Effects of seasonal upwelling and runoff on water chemistry and growth and survival of native and commercial oysters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effects of climate change, including ocean acidification and ocean heatwaves, on biological communities in estuaries are often uncertain. Part of the uncertainty is due to the complex suite of environmental factors in addition to acidification and warming that influence the growth of shells and skeletons of many estuarine organisms. The goal of this study was to document spatial and temporal variation in water column properties and to measure the in situ effects on larval and recently settled stages of ecologically important Olympia oysters ( Ostrea lurida ) and commercially important Pacific oysters ( Crassostrea gigas ) in a low‐inflow estuary with a Mediterranean climate in Northern California. Our results reveal that seasonal inputs of upwelled or riverine water create important and predictable gradients of carbonate system parameters, temperature, salinity, dissolved oxygen (DO), and other variables that influence oyster performance, and that the influence of these gradients is contingent upon the location in the estuary as well as seasonal timing. During upwelling events (dry season), temperature, carbonate chemistry, and DO had the greatest impact on oyster performance. During runoff events (wet season), gradients in salinity, nutrient concentrations, and total alkalinity driven by river discharge were comparatively more important. These results suggest that the spatial importance of carbonate chemistry and temperature are seasonally variable and are two of several other factors that determine oyster performance. We use these results to discuss future impacts on oysters given projected regional changes in the frequency and magnitude of upwelling and precipitation‐driven runoff events.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».