Regional fully quantitative species level phytoplankton time series are exceedingly valuable resources for cross ecosystem comparisons on distribution and diversity patterns. Any linked environmental variable, like salinity and temperature, which were
used in this study, but also concentrations of chlorophyll and total nutrients, add a tremendous value and enable a wide range of ecological inferences. Fully global phytoplankton community patterns have been simulated with marine ecosystem models, initialized with a fair number, nearly 80, of synthetic phytoplankton types, assigned with plausible range of functional trait values (Barton et al., 2010). When combined with general oceanic circulation, the microscopic details of oceans can thus be coupled to macro-ecological patterns and evolutionary biology in a single
model, enabling hypothesis testing on global phytoplankton community assembly patterns, productivity, biogeochemical cycles and community response to climate change (Dutkiewicz et al., 2013; Prowe et al., 2014; Vallina et al., 2014). However, despite their global scope, model outputs are no substitute for observational
data, obtained via regional monitoring surveys.
Regional fully quantitative species level phytoplankton time series are exceedingly valuable resources for cross ecosystem comparisons on distribution and diversity patterns. Any linked environmental variable, like salinity and temperature, which wereused in this study, but also concentrations of chlorophyll and total nutrients, add a tremendous value and enable a wide range of ecological inferences. Fully global phytoplankton community patterns have been simulated with marine ecosystem models, initialized with a fair number, nearly 80, of synthetic phytoplankton types, assigned with plausible range of functional trait values (Barton et al., 2010). When combined with general oceanic circulation, the microscopic details of oceans can thus be coupled to macro-ecological patterns and evolutionary biology in a singlemodel, enabling hypothesis testing on global phytoplankton community assembly patterns, productivity, biogeochemical cycles and community response to climate change (Dutkiewicz et al., 2013; Prowe et al., 2014; Vallina et al., 2014). However, despite their global scope, model outputs are no substitute for observationaldata, obtained via regional monitoring surveys.
การแปล กรุณารอสักครู่..

ปริมาณแพลงก์ตอนพืชชนิดเต็มเวลาระดับภูมิภาคชุดใหญ่ทรัพยากรที่มีคุณค่าสำหรับการเปรียบเทียบการกระจายข้ามระบบนิเวศและรูปแบบหลากหลาย ใด ๆที่เชื่อมโยงสิ่งแวดล้อมตัวแปร เช่น ความเค็ม และอุณหภูมิ ซึ่งได้แก่ที่ใช้ในการศึกษาครั้งนี้ แต่ยังมีความเข้มข้นของคลอโรฟิลล์ และรวมสารอาหาร เพิ่มมูลค่ามหาศาล และช่วยให้ช่วงกว้างของความหมายเชิงนิเวศวิทยา เต็มรูปแบบได้จำลองโลกชุมชนแพลงก์ตอนพืชด้วยแบบจำลองระบบนิเวศทางทะเล เริ่มต้นด้วยหมายเลขยุติธรรม เกือบ 80 ชนิดแพลงก์ตอนพืช สังเคราะห์ ให้กับช่วงที่น่าเชื่อถือของลักษณะการทำงานค่า ( บาร์ตัน et al . , 2010 ) เมื่อรวมกับยอดขายในมหาสมุทรทั่วไป รายละเอียดกล้องจุลทรรศน์ของมหาสมุทรจึงเป็นคู่กับแมโครรูปแบบทางนิเวศวิทยาและชีววิทยาวิวัฒนาการในเดี่ยวรูปแบบการใช้งานการทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับโลกประกอบรูปแบบชุมชนแพลงก์ตอนพืช , การผลิต , วัฏจักรชีวธรณีเคมีและชุมชนเพื่อตอบสนองการเปลี่ยนแปลง ( dutkiewicz et al . , 2013 ; prowe et al . , 2014 ; vallina et al . , 2010 ) อย่างไรก็ตาม แม้จะมีขอบเขตของโลก ผลผลิตแบบแทนไม่สังเกตข้อมูลที่ได้ผ่านการตรวจสอบในระดับภูมิภาค
การแปล กรุณารอสักครู่..
