Paleo-environmental evidence of ecosystem change in Lake St. Clair region of Laurentian Great Lakes basin: contrasting responses to land-use change and invasive mussels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Laurentian Great Lakes have been subject to substantial modification from diverse anthropogenic stressors, including nutrient enrichment, climate change, chemical and biological pollutants, and invasive species, yet little is known of the relative historical influence of these factors. Here we analyze diverse fossil metrics from vibracores at two sites, a bay area (Anchor Bay) and a tributary (Clinton River) in the Lake St. Clair ecosystem to determine the ecological responses from land-use practices and invasive mussel invasions. Sediment cores spanning over 100 years indicated that the expansion of non-native Dreissena polymorpha and Dreissena rostriformis (dreissenid mussels) into Anchor Bay site after the mid-1990s was associated with ~ 60 to 95% reduction in algal and cyanobacterial abundances and twofold increase in sedimentary organic matter (SOM) and bioavailable phosphorus. These increases in SOM and bioavailable phosphorus are relatively similar to increases inferred from the late nineteenth century when large portions of the watershed were cleared and drained for agriculture. In contrast, the Clinton River site experienced a continuous increase in the influx of nutrients, organic matter, and elevated sedimentary phototrophic pigments during the twentieth century and into the twenty-first century. Site comparisons suggest different mechanisms inducing changes in primary production varied, where Anchor Bay was mainly affected by the comparatively recent (since ca. mid-1990s) endogenous influence of invasive species, while the Clinton River site was primarily influenced by the input of exogenous anthropogenic nutrients over the past 100 years. These new findings illustrate that watershed management and policies within large lakes with multi-jurisdictional (national) Area of Concerns should consider site-specific regulatory mechanisms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».