The Ecological Importance of Deep Chlorophyll Maxima in the Laurentian Great Lakes
Notice bibliographique
Résumé
Deep chlorophyll maxima (DCM) are common in stratified lakes and oceans, and phytoplankton growth in DCM can contribute significantly to total ecosystem production. Understanding the drivers of DCM formation is important for interpreting their ecological importance. The overall objective of this research was to assess the food web implications of DCM across a productivity gradient, using the Laurentian Great Lakes as a case study. First, I investigated the driving mechanisms of DCM formation and dissipation in Lake Ontario during April–September 2013 using in situ profile data and phytoplankton community structure. Results indicate that in situ growth was important for DCM formation in early- to mid-summer but settling and photoadaptation contributed to maintenance of the DCM late in the stratified season. Second, I expanded my analysis to all five of the Great Lakes using a time series generated by the US Environmental Protection Agency (EPA) long-term monitoring program in August from 1996-2017. The cross-lake comparison showed that DCM were closely aligned with deep biomass maxima (DBM) and dissolved oxygen saturation maxima (DOmax) in meso-oligotrophic waters (eastern Lake Erie and Lake Ontario), suggesting that DCM are productive features. In oligotrophic to ultra-oligotrophic waters (Lakes Michigan, Huron, Superior), however, DCM were deeper than the DBM and DOmax, indicating that photoadaptation was of considerable importance. Across lakes, euphotic depth was a significant predictor of both DCM depth and chlorophyll concentration, with greater water clarity associated with deeper and weaker DCM. Lastly, I investigated how DCM formation affects zooplankton diel vertical migration (DVM) by comparing the diel movements of different zooplankton size groups across three transects in southern Lake Michigan during summer 2015. Using taxonomy data from stratified net tows to inform our interpretation of laser optical plankton (LOPC) data, I concluded that phytoplankton distributions are an important determinant of zooplankton weighted mean depth. Trade-offs between optimal temperature, access to food resources, and predator avoidance contributed to differences in DVM among zooplankton size groups and regions of the lake. Overall, DCM production likely contributes significantly to phytoplankton biomass in oligotrophic lakes, causing selection pressure toward cold-adapted zooplankton that can effectively utilize DCM resources.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».