Luận án Tiến sĩ về ấu trùng hàu Crassostrea virginica: Phân bố và kết nối dân số

Nghiên cứu này phân tích tác động của hoạt động con người đến ấu trùng hàu tại các cửa sông, làm rõ những thay đổi trong sinh thái và đề xuất giải pháp bảo tồn.

Trường đại học

University of South Alabama

Chuyên ngành

Marine Science

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận án tiến sĩ

2020

281
1
0

Phí lưu trữ

55 Point

Tóm tắt

I. Nghiên cứu ấu trùng hàu ở cửa sông bị ảnh hưởng bởi con người

Nghiên cứu ấu trùng hàu ở cửa sông bị ảnh hưởng bởi con người là một chủ đề quan trọng trong lĩnh vực sinh học biển và quản lý môi trường. Hầu là một loài hàu quan trọng trong hệ sinh thái cửa sông, và việc hiểu rõ quá trình phát triển và di chuyển của ấu trùng hàu có thể giúp bảo vệ và quản lý популяция hàu một cách hiệu quả. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến ấu trùng hàu ở cửa sông bị ảnh hưởng bởi con người, bao gồm các yếu tố sinh học và vật lý, và cách chúng có thể được quản lý để duy trì популяция hàu.

1.1. Yếu tố sinh học ảnh hưởng đến ấu trùng hàu

Các yếu tố sinh học như độ mặn, oxy hòa tan, sự cạnh tranh và sự hiện diện của động vật săn mồi và các loài ấu trùng khác có thể ảnh hưởng đến di chuyển và định cư của ấu trùng hàu. Hiểu rõ cách các yếu tố sinh học này tác động đến ấu trùng hàu có thể giúp quản lý популяция hàu một cách hiệu quả.

1.2. Yếu tố vật lý ảnh hưởng đến ấu trùng hàu

Các yếu tố vật lý như dòng chảy, nhiệt độ và áp suất cũng có thể ảnh hưởng đến di chuyển và định cư của ấu trùng hàu. Hiểu rõ cách các yếu tố vật lý này tác động đến ấu trùng hàu có thể giúp quản lý популяция hàu một cách hiệu quả.

1.3. Quản lý популяция hàu ở cửa sông bị ảnh hưởng bởi con người

Quản lý популяция hàu ở cửa sông bị ảnh hưởng bởi con người đòi hỏi sự hiểu biết về các yếu tố sinh học và vật lý ảnh hưởng đến ấu trùng hàu. Các biện pháp quản lý có thể bao gồm điều chỉnh dòng chảy, điều tiết độ mặn và điều tiết nhiệt độ để tạo ra môi trường sống lý tưởng cho ấu trùng hàu.

II. Phát hiện và theo dõi ấu trùng hàu

Phát hiện và theo dõi ấu trùng hàu là một trong những thách thức lớn nhất trong việc nghiên cứu và quản lý популяция hàu. Tuy nhiên, các phương pháp mới như tô màu calcein đã được phát triển để theo dõi di chuyển của ấu trùng hàu trong môi trường tự nhiên. Trong phần này, chúng tôi sẽ khám phá cách thức tô màu calcein được sử dụng để theo dõi di chuyển của ấu trùng hàu và cách nó có thể giúp quản lý популяция hàu một cách hiệu quả.

2.1. Tô màu calcein

Tô màu calcein là một phương pháp mới để theo dõi di chuyển của ấu trùng hàu trong môi trường tự nhiên. Nó được sử dụng để tô màu ấu trùng hàu trước khi phát hành chúng vào môi trường, và sau đó chúng được theo dõi để xem chúng có di chuyển đến đâu.

2.2. Theo dõi di chuyển của ấu trùng hàu

Theo dõi di chuyển của ấu trùng hàu bằng tô màu calcein có thể giúp hiểu rõ hơn cách chúng di chuyển trong môi trường tự nhiên và cách chúng có thể được quản lý một cách hiệu quả. Điều này có thể giúp bảo vệ популяция hàu và duy trì hệ sinh thái cửa sông một cách cân bằng.

2.3. Ứng dụng của tô màu calcein trong quản lý популяция hàu

Tô màu calcein có thể được sử dụng để theo dõi di chuyển của ấu trùng hàu trong môi trường tự nhiên, và điều này có thể giúp quản lý популяция hàu một cách hiệu quả. Điều này có thể bao gồm điều chỉnh dòng chảy, điều tiết độ mặn và điều tiết nhiệt độ để tạo ra môi trường sống lý tưởng cho ấu trùng hàu.

III. Ảnh hưởng của con người đến ấu trùng hàu

Con người có thể ảnh hưởng đến ấu trùng hàu thông qua các hoạt động như khai thác, phát triển cơ sở hạ tầng và thải chất thải vào môi trường. Đó là lý do tại sao nghiên cứu về ấu trùng hàu ở cửa sông bị ảnh hưởng bởi con người là một chủ đề quan trọng. Trong phần này, chúng tôi sẽ khám phá cách con người có thể ảnh hưởng đến ấu trùng hàu và cách chúng có thể được quản lý một cách hiệu quả.

3.1. Khai thác

Khai thác hàu có thể ảnh hưởng đến популяция hàu và môi trường sống của chúng. Điều này có thể bao gồm giảm số lượng hàu và thay đổi trong môi trường sống của chúng, dẫn đến thay đổi trong di chuyển và định cư của ấu trùng hàu.

3.2. Phát triển cơ sở hạ tầng

Phát triển cơ sở hạ tầng có thể ảnh hưởng đến dòng chảy và môi trường sống của ấu trùng hàu. Điều này có thể bao gồm thay đổi trong độ mặn, nhiệt độ và chất lượng nước, ảnh hưởng đến di chuyển và định cư của ấu trùng hàu.

3.3. Thải chất thải vào môi trường

Thải chất thải vào môi trường có thể ảnh hưởng đến chất lượng nước và môi trường sống của ấu trùng hàu. Điều này có thể bao gồm chất thải hóa học, chất thải rắn và chất thải sinh học, ảnh hưởng đến di chuyển và định cư của ấu trùng hàu.

3.4. Quản lý популяция hàu ở cửa sông bị ảnh hưởng bởi con người

Quản lý популяция hàu ở cửa sông bị ảnh hưởng bởi con người đòi hỏi sự hiểu biết về cách con người có thể ảnh hưởng đến ấu trùng hàu. Các biện pháp quản lý có thể bao gồm điều chỉnh khai thác, điều tiết dòng chảy và chất lượng nước, và giảm thải chất thải vào môi trường để tạo ra môi trường sống lý tưởng cho ấu trùng hàu.

Tóm tắt và mô tả trên trang này được tạo với sự hỗ trợ của AI. Nếu bạn thấy nội dung không chính xác hoặc có vấn đề, vui lòng Báo lỗi nội dung.

21/04/2026

Trích đoạn nội dung tài liệu

LARVAL 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