Assessing the reliability of salinity inference models from diatom assemblages: an examination of a 219-lake data set from western North America

Abstract

Des echantillons de sediments superficiels, destines a l'analyse des diatomees ainsi qu'a celle de la chimie de l'eau et a la recherche d'autres donnees limnologiques, ont ete preleves dans 113 lacs d'eau douce,et d'eau salee du Plateau interieur du sud et du Sillon des Rocheuses du Sud en Colombie-Britannique, et les donnees ont ete combinees a la serie existante de donnees de calibration couvrant 102 lacs de l'interieur du sud de la Colombie-Britannique et 11 lacs sales des Grandes Plaines boreales. Les modeles d'inference (= fonctions de transfert) de la salinite a partir des diatomees ont ete elabores a partir d'une regression et d'une calibration faisant appel a la moyenne ponderee et a la moyenne ponderee avec sous-ponderation de la tolerance. Nous avons evalue les effets du retrait des especes et de la taille de la serie de donnees sur la capacite predictive (RMSE boot ) en elaborant des modeles faisant appel a differents criteres de retrait des especes et en faisant varier le nombre de lacs dans la serie de donnees. L'etude met l'accent sur la valeur des bases d'apprentissage comptant un grand nombre de lacs et des taxons pour la formulation de fonctions de transfert comportant des estimations robustes et fiables des optima des especes et des tolerances, et pour fournir des analogues modernes plus nombreux et plus proches en vue de deduire la salinite a partir des assemblages de diatomees dans la carotte. La nouvelle fonction de transfert de la salinite generee a partir de cette grande serie de donnees (RMSE boot = 0,37, γ 2 = 0,87) constitue une amelioration par rapport a un modele anterieur elabore pour cette region.