Growth responses of Ulva prolifera to inorganic and organic nutrients: Implications for macroalgal blooms in the southern Yellow Sea, China
Notice bibliographique
Résumé
The marine macrophyte Ulva prolifera is the dominant green-tide-forming seaweed in the southern Yellow Sea, China. Here we assessed, in the laboratory, the growth rate and nutrient uptake responses of U. prolifera to different nutrient treatments. The growth rates were enhanced in incubations with added organic and inorganic nitrogen [i.e. nitrate (NO3(-)), ammonium (NH4(+)), urea and glycine] and phosphorus [i.e. phosphate (PO4(3-)), adenosine triphosphate (ATP) and glucose 6-phosphate (G-6-P)], relative to the control. The relative growth rates of U. prolifera were higher when enriched with dissolved organic nitrogen (urea and glycine) and phosphorus (ATP and G-6-P) than inorganic nitrogen (NO3(-) and NH4(+)) and phosphorus (PO4(3-)). In contrast, the affinity was higher for inorganic than organic nutrients. Field data in the southern Yellow Sea showed significant inverse correlations between macroalgal biomass and dissolved organic nutrients. Our laboratory and field results indicated that organic nutrients such as urea, glycine and ATP, may contribute to the development of macroalgal blooms in the southern Yellow Sea.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».