Attenzione: i dati modificati non sono ancora stati salvati. Per confermare inserimenti o cancellazioni di voci è necessario confermare con il tasto SALVA/INSERISCI in fondo alla pagina
CINECA IRIS Institutional Research Information System
Under ongoing climate change and increasing anthropogenic activity, which continuously challenge ecosystem
resilience, an in-depth understanding of ecological processes is urgently needed. Lakes, as providers of
numerous ecosystem services, face multiple stressors that threaten their functioning. Harmful cyanobacterial
blooms are a persistent problem resulting from nutrient pollution and climate-change induced stressors, like
poor transparency, increased water temperature and enhanced stratification. Consistency in data collection
and analysis methods is necessary to achieve fully comparable datasets and for statistical validity, avoiding
issues linked to disparate data sources. The European Multi Lake Survey (EMLS) in summer 2015 was an
initiative among scientists from 27 countries to collect and analyse lake physical, chemical and biological
variables in a fully standardized manner. This database includes in-situ lake variables along with nutrient,
pigment and cyanotoxin data of 369 lakes in Europe, which were centrally analysed in dedicated laboratories.
Publishing the EMLS methods and dataset might inspire similar initiatives to study across large geographic
areas that will contribute to better understanding lake responses in a changing environment.
Data Descriptor: A European Multi Lake Survey dataset of environmental variables, phytoplankton pigments and cyanotoxins
Mantzouki, E.;Campbell, J.;van Loon, E.;Visser, P.;Konstantinou, I.;Antoniou, M.;Giuliani, G.;Machado-Vieira, D.;Gurjão de Oliveira, A.;Špoljarić Maronić, D.;Stević, F.;Žuna Pfeiffer, T.;Bokan Vucelić, I.;Žutinić, P.;Gligora Udovič, M.;Plenković-Moraj, A.;Tsiarta, N.;Bláha, L.;Geriš, R.;Fránková, M.;Seestern Christoffersen, K.;Perlt Warming, T.;Feldmann, T.;Laas, A.;Panksep, K.;Tuvikene, L.;Kangro, K.;Häggqvist, K.;Salmi, P.;Arvola, L.;Fastner, J.;Straile, D.;Rothhaupt, K. O.;Fonvielle, J.;Grossart, H. P.;Avagianos, C.;Kaloudis, T.;Triantis, T.;Zervou, S. K.;Hiskia, A.;Gkelis, S.;Panou, M.;McCarthy, V.;Perello, V. C.;Obertegger, U.;Boscaini, A.;Flaim, G.;Salmaso, N.;Cerasino, L.;Koreivienė, J.;Karosienė, J.;Kasperovičienė, J.;Savadova, K.;Vitonytė, I.;Haande, S.;Skjelbred, B.;Grabowska, M.;Karpowicz, M.;Chmura, D.;Nawrocka, D.;Kobos, J.;Mazur-Marzec, H.;Alcaraz-Párraga, P.;Wilk-Woźniak, E.;Krztoń, W.;Walusiak, E.;Gagala, I.;Mankiewicz-Boczek, J.;Toporowska, M.;Pawlik-Skowronska, B.;Niedźwiecki, M.;Pęczuła, W.;Napiórkowska-Krzebietke, A.;Dunalska, J.;Sieńska, J.;Szymański, D.;Kruk, M.;Budzyńska, A.;Goldyn, R.;Kozak, A.;Rosińska, J.;Szeląg-Wasielewska, E.;Domek, P.;Jakubowska-Krepska, N.;Kwasizur, K.;Messyasz, B.;Pełechata, A.;Pełechaty, M.;Kokocinski, M.;Madrecka, B.;Kostrzewska-Szlakowska, I.;Frąk, M.;Bańkowska-Sobczak, A.;Wasilewicz, M.;Ochocka, A.;Pasztaleniec, A.;Jasser, I.;Antão-Geraldes, A. M.;Leira, M.;Hernández, A.;Vasconcelos, V.;Morais, J.;Vale, M.;Raposeiro, P. M.;Gonçalves, V.;Aleksovski, B.;Krstić, S.;Nemova, H.;Drastichova, I.;Chomova, L.;Remec-Rekar, S.;Elersek, T.;Delgado-Martín, J.;García, D.;Cereijo, J. L.;Gomà, J.;Trapote, M. C.;Vegas-Vilarrúbia, T.;Obrador, B.;García-Murcia, A.;Real, M.;Romans, E.;Noguero-Ribes, J.;Parreño Duque, D.;Fernández-Morán, E.;Úbeda, B.;Gálvez, J. A.;Marcé, R.;Catalán, N.;Pérez-Martínez, C.;Ramos-Rodríguez, E.;Cillero-Castro, C.;Moreno-Ostos, E.;Blanco, J. M.;Rodríguez, V.;Montes-Pérez, J. J.;Palomino, R. L.;Rodríguez-Pérez, E.;Carballeira, R.;Camacho, A.;Picazo, A.;Rochera, C.;Santamans, A. C.;Ferriol, C.;Romo, S.;Soria, J. M.;Hansson, L. A.;Urrutia-Cordero, P.;Özen, A.;Bravo, A. G.;Buck, M.;Colom-Montero, W.;Mustonen, K.;Pierson, D.;Yang, Y.;Verspagen, J. M. H.;de Senerpont Domis, L. N.;Seelen, L.;Teurlincx, S.;Verstijnen, Y.;Lürling, M.;Maliaka, V.;Faassen, E. J.;Latour, D.;Carey, C. C.;Paerl, H. W.;Torokne, A.;Karan, T.;Demir, N.;Beklioğlu, M.;Filiz, N.;Levi, E. E.;Iskin, U.;Bezirci, G.;Nihan U.;Kemal Çelik, T.;Özhan, K.;Karakaya, N.;Turan Koçer, M. A.;Yilmaz, M.;Maraşlıoğlu, F.;Fakioglu, O.;Neyran Soylu, E.;Apaydın Yağcı, M.;Çınar, S.;Çapkın, K.;Yağcı, A.;Cesur, M.;Bilgin, F.;Bulut, C.;Uysal, R.;Köker, L.;Akçaalan, R.;Albay, M.;Tahir Alp, M.;Özkan, K.;Ongun Sevindik, T.;Tunca, H.;Önem, B.;Richardson, J.;Edwards, C.;Bergkemper, V.;O'Leary, s.;Beirne, E.;Cromie, H.;Ibelings, B. W.
2018-01-01
Abstract
Under ongoing climate change and increasing anthropogenic activity, which continuously challenge ecosystem
resilience, an in-depth understanding of ecological processes is urgently needed. Lakes, as providers of
numerous ecosystem services, face multiple stressors that threaten their functioning. Harmful cyanobacterial
blooms are a persistent problem resulting from nutrient pollution and climate-change induced stressors, like
poor transparency, increased water temperature and enhanced stratification. Consistency in data collection
and analysis methods is necessary to achieve fully comparable datasets and for statistical validity, avoiding
issues linked to disparate data sources. The European Multi Lake Survey (EMLS) in summer 2015 was an
initiative among scientists from 27 countries to collect and analyse lake physical, chemical and biological
variables in a fully standardized manner. This database includes in-situ lake variables along with nutrient,
pigment and cyanotoxin data of 369 lakes in Europe, which were centrally analysed in dedicated laboratories.
Publishing the EMLS methods and dataset might inspire similar initiatives to study across large geographic
areas that will contribute to better understanding lake responses in a changing environment.
I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10449/51081
Citazioni
4
40
34
social impact
Conferma cancellazione
Sei sicuro che questo prodotto debba essere cancellato?
simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.