Aquatic ecosystem changes in a global biodiversity hotspot: Evidence from the Albertine Rift, central Africa
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Determine the extent to which remote, high‐altitude (Afroalpine) aquatic ecosystems in tropical Africa have been impacted by global and regional‐scale environmental change processes. Location Two volcanic crater lakes (Bisoke and Muhavura) in the Afroalpine zone, Albertine (Western) Rift, central Africa. Methods Sediment cores were collected from Bisoke and Muhavura lakes and dated using radiometric techniques. A range of sediment‐based proxies was extracted from the cores and quantified. Sedimentary data were subjected to statistical analyses that contributed to the identification of influential environmental variables and their effects on diatom assemblages, the determination of variations in spatial beta diversity and estimates of the rate of compositional turnover over the last c. 1,200 years. Results Sediments from the two sites provide evidence of the sensitivity of remote, Afroalpine aquatic ecosystems to perturbation. Climate variability has been a major driver of ecological change, particularly at Bisoke Lake, throughout the c. 1,200‐year‐long record, while Muhavura Lake has been directly impacted by and recovered from at least one volcanic eruption during this time. The effects of climatic warming from the mid‐ to late 19th century and especially from the late 20th century, possibly accentuated by atmospheric deposition‐driven nutrient enrichment, appear increasingly in lockstep. Effects include changes in diatom community composition, increased productivity and compositional turnover, and biotic homogenization (reduced spatial beta diversity) between the two sites. Main conclusions The two Afroalpine sites record changes in atmospheric conditions and their effects on diatom assemblage composition, particularly over the last c. 150 years. Drivers of these changes have the potential to disrupt ecosystems at lower altitudes in the Albertine Rift, including biodiverse areas of forest, and across tropical Africa more widely.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».