Effects of re‐oligotrophication and climate warming on plankton richness and community stability in a deep mesotrophic lake
Notice bibliographique
Résumé
We studied the effects of re‐oligotrophication and climate warming on plankton richness and community stability over a period of 30 years in the deep mesotrophic Lake Zurich (Switzerland). We assembled monthly time‐series of phytoplankton and zooplankton taxonomic richness, phytoplankton functional groups (species with similar functional traits) and physico‐chemical environmental descriptors (temperature, conductivity, pH, P‐PO 4 3− , N‐NO 3 − , light absorption). We used multiple linear regression to test: 1) the effect of environmental variability over time and depth on the accrual of plankton richness; and 2) the relative effect of richness and environmental variability on the stability of plankton. Environmental change was characterised by increase in temperature, decrease in phosphorus levels, reduced temporal variability of both, and higher heterogeneity of phosphorus over depth (spatial heterogeneity). These conditions occurred concurrently with accrual in plankton taxonomic and functional richness. Increase in temperature and spatial heterogeneity were the best predictors of phytoplankton richness, while phytoplankton richness and spatial heterogeneity had the strongest effects on zooplankton richness. Temporal stability in phytoplankton biovolume was mainly affected by variability in phosphorus and temperature, while zooplankton abundance levels were more strongly linked to fluctuations in nitrogen, temperature and phytoplankton biovolumes. Our analysis highlights that climate warming and re‐oligotrophication may favour an increase in spatial (depth) heterogeneity in the water column of deep lakes, enhancing the potential for phytoplankton species co‐existence and an increase in plankton richness. Our analysis also suggests that the intensity of fluctuations in key environmental variables can be a better predictor of plankton community stability then average richness.
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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 | 0,001 | 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 ».