Loss, resilience and recovery of kelp forests in a region of rapid ocean warming
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Changes in kelp abundances on regional scales have been highly variable over the past half-century owing to strong effects of local and regional drivers. Here, we assess patterns and dominant environmental variables causing spatial and interspecific variability in kelp persistence and resilience to change in Nova Scotia over the past 40 years. METHODS: We conducted a survey of macrophyte abundance at 251 sites spanning the Atlantic coast of Nova Scotia from 2019 to 2022. We use this dataset to describe spatial variability in kelp species abundances, compare species occurrences to surveys conducted in 1982 and assess changes in kelp abundance over the past 22 years. We then relate spatial and temporal patterns in abundance and resilience to environmental metrics. KEY RESULTS: Our results show losses of sea urchins and the cold-tolerant kelp species Alaria esculenta, Saccorhiza dermatodea and Agarum clathratum in Nova Scotia since 1982 in favour of the more warm-tolerant kelps Saccharina latissima and Laminaria digitata. Kelp abundances have increased slightly since 2000, and Saccharina latissima and L. digitata are widely abundant in the region today. The highest kelp cover occurs on wave-exposed shores and at sites where temperatures have remained below thresholds for growth (21 °C) and mortality (23 °C). Moreover, kelp has recovered from turf dominance following losses at some sites during a warm period from 2010 to 2012. CONCLUSIONS: Our results indicate that dramatic changes in kelp community composition and a loss of sea urchin herbivory as a dominant driver of change in the system have occurred in Nova Scotia over the past 40 years. However, a broad-scale shift to turf-dominance has not occurred, as predicted, and our results suggest that resilience and persistence are still a feature of kelp forests in the region despite rapid warming over the past several decades.
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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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».