Consequently,there is now a large g

Consequently,there is now a large gap between data and models,especially for molecular observations (Coles & Hood 2016, Dick 2017, Fuhrman et al. 2013, Hellweger 2015, Kreft et al. 2017, Mock et al. 2016, Otwell et al. 2018, Stec et al. 2017, Trivedi et al. 2013). This disconnect limits the value of these data for modeling and vice versa. A simple phytoplankton model that predicts chlorophyll a concentration as a function of total phosphorus concentration cannot be used to explore a hypothesis about an observed temporal pattern in nifH gene transcript levels, and those observations are of little use to calibrate or validate the model to improve its ability to predict a lake’s response to reduced nitrogen loading.

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因此，目前存在的数据和模型之间的大的间隙，特别是对于分子的观察（Coles的＆遮光罩2016，迪克2017，富尔曼等人2013年，Hellweger 2015，Kreft等人。2017年，模拟等人2016，Otwell等人。2018年，Stec等人。2017年，Trivedi等。2013年）。此断开限制了这些数据的值用于建模，并且反之亦然。其预测叶绿素a浓度为总的磷浓度的函数的简单浮游植物模型不能用于探究关于nifH基因转录物水平的观测时间模式的假设，并且这些观察是没有多大用处来校准或验证模型，以提高其预测湖泊的降低氮气负荷响应的能力。

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因此，现在数据和模型之间存在很大差距，特别是在分子观测方面（Coles & Hood 2016，Dick 2017，Fuhrman 等人 2013 年，Hellweger 2015，Kreft 等人 2017 年，Mock 等人 2016 年，Otwell 等人 2018 年，Stec 等人 2017 年，Trivedi 等人 2013 年）。此断开连接限制了这些数据用于建模的值，反之亦然。一个简单的浮游植物模型，预测叶绿素浓度为总磷浓度的函数，不能用来探索关于在nifH基因转录水平上观察到的时间模式的假设，这些观察结果很少用于校准或验证模型，以提高其预测湖泊对减少氮负荷的反应的能力。

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因此，现在数据和模型之间存在很大的差距，尤其是在分子观测方面（Coles&Hood 2016，Dick 2017，Fuhrman et al。2013年，Hellweger 2015年，Kreft等人。2017年，Mock等人。2016年，Otwell等人。2018年，Stec等人。2017年，Trivedi等人。2013年）。这种断开连接限制了这些建模数据的值，反之亦然。一个简单的预测叶绿素A浓度与总磷浓度关系的浮游植物模型不能用来探索nifH基因转录水平的时间模式的假设，这些观测对于校准或验证模型以提高其预测湖泊对氮负荷减少的响应的能力几乎没有用处。<br>

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