Summary
Burada, azot kütle dengesi modeline dayalı olarak Rhode Island, Narragansett Körfezi'ndeki biyolojik üretkenliğin bölgelenmesini görselleştirmeyi amaçlıyoruz. Sonuçlar, hipoksi ve ötrofikasyonu azaltmak için kıyı bölgelerindeki besin yönetimini bilgilendirecektir.
Abstract
Kıyı bölgelerindeki ötrofikasyon ve hipoksi ile bağlantılı birincil üretkenlik, ekosistem işlevinin eleştirel bir şekilde anlaşılmasını sağlar. Birincil üretkenlik büyük ölçüde nehir besin girdilerine bağlı olsa da, kıyı bölgelerindeki nehir besin etkilerinin kapsamının tahmin edilmesi zordur. Bir azot kütle dengesi modeli, veri gözlemlerinin ötesinde biyolojik mekanizmaları anlamak için kıyı okyanus verimliliğini değerlendirmek için pratik bir araçtır. Bu çalışma, hipoksinin sıklıkla meydana geldiği ABD, Rhode Island, Narragansett Körfezi'ndeki biyolojik üretim bölgelerini bir azot kütle dengesi modeli uygulayarak görselleştirmiştir. Körfez, kütle dengesi modeli sonuçlarıyla tanımlanan birincil üretkenliğe dayalı olarak kahverengi, yeşil ve mavi bölgeler olmak üzere üç bölgeye ayrılmıştır. Kahverengi, yeşil ve mavi bölgeler, nehir akışına, besin konsantrasyonlarına ve karışım oranlarına bağlı olarak yüksek bir fiziksel süreci, yüksek bir biyolojik süreci ve düşük bir biyolojik süreç bölgesini temsil eder. Bu çalışmanın sonuçları, hipoksi ve ötrofikasyona yanıt olarak kıyı okyanusundaki besin yönetimini daha iyi bilgilendirebilir.
Introduction
Birincil üretkenlik, fitoplanktonlar tarafından organik bileşiklerin üretimi, ekosistem besin ağlarını besler ve çevresel değişikliklere yanıt olarak sistemin işlevini anlamak için önemlidir 1,2. Haliç birincil üretkenliği, ekosistemde aşırı besin olarak tanımlanan ötrofikasyon ile de yakından bağlantılıdır1 ve kıyı bölgelerinde büyük alg patlamalarına yol açan fitoplanktonun aşırı büyümesi ve ardından hipoksi 3,4 gibi çeşitli zararlı sonuçlara neden olur. Daha da önemlisi, haliçlerdeki birincil üretkenlik, büyük ölçüde nehir besin yüklemesine, özellikle de çoğu ılıman okyanus ekosisteminde tipik sınırlayıcı besin maddesi olan nitrojen konsantrasyonlarınabağlıdır 5,6. Bununla birlikte, kıyı bölgelerindeki nehir azotu etkilerinin kapsamının tahmin edilmesi zor olmaya devam etmektedir.
Haliç birincil verimliliğini tahmin etmek için, bir nitrojen (N) kütle dengesi modeli, nitrojen akılarını hesaplamak için yararlı bir araçtır2. N-kütle dengesi modeli aynı zamanda veri gözlemlerinin ötesinde biyolojik mekanizmaların anlaşılmasını sağlar ve farklı birincil üretkenlik bölgelerinin kenarlarındaki bilgileri ortaya çıkarır7. Kahverengi, yeşil ve mavi bölgeler olarak tanımlanan üç farklı bölge8, hipoksik bölgelerdeki besin yüklemesinin etkisini tahmin etmek için özellikle yararlıdır. Bir nehir ağzının en yakın bölgesi olarak tanımlanan kahverengi bölge, yüksek bir fiziksel süreci, yeşil bölge yüksek biyolojik üretkenliğe sahiptir ve mavi bölge, düşük biyolojik süreci temsil eder. Her bölgenin sınırı nehir akışına, besin konsantrasyonlarına ve karışım oranlarınabağlıdır 8.
Narragansett Körfezi (NB), ABD'nin Rhode Island eyaletinde, hipoksinin sürekli olarak meydana geldiğiekonomik ve ekolojik hizmetleri ve malları 9,10,11 destekleyen kıyı, ılıman bir haliçtir. Düşük çözünmüş oksijen periyodu (yani, litre başına 2-3 mg'dan az oksijen) olarak tanımlanan bu hipoksik olaylar, özellikle Temmuz ve Ağustos aylarında yaygındır ve bu aylarda nehir nitrojen yüklemesinden büyük ölçüde etkilenir12. Besinlerin antropojenik emisyonları13 nedeniyle birincil üretim ve hipoksideki artışla birlikte, NB'ye nitrojen girdilerini anlamak, ötrofikasyon ve hipoksi gibi kıyı sorunlarını yönetmek ve ele almak için kritik öneme sahiptir. Bu nedenle, bu çalışmada, NB'deki birincil üretim oranı, tarihsel olarak gözlemlenen besin verileri, özellikle çözünmüş inorganik nitrojen (DIN) kullanılarak N-kütle dengesi modelinden hesaplanmıştır. Redfield oranı kullanılarak karbon birimlerine dönüştürülerek N-kütle dengesi modelinin sonuçlarına dayanarak, NB'deki nehirden nitrojen etkisinin derecesini görselleştirmek için üç farklı birincil üretkenlik bölgesi tanımlanmıştır. Model daha sonra farklı bölgeleri daha iyi görselleştirmek için 3D bir temsile dönüştürüldü. Bu çalışmadan üretilen ürünler, hipoksi ve ötrofikasyona yanıt olarak NB'de besin yönetimini daha iyi bilgilendirebilir. Ayrıca, bu çalışmadan elde edilen sonuçlar, nehir taşımacılığının besinler ve birincil üretkenlik üzerindeki etkilerini görselleştirmek için diğer kıyı bölgelerine uygulanabilir.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
1. N-kütle dengesi modelinin uygulanması
- 1990'dan 2015'e kadar Narragansett Körfezi'ndeki 166 istasyon için ABD Çevre Koruma Ajansı'ndan (USEPA) çözünmüş inorganik nitrojen (DIN) verilerini indirin.
NOT: Bu çalışmada amonyum (NH4+), nitrit (NO2-) ve nitrat (NO3-) konsantrasyonlarının toplamı DIN konsantrasyonu olarak kabul edilmiştir. - Narragansett Körfezi'ni, haritada Körfez'i bölmek için Adobe Illustrator kullanarak önceki çalışma14'ten değiştirilerek ekseni boyunca on beş kutuya bölün (Şekil 1).
- Her kutudaki ortalama DIN konsantrasyonunu hesaplamak için N-kütle dengesi modelini uygulayın.
NOT: Bu çalışmada, DIN giriş ve çıkış terimlerinden oluşan N-kütle dengesi modeli, önceki çalışmalardan 2,15 modifiye edilmiş ve Narragansett Körfezi'nin her bir kutusuna (1-15) Denklem 1 olarak uygulanmıştır.
Eşitlik (1)
Tablo 1, Narragansett Körfezi'nin bu modelinde kullanılan her bir terim ve birimin tanımlarını göstermektedir. Model, biyolojik üretim yoluyla net DIN giderimini temsil eden Narragansett Körfezi'nin her bir kutusundaki farkı belirleyerek ortalama DIN konsantrasyonunu hesaplar. N-kütle dengesi modeli ile ilgili detaylı bilgi önceki çalışmalardagösterilmiştir 2,15. Bu çalışmanın modelinde kullanılan ayrıntılı değerler önceki çalışmalardan elde edilmiştir14. - Bir elektronik tablo dosyasında Redfield oranını (C: N = 106: 16, molar oran) kullanarak net DIN giderimini karbon birimlerine dönüştürerek N-kütle dengesi modeli sonuçlarına dayalı olarak potansiyel birincil üretim (PPP) oranını hesaplayın.
Eşitlik (1)2. Narragansett Körfezi haritasında üç bölgeyi görselleştirme
- Narragansett Körfezi haritasında tanımlanan üç bölgeyi Ocean Data View yazılımını kullanarak bir kontur grafiği olarak çizin.
- Her kutunun PPP oranı verilerini elektronik tablo dosyasından bir metin dosyası (.txt) olarak kaydedin.
NOT: .txt dosyası, her kutu numarasının konumunu enlem ve boylam olarak da içerir. Boylamı negatif bir değer olarak koyun. PPP oranı verileri PPP [gC·m-2·day-1] olarak etiketlenir. - PPP oran verilerini Ocean Data View yazılımına yükleyin.
- Dosya menüsünde açmaya gidin.
- Meta Veri Değişkeni İlişkilendirmesi penceresinde Değişkenleri İlişkilendir Kutusu, Enlem, Boylam İstasyon, enlem [degrees_north] ve Boylam [degrees_east]'yi tıklayın, ardından Tamam düğmesini tıklayın.
- Tıkla OK İçe Aktar penceresindeki düğmesine basın.
- Narragansett Körfezi haritasında PPP aralıklarını göstermek için kontur grafiğini çizin.
- Haritaya sağ tıklayın, Yakınlaştır'a tıklayın, haritanın veri alanını yakınlaştırmak için kırmızı kutuyu sürükleyin ve ardından Enter'a tıklayın.
- Görünüm menüsündeki Düzen Şablonları'nın 1 DAĞILIM penceresini tıklatın.
- Örnek panelini sağ tıklatın ve Türetilmiş Değişkenler'i seçin.
- Seçenekler paneli listesinden Meta Veriler altında Latitude'u seçtikten sonra Ekle düğmesini tıklatın. Aynı şeyi Boylam için de yapın ve ardından OK düğmesine tıklayın.
- Dağılım penceresine sağ tıklayarak drvd: Longitude [degrees_East] öğesini X-Variable olarak seçin.
- Dağılım penceresine sağ tıklayarak drvd: Latitude [degrees_North] öğesini Y-Variable olarak seçin.
- Dağılım penceresine sağ tıklayarak PPP [gC·m-2·day -1] 'i Z-Variable olarak seçin.
- Dağılım penceresine sağ tıklayarak Özellikler'i seçin ve Görüntüleme Stili seçeneğine gidin.
- Kılavuzlu alanını seçin.
- Konturlar seçeneğine gidin ve 0, 0.1 ve 2 değerlerinin yalnızca soldaki Önceden Tanımlanmış Bölmelerde kalmasını sağlamak için << düğmesine tıklayın.
- Tıkla OK düğmesine basın.
- Her kutunun PPP oranı verilerini elektronik tablo dosyasından bir metin dosyası (.txt) olarak kaydedin.
- Ocean Data View Software'deki kontur grafiğine dayalı olarak, Narraganset Körfezi'ndeki kahverengi, yeşil ve mavi bölgelerin kenarını tanımlayın ve haritada üç bölge çizmek için Adobe Illustrator'ı kullanarak bölgeleri görselleştirin.
NOT: Önceki çalışma15'i takiben, kahverengi bölgenin PPP oranı sırasıyla 2 gC·m-2·gün-1'in üzerinde, yeşil bölge 0.1-2 gC·m-2·gün-1 arasında ve mavi bölge 0.1 gC·m-2·gün-1'den azdı.
3. Üç bölgenin kontur grafiğini LED ışıklı üç boyutlu (3D) çerçeveye dönüştürme
- Her bölgenin sınırını göstermek için üç akrilik paneli bir lazer kesici ile 5.5 '' x 8 '' olarak aşındırın.
- Üç akrilik paneli aydınlatılmış bir çerçeveye istifleyin. Mavi, yeşil ve kahverengi bölgeleri gösteren her akrilik paneli üst üste getirin. Mavi bölgeler panelinin üstüne yeşil bölgeleri gösteren bir panel ve bunun üzerine de kahverengi bölgeler paneli yerleştirin.
- İkinci fiziksel model için, dört akrilik levhayı bir lazer kesici ile 5.5 '' x 8 '' olarak aşındırın, UV baskılı üç bölge sınırı ve tüm Narragansett Körfezi'ni temsil edecek bir panel (3.1-3.2 adımlarına göre).
- Çerçevenin altına yerleştirilmiş LED'leri kullanarak her bölgenin rengini kahverengi, yeşil ve mavi olarak değiştirin.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Narragansett Körfezi'nin N-kütle dengesi modeline dayalı üç teorik bölgesi
Narragansett Körfezi'ndeki (NB) üç teorik bölge, DIN verilerinin on beş kutu NB'ye uygulandığı N-kütle dengesi modeli sonuçlarına dayalı olarak tanımlandı ve daha sonra her kutudaki ortalama DIN, yaz dönemi için SAGP oranlarına dönüştürüldü. Şekil 2'de gösterildiği gibi, her bir kutunun ortalama yaz (Haziran-Eylül) PPP oranlarına bağlı olarak, NB'deki üç (kahverengi, yeşil ve mavi) bölge, önceki çalışmadaki her bölgenin PPP oranlarının kriterlerini takip ettiği belirlenmiştir15. Yaz döneminde, çoğunlukla nehir ağzına yakın yerlerde bulunan 1, 2, 5, 6, 7 ve 10 numaralı kutular, 2 gC·m-2·gün-1'den daha yüksek PPP oranlarına sahip kahverengi bölgeler olarak tanımlandı, bu da yüksek bulanıklık ve ışık sınırlaması ile güçlü bir fiziksel süreç ve biyolojik süreç olduğunu gösteriyor. Kutu 3, 4, 8, 9 ve 11, 0.1-2 gC·m-2·gün-1 arasında PPP aralıklarına sahip, besin sınırlaması ve yüksek birincil üretim gösteren güçlü bir biyolojik sürecin meydana geldiği yeşil bölgeler olarak sınıflandırıldı. Kahverengi bölgedeki yüksek bulanıklık nedeniyle, ışığın nüfuzu sınırlıydı, bu da yeşil bölgeden önemli bir farktı. Buna karşılık, 0.1 gC·m-2·day-1'den düşük PPP oranlarına sahip mavi bölgeler, 12, 13, 14 ve 15 numaralı kutularda tanımlandı ve düşük biyolojik üretkenliği temsil eden en uzak açık denizlerdi.
Narragansett Körfezi'nin üç bölgesinin fiziksel çerçeveler kullanılarak görselleştirilmesi
NB'deki üç teorik bölgenin sınırlarını görsel olarak uygulamak için, katmanlı akrilik panellerin kullanıldığı ve kazındığı bir 3D gösterim oluşturuldu ve bölüm 3'te açıklandığı gibi iki fiziksel çerçeve oluşturuldu. Şekil 3'te gösterildiği gibi, çerçevenin altındaki LED ışıklarla, her bir sınırın özelliklerinin daha iyi bir temsilini göstermek için değiştirilebilen üç akrilik panel kullanılmıştır. Ek olarak, nokta vuruşlu desenler, her bölgedeki tortu bulanıklığı miktarını temsil etmek için farklı bir dereceyle kazınmıştır. Şekil 4 , her bölgenin üç sınırını içeren, UV baskılı ve tüm NB'yi göstermek için kazınmış bir katman içeren dört akrilik tabaka içeren ikinci fiziksel çerçeveyi göstermektedir. İkinci çerçevenin geliştirme aşamasının görüntüleri, her bölgeyi temsil eden üç sayfa ve üç bölgenin tamamını gösteren bir ek sayfa ile Şekil 4A'da gösterilmektedir. Şekil 4B'de, ikinci fiziksel çerçeve LED ışıklarla aydınlatıldı ve her bölge için sınırların örtüşmelerini gösterdi.
Resim 1: Narragansett Körfezi haritası. Numaralandırılmış segmentler, önceki bir çalışmadan15 değiştirilen eksen boyunca 14 kutuyu göstermektedir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 2: Narragansett Körfezi'ndeki üç teorik bölgenin kapsamı. Zonlar, N-kütle dengesi modeli sonuçlarına göre tanımlandı. Her bölge, ortalama yaz (Haziran-Eylül) potansiyel birincil üretim (PPP) oranlarına bölünür ve bunlar önceki çalışmadan tanımlanan N-kütle dengesi modeli sonuçlarına dönüştürülür15. Kahverengi bölgelerin ortalama yaz PPP oranı 2 gC·m-2·gün-1'in üzerinde, yeşil bölgeler 0.1-2 gC·m-2·gün-1 arasında ve mavi bölgeler 0.1 gC·m-2·gün-1'den azdır. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 3: Narragansett Körfezi'ndeki üç bölgenin ilk fiziksel çerçevesi. Fiziksel çerçeve, her bölgedeki tortu bulanıklığı miktarını temsil etmek için üç akrilik panel ve nokta vuruşlu desenler kullanır. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 4: Narragansett Körfezi'ndeki üç teorik bölgenin ikinci fiziksel çerçevesi. (A) UV baskısı ve ikinci fiziksel çerçevenin istiflenmesi için Körfez'deki üç bölgenin tamamının şematik görüntüleri. (B) Bölgelerin sınırlarının örtüşmelerini göstermek için dört akrilik levha kullanılarak oluşturulan çerçeve. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
| Birim | Tanımlar |
 |
Her nehir deşarjından DIN akısı |
 |
Atmosferik birikimden kaynaklanan difüzyon akısı |
 |
Alt çökeltilerden bentik akı |
 |
Su kolonunda denitrifikasyon |
 |
Mevcut hızdan hesaplanan bir adveksiyon terimi |
 |
Biyolojik üretim ile uzaklaştırma |
Tablo 1: N kütle dengesi modelinde her bir terimin tanımları. Modelde kullanılan ayrıntılı değerler önceki çalışmalardan elde edilmiştir 14,16,17.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Bu çalışma, üç teorik bölgeyi tanımlayarak N-kütle dengesi modeline dayalı olarak Narraganset Körfezi'ndeki (NB) nehir girdilerinden kaynaklanan besin etkilerinin kapsamını tahmin etmiştir. Tarihsel olarak, hipoksik bölgeler, bu çalışmada kahverengi bölgeler olarak tanımlanan yaz döneminde18 Providence Nehri, Greenwich Körfezi'nin batı tarafı ve Mount Hope Körfezi yakınında ortaya çıktı. Ayrıca, NB'nin bölgelendirilmesi, NB'deki besin konsantrasyonunu ve birincil üretimi inceleyen önceki bir çalışmanın19 sonuçlarıyla karşılaştırılabilir. Her ikisi de besin azaltma çabalarının önemini vurgulamaktadır. Ek olarak, bu çalışmadaki her bölgenin sınırları, önceki bir çalışmanınsonuçlarına benzerdi 19, bu da NB'nin üst körfezindeki hipoksinin, Providence Nehri'nden organik maddenin adveksiyonu ile kontrol edilebileceğini ve 2.6 gC·m-2·gün-1'in üzerinde yüksek üretkenlikle yüksek solunum sağladığını gösteriyor. NB'nin üst bölmesindeki bu sonuçlar, bu çalışmada kahverengi bölge ile temsil edilmiştir. Ek olarak, yeşil ve mavi bölgelerle gösterilen okyanusa doğru verimlilik azalmaya devam etti.
Buna karşılık, yaz mevsiminde, Mt. Hope Bay (kutu 10) bu çalışmada kahverengi bölge olarak tanımlandı ve önceki çalışmaya kıyasla 2 gC·m-2·gün-1'in üzerinde daha yüksek birincil üretkenlik gösterdi19. Bu artan üretkenlik, nehir azotu girdisine ek olarak diğer besin girdi kaynaklarının bu bölgeyi etkileyebileceğini ve N-kütle dengesi modellerinde başka bir DIN girdi terimi olarak düşünülmesi gerektiğini göstermektedir. Bu çalışmadaki bölgelemenin, Chesapeake Körfezi 2,20 de dahil olmak üzere diğer nehir ağzı sistemlerinde vurgulanan atmosferik nitrojen birikiminin yanı sıra nehir nitrojen deşarjını azaltmayı amaçlayan NB'deki besinler için daha iyi yönetim çabalarını bilgilendirmesi beklenmektedir. Oviatt ve ark. (2002), karışım hızının ve ışık penetrasyonunun PPP21'i etkilediğini bulmuşlardır, ancak kahverengi bölgelerdeki yüksek PPP'ye atfedilen bu faktörleri daha iyi ölçmek için gelecekteki çalışmalara ihtiyaç vardır.
Son olarak, NB'nin üç teorik bölgesini iki fiziksel çerçeve olarak temsil ederek, kıyı bölgesine nehir veya diğer besin girdilerinin kapsamının daha iyi anlaşılması görsel olarak elde edilir. Çerçeveler her bölge için sabit sınırlara sahip olabilirken, çerçevemizde, N-kütle dengesi modelinin önceki uygulamalarından da belirtildiği gibi, üç teorik bölgenin tatlı suyun besin konsantrasyonlarına, karışım hızına ve nehir akışına göre aydan aya değişebileceğini bildirmek için esneklik gösterilmiştir 2,15. Örneğin, Şekil 3 ve Şekil 4'teki birkaç kutu, N-kütle dengesi modeli sonuçlarına dayalı olarak yaz dönemlerinde aylık olarak farklı bölgeler olarak kategorize edildiğinden karışık bölgeler olarak temsil edilmiştir. Çerçeveler, kıyı bölgesindeki besin yönetimi ve bilimsel iletişim için yararlı olan bir sanat formu aracılığıyla bilimsel biyojeokimyasal verilerin entegre bir görselleştirmesini sağlayarak nehir besinlerinin NB'deki etkisini göstermektedir.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Yazarların beyan edecek herhangi bir çıkar çatışması yoktur.
Acknowledgments
Bu çalışma Ulusal Bilim Vakfı (OIA-1655221, OCE-1655686) ve Rhode Island Sea Grant (NA22-OAR4170123, RISG22-R/2223-95-5-U) tarafından desteklenmiştir. Ayrıca Vis-A-Thon projesini ve bu görselleştirmeyi geliştirdiği için Rhode Island Tasarım Okulu'na teşekkür ederiz.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Adobe Illustrator | Adobe | version 27.6.1 | https://www.adobe.com/products/illustrator.html |
| Ampersand Gessobord Uncradled 1/8" Profile 8" x 8" | Risdstore | 70731053088 | https://www.risdstore.com/ampersand-gessobord-8x8-flat-1-8-profile.html |
| Ocean Data View software | https://odv.awi.de/en/software/download/ | ||
| W-Series (Wide) Flexible LED Strip Light - Ultra Bright (18 LEDs/foot) | aspectLED | SKU AL-SL-W-U | https://www.aspectled.com/products/w-wide-5050-ultra-bright?gclid=CjwKCAjwm4ukBhAuEiwA0z QxkyqisRPqBcHvXEW8KcJE-bK0d2cvGtqlOxXWJI_ E2rd6DzttPR0FLRoCgfkQAvD_BwE |
References
- Nixon, S. W. Coastal marine eutrophication: A definition, social causes, and future concerns. Ophelia. 41, 199-219 (1995).
- Kim, J. S., Brush, M. J., Song, B., Anderson, I. C. Reconstructing primary production in a changing estuary: A mass balance modeling approach. Limnology and Oceanography. 66 (6), 2535-2546 (2021).
- Kemp, W. M., et al. Eutrophication of Chesapeake Bay: historical trends and ecological interactions. Marine Ecology Progress Series. 303, 1-29 (2005).
- Brush, M. J., et al. American Geophysical Union. Coastal Ecosystems in Transition: A Comparative Analysis of the Northern Adriatic and Chesapeake Bay. Malone, T. C., Malej, A., Faganeli, F. Chapter 5, John Wiley & Sons, Hoboken, NJ. (2021).
- Howarth, R. W., Marino, R. Nitrogen as the limiting nutrient for eutrophication in coastal marine ecosystems: Evolving views over three decades. Limnology and Oceanography. 51 (1 part 2), 364-376 (2006).
- Paerl, H. W. Controlling eutrophication along the freshwater-marine continuum: Dual nutrient (N and P) reductions are essential. Estuaries and Coasts. 32, 593-601 (2009).
- Kim, J. S., Chapman, P., Rowe, G., DiMarco, S. F. Categorizing zonal productivity on the continental shelf with nutrient-salinity ratios. Journal of Marine Systems. 206, 103336 (2020).
- Rowe, G. T., Chapman, P. Continental shelf hypoxia: Some nagging questions. Gulf of Mexico Science. 20 (2), 153-160 (2002).
- Nixon, S. W.
- Barbier, E. B., et al. The value of estuarine and coastal ecosystem services. Ecological Monographs. 81 (2), 169-193 (2011).
- Cloern, J. E., Foster, S. Q., Kleckner, A. E. Phytoplankton primary production in the world's estuarinecoastal ecosystem. Biogeosciences. 11 (9), 2477-2501 (2014).
- Codiga, D. L., Stoffel, H. E., Oviatt, C. A., Schmidt, C. E. Managed nitrogen load decrease reduces chlorophyll and hypoxia in warming temperate urban estuary. Frontiers in Marine Science. 9, 930347 (2022).
- Sigman, D. M., Hain, M. P.
- Kremer, J. N., et al. Simulating property exchange in estuarine ecosystem models at ecologically appropriate scales. Ecological Modelling. 221 (7), 1080-1088 (2010).
- Kim, J. S., Chapman, P., Rowe, G., DiMarco, S. F., Thornton, D. C. O. Implications of different nitrogen input sources for potential production and carbon flux estimates in the coastal Gulf of Mexico (GOM) and Korean Peninsula coastal waters. Ocean Science. 16, 45-63 (2020).
- Lake, S. J., Brush, M. J. The contribution of microphytobenthos to total productivity in upper Narragansett Bay, Rhode Island. Estuarine, Coastal and Shelf Science. 95 (2-3), 289-297 (2011).
- Brush, M. J., Nixon, S. W. Modeling the role of macroalgae in a shallow sub-estuary of Narragansett Bay, RI (USA). Ecological Modelling. 221 (7), 1065-1079 (2010).
- Deacutis, C. F., Murray, D., Prell, W., Saarman, E., Korhun, L. Hypoxia in the upper half of Narragansett Bay, RI, during August 2001 and 2002. Northeastern Naturalist. 13 (Special Issue 4), 173-198 (2006).
- Oviatt, C., et al. Managed nutrient reduction impacts on nutrient concentrations, water clarity, primary production, and hypoxia in a north temperate estuary. Estuarine, Coastal and Shelf Science. 199, 25-34 (2017).
- Boesch, D. F. Barriers and bridges in abating coastal eutrophication. Frontiers in Marine Science. 6, 123 (2019).
- Oviatt, C. A., Keller, A. A., Reed, L. Annual primary production in Narragansett Bay with no bay-wide winter-spring phytoplankton bloom. Estuarine, Coastal and Shelf Science. 54, 1013-1026 (2002).
