Factors Leading to Increased Algal Production in Mountain Lakes: A Paleolimnological Perspective from the Uinta Mountains, Utah, USA
Notice bibliographique
Résumé
Mountain lakes are often remote, located in environments that experience cold temperatures, high incident solar and ultraviolet radiation, and prolonged ice and snow cover. They are, therefore, frequently dilute and oligotrophic. Together these factors can affect mountain lake ecosystem structure, diversity, and productivity. However, distant human activities resulting in atmospheric pollution, as well as more local disturbances, such as fish stocking, potentially increase nutrient inputs and alter mountain lake ecosystems. Our research addresses how these human activities have altered algal production in Uinta Mountain (Utah, USA) lakes. Sedimentary chlorophyll a and its derivatives were measured using visible reflectance spectroscopy in short sediment cores from a total of 12 lakes, including both alpine and subalpine lakes, to determine trends in algal production. All sediment cores were dated using 210Pb and 14C dating, and the records were shown to extend back 300 to 500 years. Our results show that regardless of whether lakes were stocked or not, algal production remained virtually unchanged until 1950 when it increased dramatically in most lakes. The widespread distribution of the sites points to a regional stressor, such as atmospheric deposition of nutrients, as being the main cause for increased algal production. Additional analyses, including diatoms and C and N isotopes, measured in sediments from some lakes support this finding. The few lakes where algal production trends differed showed either that algal production had changed little overtime or that it was variable throughout the record. Although speculative, the lake that showed unchanged algal production is surrounded by a wetland that may have contributed nitrogen to the lake throughout the record meaning that additional nitrogen had little effect on algal production. Lakes with more variable algal production were subalpine lakes. The variable trend may point to more complex pathways and transport of nitrogen from the catchment to the lakes at lower elevation sites. Our findings show that remote mountain lakes, which typically are important water resources and biodiversity hotspots, are rapidly changing as a result of human activities, but not all of these lakes are responding in the same way. To effectively protect mountain lakes it will be important to identify and quantify influential factors affecting lake response to anthropogenic stressors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».