کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6357876 | 1622739 | 2014 | 7 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Insights into assessing water quality using taxonomic distinctness based on a small species pool of biofilm-dwelling ciliate fauna in coastal waters of the Yellow Sea, northern China
ترجمه فارسی عنوان
مقدمه ای برای ارزیابی کیفیت آب با استفاده از تمایز تاکسونومی بر اساس یک مجموعه کوچک گونه ای از حیوانات حیوانی بیوفیلم در آب های ساحلی دریای زرد، شمال چین
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
زخم بیوفیلم، استرس محیطی، ارزیابی زیست محیطی مین، بیولوژی میکروبی، تنوع تاکسونومی، کافی بودن تاکونومیک،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
علوم زمین و سیارات
اقیانوس شناسی
چکیده انگلیسی
The aim of this study is to determine the feasibility of using a small species pool from a raw dataset of biofilm-dwelling ciliates for bioassessment based on taxonomic diversity. Samples were collected monthly at four stations within a gradient of environmental stress in coastal waters of the Yellow Sea, northern China from August 2011 to July 2012. A 33-species subset was identified from the raw 137-species dataset using a multivariate method. The spatial patterns of this subset were significantly correlated with the changes in the nutrients and chemical oxygen demand. The taxonomic diversity indices were significantly correlated with nutrients. The pair-wise indices of average taxonomic distinctness (Î+) and the taxonomic distinctness (Î+) showed a clear departure from the expected taxonomic pattern. These findings suggest that this small ciliate assemblage might be used as an adequate species pool for discriminating water quality status based on taxonomic distinctness in marine ecosystems.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Marine Pollution Bulletin - Volume 89, Issues 1â2, 15 December 2014, Pages 121-127
Journal: Marine Pollution Bulletin - Volume 89, Issues 1â2, 15 December 2014, Pages 121-127
نویسندگان
Wei Zhang, Yuanyuan Liu, Alan Warren, Henglong Xu,