估计湖,和叶绿素度,以表征整个美国有害藻类繁殖风险
Meredith M Brehob1, Michael J Pennino2, Amalia M Handler3
1Oak Ridge Institute for Science and Education (ORISE), U.S. EPA, Office of Research and Development, Center for Public Health and Environmental Assessment, Health & Environmental Effects Assessment Division, Washington, DC, USA.
概括
过度的营养污染导致有害的藻类繁殖 (HAB). 这项研究模拟了美国各地的湖泊营养素和叶绿素a,确定了更好管理的高风险区域.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 生态生态学 生态生态学
- 水的质量 水的质量
背景情况:
- 营养污染驱动有害藻类繁殖 (HAB),影响生态系统和人类健康.
- 实地监测湖泊营养素和叶绿素a是资源密集型的,限制大规模评估.
- 了解营养动态对于管理淡水系统至关重要.
研究的目的:
- 开发湖泊营养素 (总,总) 和甲度在美国 (CONUS) 的预测模型.
- 描述气候,景观和湖泊因素对藻类繁殖形成的影响.
- 识别营养污染和高甲度的高风险区域,以指导管理策略.
主要方法:
- 利用空间显式和时间匹配的气候,景观,湖内和营养数据.
- 采用嵌套建模方法,使用三个随机森林 (RF) 模型.
- 在美国环保署的国家湖泊评估数据 (n = 2,062) 上训练RF模型,预测TN,TP和叶绿素a.
主要成果:
- 射频模型解释了TN,TP和叶绿素a的显著时空变化.
- 营养物质度 (TN,TP) 是叶绿素a的关键预测指标,该模型占其变化的68%.
- 预测被推断为整个CONUS的约112,000个湖泊,揭示了高风险区域,特别是在中西部.
结论:
- 开发了一个可扩展的建模框架,以预测CONUS地区的湖水质量参数.
- 确定了以农业为主导的地区和特定的热点,这些热点具有高素a度的高风险.
- 结果为优先考虑监测和优化管理干预提供了可操作的见解,以减轻HAB并保护环境目标.


