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Enregistrement W2766452046 · doi:10.1111/fwb.13043

Increased risk of cyanobacterial blooms in northern high‐latitude lakes through climate warming and phosphorus enrichment

2017· article· en· W2766452046 sur OpenAlexafffundabout
Anna Przytulska, Maciej Bartosiewicz, Warwick F. Vincent

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversité LavalCenter for Northern Studies
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNetworks of Centres of Excellence of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésPhytoplanktonEnvironmental scienceDominance (genetics)PermafrostSubarctic climateEcologyOceanographyBloomClimate changeChlorophyll aBiomass (ecology)Water columnNutrientGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Harmful cyanobacterial blooms are an increasing problem at many locations throughout the world but are rarely reported in aquatic habitats at high latitudes. Shallow lakes are a major feature of northern permafrost landscapes and are likely to experience large‐scale changes in their limnological properties in the future as a consequence of climate warming. In the present study, we addressed the question of what preconditions would be necessary to stimulate the growth and dominance of bloom‐forming cyanobacteria in northern fresh waters. We analysed the summer phytoplankton of 18 lakes on eroding permafrost (thaw lakes) and on glacier‐scoured rock (rock basin lakes) in subarctic Quebec, Canada, to determine their phytoplankton community structure and the biomass contribution of cyanobacteria. This survey was complemented with an incubation experiment to evaluate the direct warming and indirect phosphorus (P) enrichment effects of climate change on cyanobacterial bloom development. All lakes contained diverse phytoplankton communities, often dominated by chrysophytes, dinoflagellates and chlorophytes. Cyanobacteria were present in all waterbodies, but their contribution to the total community biovolume was highly variable (mean of 8.7%, range 0.1%–47%). Cyanobacterial community biovolumes correlated positively with surface water temperatures, and negatively with dissolved organic carbon, soluble reactive phosphorus, iron and manganese concentrations in the surface waters. Phosphorus enrichment of water from a thaw lake resulted in a fourfold increase of chlorophyll a (Chl‐ a ) and an increase in the cyanobacterial pigments echinenone and zeaxanthin. The phytoplankton counts showed that there was a sharp decrease in diversity (expressed as decline of the Shannon–Wiener index from 1.69 to 0.16), accompanied by a shift to cyanobacterial dominance, notably by the heterocystous, potentially toxic species Dolichospermum cf. planctonicum . Increased temperature led to an initial doubling of cyanobacterial biovolume, followed by the development of a chrysophyte bloom. Combined warming and P enrichment led to reduced phytoplankton biodiversity, with a community composed of cyanobacteria and chrysophytes. There was also a pronounced response by the picophytoplankton community; picocyanobacteria were strongly stimulated by P enrichment, while picoeukaryotes increased in response to warming. The current inoculum levels of cyanobacteria in subarctic lakes and their responsiveness to temperature and phosphorus indicate the potential for an abrupt increase in their abundance, accompanied by a decrease in phytoplankton diversity. Ongoing climate change will increase the risk of noxious cyanobacterial blooms in northern lakes and ponds, with potentially negative consequences for higher trophic levels.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil0,837

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations67
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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