Metabolic impacts of climate change on marine ecosystems: Implications for fish communities and fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Climate change will reshape marine ecosystems over the 21st century through diverse and complex mechanisms that are difficult to assess quantitatively. Here, we characterize expectations for how marine community biomass will respond to the energetic consequences of changes in primary production and temperature‐dependent metabolic rates, under a range of fishing/conservation scenarios. Location Global ocean. Time period 1950–2100. Major taxa studied Commercially harvested marine ectotherms (‘fish’). Methods We use a size‐structured macroecological model of the marine ecosystem, coupled with a catch model that allows for calibration with global historical data and simulation of fishing. We examine the four energetic mechanisms that, within the model framework, determine the community response to climate change: net primary production, phytoplankton cell size, and the temperature dependencies of growth and natural mortality. Results Climate change decreases the modelled global fish community biomass by as much as 30% by 2100. This results from a diminished energy supply to upper trophic levels as photosynthesis becomes more nutrient limited and phytoplankton cells shrink, and from a temperature‐driven increase of natural mortality that, together, overwhelm the effect of accelerated somatic growth rates. Ocean circulation changes drive regional variations of primary production, producing patterns of winners and losers that largely compensate each other when averaged globally, whereas decreasing phytoplankton size drives weaker but more uniformly negative changes. The climate impacts are similar across the range of conservation scenarios but are slightly amplified in the strong conservation scenarios owing to the greater role of natural mortality. Main conclusions The spatial pattern of climate impacts is mostly determined by changes in primary production. The overall decline of community biomass is attributed to a temperature‐driven increase of natural mortality, alongside an overall decrease in phytoplankton size, despite faster somatic growth. Our results highlight the importance of the competition between accelerated growth and mortality in a warming ocean.
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 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».