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首页> 外文期刊>Journal of great lakes research >Patterns of long-term dynamics of aquatic communities and water quality parameters in the Great Lakes: Are they synchronized?
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Patterns of long-term dynamics of aquatic communities and water quality parameters in the Great Lakes: Are they synchronized?

机译：大湖区水生群落的长期动态模式和水质参数：它们是否同步？

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Long time series data can provide insights into dynamics of large lakes. We use the USEPA-GLNPO biological monitoring dataset (phytoplankton, benthos, zooplankton and water quality), collected from 1996 through 2016, to identify whether there is evidence of concordant linear or non-linear trends in community composition, density/biomass/biovolume and major environmental parameters. We show changes in biotic assemblages and water quality variables, particularly in Lakes Michigan and Huron. These include changes in phytoplankton biovolume and zooplankton biomass, increasing invasive Dreissena abundance and decreasing densities of other benthos. Biotic changes are accompanied by pronounced changes in water quality and nutrient ratios. Species change-points, identified using threshold indicator taxon analysis, are often less abrupt, but there are clear shifts in a large proportion of species in each assemblage. The concordance of breakpoints among assemblages or lack thereof provides valuable insight into potential drivers of ecosystem change. (C) 2018 International Association for Great lakes Research. Published by Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：长时间序列数据可以洞悉大型湖泊的动态。我们使用从1996年到2016年收集的USEPA-GLNPO生物监测数据集（浮游植物，底栖生物，浮游动物和水质），来确定在群落组成，密度/生物量/生物量和生物量方面是否存在一致的线性或非线性趋势的证据。主要环境参数。我们显示了生物组成和水质变量的变化，尤其是在密歇根湖和休伦湖。这些包括浮游植物生物量和浮游动物生物量的变化，侵入性Dreissena丰度的增加和其他底栖动物密度的降低。生物变化伴随着水质和养分比的显着变化。使用阈值指标分类法分析确定的物种变化点通常不那么突然，但是每种组合中很大比例的物种都有明显的变化。组合之间的断点是否一致或缺少断点，可以为生态系统变化的潜在驱动因素提供有价值的见解。 （C）2018国际大湖研究协会。由Elsevier B.V.发布。保留所有权利。

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