Ecology of algal blooms in the Bay of Quinte: composition, diversity and dynamics
Notice bibliographique
Résumé
A total of 25 algal blooms were observed during three separate surveys of the Bay of Quinte, Lake Ontario, conducted during August 2010, September 2010 and September 2011. Here we define algal blooms based on the direct measurement of phytoplankton biomass (>3 g m−3) and not proxy measures such as chlorophyll a. In this chronically eutrophic embayment, we observed 8 diatom blooms (Aulacoseira spp.), 7 cyanobacteria blooms (Dolichospermum, Gloeotrichia, Microcystis, etc.) and 10 more that were mixtures of both taxa. At the cyano-bloom sites, ≈50% or more of the total biomass was composed of species known to be toxigenic. High rates of primary production (40 – 160 mg C m−3 h−1) by the larger algal size classes (>20 μm and 2–20 μm) indicated that there were few constraints on photosynthesis during bloom events (both diatom and cyanobacteria). Productivity to biomass quotients were considerably higher for filamentous algal forms (>9 for both diatoms and cyanobacteria) compared to colonial cyanobacteria (<5) suggesting that filamentous algae are more photosynthetically efficient. Our findings showed the observed algal blooms to be diverse and dynamic entities; management strategies need to recognize the unique characteristics of individual bloom events. Moreover, long term research and monitoring programs are necessary for the application of adaptive management strategies in order to address persistent ecosystem stressors like eutrophication.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».