Long-Term Dynamics of Phytoplankton Parameters and Water Temperature in the Area of Sevastopol (Black Sea)

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Based on contact data, the dynamics of the abundance (N) and biomass (B) of phytoplankton in 2013–2014 and the concentration of chlorophyll a (Cсhl) in 2000–2003 and 2008–2021 were analyzed using fast Fourier transform (FFT) under conditions of changing water temperature (T) in the vicinity of Sevastopol in the Black Sea. Estimates of the contribution made by the variability of the annual and semiannual harmonics of N, B, Cchl, T to the seasonal cycle amounted to more than 56% for all parameters. A significant relationship between B and Cchl (r < –0.83) at two stations indicates the aging of microalgae. The dominance of different groups of microalgae in the phytoplankton biomass has been detected. A typical period of 2–4 years is distinguished in the interannual variability of Cchl and T in different seasons.

Full Text

Restricted Access

About the authors

S. B. Krasheninnikova

A. O. Kovalevsky Institute of Biology of the Southern Seas of RAS

Author for correspondence.
Email: svetlanabk@mail.ru
Russian Federation, Sevastopol

V. D. Chmyr

A. O. Kovalevsky Institute of Biology of the Southern Seas of RAS

Email: svetlanabk@mail.ru
Russian Federation, Sevastopol

R. I. Lee

A. O. Kovalevsky Institute of Biology of the Southern Seas of RAS

Email: svetlanabk@mail.ru
Russian Federation, Sevastopol

N. I. Minkina

A. O. Kovalevsky Institute of Biology of the Southern Seas of RAS

Email: svetlanabk@mail.ru
Russian Federation, Sevastopol

References

  1. Берсенева Г.П., Чурилова Т.Я., Георгиева Л.В. Сезонная изменчивость хлорофилла и биомассы фитопланктона в западной части Черного моря // Океанология. 2004. Т. 44. № 3. С. 389–398.
  2. Ведерников В.И. Особенности распределения первичной продукции и хлорофилла в Черном море в весенний и летний периоды // Изменчивость экосистемы Черного моря. Естественные и антропогенные факторы. М.: Наука, 1991. С. 128–147.
  3. Востоков С.В., Лобковский Л.И., Востокова А.С., Соловьев Д.М. Сезонная и многолетняя изменчивость фитопланктона в Чёрном море по данным дистанционного зондирования и контактным измерениям хлорофилла–а // Доклады академии наук. 2019. Т. 485. № 1. С. 99–103.
  4. Демидов А.Б. Сезонная изменчивость и оценка годовых величин первичной продукции фитопланктона в Черном море // Океанология. 2008. Т. 48. № 5. С. 718–733.
  5. Дженкинс Г., Ваттс Д. Спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1971. 448 с.
  6. Иванов В.А., Овсяный Е.И., Репетин Л.Н. и др. Гидролого-гидрохимический режим Севастопольской бухты и его изменения под воздействием климатических и антропогенных факторов. Севастополь: МГИ НАН Украины, 2006. 90 с.
  7. Киселев И.А. Методы исследования планктона // Жизнь пресных вод СССР. 1956. Т. 4. № 1. С. 183–265.
  8. Копытов Ю.П., Минкина Н.И., Самышев Э.З. Современный уровень загрязненности воды и донных отложений Севастопольской бухты (Черное море) // Системы контроля окружающей среды. Сб. науч. тр. Вып. 14. Севастополь: МГИ НАН Украины, 2010. С. 199–208.
  9. Крашенинникова С.Б., Бабич С.А. Пространственное распределение концентрации хлорофилла–а с учётом гидрологических, гидрохимических и гидрооптических условий Чёрного моря весной 2021 г. // Труды Карадагской научной станции им. Т.И. Вяземского – природного заповедника РАН. 2022. Т. 7. № 3 (23). С. 13–22. https://doi.org/10.21072/eco.2022.23.02
  10. Кривенко О.В., Пархоменко А.В. Пространственная и временная изменчивость биомассы фитопланктона в Чёрном море за период 1948–2001 гг. // Морской экологический журнал. 2010. Т. 9. № 4. С. 5–24.
  11. Крышев И.И., Горбенко Ю.А. Некоторые результаты спектрального анализа временных рядов наблюдений морских биосистем // Экология моря. 1981. Т. 7. С. 76–88.
  12. Куфтаркова Е.А., Губанов В.И., Ковригина Н.П. и др. Экологическая оценка современного состояния вод в районе взаимодействия Севастопольской бухты с прилегающей частью моря // Морской экологический журнал. 2006. Т. 5. № 1. С. 72–91.
  13. Лайонс Р. Цифровая обработка сигналов. М.: Бином-Пресс, 2006. 656 с.
  14. Лопухина О.А., Манжос Л.А. Фитопланктон Севастопольской бухты (Черное море) в теплый и холодный периоды 2001–2002 гг. // Экология моря. 2005. Т. 69. С. 25–31.
  15. Мельникова Е.Б., Лямина Н.В. Выявление методом разложения в ряд Фурье биологических ритмов гидробионтных сообществ // Ученые записки Таврического национального университета им. В.И. Вернадского. Сер. Биология, химия. 2013. Т. 26 (65). № 2. С. 133–140.
  16. Мельникова Е.Б., Мельников А.В. Определение ритмических закономерностей функционирования пелагического сообщества методом преобразования Фурье // Princ. ekol. 2022. № 1 (43). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/opredelenie-ritmicheskih-zakonomernostey-funktsionirovaniya-pelagicheskogo-soobschestva-metodom-preobrazovaniya-furie (дата обращения: 20.04.2023).
  17. Микаэлян А.С., Зацепин А.Г., Кубряков А.А. Воздействие мезомасштабной вихревой динамики на биопродуктивность морских экосистем (обзор) // Морской гидрофизический журнал. 2020. Т. 36. № 6. С. 646–675.
  18. Микаэлян А.С., Силкин В.А., Паутова Л.А. Развитие кокколитофорид в Черном море: межгодовые и многолетние изменения // Океанология. 2011. Т. 51. № 1. С. 45–53.
  19. Сеничева М.И. Сезонная динамика численности, биомассы и продукции фитопланктона Севастопольской бухты // Экология моря. 1980. Т. 1. С. 3–11.
  20. Стельмах Л.В., Куфтаркова Е.А., Бабич И.И. Сезонная изменчивость скорости роста фитопланктона в прибрежных водах Чёрного моря (район Севастополя) // Морской экологический журнал. 2009. Т. 8. № 1. С. 68–80.
  21. Финенко З.З., Мансурова И.М., Ковалева И.В. и др. Развитие фитопланктона в зимне-весенний период в прибрежных водах Крыма // Морской биологический журнал. 2021. Т. 9. № 1. С. 102–114.
  22. Финенко З.З., Стельмах Л.В., Мансурова И.М. и др. Сезонная динамика структурных и функциональных показателей фитопланктонного сообщества в Севастопольской бухте // Системы контроля окружающей среды. 2017. Т. 9. № 29. С. 73–82.
  23. Чмыр В.Д., Ли Р.И., Сеничева М.И. Определение скорости роста и элиминации отдельных видов и популяций в сообществе фитопланктона бухты Севастопольская (Чёрное море) // Морской биологический журнал. 2019. Т. 4. № 3. С. 81–94.
  24. Чмыр В.Д., Сеничева М.И. Особенности структуры сообществ фитопланктона приустьевой зоны Севастопольской бухты // Системы контроля окружающей среды: средства, информационные технологии и мониторинг. 2009. С. 401–406.
  25. Чмыр В.Д., Сеничева М.И., Литвинюк Д.А. и др. Структурно-функциональные параметры планктона Черноморского побережья // Системы контроля окружающей среды: cредства, модели и мониторинг. 2007. С. 335–338.
  26. Czekanowski J. Zur Diferenzialdiagnose der Neandertalgruppe // Bl. Dtsch. Ges. Antrop. Ethn. Urgesch., Braunschweig. 1909. V. 40. P. 44–47.
  27. Finenko Z.Z., Suslin V.V., Kovaleva I.V. Seasonal and long-term dynamics of the chlorophyll concentration in the Black Sea according to satellite observations // Oceanology. 2014. V. 54. № 5. P. 596–605.
  28. Jeffrrey S., Humphrey G. New spectrophotometric equations for determining chlorophylls a, b, c1 and c2 in algae, phytoplankton and higher plants // Biochemie und Physiologie der Pflanzen. 1975. V. 167. P. 191–194.
  29. Krasheninnikova S., Lee R., Shokurova I., Yakovenko V. How hydrometeorological factors influence on phytoplankton biomass and chlorophyll–a concentration in the southern part of Kalamitsky Bay in spring: an analysis of relationship. Proceedings of SPIE: 28th International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics: Atmospheric Physics. 2022. 12341, 123414P (6 p.). https://doi.org/10.1117/12.2644993
  30. Krasheninnikova S.B., Minkina N.I., Shokurova I.G., Samyshev E.Z. Comprehensive Analysis of the Distribution of Ecosystem Components in the Black Sea Taking into Account Hydrochemical and Hydrometeorological Factors // Water Resources. 2022. V. 49. Iss. 1. P. 134–141.
  31. https://doi.org/10.1134/S0097807822010092
  32. Russo R. Statistics for the behavioral sciences: an introduction. Psychology Press. 2004. 256 p.
  33. Seregin S., Popova E. Long-term dynamics of the copepod invader Oithona davisae in coastal waters of the Black Sea // Russian Journal of Biological Invasions. 2016. V. 7. № 4. P. 374–382.
  34. Solomonova E.S., Akimov A.I. Production and structural parameters of the phytoplankton and bacterioplankton communities at two stations in the open part of the Sevastopol Bay mouth: assessment of the effect of the mussel farm // Microbiology. 2021. V. 90. № 6. P. 785–792.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Location of sampling stations.

Download (147KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Seasonal dynamics of phytoplankton abundance and biomass (a, b), chlorophyll-a concentration (c, d), water surface temperature (e, f) at Veha and Ravelin stations in 2013-2014. Bold curves are 4th order polynomial trends. Vertical thin lines - ± σ.

Download (343KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Seasonal cycle of annual (1) and semi-annual (2) harmonics of phytoplankton abundance and biomass (a, b), chlorophyll-a concentration (c, d), water temperature (e, f) at Veha and Ravelin stations in 2013-2014.

Download (269KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Amplitude-period characteristics of phytoplankton abundance and biomass (a, b), chlorophyll-a concentration (c, d) and water temperature (e, f) at Vekha and Ravelin stations.

Download (384KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Interannual dynamics of winter (a, b), spring (c, d), summer (e, f) and autumn (g, h) chlorophyll-a concentration and water temperature at Veha station in 2013-2021 based on own data. Vertical thin lines are ± σ.

Download (259KB)
Indexing metadata
7. Fig. 6. Interannual dynamics of winter (a, b), spring (c, d), summer (e, f) and fall (g, h) chlorophyll-a concentration and water temperature in 2000-2003 according to [20], in 2008-2021 according to own data at Ravelin station. Vertical thin lines are ± σ.

Download (454KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

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».