The Influence of Meteorology and Hydrology on Phytoplankton Blooms in Lake Winnipeg Over the Last 37 Years (1984–2020)
Notice bibliographique
Résumé
Eutrophication poses a significant threat to the health of aquatic ecosystems worldwide. Wetlandscapes—networks of hydrologically connected wetlands—can potentially mitigate eutrophication. However, climate change and human activities have altered wetlandscapes properties, reducing their effectiveness in controlling nutrient transfer to downstream lakes. In this study, we focus on the Lake Winnipeg Watershed (LWW) in North America to examine how climate-driven changes in wetlandscape characteristics affect nutrient loading and subsequent phytoplankton blooms in Lake Winnipeg (LW) in the face of global warming. First, we developed a method for mapping wetlands and extracting wetlandscape properties using a fusion of two Landsat-derived inundation products, Global Surface Water Extent (GSWE) and Dynamic Surface Water Extent (DSWE), finding that this fusion reduced omission errors from 17% for GSWE and 18% for DSWE to 8% overall. We then mapped the properties of the LWW's wetlandscapes (i.e., number, size, and wetland-to-wetland and wetland-to-river connectivity) from 1984 to 2020. During this period, we observed a trend toward more extensive wetlands that are better interconnected and have increased hydrological connectivity to LW (p ≤ 0.1). We then created the longest time series of chlorophyll-a (Chl-a), a proxy for phytoplankton biomass, for LW (1984–2023) using Landsat data and LW basins-specific Chl-a prediction models, demonstrating that accounting for the variance in optical complexity within lake’s basins can improve Chl-a predictions (p ≤ 0.1). The Chl-a time series showed significant increases in the frequency, magnitude, and extent of LW phytoplankton blooms concomitant with the observed changes in the wetlandscape properties. The two major basins of LW responded differently to climate-driven changes. In the north basin, climate-driven wetter conditions with larger, connected wetlands elevated nutrient loading and intensified phytoplankton blooms (p ≤ 0.1). This phenomenon was not observed in the south basin (p > 0.1). Within the watershed, those sub-watersheds with shorter flow distances to LW exhibited stronger correlations with blooms (p ≤ 0.1), while those with longer flow paths showed weak or no correlations, likely due to nutrient retention and transformation. Incorporating runoff travel distance into wetlandscape assessments improved correlations with nutrient inputs and bloom dynamics. A second climate factor, rising temperature, further exacerbated bloom extent and magnitude (p ≤ 0.1). As climate change amplifies nutrient loading and warming in LW, prioritizing wetlandscape management in high- impact sub-watersheds is essential for sustainable water quality. Using globally available Landsat products, the methodologies developed here provide scalable tools for assessing wetlandscape impacts on water quality worldwide.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».