Ice cover extent drives phytoplankton and bacterial community structure in a large north‐temperate lake: implications for a warming climate
Notice bibliographique
Résumé
Mid-winter limnological surveys of Lake Erie captured extremes in ice extent ranging from expansive ice cover in 2010 and 2011 to nearly ice-free waters in 2012. Consistent with a warming climate, ice cover on the Great Lakes is in decline, thus the ice-free condition encountered may foreshadow the lakes future winter state. Here, we show that pronounced changes in annual ice cover are accompanied by equally important shifts in phytoplankton and bacterial community structure. Expansive ice cover supported phytoplankton blooms of filamentous diatoms. By comparison, ice free conditions promoted the growth of smaller sized cells that attained lower total biomass. We propose that isothermal mixing and elevated turbidity in the absence of ice cover resulted in light limitation of the phytoplankton during winter. Additional insights into microbial community dynamics were gleaned from short 16S rRNA tag (Itag) Illumina sequencing. UniFrac analysis of Itag sequences showed clear separation of microbial communities related to presence or absence of ice cover. Whereas the ecological implications of the changing bacterial community are unclear at this time, it is likely that the observed shift from a phytoplankton community dominated by filamentous diatoms to smaller cells will have far reaching ecosystem effects including food web disruptions.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».