Global patterns in lake ecosystem responses to warming based on the temperature dependence of metabolism
Notice bibliographique
Résumé
Climate warming is expected to have large effects on ecosystems in part due to the temperature dependence of metabolism. The responses of metabolic rates to climate warming may be greatest in the tropics and at low elevations because mean temperatures are warmer there and metabolic rates respond exponentially to temperature (with exponents >1). However, if warming rates are sufficiently fast in higher latitude/elevation lakes, metabolic rate responses to warming may still be greater there even though metabolic rates respond exponentially to temperature. Thus, a wide range of global patterns in the magnitude of metabolic rate responses to warming could emerge depending on global patterns of temperature and warming rates. Here we use the Boltzmann-Arrhenius equation, published estimates of activation energy, and time series of temperature from 271 lakes to estimate long-term (1970-2010) changes in 64 metabolic processes in lakes. The estimated responses of metabolic processes to warming were usually greatest in tropical/low-elevation lakes even though surface temperatures in higher latitude/elevation lakes are warming faster. However, when the thermal sensitivity of a metabolic process is especially weak, higher latitude/elevation lakes had larger responses to warming in parallel with warming rates. Our results show that the sensitivity of a given response to temperature (as described by its activation energy) provides a simple heuristic for predicting whether tropical/low-elevation lakes will have larger or smaller metabolic responses to warming than higher latitude/elevation lakes. Overall, we conclude that the direct metabolic consequences of lake warming are likely to be felt most strongly at low latitudes and low elevations where metabolism-linked ecosystem services may be most affected.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».