Assessing benthic health of hard substratum macrobenthic community using soft bottom indicators and their relationship with environmental condition
محل انتشار: مجله علوم شیلات ایران، دوره: 17، شماره: 4
سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 128
فایل این مقاله در 16 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JIFRO-17-4_002
تاریخ نمایه سازی: 24 بهمن 1400
چکیده مقاله:
This study aimed to assess ecological quality status of hard substratum macroinvertebrates communities of the Caspian Sea with three ecological indices and their relationship with environmental factors. For this purpose, benthic communities of the Caspian Sea basin were studied seasonally during ۲۰۱۴ in ۸ sampling sites. Temperature, salinity, dissolved oxygen, pH, nitrate, nitrite, silicate and phosphate were measured as environmental factors. The benthic classification indices AMBI (AZTI Marine Biotic Index), M-AMBI (Multivariate AMBI) and BENTIX (BENthic IndeX) were applied to assess the ecological status of the studied area. Results showed low dissimilarity based on species composition and abundance among seasons, while all seasons discriminated clearly based on environmental factors. In addition, AMBI index was more successful to assess ecological health of hard substratum in the Caspian Sea basin than M-AMBI and BENTIX. Furthermore, AMBI showed high sensitivity to environmental variation. Results indicated that temperature, nitrate, silicate, phosphate and nitrite were the most important factors in the composition and abundance fluctuation of hard substratum macroinvertebrates communities, respectively.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
N. Mehdipour
Iranian National Institute for Oceanography and Atmospheric Sciences, Iran.
M.H. Gerami
Young Researchers and Elite Club, Shiraz Branch, Islamic Azad University, Shiraz, Iran.
H. Nemati
Faculty of Biological Sciences, Shahid Beheshti University.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :