Patterns in taxonomic and functional diversity of lake phytoplankton
Notice bibliographique
Résumé
Summary 1. Patterns in phytoplankton diversity in lakes and their relationships with environmental gradients have been traditionally based on taxonomic analyses and indices, even though measures of functional diversity (FD) might be expected to be more responsive to such gradients. 2. We assessed the influence of water column physical structure, and other components of the overall environment, on lake phytoplankton diversity using two taxonomically based indices [species richness ( S ) and the Shannon index ( H ’)] and a FD index, to determine whether these different measures respond in similar ways to habitat structure. The study encompassed 45 lakes in Eastern Canada, within two lake districts [the Eastern Townships Region (ETR) and Laurentians Region (LR)] that vary in geology and landscape and in lake morphometry and chemistry. 3. Across all lakes, S and H ’ were higher in lakes having greater vertical temperature heterogeneity and higher susceptibility to wind mixing. In addition, H ’ declined with total phosphorus concentration. FD was only related to maximum lake depth, a variable that integrates many other habitat features. 4. Further insight into the factors affecting phytoplankton diversity was obtained by contrasting the two regions. The taxonomically based diversity measures differed little between the regions, while FD was higher in the ETR where more trait variants were present and more evenly distributed amongst species. Whereas factors driving S did not differ between the regions, we found region‐dependent patterns in the relationships of H ’ and FD with maximum lake depth: both indices decreased with maximum depth in the region with lakes more exposed to wind (ETR) but increased in the more hilly landscape where lakes are more sheltered from wind mixing (LR). 5. Our study demonstrates that, for phytoplankton communities, a FD index can show simpler and stronger responses to environmental drivers than a taxonomically based index, while shedding further light onto the functional traits that are important in particular lake categories.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,002 | 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 ».