Seasonal Variation of Phytoplankton and Zooplankton Biomass in Correlation With Physio-Chemical Variables of Some Water Bodies in Dolly Smaquli, Erbil, Iraq
Notice bibliographique
Résumé
The seasonal variation of phytoplankton and zooplankton groups in correlation with physio-chemical variables has been examined by monthly water samples from eight distinct locations in Smaquli Dam and Streams within Dolly Smaquli in Erbil city, Iraq. The sampling time spans from September 2021 to August 2022. Nineteen physical and chemical variables were examined including Air and water temperature, Electrical conductivity (EC), Total dissolved solids (TDS), Turbidity, pH, Dissolved oxygen (DO), Biochemical oxygen demand (BOD5), Total Alkalinity, Total Hardness, Nitrite (NO2), Nitrate (NO3), Reactive phosphate (PO4), Ca+2, Mg+2, Na+, K+, SO4–2 and Cl–. The findings about planktonic communities revealed a range of total zooplankton numbers, which varied from non-detectable to 17,833 individuals. l–3. The overall population of phytoplankton amounted to 2971 cells. l–1 to 3,832,590 cells. l–1. The phytoplankton productivity and zooplankton total number were higher at Dam impoundment sites compared with Stream sites. However, the direct grazing relationship of zooplankton on phytoplankton was noticed in both types of ecosystems. The observed fluctuations in plankton’s functional groups throughout different seasons underscore the significance of physical and chemical variables. Canonical Correspondence Analysis (CCA) between environmental variables and dominant groups of phytoplankton and zooplankton indicated that environmental variables such as Water temperature, pH, Turbidity, DO, BOD5 and Nutrients are important factors that influence on monthly variation of plankton functional groups in freshwater ecosystem. Nevertheless, the status of the Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index (CCME WQI) for all locations falls under the "Fair" category for drinking.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».