Larval Oyster Settlement and Distribution in a Freshwater-Dominated Estuary - Haley Nicholson Gancel
Nghiên cứu quá trình định cư & phân bố hàu trong cửa sông nước ngọt. Hiểu rõ yếu tố ảnh hưởng để phục hồi và quản lý bền vững.
University of South Alabama
Marine Science
Luan An
Luận án tiến sĩ
Năm xuất bản
Số trang
281
Thời gian đọc
43 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
50 Point
Tổng quan nhanh
- Chủ đề:
- Larval Oyster Settlement Dynamics in Freshwater Estuaries
- Số trang:
- 281 trang
- Trường:
- University of South Alabama
- Chuyên ngành:
- Marine Science
- Tác giả:
- Haley Nicholson Gancel
- Năm:
- 2020
Tóm tắt nội dung luận án
I.Larval Oyster Settlement Dynamics in Freshwater Estuaries
Nghiên cứu này khám phá sự lắng đọng và phân bố của ấu trùng hàu (Crassostrea virginica) trong một cửa sông bị chi phối bởi nước ngọt và chịu ảnh hưởng của con người. Việc hiểu rõ các yếu tố môi trường ảnh hưởng đến sự thành công của hàu là rất quan trọng. Môi trường cửa sông nước ngọt đặt ra những thách thức độc đáo cho sự sống sót và phân tán của ấu trùng hàu. Phát hiện cho thấy tầm quan trọng của các phương pháp nghiên cứu thực địa. Nghiên cứu tập trung vào động lực của quần thể hàu và các yếu tố kiểm soát chúng. Đây là nền tảng cho các nỗ lực bảo tồn và quản lý hàu. Dữ liệu từ các thí nghiệm đánh dấu-bắt lại cung cấp hiểu biết sâu sắc về hành vi của ấu trùng. Các kết quả này giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định sáng suốt. Mục tiêu chính là làm sáng tỏ quá trình phân tán của ấu trùng trong các hệ thống phức tạp. Sự tương tác giữa nước ngọt và nước mặn ảnh hưởng đến môi trường sống của hàu. Mức độ ô nhiễm và dòng chảy nước ngọt định hình sự phân bố của ấu trùng. Nghiên cứu này đóng góp vào kiến thức về sinh thái hàu. Bảo vệ các rạn hàu cần hiểu biết toàn diện về sinh học ấu trùng.
1.1. Phương Pháp Đánh Dấu Bắt Lại Ấu Trùng Hàu
Nghiên cứu áp dụng phương pháp đánh dấu-bắt lại trên thực địa với ấu trùng hàu được nhuộm calcein. Phương pháp này cho phép theo dõi đường đi của ấu trùng trong môi trường tự nhiên. Ấu trùng hàu (Crassostrea virginica) được thả tự do và sau đó được thu hồi. Việc thu hồi cung cấp dữ liệu về khoảng cách và hướng phân tán của chúng. Độ thành công của việc bắt lại được phân tích kỹ lưỡng. Các nghiên cứu đánh dấu-bắt lại trước đây của ấu trùng không xương sống và cá được xem xét để so sánh. Thông tin này giúp đánh giá tính khả thi và hiệu quả của phương pháp. Calcein là một chất nhuộm an toàn, không ảnh hưởng đến sự sống sót của ấu trùng. Dữ liệu thu thập được hỗ trợ phân tích định lượng về sự phân tán của ấu trùng. Việc hiểu rõ sự phân tán là cốt lõi để bảo tồn quần thể hàu. Đây là bước quan trọng trong việc đánh giá khả năng kết nối giữa các quần thể. Kết quả cung cấp thông tin chi tiết về các yếu tố môi trường ảnh hưởng đến sự di chuyển của ấu trùng. Các yếu tố như dòng chảy, độ mặn, và nhiệt độ đều có vai trò. Việc tối ưu hóa các phương pháp đánh dấu-bắt lại nâng cao độ chính xác của nghiên cứu.
1.2. Phân Tán Ấu Trùng và Khả Năng Sống Sót
Sự phân tán của ấu trùng hàu trong cửa sông bị chi phối bởi nước ngọt rất phức tạp. Nghiên cứu kiểm tra cách các dòng chảy nước ngọt ảnh hưởng đến sự phân bố của ấu trùng. Mức độ nước ngọt cao có thể hạn chế sự lắng đọng của ấu trùng. Các khu vực có độ mặn thích hợp trở thành điểm lắng đọng quan trọng. Khả năng sống sót của ấu trùng cũng được đánh giá. Các yếu tố môi trường cụ thể được xác định có thể ảnh hưởng đến sự sống sót. Nồng độ calcein được kiểm soát để đảm bảo hiệu quả đánh dấu. Nghiên cứu này làm rõ vai trò của môi trường cửa sông. Sự tương tác giữa các yếu tố tự nhiên và nhân tạo được phân tích. Dữ liệu về sự lắng đọng và phân bố của ấu trùng rất quan trọng. Việc này giúp xác định các khu vực bảo tồn ưu tiên. Mô hình hóa sự phân tán của ấu trùng sử dụng dữ liệu thực địa. Các yếu tố thủy văn và sinh học đều đóng vai trò. Việc hiểu rõ quá trình phân tán là cần thiết để duy trì quần thể hàu khỏe mạnh.
II.Kết Nối Quần Thể Hàu Dấu Vết Địa Hóa Học Vỏ
Nghiên cứu kiểm tra sự kết nối quần thể của hàu biển phía Đông (Crassostrea virginica). Việc này được thực hiện thông qua các mô hình lắng đọng và dấu vết địa hóa học. Các dấu vết địa hóa học trong vỏ hàu trưởng thành được sử dụng. Chúng đóng vai trò như một proxy cho tỷ lệ nguyên tố vi lượng tại vị trí sinh sản. Dữ liệu được sử dụng để dự đoán nguồn gốc ấu trùng. Khả năng kết nối giữa các khu vực hàu khác nhau được đánh giá. Nghiên cứu sử dụng phân tích chức năng phân biệt tuyến tính. Các tỷ lệ nguyên tố vi lượng được đo trong vỏ hàu. Các yếu tố như Ba/Ca, Mg/Ca, Mn/Ca, và Sr/Ca được xem xét. Những tỷ lệ này cung cấp thông tin về môi trường nước mà ấu trùng đã phát triển. Đây là một công cụ mạnh mẽ để theo dõi sự di chuyển của ấu trùng. Việc xác định nguồn gốc ấu trùng giúp hiểu rõ hơn về động lực quần thể. Các nghiên cứu thực địa khác cũng đã kiểm tra sự biến đổi của nguyên tố vi lượng. Sự biến đổi này trong vỏ lưỡng mảnh vỏ được dùng cho nghiên cứu kết nối ấu trùng. Các kết quả này cung cấp cái nhìn sâu sắc về khả năng phục hồi của quần thể hàu. Việc xác định các rạn hàu nguồn là rất quan trọng cho các chiến lược bảo tồn.
2.1. Tỷ Lệ Nguyên Tố Vi Lượng trong Vỏ Hàu
Vỏ hàu chứa các nguyên tố vi lượng phản ánh môi trường sống của chúng. Các tỷ lệ như Ba/Ca, Mg/Ca, Mn/Ca, và Sr/Ca là các chỉ số quan trọng. Chúng được sử dụng để xác định môi trường nước nơi ấu trùng sinh ra. Phân tích các tỷ lệ này từ vỏ hàu trưởng thành cung cấp dữ liệu 'natal tag'. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu dự đoán nguồn gốc của ấu trùng. Các nghiên cứu thực địa khác đã xác định sự biến đổi không gian và thời gian. Sự biến đổi của tỷ lệ nguyên tố vi lượng trong vỏ lưỡng mảnh vỏ được ghi nhận. Những nghiên cứu này là cơ sở cho việc sử dụng 'natal tag' trong việc kiểm tra sự kết nối của ấu trùng. Các tỷ lệ nguyên tố vi lượng thay đổi theo độ mặn, nhiệt độ và các điều kiện hóa học khác. Việc này biến chúng thành các chỉ thị mạnh mẽ cho môi trường ban đầu của hàu. Độ chính xác của việc dự đoán nguồn gốc ấu trùng phụ thuộc vào dữ liệu. Dữ liệu chất lượng cao từ các mẫu vỏ hàu là cần thiết. Sự hiểu biết về các chỉ thị này là cốt lõi để quản lý quần thể hàu hiệu quả.
2.2. Kiểm Tra Khả Năng Kết Nối Quần Thể Hàu
Việc kiểm tra khả năng kết nối quần thể hàu là mục tiêu chính. Nó được thực hiện bằng cách kết hợp các mô hình lắng đọng và dấu vết địa hóa học. Dữ liệu về tỷ lệ nguyên tố vi lượng trong vỏ hàu được sử dụng để dự đoán. Các dự đoán về nguồn gốc ấu trùng được thực hiện cho giai đoạn tháng 5-6 năm 2016. Phân tích chức năng phân biệt tuyến tính được áp dụng. Đây là một công cụ thống kê mạnh mẽ để phân loại các quan sát. Các tỷ lệ nguyên tố vi lượng trong vỏ hàu trưởng thành được sử dụng làm biến dự đoán. Các kết quả xác định các mô hình kết nối giữa các rạn hàu. Việc này giúp xác định mức độ phụ thuộc giữa các quần thể. Sự kết nối quần thể ảnh hưởng đến sự phục hồi sau các xáo trộn môi trường. Các rạn hàu không kết nối có thể dễ bị tổn thương hơn. Nghiên cứu này cung cấp thông tin quan trọng. Nó hỗ trợ các chiến lược bảo tồn nhằm duy trì sự đa dạng và khả năng phục hồi của quần thể hàu. Việc hiểu rõ các đường phân tán giúp bảo vệ các khu vực sinh sản chính.
III.Tác Động Nước Thải Lên Môi Trường Sống Hàu Cửa Sông
Nghiên cứu tập trung vào việc hiểu rõ các nguồn nước thải. Các nguồn này ảnh hưởng đến các hệ thống bị chi phối bởi nước ngọt. Nước thải là một yếu tố ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng nước. Chất lượng nước có tác động trực tiếp đến môi trường sống của hàu. Việc xác định và định lượng các nguồn nước thải là rất quan trọng. Các đặc điểm của nhà máy xử lý nước thải (WTP) và các nguồn sông được phân tích. Các mẫu được thu thập ở các hệ thống phụ dòng chảy cao và dòng chảy thấp. Các địa điểm bổ sung được lấy mẫu để phân tích quy mô cửa sông. Nghiên cứu đánh giá nồng độ và tải lượng các chỉ thị nước thải. Chúng bao gồm chất dinh dưỡng và vi khuẩn chỉ thị. Sự khác biệt giữa WTP và sông được xác định. Các yếu tố như mùa (ấm, lạnh) và năm (2015, 2016) được xem xét. Kết quả cho thấy tác động của nước thải thay đổi theo thời gian và địa điểm. Việc quản lý hiệu quả nước thải là cần thiết. Nó giúp duy trì sức khỏe của quần thể hàu và hệ sinh thái cửa sông.
3.1. Xác Định Các Nguồn Nước Thải Chính
Nghiên cứu đã xác định các nguồn nước thải chính. Các nguồn này bao gồm các nhà máy xử lý nước thải (WTP) và các con sông. Các đặc điểm của WTP và sông được phân tích chi tiết. Việc này bao gồm lưu lượng, nồng độ chất dinh dưỡng và vi khuẩn. Các mẫu được thu thập tại các hệ thống phụ dòng chảy cao và dòng chảy thấp. Mục tiêu là hiểu rõ sự khác biệt giữa các nguồn. Các địa điểm lấy mẫu bổ sung được sử dụng để đánh giá trên quy mô cửa sông. Dữ liệu được thu thập qua nhiều mùa và năm. Điều này cho phép phân tích các xu hướng thời gian. Việc định lượng đóng góp từ mỗi nguồn là rất quan trọng. Nó giúp phát triển các chiến lược giảm thiểu ô nhiễm. Nồng độ nitơ, phốt pho và các hợp chất hữu cơ được đo lường. Sự hiện diện của vi khuẩn coliform cũng được theo dõi. Việc này cung cấp cái nhìn toàn diện về chất lượng nước. Các nguồn nước thải ảnh hưởng trực tiếp đến môi trường sống của ấu trùng hàu.
3.2. Ảnh Hưởng của Tải Lượng Dinh Dưỡng và Vi Khuẩn
Nghiên cứu đánh giá nồng độ và tải lượng của chất dinh dưỡng. Các chỉ thị vi khuẩn cũng được phân tích. Các chỉ thị này có trong nước thải từ WTP và sông. Các phân tích ANOVA ba chiều được sử dụng. Chúng xác định sự khác biệt đáng kể giữa các nguồn. Sự khác biệt được kiểm tra trong các hệ thống phụ dòng chảy cao và thấp. Các yếu tố như mùa (ấm, lạnh) và năm nghiên cứu (2015, 2016) được xem xét. Nồng độ chất dinh dưỡng và vi khuẩn chỉ thị tại các địa điểm tiếp nhận hạ lưu được phân tích. Các địa điểm này bao gồm MB1, MB2, BLB1, và BLB2. Các mô hình ứng cử viên được phát triển để điều tra nồng độ các chỉ thị. Các mô hình này tính đến cả ngoại lệ. Kết quả chỉ ra rằng nước thải từ WTP và sông góp phần. Chúng làm tăng tải lượng dinh dưỡng và vi khuẩn. Điều này có thể ảnh hưởng tiêu cực đến sức khỏe của hàu. Việc quản lý tải lượng này là cần thiết để bảo vệ hệ sinh thái cửa sông.
IV.Quản Lý Rạn Hàu Ảnh Hưởng Con Người và Sức Khỏe
Việc quản lý các rạn hàu trong cửa sông chịu ảnh hưởng của con người là một thách thức. Nghiên cứu cung cấp dữ liệu quan trọng để quản lý hiệu quả. Các kết quả về sự phân tán ấu trùng và kết nối quần thể là cần thiết. Chúng giúp xác định các khu vực sinh sản và lắng đọng quan trọng. Việc giảm thiểu tác động của nước thải là ưu tiên hàng đầu. Nồng độ chất dinh dưỡng và vi khuẩn quá mức có thể gây hại cho hàu. Các nhà quản lý cần xem xét các yếu tố môi trường phức tạp. Sự tương tác giữa dòng chảy nước ngọt, độ mặn và ô nhiễm là rất quan trọng. Nghiên cứu này làm nổi bật sự cần thiết của các chiến lược bảo tồn tích hợp. Các chiến lược này phải giải quyết cả các yếu tố tự nhiên và nhân tạo. Việc bảo vệ các nguồn nước ngọt và các rạn hàu là hai mặt của cùng một vấn đề. Các quyết định quản lý cần dựa trên bằng chứng khoa học vững chắc. Điều này đảm bảo tính bền vững của các quần thể hàu trong tương lai. Sự hợp tác giữa các cơ quan và cộng đồng là chìa khóa thành công.
4.1. Hàm Ý cho Bảo Tồn và Phục Hồi Hàu
Phát hiện của nghiên cứu có nhiều hàm ý quan trọng cho bảo tồn hàu. Việc hiểu rõ sự phân tán ấu trùng giúp xác định các rạn hàu 'nguồn'. Các rạn hàu này cung cấp ấu trùng cho các khu vực khác. Bảo vệ các khu vực này là rất quan trọng để duy trì quần thể hàu. Dấu vết địa hóa học cung cấp một công cụ mạnh mẽ. Nó giúp theo dõi sự di chuyển của ấu trùng và kết nối quần thể. Các chiến lược phục hồi hàu cần tính đến các mô hình kết nối này. Ví dụ, việc phục hồi một rạn hàu có thể có lợi cho các rạn hàu lân cận. Việc giảm thiểu ô nhiễm nước thải là một yếu tố cốt lõi. Chất lượng nước tốt hơn hỗ trợ sự sống sót và phát triển của ấu trùng. Các chương trình giám sát cần được tăng cường. Chúng theo dõi chất lượng nước và sức khỏe của quần thể hàu. Các nỗ lực bảo tồn hàu cần xem xét các yếu tố liên quan đến nước ngọt và tác động của con người.
4.2. Hướng Nghiên Cứu và Quản Lý Tương Lai
Nghiên cứu này mở ra nhiều hướng nghiên cứu và quản lý trong tương lai. Cần có thêm các nghiên cứu để hiểu sâu hơn về động lực ấu trùng. Điều này bao gồm việc tinh chỉnh các mô hình phân tán ấu trùng. Các tác động dài hạn của nước thải lên gen hàu cần được điều tra. Việc phát triển các công nghệ mới để giám sát ô nhiễm là rất quan trọng. Các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào sự thích nghi của hàu. Chúng thích nghi với điều kiện nước ngọt và môi trường thay đổi. Hợp tác liên ngành giữa các nhà khoa học, nhà quản lý và cộng đồng. Việc này là cần thiết để giải quyết các thách thức phức tạp. Các chính sách quản lý cần linh hoạt và thích ứng. Chúng phải dựa trên dữ liệu mới nhất. Mục tiêu là duy trì các quần thể hàu khỏe mạnh và hệ sinh thái cửa sông bền vững. Các dự án phục hồi cần tích hợp thông tin về kết nối quần thể và chất lượng nước.
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (281 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộLARVAL OYSTER (CRASSOSTREA VIRGINICA) SETTLEMENT AND DISTRIBUTION IN A FRESHWATER-DOMINATED AND HUMAN- INFLUENCED ESTUARY A Dissertation Submitted to the Graduate Faculty of the University of South Alabama in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy in Marine Science by Haley Nicholson Gancel B., University of Miami, 2013 May 2020 I dedicate this dissertation to my parents, Stephanie and Brendon Nicholson, and to my husband Jake. ii ACKNOWLEDGMENTS I would like to acknowledge my funding sources: The Food and Drug Administration-Dauphin Island Sea Lab Fellowship (award numbers: 5U19FD005923-04 and 5U19FD004277-04) and the Mississippi-Alabama Sea Grant Consortium (project number #R/SFA-03). I would like to thank committee members Kevin Calci, Bill Burkhardt, Kyeong Park, Jeffrey Krause, Marcus Drymon, and Kelly Dorgan, as well as, Scott Rikard, Jiabi Du, and John Lehrter for teaching me new techniques and providing helpful comments. This work could not have done without the many hours of assistance from Carmichael Lab personnel, interns, and volunteers: Elizabeth Hieb, Kayla DaCosta, Carl Cloyed, Heather Patterson, Elizabeth Darrow, Allen Aven, Noel Wingers, Casey Fulford, Ashley Frith, Audrey McQuagge, Lauren Willis, Neil Burglund, Jamie Thompson, Victoria Drumm, Max Han, Chris Williams, Josh Millwood, Pavel Dimens, Jake Hall, and Anika Knight.
I would also like to thank Marine Science graduate students and technicians for also donating much of their time to this project: Caitlin Wessel, Maddie Kennedy, Laura Stone, Sydney Acton, and Steve Dykstra. Thank you to Dauphin Island Sea Lab and FDA technical support staff including Renee Collini, Yantzee Hintz, Grant Lockridge, Laura Linn, and George Doup. I would also like to thank Scott Rikard and the Auburn University Shellfish Laboratory for help with experimental design and use of their hatchery. Thank you to Jacob Blandford and The iii Nature Conservancy for collecting oysters off their reefs for this dissertation work.
A special thanks is deserved for Jake Gancel, Elizabeth Hieb, Kayla DaCosta, Maddie Kennedy, Ashley Frith, and Casey Fulford for getting me through my time as a Ph. Finally, I would like to thank my advisor, Ruth Carmichael, for being a kind and supportive advisor. iv TABLE OF CONTENTS Page LIST OF TABLES. vii LIST OF FIGURES.
xii LIST OF SYMBOLS AND ABBREVIATIONS .1 CHAPTER 1: FIELD MARK-RECAPTURE OF CALCEIN-STAINED LARVAL OYSTERS (CRASSOSTREA VIRGINICA) IN A FRESHWATER-DOMINATED ESTUARY .34 CHAPTER 2: USE OF SETTLEMENT PATTERNS AND GEOCHEMICAL TAGGING TO TEST POPULATION CONNECTIVITY OF EASTERN OYSTERS (CRASSOSTREA VIRGINICA) IN A FRESHWATER-INFLUENCED ESTUARY .71 CHAPTER 3: STRAIGHT TO THE SOURCE: UNDERSTANDING WASTEWATER INPUTS IN A FRESHWATER-DOMINATED SYSTEM. Chapter 1 supplemental figures and tables. Chapter 2 supplemental figures and tables. Chapter 3 supplemental figures and tables .254 vi LIST OF TABLES Table Page 1.
Recapture success from mark-recapture studies with invertebrate and fish larvae free- released in the field: ALC = Alizarin complexone; TC = Tetracycline. Predictions of larval origins (May–June 2016) from the larval origin prediction linear discriminant function analysis using trace element (TE) ratios in recent adult shell (i., proxy for natal site TE ratios). Field studies done in open coast and estuarine environments that determined spatial and temporal variability of trace element (TE) ratios in bivalve shells for use in larval connectivity studies. Characteristics of wastewater treatment plant (WTP) and river sources sampled at high and low flow subsystems and at additional sites sampled for estuarine-scale analyses.
Results of three-way ANOVAs used to determine if wastewater indicator (nutrient and indicator microbe) concentrations and loads were different in the WTP versus the river within each high and low flow subsystem through time using sources (WTP, river), seasons (warm, cold), and years (2015, 2016) as factors. Results of three-way ANOVAs used to determine if wastewater indicator (nutrient and indicator microbe) concentrations and loads in WTPs and rivers were different between subsystems (high, low), seasons (warm, cold), or years (2015, 2016). Results of three-way ANOVAs used to determine if wastewater indicator (nutrient and indicator microbe) concentrations were different among downstream receiving sites (MB1, MB2, BLB1, BLB2), seasons (warm, cold), or years (2015, 2016). Candidate models for model selection to investigate nutrient and indicator microbial concentrations in high and low flow subsystems at the receiving sites MB1 and MB2 vii (high flow) and BLB1 (low flow), with outliers included and excluded from the models.
Model averaging output for candidate models associated with Table 9 for model selection of nutrient and indicator microbial concentrations in high and low flow subsystems at the receiving sites MB1 and MB2 (high flow) and BLB1 (low flow), with outliers included and excluded from the models. Nutrient loads (mol d-1) from studies that compared WTP and river loads to estuaries for different nutrient species. Percent N and P from WTP or sewage point sources and from direct riverine discharge or agricultural runoff into estuaries worldwide. Number of stained and unstained oysters found in Niskin samples at 1, 2, 3, and 5 days following the release of stained larvae on May 19 (lower salinity) and July 28 (higher salinity), 2014.
Sites for settlement plate (“S”) and native adult oyster (“A”). Intercept statistics for negative binomial general linear model (2014) and zero-altered negative binomial linear model (2016) lines in Fig. Intercept statistics for regression lines in Fig. 9a, bottom panel showing salinity variation among sites with time in 2016.
Slope and intercept statistics for regression lines in Fig. A3 showing salinity variation with time in 2014 and 2016. MANOVA (multivariate) and ANOVA (univariate) results for recent (~single year) and whole (~multiple years) shell used to determine if there were differences in multi-elemental (MANOVA) and individual (ANOVA) trace element ratios among sites. Standardized coefficients explaining the relative contribution of elements to discriminate among sites for recent (~single year) and whole (~multiple years) shell linear discriminant function analyses.
Validation results of recent (~single year) and whole (~multiple years) shell linear discriminant function analyses. Two-way MANOVA results of spat shells during three time periods to determine if multi-elemental trace element ratios between larval and settled shell of spat were different among sites and between shell types. ANOVA (univariate) results following two-way MANOVAs (Table A8) of spat shells during three time periods to determine which individual trace element ratios differed among sites and between the larval and settled shell of spat. MANOVA (multivariate) and ANOVA (univariate) results for larval and settled shell during three time periods used to determine if there were differences in multi- elemental (MANOVA) and individual (ANOVA) trace element ratios among sites.
Standardized coefficients explaining the relative contribution of elements to discriminate among sites for larval and settled shell linear discriminant function (LDA) analyses for time periods that had significant MANOVAs. Validation results of larval and settled shell linear discriminant function (LDA) analyses for time periods that had significant MANOVAs. MANOVA (multivariate) and ANOVA (univariate) results in recent adult shell using trace element (TE) ratios used in the larval origin prediction analyses (i., TE ratios present in both larval and recent shell). Validation results from the larval origin prediction linear discriminant function analysis using trace element ratios in recent adult shell.
Standardized coefficients explaining the relative contribution of elements to discriminate among sites for the larval origin prediction linear discriminant function analysis using trace element ratios in recent adult shell. GPS coordinates of sources (wastewater treatment plants [WTP] and rivers) and downstream receiving sites sampled in high and low flow subsystems and at additional sites sampled for estuarine-scale analyses. Explanatory variables considered in each set of wastewater indicator models (dependent variables) for model selection analyses. Nutrient concentrations (µM) measured at wastewater treatment plants (WTP) and rivers in high and low flow subsystems and at nearby receiving sites, separated by season and year sampled.
Indicator microbial concentrations (CFU or PFU 100 mL-1) measured at wastewater treatment plants (WTP) and rivers in high and low flow subsystems and at nearby receiving sites, separated by season and year sampled. Environmental attributes measured at downstream receiving sites (salinity, temperature, dissolved oxygen [DO], chlorophyll a) and from nearby weather stations (wind direction, tidal amplitude, rainfall) in high and low flow subsystems, separated by season and year sampled. Nutrient loads (mol d-1) calculated from wastewater treatment plants (WTP) and rivers in high and low flow subsystems, separated by season and year sampled. Indicator microbial loads (CFU or PFU d-1) calculated from wastewater treatment plants (WTP) and rivers in high and low flow subsystems, separated by season and year sampled.
Candidate models for model selection to investigate nutrient concentrations in the high flow subsystem at the receiving site MB1. Model averaging output for candidate models associated with Table A24 for model selection to investigate nutrient concentrations in the high flow subsystem at the receiving site MB1. Full candidate models for model selection to investigate nutrient and indicator microbial concentrations in high and low flow subsystems at the receiving sites MB1 and MB2 (high flow) and BLB1 (low flow), with outliers included and excluded from the models. Full model averaging output for candidate models associated with Table A26 for model selection of nutrient and indicator microbial concentrations in high and low flow subsystems at the receiving sites MB1 and MB2 (high flow) and BLB1 (low flow), with outliers included and excluded from the models.
Candidate models for model selection to investigate nutrient concentrations in the high flow subsystem at the receiving site MB2. Model averaging output for candidate models associated with Table A28 for model selection to investigate nutrient concentrations in the high flow subsystem at the receiving site MB2. Candidate models for model selection to investigate nutrient concentrations in the low flow subsystem at the receiving site BLB1. Model averaging output for candidate models associated with Table A30 for model selection to investigate nutrient concentrations in the low flow subsystem at the receiving site BLB1.
Candidate models for model selection to investigate nutrient concentrations in the low flow subsystem at the receiving site BLB2. Model averaging output for candidate models associated with Table A32 for model selection to investigate nutrient concentrations in the low flow subsystem at the receiving site BLB2. Candidate models for model selection to investigate nutrient concentrations in the low flow subsystem at the receiving site BLB3. Model averaging output for candidate models associated with Table A34 for model selection to investigate nutrient concentrations in the low flow subsystem at the receiving site BLB3.
Candidate models for model selection to investigate indicator bacterial concentrations in the high flow subsystem at the receiving site MB1. Model averaging output for candidate models associated with Table A36 for model selection to investigate indicator bacterial concentrations in the high flow subsystem at the receiving site MB1. Candidate models for model selection to investigate indicator bacterial concentrations in the high flow subsystem at the receiving site MB2. Model averaging output for candidate models associated with Table A38 for model selection to investigate indicator bacterial concentrations in the high flow subsystem at the receiving site MB2.
Wastewater treatment plant (WTP) and river nutrient loads (mol d-1) to the whole system and to the whole system with the exclusion of the high flow WTP and river. Wastewater treatment plant (WTP) and river indicator microbial loads (CFU or PFU d-1) to the whole system and to the whole system with the exclusion of the high flow WTP and river.251 xi LIST OF FIGURES Figure Page 1. Larval oyster sampling sites in the Mobile Bay-eastern Mississippi Sound system, AL for the field study in 2014. Mean changes in maximum linear length (± SE) of larval oysters compared to (a) water manipulations (salinity offset from hatchery control conditions) and (b) holding tank effects through time.
Observed versus expected number of larvae detected using an Olympus BH2-RFCA fluorescent microscope and a FlowCam®VS series .
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Trích dẫn luận án này
Haley Nicholson Gancel (2020). Settlement and Distribution of Oysters in Freshwater-Dominated Estuary [Luận án tiến sĩ, University of South Alabama]. LuanAn.net. https://luanan.net/thuy-san/settlement-and-distribution-of-oysters-in-freshwater-dominated-estuary
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Settlement and Distribution of Oysters in Freshwater-Dominated Estuary" nghiên cứu về vấn đề gì?
Nghiên cứu quá trình định cư & phân bố hàu trong cửa sông nước ngọt. Hiểu rõ yếu tố ảnh hưởng để phục hồi và quản lý bền vững.
Luận án "Settlement and Distribution of Oysters in Freshwater-Dominated Estuary" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại University of South Alabama. Năm bảo vệ: 2020.
Luận án "Settlement and Distribution of Oysters in Freshwater-Dominated Estuary" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Settlement and Distribution of Oysters in Freshwater-Dominated Estuary" thuộc chuyên ngành Marine Science. Danh mục: Thủy Sản.
Luận án "Settlement and Distribution of Oysters in Freshwater-Dominated Estuary" có bao nhiêu trang?
Luận án "Settlement and Distribution of Oysters in Freshwater-Dominated Estuary" có 281 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Settlement and Distribution of Oysters in Freshwater-Dominated Estuary" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.