Algal primary production in prairie wetlands : the effects of nutrients, irradiance, temperature and aquatic macrophytes
Notice bibliographique
Résumé
I studied algal primary production in prairie wetlands, and impacts of anthropogenic nutrient loading, changes in light and temperature, and the presence or absence of macrophytes in the water column. I manipulated nitrogen and phosphorus loading, macrophyte abundance, temperature, and photosynthetically active radiation. My study sites were two Ramsar wetlands, Delta Marsh, an 18,500 ha lacustrine marsh, and Oak Hammock Marsh, a 2,400 ha diked marsh. I hypothesized that algae would contribute significantly to primary production in prairie wetlands, on a scale comparable to or exceeding macrophyte production. The objective in Delta Marsh was to promote a shift from an epiphyton- and submersed macrophyte-dominated marsh (clear water state) to a phytoplankton-dominated turbid state by manipulating macrophyte abundance and inorganic nutrient loading in large enclosures. One objective of my survey of algal and macrophyte abundance in Oak Hammock Marsh was to quantify the contribution of all algal and macrophyte communities to total wetland primary production. Other objectives were to develop a photosynthesis model for each wetland algal assemblage based on photosynthesis-irradiance relationships, and to determine the major limiting resource for algal primary production. I found that algae contribute significantly to primary production in prairie wetlands. In Delta Marsh, algae contributed 34% to standing crop in unmanipulated mesocosms, and 57% to standing crop in nutrient enriched mesocosms. In Oak Hammock Marsh, algae contributed 62% and 68% of total annual primary production in two consecutive years. Phytoplankton responded to nutrient addition, both in the presence of macrophytes and when they were absent. Therefore, the nutrient addition treatments did promote a more turbid state, but the likelihood of a complete switch from clear water to a turbid state in the enclosures was equivocal. This is because periphyton and epiphyton showed a similar magnitude of response to nutrient addition as phytoplankton did, providing an important buffering mechanism within the enclosures by sequestering large amounts of added nutrients. The photosynthesis model, developed from experimentally determined photosynthesis parameters, was able to predict accurate daily productivity estimates when compared with in situ measurements. Light was the single most limiting resource for algae in Oak Hammock Marsh.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».