revcs89, Email: eladata@iisd-ela.org, Online URL: https://www.iisd.org/ela/ Each time series in this data package resulted from heroic investments of time and resources and an unwavering commitment to repeated observations to reveal patterns and understand processes of changes in our aquatic ecosystems. This data package is an homage to those heroes. Each observational program is listed and acknowledged in the file MetadataTable Sampling Locations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».