Patterns and drivers of deep chlorophyll maxima structure in 100 lakes: The relative importance of light and thermal stratification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The vertical distribution of chlorophyll in stratified lakes and reservoirs frequently exhibits a maximum peak deep in the water column, referred to as the deep chlorophyll maximum (DCM). DCMs are ecologically important hot spots of primary production and nutrient cycling, and their location can determine vertical habitat gradients for primary consumers. Consequently, the drivers of DCM structure regulate many characteristics of aquatic food webs and biogeochemistry. Previous studies have identified light and thermal stratification as important drivers of summer DCM depth, but their relative importance across a broad range of lakes is not well resolved. We analyzed profiles of chlorophyll fluorescence, temperature, and light during summer stratification from 100 lakes in the Global Lake Ecological Observatory Network (GLEON) and quantified two characteristics of DCM structure: depth and thickness. While DCMs do form in oligotrophic lakes, we found that they can also form in eutrophic to dystrophic lakes. Using a random forest algorithm, we assessed the relative importance of variables associated with light attenuation vs. thermal stratification for predicting DCM structure in lakes that spanned broad gradients of morphometry and transparency. Our analyses revealed that light attenuation was a more important predictor of DCM depth than thermal stratification and that DCMs deepen with increasing lake clarity. DCM thickness was best predicted by lake size with larger lakes having thicker DCMs. Additionally, our analysis demonstrates that the relative importance of light and thermal stratification on DCM structure is not uniform across a diversity of lake types.
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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 | 0,000 | 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 ».