Relative influence of the temperature and rainfall on the interannual dynamics of chlorophyll in small shallow temperate lake

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Phytoplankton response to weather fluctuations is a major focus in aquatic ecology. Will the lakes unaffected by serious human disturbances experience an annual increase in water chlorophyll, and what are the relative roles of temperature and precipitation? We conducted a multi-year (2015–2023) study of chlorophyll a in the littoral of Lake Hupujarvi, a small, shallow lake in European Russia. Temperature was identified as a positive driver of eutrophication, determining the interannual central tendency of chlorophyll, while precipitation had a negative effect primarily at the intra-seasonal level. The effect of temperature and precipitation was greater than that of nutrients.

Авторлар туралы

A. Rizhinashvili

S.I. Vavilov Institute for the History of Science and Technology of Russian Academy of Sciences

Email: railway-ecology@yandex.ru
Moscow, Russia

O. Maximova

Russian Federal Research Institute of Fisheries and Oceanography

St. Petersburg, Russia

Әдебиет тізімі

  1. Голубков С. М. Влияние климатических колебаний на структуру и функционирование экосистем континентальных водоемов // Сибирский экологический журнал. 2021. Т. 1. С. 1–12. doi: 10.15372/SEJ20210101
  2. Минеева Н. М., Лазарева В. Н., Поддубный С. А., Законынова А. В., Копылов А. И., Косолапов Д. Б., Корнева Л. Г., Соколова Е. А., Пырина Н. Л., Митропольская И. В. Структура и функционирование планктонных сообществ Рыбинского водохранилища в условиях климатических изменений // Биология внутренних вод. 2024. Т. 17. №1. С. 3–21. doi: 10.31857/S0320965224010018
  3. Федотова В. Г., Достоевская Л. П. Фенологические сезоны в Санкт-Петербурге // Биосфера. 2013. Т. 5. С. 436–449.
  4. Трифонова И. С., Афанасьева А. Л., Родионова Н. В. Сезонная динамика фито- и зоопланктона эвтрофирующегося озера в разные по водности и температурным условиям годы // Региональная экология. 2018. Т. 3. С. 29–38. doi: 10.30694/1026-5600-2018-3-29-38
  5. Abirhire O., Davies J.-M., Imtiazy N., Hunter K., Emmons S., Beadle J., Hudson J. Response of phytoplankton community composition to physicochemical and meteorological factors under different hydrological conditions in Lake Diefenbaker // Science of the Total Environment. 2023. V. 856. Article 159210. doi: 10.1016/j.scitotenv.2022.159210
  6. Arvola L., Jarvinen M., Tulonen T. Long-term trends and regional differences of phytoplankton in large Finnish lakes // Hydrobiologia. 2011. V. 660. P. 125–134. doi: 10.1007/s10750-010-0410-9
  7. Arvola L., Salonen K., Keskitalo J., Tulonen T., Jarvinen M., Huotari J. Plankton metabolism and sedimentation in a small boreal lake — a long-term perspective // Boreal Environment Research. 2014. V. 19 (supplement A). P. 83–96.
  8. Baines S. B., Webster K. E., Kratz T. K., Carpenter S. R., Magnuson J. J. Synchronous behavior of temperature, calcium, and chlorophyll in lakes of Northern Wisconsin // Ecology. 2000. V. 81. Issue 3. P. 815–825. doi: 10.1890/0012-9658(2000)081[0815:SBOTCA]2.0.CO;2
  9. Beaulieu M., Pick F., Gregory-Eaves I. Nutrients and water temperature are significant predictors of cyanobacterial biomass in a 1147 lakes data set // Limnology and Oceanography. 2013. V. 58. Issue 5. P. 1736–1746. doi: 10.4319/lo.2013.58.5.1736
  10. Cobbaert D., Wong A., Bayley S. E. Precipitation-induced alternative regime switches in shallow lakes of the Boreal Plains (Alberta, Canada) // Ecosystems. 2014. V. 17. P. 535–549. doi: 10.1007/s10021-013-9741-5
  11. Collins S. M., Yuan S., Tan P. N., Oliver S. K., Lapierre J. F., Cheruvelli K. S., Fergus C. E., Skaff N. K., Stachelek J., Wagner T., Soranno P.A. Winter precipitation and summer temperature predict lake water quality at macroscales // Water Resources Research. 2019. V. 55. P. 2708–2721. doi: 10.1029/2018WR023088
  12. Dory F., Nava V., Spreafico M., Orlandi V., Soler V., Leoni B. Interaction between temperature and nutrients: How does the phytoplankton community cope with climate change? // Science of the Total Environment. 2024. V. 906. Article 167566. doi: 10.1016/j.scitotenv.2023.167566
  13. Filstrup C.T., Wagner T., Oliver S.K., Stow C.A., Webster K.E., Stanley E.H., Downing J.A. Evidence for regional nitrogen stress on chlorophyll a in lakes across large landscape and climate gradients // Limnology and Oceanography. 2018. V. 63. P. S324–S339. doi: 10.1002/lno.107
  14. Golubkov M., Golubkov S. Eutrophication in the Neva Estuary (Baltic Sea): response to temperature and precipitation patterns // Marine and Freshwater Research. 2020. V. 71. P. 583–595. doi: 10.1071/MF19422
  15. Huang H., Wang W., Lv J., Liu Q., Liu X., Xie S., Wang F., Feng J. Relationship between chlorophyll a and environmental factors in lakes based on the random forest algorithm // Water. 2022. V. 14. Article 3128. doi: 10.3390/w14193128
  16. Isles P.D.F., Creed I.F., Hessen D.O., Kortelainen P., Paterson M., Pomati F., Rusak J.A., Vuorenmaa J., Bergstrom A-K. Widespread synchrony in phosphorus concentrations in northern lakes linked to winter temperature and summer precipitation // Limnology and Oceanography Letters. 2023. V. 8. P. 639–648. doi: 10.1002/lol2.10318
  17. Jansson M., Jonsson A., Andersson A., Karlsson J. Biomass and structure of planktonic communities along an air temperature gradient in subarctic Sweden // Freshwater Biology. 2010. V. 55. P. 691–700. doi: 10.1111/j.1365-2427.2009.02310.x
  18. Kosten S., Huszar V.L.M., Bécares E., Costa L.S., van Donk E., Hansson L.-A., Jeppesen E., Kruk C., Lacerot G., Mazzeo N., Meester L. de, Moss B., Lüring M., Nõges T., Romo S., Scheffer M. Warmer climates boost cyanobacterial dominance in shallow lakes // Global Change Biology. 2012. V. 18. P. 118–126. doi: 10.1111/j.1365-2486.2011.02488.x
  19. Kraemer B.M., Kakouei K., Munteanu C., Thayne M.W., Adrian R. Worldwide moderate-resolution mapping of lake surface chl-a reveals variable responses to global change (1997-2020) // PLOS Water. 2022. V. 1. No. 10. P. e0000051. doi: 10.1371/journal.pwat.0000051
  20. Liu X., Feng J., Wang Y. Chlorophyll a predictability and relative importance of factors governing lake phytoplankton at different timescales // Science of the Total Environment. 2019. V. 648. P. 472–480. doi: 10.1016/j.scitotenv.2018.08.146
  21. Machado K.B., Tavares de Andrade A., Fernandes de Almeida M., Nabout J.C. Systematic mapping of phytoplankton literature about global climate change: revealing temporal trends in research // Hydrobiologia. 2023. V. 850. P. 167–182. doi: 10.1007/s10750-022-05052-y
  22. McCullough I.M., Cheruvelli K.S., Collins S.M., Soranno P.A. Geographic patterns of the climate sensitivity of lakes // Ecological Applications. 2019. V. 29. Issue 2. Article e01836. doi: 10.1002/eap.1836
  23. Oliver S.K., Collins S.M., Soranno P.A., Wagner T., Stanley E.H., Jones J.R., Stow C.A., Lottig N.R. Unexpected stasis in a changing world: lake nutrient and chlorophyll trends since 1990 // Global Change Biology. 2017. V. 23. P. 5455–5467. doi: 10.1111/gcb.13810
  24. Paltsev A., Creed I.F. Are Northern Lakes in Relatively Intact Temperate Forests Showing Signs of Increasing Phytoplankton Biomass? // Ecosystems. 2022a. Vol. 45. P. 727–755. doi: 10.1007/s10021-021-00684-y
  25. Paltsev A., Creed I.F. Multi-decadal changes in phytoplankton biomass in northern temperate lakes as seen through the prism of landscape properties // Global Change Biology. 2022b. V. 28. Issue 7. P. 2272–2285. doi: 10.1111/gcb.16079
  26. Parsons T.R., Strickland J.D.H. Discussion of spectrophotometric determination of marine-plant pigments with revised equations for ascertaining chlorophylls and carotenoids // Journal of Marine Research. 1963. V. 21. P. 155–163.
  27. Puts I.C., Ask J., Siewert M.B., Sponseller R.A., Hessen D.O., Bergström A-K. Landscape determinants of pelagic and benthic primary production in northern lakes // Global Change Biology. 2022. V. 28. P. 7063–7077. doi: 10.1111/gcb.16409
  28. Quirós R. The relationship between nitrate and ammonia concentrations in the pelagic zone of lakes // Limnetica. 2003. V. 22. P. 37–50. doi: 10.23818/limn.22.03
  29. Reihl K.L., Brookes J.D., Carey C.C., Harris T.D., Ibelings B.W., Morales-Williams A.M., De Senerpont Domis L.N., Atkins K.S., Isles P.D.F., Mesman J.P., North R.L., Rudstam L.G., Stelzer J.A.A., Venkiteswaran J.J., Yokota K., Zhan Q. Cyanobacterial blooms in oligotrophic lakes: shifting the high-nutrient paradigm // Freshwater Biology. 2021. V. 66. P. 1846–1859. doi: 10.1111/fwb.13791
  30. Report of SCOR–UNESCO working group 17 on determination of photosynthetic pigments (June 4–6, 1964). Paris: UNESCO, 1964. 12 p.
  31. Rizhinashvili A.L. Small and shallow previously unstudied lakes: land-use, overgrowth and eutrophication // Management of Environmental Quality: An International Journal. 2017. V. 28. P. 120–136. doi: 10.1108/MEQ-09-2015-0170
  32. Rizhinashvili A.L., Maksimova O.B. Is nitrate a driver for pigments of phytoplankton (a case study from a small shallow European lake)? // Annales de Limnologie — International Journal of Limnology. 2018. V. 54. Article 38. doi: 10.1051/limn/2018029
  33. Salmaso N. Interactions between nutrient availability and climatic fluctuations as determinants of the long-term phytoplankton community changes in Lake Garda, Northern Italy // Hydrobiologia. 2011. V. 660. P. 59–68. doi: 10.1007/s10750-010-0394-5
  34. Shi P., Zhu M., You R., Li H., Zou W., Xu H., Xiao M., Zhu G. Rainstorm events trigger algal blooms in a large oligotrophic reservoir // Journal of Hydrology. 2023. V. 622. Article 129711. doi: 10.1016/j.jhydrol.2023.129711
  35. Shuvo A., O’Reilly C.M., Blagrave K., Ewins C., Filazzola A., Gray D., Mahdiyan O., Moslenko L., Quinlan R., Sharma S. Total phosphorus and climate are equally important predictors of water quality in lakes // Aquatic Sciences. 2021. V. 83. Article 16. doi: 10.1007/s00027-021-00776-w
  36. Sillen S.J., Ross M.R.V., Collins S.M. Long-term trends in productivity across Intermountain West Lakes provide no evidence of widespread eutrophication // Water Resources Research. 2024. V. 60. e2023WR034997. doi: 10.1029/2023WR034997
  37. Srifa A., Philps E.J., Cichra M.F., Hendrickson J. How many seasons are there in a subtropical lake? A multivariate statistical approach to determine seasonality and its application to phytoplankton dynamics // Limnologica. 2016. V. 60. P. 39–50. doi: 10.1016/j.limno.2016.05.011
  38. Thackeray S.J., Jones I.D., Maberly S.C. Long-term change in the phenology of spring phytoplankton: species-specific responses to nutrient enrichment and climatic change // Journal of Ecology. 2008. V. 96. P. 523–535. doi: 10.1111/j.1365-2745.2008.01355.x
  39. Wagner C., Adrian R. Cyanobacteria dominance: quantifying the effects of climate change // Limnology and Oceanography. 2009. V. 54. Issue 6, part 2. P. 2460–2468. doi: 10.4319/lo.2009.54.6_part_2.2460
  40. Ward N.K., Steele B.G., Weathers K.C., Cottingham K.L., Ewing H.A., Hanson P.C., Carey C.C. Differential responses of maximum versus median chlorophyll-a to air temperature and nutrient loads in an oligotrophic lake over 31 years // Water Resources Research. 2020. V. 56. Article e2020WR027296. doi: 10.1029/2020WR027296
  41. Weyhenmeyer G.A., Jeppesen E., Adrian R., Arvola L., Blenckner T., Jankowski T., Jennings E., Nõges P., Nõges T., Straile D. Nitrate-depleted conditions on the increase in shallow northern European lakes // Limnology and Oceanography. 2007. V. 52. Issue 4. P. 1346–1353. doi: 10.4319/lo.2007.52.4.1346
  42. Wu N., Guo K., Suren A.M., Riis T. Lake morphological characteristics and climatic factors affect long-term trends of phytoplankton community in the Rotorua Te Arawa lakes, New Zealand during 23 years observation // Water Research. 2023. V. 229. Article 119469. doi: 10.1016/j.watres.2022.119469

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

© Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».