Climate change, diapause termination and zooplankton population dynamics: an experimental and modelling approach
Notice bibliographique
Résumé
Summary 1. Earlier spring warming as predicted for climate change will alter combinations of water temperature and photoperiod that act as emergence cues for zooplankton resting stages. As a result, water temperature cue thresholds will be experienced at shorter photoperiods, a variable independent of weather variations. Also, light intensity, another potentially important cue for zooplankton emergence, could decrease in many lakes if symptoms of climate change resemble those of eutrophication. 2. We designed a laboratory experiment to test the effects of three factors, temperature (6, 9 and 12 °C), photoperiod (13L : 11D and 16L : 8D) and light intensity (20 and 35 μE m−2 s−1) on hatchling abundance and timing of hatching of daphniids (Daphnia ambigua) and rotifers (Keratella spp. and Synchaeta pectinata) from resting eggs. Further, we investigated the implications of potential changes in hatching dynamics, following variations in hatching cues, on zooplankton spring population development using predator–prey simulation models. 3. For hatchling abundance and timing of hatching, photoperiod had a significant effect for D. ambigua but not rotifers. Daphnia ambigua hatchling abundance decreased by 50% when incubated at conditions mimicking early spring (12 °C + 13‐h photoperiod) compared to a later spring (12 °C + 16‐h photoperiod). Light intensity has a significant effect only for S. pectinata, producing greater hatchling abundance at lower light intensity. 4. Simulation models suggest that in contrast to a later spring, an early warming produces a shift in spring zooplankton community composition, from daphniid to rotifer dominance. These patterns are primarily driven by differential zooplankton emergence response with variations in temperature–photoperiod cues. 5. Overall, our laboratory experiments and simulation models suggest that lakes with strong dependence on the ‘resting egg‐bank’, characteristic of many shallow north‐temperate lakes or in years with low winter survivorship of adult zooplankton, may be most susceptible to climate change. Further, fewer large grazers such as daphniids with an earlier spring may result in less control of cyanobacterial blooms in eutrophic lakes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».