Total phytoplankton abundance is determined by phosphorus input: evidence from an 18-month fertilization experiment in four subtropical ponds
Notice bibliographique
Résumé
There is a heated debate over the necessity of nitrogen (N) reduction, in addition to phosphorus (P) reduction, for the control of eutrophication. Whole-lake fertilization experiments and lake restoration practices in high latitudes have demonstrated that P is the primary factor regulating total phytoplankton. Recognizing the limited large-scale evidence in warmer climatic zones, a fertilization experiment was conducted in four ponds located in the subtropical Yangtze River Basin, China. Total phytoplankton abundance in a pond receiving P (+P) was similar to that in a pond receiving both N and P (+N+P). Both had higher phytoplankton than a pond receiving no additional nutrient (Control). Total nitrogen concentration (TN) in the +P pond increased with the appearance of N-fixing cyanobacteria. Total phytoplankton abundance was similar in the ponds without P addition (+N, Control), and both ponds had lower phytoplankton levels than the +N+P pond. These results showed that P, not N, determines total phytoplankton abundance and that N deficiency is offset by N fixation in subtropical lakes. This experiment supports the idea that attention should be mainly focused on P reduction in mitigating eutrophication.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».