Effects of near‐future ocean acidification, fishing, and marine protection on a temperate coastal ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Understanding ecosystem responses to global and local anthropogenic impacts is paramount to predicting future ecosystem states. We used an ecosystem modeling approach to investigate the independent and cumulative effects of fishing, marine protection, and ocean acidification on a coastal ecosystem. To quantify the effects of ocean acidification at the ecosystem level, we used information from the peer-reviewed literature on the effects of ocean acidification. Using an Ecopath with Ecosim ecosystem model for the Wellington south coast, including the Taputeranga Marine Reserve (MR), New Zealand, we predicted ecosystem responses under 4 scenarios: ocean acidification + fishing; ocean acidification + MR (no fishing); no ocean acidification + fishing; no ocean acidification + MR for the year 2050. Fishing had a larger effect on trophic group biomasses and trophic structure than ocean acidification, whereas the effects of ocean acidification were only large in the absence of fishing. Mortality by fishing had large, negative effects on trophic group biomasses. These effects were similar regardless of the presence of ocean acidification. Ocean acidification was predicted to indirectly benefit certain species in the MR scenario. This was because lobster (Jasus edwardsii) only recovered to 58% of the MR biomass in the ocean acidification + MR scenario, a situation that benefited the trophic groups lobsters prey on. Most trophic groups responded antagonistically to the interactive effects of ocean acidification and marine protection (46%; reduced response); however, many groups responded synergistically (33%; amplified response). Conservation and fisheries management strategies need to account for the reduced recovery potential of some exploited species under ocean acidification, nonadditive interactions of multiple factors, and indirect responses of species to ocean acidification caused by declines in calcareous predators.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».