The Species Composition of Phytoplankton and Nutrient Content in the Nipa Nypa fruticans Ecosystem on the West Coast of Aceh, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Nipa Nypa fruticans grows in estuaries that are affected by sea waters and freshwater. Therefore, the Nipa habitat develops into an area of water mass circulation and becomes rich in nutrients that trigger the growth of phytoplankton as the primary producer in the aquatic ecosystem. This study aimed to examine the species composition and distribution of phytoplankton and nutrient content in the nipa ecosystem on the west coast of Aceh, Indonesia. It was conducted from July 2018 to September 2019 and sampling was carried out in two areas, namely Kuala Bubon Aceh Barat district and Kuala Tadu, Nagan Raya district. A total of 100L of surface water samples was taken from three points at each location. Subsequently, the water was filtered with a plankton net mesh No. 25 and preserved with a 4% Lugol solution. The water sample from both locations was also analyzed for nitrogen and phosphorus contents. The results showed that there were 20 species of phytoplankton in both sampling locations, with Kuala Bubon consisting of 13 species with density of 160.87 cells L-1, and 15 species in Kuala Tadu with density of 273.64 cells L-1. Haramonas sp. was the dominant species in Kuala Bubon, while Amphisolenia bidentata was dominant in Kuala Tadu. Based on the nutrient content (nitrate+nitrite and phosphate), the average nutrient content in Kuala Bubon was 1.31 mg L-1 (mesotrophic) and 0.12 mg L-1 phosphate (hypertrophic). Meanwhile, Kuala Tadu had 1.078 mg L-1 nitrate+nitrite (mesotrophic) and phosphate, 0.22 mg L-1 (hypertrophic) waters. These findings are an early indication that the estuary of Kuala Bubon and Kuala Tadu have been contaminated by organic matter.
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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 | 0,000 | 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 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 ».