Az atlanti éghajlati tényezők szabályozzák a Balti-tenger kopepodjának évtizedes dinamikáját Temora longicornis

Absztrakt

Transzferfunkciók segítségével felfedeztük, hogy az Atlanti-óceán klimatikus változásai szabályozzák a bőségét Temora longicornis, a Balti-tenger domináns nyílt tengeri kopepodája. A tengervíz sótartalma nőtt, és a kopepodák száma magas volt az 1960-as és 1970-es évek között. Ezután az édesvíz lefolyása növekedni kezdett, ami a szikesedések és a kopepodák bőségének csökkenését eredményezte. Az 1990 - es évek végén a lefolyások magas szinten maradtak, és a felszíni sótartalom és Temora kiegyenlítődött. A vizsgált változók közötti időeltolódások miatt a változások előrejelzését is a 2000-es évek elején várhatjuk. A Balti-tengerig tartó teljes édesvíz-lefolyás azonnali késéssel követte az Atlanti-óceán északi oszcillációját. A sótartalom nem lineárisan követte a lefolyást 4–9 hónapos késéssel. Temora longicornis 1-3 hónapos késéssel követte a sótartalmat. Előre jelzett bősége T. longicornis alacsony marad, ami rossz táplálkozási körülményeket jelent a planktivorok számára. Vizsgálatunk rámutat a fizikai tényezők fontosságára a pelagikus környezetek ellenőrzésében az ökológiai interakciókhoz képest, például felülről lefelé és alulról felfelé.

Anyagok és metódusok

LatFRI és HELCOM megfigyelő állomások a Balti-tenger középső részén. Az ICES 28. alkörzetet négyzettel jelöljük.

Statisztikai analízis

Itt csak a legkényelmesebb modellt választották ki a bemutatáshoz. Három alábbi beágyazott kritériumot használtunk a bemutatott modellek kiválasztásához: 1) A kapott legkisebb maradék standard hiba. 2) Parsimony, vagyis a legegyszerűbben kapott modell (a legkevesebb paramétert tartalmazó modell). 3) A TF idő reziduális standard hibájának legnagyobb arányos csökkenése a TF modell maradék standard hibájának összehasonlításakor az azonos válaszváltozó egyváltozós ARIMA modelljével (a hiba idő csökkenése a kényelmes felfedező változók modellbe történő beépítése miatt volt megfigyelhető).

Hiányzó értékek és kiugró értékek

A modellezés előtt az alkalmi hiányzó értékeket helyettesítik az SCA szoftverbe beépített program által azonosított megfelelő értékekkel. Ezek az értékek két vagy több szomszédos megfigyelés átlagai, a helyhez kötött sorozattól és a periodicitástól függően. A modellezés során a szoftver négyféle kiugró értéket (additív és innovatív kiugró értékeket, szinteltolódásokat és ideiglenes változásokat) detektál és állít be az illesztett modellekben. Jellegüktől függően a kiugró értékek jelentős hatással lehetnek az elemzésre, és ezek kimutatásával és kiigazításával jobb modellezés és becslés érhető el. Az illesztett modell outlier detektálásában az SCA teszteli a sorozatmaradványokat egy előre meghatározott kritikus értékkel szemben, amely az alapul szolgáló modelltől és a minta méretétől függ. Ezért a kritikus érték általános megválasztásához csak átfogó irányelvek adhatók. A gyakorlatban a 3.0 érték ésszerű érzékenységet biztosít a kiugró értékekkel szemben. Alacsonyabb érzékenységet nagyobb kritikus értékek biztosítanak, és fordítva. A 3,0 érték akkor ajánlott, ha a megfigyelések száma 120 és 250 között van (Liu és Hudak 1992), és ezt elemzéseinkben használtuk.

Eredmények

Tanulmányozott idősorok. Az egyes panelek bal oldalán a modell illesztési szóródási sávjai láthatók (megfigyelt értékek X-tengelyben, becsült értékek Y-tengelyben). A jobb oldalon modellezték (fekete foltok) és megfigyelt változásokat (nyitott körök) az idősorokban, és előrejelzéseket (szürke foltok 95% -os konfidencia intervallummal) a modellek alapján. Az egyes panelek melletti betűk az 1. táblázat megfelelő modelljére utalnak. A) Az édesvíz teljes lefolyása (m 3 s −1) a Balti-tenger vízgyűjtő területéről. B) A Balti-tenger felszíni sótartalma (PSU; 0–25 m) az ICES 28. alkörzetben Temora longicornis bőség a termoklin felszíni vizek felett (Ind. m −3, 0–25 m) az ICES 28. alrészben (vegye figyelembe, hogy a jobb oldali értékek transzformálódnak az ln (x) transzformációból). Sima vonalakat húzunk a távolsággal súlyozott legkisebb négyzetek módszerével.

Vita

A nagyszabású atlanti éghajlati hatáson kívül, amely legalább részben antropogén lehet, további kutatásokra van szükség a hagyományosan ember által előidézett egyéb tényezőkről (szennyezés, eutrofizáció, túlhalászat stb., Áttekintés céljából lásd Jansson 1997). Ezenkívül tanulmányokat kell végezni olyan tényezőkről, amelyek hagyományosan elvárják a pelagikus ökoszisztéma működésének ellenőrzését, például felülről lefelé vagy alulról felfelé irányuló ellenőrzések (a Balti-tengerről szóló vitát lásd Flinkman 1999). Alaposabb elemzésre lenne szükség, amely magában foglalja az összes domináns plankton- és planktivor-fajt, mielőtt bármilyen részletes következtetés levonható lenne a hajtóerők relatív fontosságáról. Ennek ellenére tanulmányunk rámutat, hogy az abiotikus tényezők még pelagikus környezetben is, és különösen a viszonylag sekély tengerparti tengeri területeken, távoli, de mégis rendkívül befolyásoló tényezők lehetnek.

Köszönetnyilvánítás

Ez a tanulmány hozzájárul az Európai Bizottság DG XII MAS III programjának BASYS (Baltic Sea System Study) projektjéhez (Baltic Sea System Study), a MAS3-CT96-0058 szerződéshez, valamint az AqValue projekthez (Vízi biodiverzitás kutatási program/Finn Biodiverzitás Kutatási Program FIBER ), valamint a Maj és Tor Nessling Alapítvány. Ezúton is szeretnénk megköszönni Christian Möllmann-nak néhány referenciát, Juha Flinkman-nak néhány adatot, és Kevin O'Brien-nek a kézirat angol nyelvű ellenőrzését.