Checking the pulse of Lake Ontario's microbial-planktonic communities: A trophic transfer hypothesis
Notice bibliographique
Résumé
The structure and function of the microbial food web of Lake Ontario was assessed at 15 stations distributed across 4 transects during the spring and summer of 2003. This was the first major binational study of Lake Ontario since the Lake Ontario Trophic Transfer initiative of 1990. The microbial loop (bacteria, autotrophic picoplankton, heterotrophic nanoflagellates (HNF) and ciliates) and phytoplankton, were enumerated microscopically in addition to measurements of chlorophyll a, size fractionated primary productivity (14C) and bacterial growth (3H). HNF dominated the total biomass in spring (≈300 mg m−3) and summer (≈1250 mg m−3). The size of the organic carbon pool increased from ≈90 mg C m−3 in spring to ≈270 mg C m−3 with HNF contributing 36% of the total organic carbon in the spring and 52% in the summer; however the net balance of the organic carbon pool shifted from autotrophic in the spring to heterotrophic in the summer. The available evidence suggests that HNF are a poor quality food resource for zooplankton and it is likely that the carbon sequestered by HNF is not available to higher trophic levels resulting in dietary stress for planktivores. The implications of high HNF for both organic carbon cycling and maintaining healthy fisheries needs further research. Independent observations show that oligotrophic conditions prevail as evidenced by low phosphorus, low chlorophyll a, low plankton and high water clarity. Such conditions have been generally regarded as the gold standard for managing healthy lakes. Lake Ontario is oligotrophic and healthy from a water quality perspective, but from a food web dynamics point of view, Lake Ontario appears to be unhealthy due to the dominance of HNF, low zooplankton and poor quality of food available to higher trophic levels. We hypothesize that the lake's poor health is attributable to inefficient energy transfer from lower to higher trophic levels. The traditional understanding of trophic state based mainly on water quality criteria needs to be broadened by the inclusion of food web and fisheries based metrics.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».