Uptake rates of ammonium and nitrate by phytoplankton communities in two eutrophic tropical reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
While excess phosphorus typically results in the eutrophication of inland waters, there is growing evidence that excess nitrogen (N) and the availability of different N forms influence phytoplankton community composition, often favoring potentially toxic genera. In this study, the environmental dynamics, phytoplankton community structure, and N uptake rates were investigated in two tropical reservoirs. Phytoplankton ammonium () and nitrate () acquisition was assessed through 15N addition experiments over 2 years. We found that changes in ambient nutrient concentrations and temperature influenced different phytoplankton groups, which tended to have different N uptake strategies. The preferred N‐source by Cyanobacteria was while Dinophyceae and other groups seemed adapted to also take up , possibly due to competition. Potential uptake rates (maximum of 8.5 μM‐N hr−1 for and 1.3 μM‐N hr−1 for ) were high in comparison to previous reports from temperate freshwater or marine systems, likely due to elevated algal biomass and temperature. When normalized to biomass as chlorophyll‐a (Chl‐a), specific uptake rates varied between 0.01–3.4 μmol‐N μgChl‐a−1 day−1 for and <0.01–0.8 μmol‐N μgChl‐a−1 day−1 for and were comparable to those reported for other eutrophic and hypereutrophic aquatic systems. In addition, higher temperatures favored Cyanobacteria (e.g., Cylindrospermopsis raciborskii and Microcystis aeruginosa), while a more diverse community was found during colder months. Results highlight how high loading of reduced forms of nitrogen and high temperatures can exacerbate harmful Cyanobacteria blooms in tropical reservoirs and be a concern for drinking water quality.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».