Eutrophication management in a Great Lakes wetland: examination of the existence of alternative ecological states
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The degradation and loss of ecologically important wetlands has been a topical issue in the Great Lakes region, where 60–80% of the coastal wetlands have been lost since the 1800s. The present modeling study aims to guide the restoration efforts in Cootes Paradise marsh, one of the most degraded shallow wetlands in Southern Ontario. We use a process‐based eutrophication model designed to reproduce the biotic competition among multiple phytoplankton and macrophyte functional groups. Our primary focus is to offer guidelines for wetland restoration by characterizing the ecophysiological processes of the autotrophic assemblage, such as the nutrient uptake from the water column and/or the sediment pore waters, the relative ability to harvest light and fuel photosynthesis, and temperature control of the algal/macrophyte growth and basal metabolism. We predict that the additional reduction of external phosphorus loading in Cootes Paradise could induce an abrupt, non‐linear shift from the current turbid phytoplankton‐dominated state to a desirable clear macrophyte‐dominated state. The emergence of this critical (or tipping) point, where the shift to another ecological state may occur, can be accelerated by the presence of a thriving macrophyte community with an enhanced ability to sequester phosphorus. However, it may also be delayed by the presence of a suite of biogeochemical mechanisms (often referred to as “feedback loops”), such as the remobilization of legacy P due to sediment diagenetic processes, wind resuspension, bioturbation, hydraulic loading from local tributaries, water‐level fluctuations, and the leachable P pool of dead plant material that can be returned into the water column through senescence. Our study identifies the restoration actions required to minimize the likelihood of prolonged hysteresis and to facilitate a shift to a desirable ecological state in the foreseeable future. The areal expansion of aquatic vegetation will not only lead to the establishment of a thriving meadow and emergent vegetation community, but may also pave the way for submerged macrophytes through a suite of synergistic mechanisms. Additional point‐source loading reductions will facilitate the transition to an alternative stable clear macrophyte‐dominated state, but could also consolidate the future resilience of the marsh.
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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) | 0,000 | 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 ».