Differential Responses of Eelgrass and Macroalgae in Pacific Northwest Estuaries Following an Unprecedented NE Pacific Ocean Marine Heatwave
Notice bibliographique
Résumé
The 2013-2016 northeast Pacific Ocean marine heatwave (MHW) had myriad impacts on marine communities, but little is known about how this event affected coastal estuaries. We examined the extent to which elevated temperatures associated with the offshore MHW were observed in four estuaries (Willapa Bay, Washington and Netarts Bay, Yaquina Bay, and Coos Bay, Oregon) and the responses of macrophytes at marine dominated sites within these estuaries. Records of eelgrass ( Zostera marina ), ulvoid macroalgae ( Ulva and Enteromorpha spp.), and environmental characteristics, including water temperature, were analyzed over three periods: before (2006-2010), during (2015-2016), and after (2017-2019) the MHW. During the MHW, all four estuaries experienced “estuarine heatwaves” (anomalous warm water events) at monitoring stations and there was an associated decline in macroalgae biomass. In northern estuaries (Willapa and Netarts bays) where water temperatures are normally higher and estuaries are shallower, aboveground eelgrass biomass declined and did not recover for at least three years after the MHW. In southern estuaries (Yaquina and Coos bays), where water temperatures are normally colder and estuaries are deeper, the MHW was associated with a neutral, or temporarily positive, change in aboveground eelgrass biomass. Our analysis supports the hypothesis that upwelling intensity and estuarine depth determined the severity of MHW impacts on macrophytes at marine dominated sites, and that the colder and deeper estuaries in the south may serve as refuges for eelgrass but not macroalgae. We suggest that estuary-specific responses were predictable given the drivers of macrophyte abundance at marine dominated sites, and that baseline ocean upwelling and estuarine temperature can be used to anticipate macrophyte responses at marine dominated sites to MHWs in the future.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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.
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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 ».