Using a coupled ecosystem modeling approach to evaluate effects of reductions in nutrients and hypoxia on living marine resources
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective The objective of this study was to evaluate effects of planned reductions in hypoxia on fish and fisheries in the northern Gulf of Mexico. To specifically address goals established by the Hypoxia Task Force, a short-term goal of 20% reduction in nitrogen and phosphorus loading from the Mississippi River and long-term goals of 40% and 50% reductions in nitrogen and phosphorus loading (encompassing the goal of reducing the 5-year average hypoxic area size to 5,000 km2) were used as model scenarios. Methods An Ecospace model was co-produced representing the northern Gulf of Mexico food web, with 66 groups of fish, shellfish, and other marine organisms. Four species of high economic and/or ecological interest were the focus of this paper: Red Snapper Lutjanus campechanus, Gulf Menhaden Brevoortia patronus, Atlantic Croaker Micropogonias undulatus, and white shrimp Penaeus setiferus. The Ecospace model was linked to a calibrated physical–biological Regional Ocean Modeling System-based model that passed dissolved oxygen, phytoplankton, and temperature output of the simulation scenarios on to Ecospace. Novel spatial Monte Carlo simulations were used to determine the probability of the outcomes and calculate uncertainty ranges. Results Hypoxia affected all organisms to some extent, either by avoidance of hypoxic areas or by a decrease in biomass. Under simulated nutrient reduction scenarios, the biomass of some species increased (e.g., Gulf Menhaden and white shrimp), while the biomass of other species decreased (e.g., Red Snapper and Atlantic Croaker). Although hypoxia affected the spatial distribution of species biomass, the total biomass changes in response to the nutrient reduction scenarios for the most part did not exceed the uncertainty bounds of the scenario in which nutrients were not reduced. Conclusions Exploring reductions in nutrient loading from the Mississippi River and the subsequent reductions in hypoxia separately and together revealed that reducing hypoxia has a positive effect on living resources, while reducing nutrients has a negative effect. The small net effects were specific to each species due to species-specific hypoxia sensitivities and trophic interactions. Nutrient reductions affected the spatial distribution by increasing fisheries species biomass in areas closer to the coast. The output of this coupled modeling approach supports managers in assessing effects of planned nutrient reduction goals on ecosystem function, living resources, and fisheries landings.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».