Nitrification in the water column of Lake Erie: Seasonal patterns, community dynamics, and competition with cyanobacterial harmful algal blooms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study reports directly measured nitrification rates in the water column of western Lake Erie, which is affected by annual cyanobacterial harmful algal blooms, and across all three Lake Erie basins. Over three field seasons, 15NH4+ stable isotope tracers were employed to quantify nitrification rates, and relative abundances of ammonia-oxidizing bacteria and ammonia-oxidizing archaea were determined via qPCR. Nitrification rates ranged from undetectable to 1,270 nmol L-1 d-1 and were generally greatest in the western basin near the Maumee River mouth (a major nutrient source). Nitrification rates were highest in early summer, and often lowest during peak cyanobacterial harmful algal blooms months (August and September), before increasing again in October. In the western basin, nitrification was negatively correlated with cyanobacterial biomass. There were no consistent differences in nitrification rates between the three Lake Erie basins. Over the three years in western Lake Erie, ammonia-oxidizing bacteria and ammonia-oxidizing archaea were often present in high and similar abundances, but overall, ammonia-oxidizing bacteria exceeded ammonia-oxidizing archaea, particularly in 2017. No relationships were observed between nitrification rates and ammonia-oxidizing bacteria and ammonia-oxidizing archaea abundances. Thus, despite abundant ammonia-oxidizer DNA, lower nitrification rates during cyanobacterial harmful algal blooms suggest that nitrifiers were poor competitors for regenerated and available NH4+ during these blooms, as also observed in similar systems. Low nitrification rates during cyanobacterial harmful algal blooms could limit system nitrogen removal via denitrification, a natural pathway for its removal and a valuable ecosystem service. Lower denitrification rates allow more bioavailable nitrogen to remain in the system and support biomass and microcystin production; therefore, these results help explain how non-nitrogen-fixing cyanobacterial harmful algal blooms persist, despite low bioavailable nitrogen concentrations during these blooms, and support management efforts to reduce external nitrogen loading to eutrophic systems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».