Phytoplankton biomass in northern lakes reveals a complex response to global change
Notice bibliographique
Résumé
Global change may introduce fundamental alterations in phytoplankton biomass and community structure that can alter the productivity of northern lakes. In this study, we utilized Swedish and Finnish monitoring data from lakes that are spatially (135 lakes) and temporally (1995-2019, 110 lakes) extensive to assess how phytoplankton biomass (PB) of dominant phytoplankton groups related to changes in water temperature, pH and key nutrients [total phosphorus (TP), total nitrogen (TN), total organic carbon (TOC), iron (Fe)] along spatial (Fennoscandia) and temporal (25 years) gradients. Using a machine learning approach, we found that TP was the most important determinant of total PB and biomass of a specific species of Raphidophyceae - Gonyostomum semen - and Cyanobacteria (both typically with adverse impacts on food-webs and water quality) in spatial analyses, while Fe and pH were second in importance for G. semen and TN and pH were second and third in importance for Cyanobacteria. However, in temporal analyses, decreasing Fe and increasing pH and TOC were associated with a decrease in G. semen and an increase in Cyanobacteria. In addition, in many lakes increasing TOC seemed to have generated browning to an extent that significantly reduced PB. The identified discrepancy between the spatial and temporal results suggests that substitutions of data for space-for-time may not be adequate to characterize long-term effects of global change on phytoplankton. Further, we found that total PB exhibited contrasting temporal trends (increasing in northern- and decreasing in southern Fennoscandia), with the decline in total PB being more pronounced than the increase. Among phytoplankton, G. semen biomass showed the strongest decline, while cyanobacterial biomass showed the strongest increase over 25 years. Our findings suggest that progressing browning and changes in Fe and pH promote significant temporal changes in PB and shifts in phytoplankton community structures in northern lakes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».