Quantifying the effects of extreme events and oceanographic variability on the spatiotemporal biomass and distribution of two key euphausiid prey species
Notice bibliographique
Résumé
Euphausiids form a critical component of oceanic food chains and individual species vary in their responses to perturbation events. We aimed to establish if patterns of fine scale oceanographic variability and larger-scale climate events such as marine heatwaves (MHWs) could be linked with spring variability in the biomass of two key forage species in the northeast Pacific Ocean, Euphausia pacifica and Thysanoessa spinifera. To achieve this, we used long-term datasets from the west coast of Vancouver Island Canada, an important commercial fishing area, to first quantify interannual signals of variability in fine-scale oceanographic conditions using multivariate analysis. We then used geostatistical spatiotemporal modelling to quantify the effects on species-specific euphausiid biomass. Oceanographic data showed that the effects of warm events are not always observable, and effects vary across small spatial scales. Warming due to the 2014-2016 MHW was relatively mild on the continental shelf during spring (<1°C above climatology). Spring biomass of euphausiids, particularly E. pacifica , peaked in 2015, and all euphausiid groups analysed ( E. pacifica , T. spinifera and total euphausiids) exhibited significant correlations with positive phases of the Pacific Decadal Oscillation. These results have implications for marine predators as euphausiids may act as system stabilisers in the northeast Pacific, thereby potentially increasing ecosystem resilience during extreme events.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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.
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 ».