Effects of temperature on asexual reproduction and jellyfish booms of Aurelia aurita: Insights from mathematical modeling
Notice bibliographique
Résumé
Elucidating the benthic stage growth and reproductive mechanisms of Aurelia aurita contributes to understanding irregular jellyfish blooms. This paper establishes a four-stage life history model of A. aurita (Polyp–Strobila–Ephyra–Medusa) to investigate the influence of seasonal temperature variations on the abundance of A. aurita . Sensitivity analyses indicate that jellyfish are most sensitive to bottom-up supplementation, with strobilation identified as an essential process in their life cycle. We explore the effects of parameters directly associated with strobilation in the Jiaozhou Bay area on population size, summarizing the interannual variations across the four stages of A. aurita , which aligns with empirical data. The investigation reveals that (i) consistent with recent biological literature, strobilation of A. aurita in temperate regions primarily occurs during periods of increasing spring sea surface temperatures rather than during autumn temperature declines, leading to summer jellyfish blooms; (ii) regression and subsequent strobilation favor an increase in the pelagic medusae population; (iii) the influence of rising sea surface temperatures due to climate change on the growth and reproduction of A. aurita manifests as initial stimulation followed by inhibition; (iv) earlier strobilation in spring may lead to more extensive A. aurita outbreaks in summer, providing insights for early warning of jellyfish blooms. • Strobilation of A. aurita in temperate regions primarily occurs in spring. • Regression and subsequent strobilation favor an increase in the pelagic medusae population. • The influence of rising sea surface temperatures due to global warming on the growth and reproduction of A. aurita manifests as initial stimulation followed by inhibition. • Earlier strobilation in spring may lead to more extensive A. aurita outbreaks in summer, providing insights for early warning of jellyfish blooms.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».