Algal blooms as a reactive dynamic response to seasonal perturbation in an experimental system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Algal blooms are typical of many aquatic freshwater ecosystems in seasonal environments. Such blooms could derive from transient reactive dynamics of algae and limiting nutrients following seasonal perturbation events. Linking parameter estimates derived from previously published lab experiments with empirical estimates of algal density dependence, we modeled dynamic interactions between nutrients and the green algal species Chlorella vulgaris and tested model predictions in a dozen 140 L mesocosms supplied with bi-weekly inputs of liquid fertilizer. Consistent with the reactive nutrient-driven model, Chlorella populations exhibited an initial surge in abundance over the first month followed by collapse as they rapidly converged on stable equilibria. The reactive model suggests that the magnitude of transient blooms is positively related to the augmentation of nutrients and depression of algae over the winter period. The magnitude of both algal peaks and equilibrium abundance was positively related to fertilizer loading, as predicted by the reactive model. Our results suggest that transient reactive responses to climate-driven perturbation events can be an important contributor to seasonal algal blooms observed in many temperate freshwater ecosystems. Controlled experimental studies such as ours may be helpful in understanding and potentially mediating the impact of fertilizer run-off on freshwater systems in temperate agricultural landscapes.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».