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Spatio-Temporal Analysis of Hypoxia in the Central Basin of Lake Erie of North America
Water Resources Research ( IF 5.4 ) Pub Date : 2021-09-12 , DOI: 10.1029/2020wr027676
Wenzhao Xu 1 , Paris D. Collingsworth 2 , Richard Kraus 3 , Barbara Minsker 4
Affiliation  

We develop a spatio-temporal geostatistical interpolation framework to estimate hypoxia extent (dissolved oxygen [DO] concentrations below 2 mg/L) with data from a network of DO loggers. The framework uses empirical orthogonal functions and Bayesian kriging to identify the spatially varying temporal pattern and estimate the distribution of hypoxia, including estimation uncertainty. A prototype web application is also developed in R. The framework is applied to analyze spatio-temporal dynamics of DO in the central basin of Lake Erie in North America using data sampled from a logger network placed on the lake bottom during the summers of 2014, 2015, and 2016. Cross-validation results demonstrate that the framework is capable of capturing the dynamic nature of bottom hypoxia over offshore areas, but nearshore areas have poor interpolation performance due to the impacts of complex physical processes such as seiche events. The findings showed that in the central basin, hypoxia started to emerge in early August of 2014, while in 2015 and 2016 hypoxia began in July. The peak hypoxia extent occurred in late September 2014, mid-August 2015, and early September 2016. The prediction error of the overall spatial extent of hypoxia was as large as 25% of the interpolation area based on current logger deployment. Based on the cross-validation and interpolation error, we suggest placing more loggers in nearshore areas to reduce prediction error near the margins of the hypoxic zone.

中文翻译:

北美伊利湖中央盆地缺氧时空分析

我们开发了一个时空地统计插值框架,以使用来自 DO 记录器网络的数据来估计缺氧程度(溶解氧 [DO] 浓度低于 2 mg/L)。该框架使用经验正交函数和贝叶斯克里金法来识别空间变化的时间模式并估计缺氧的分布,包括估计的不确定性。还在 R 中开发了一个原型 Web 应用程序。 该框架用于分析北美伊利湖中央盆地 DO 的时空动态,使用从 2014 年夏季放置在湖底的记录器网络中采样的数据, 2015 年和 2016 年。交叉验证结果表明该框架能够捕捉近海区域底部缺氧的动态特性,但近岸地区由于受地震等复杂物理过程的影响,插值性能较差。研究结果表明,盆地中部地区于2014年8月上旬开始出现缺氧现象,而2015年和2016年7月开始出现缺氧现象。缺氧高峰发生在2014年9月下旬、2015年8月中旬和2016年9月上旬。基于当前记录仪部署,缺氧整体空间范围的预测误差高达插值面积的25%。基于交叉验证和插值误差,我们建议在近岸区域放置更多的记录仪,以减少低氧区边缘附近的预测误差。而在 2015 年和 2016 年,缺氧始于 7 月。缺氧高峰发生在2014年9月下旬、2015年8月中旬和2016年9月上旬。基于当前记录仪部署,缺氧整体空间范围的预测误差高达插值面积的25%。基于交叉验证和插值误差,我们建议在近岸区域放置更多的记录仪,以减少低氧区边缘附近的预测误差。而在 2015 年和 2016 年,缺氧始于 7 月。缺氧高峰发生在2014年9月下旬、2015年8月中旬和2016年9月上旬。基于当前记录仪部署,缺氧整体空间范围的预测误差高达插值面积的25%。基于交叉验证和插值误差,我们建议在近岸区域放置更多的记录仪,以减少低氧区边缘附近的预测误差。
更新日期:2021-10-11
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