Вся статистика проводилась с использованием R версии 3.5.0 (R Core Team 2018 ). Чтобы оценить поведение DVM зоопланктона, мы изу

Отбор проб

Чтобы количественно оценить характер распределения копепод в каждой голубой дыре, мы собрали зоопланктон с шести глубин с интервалами глубин от 1 до 5 м от поверхности воды (0,4 м) до верхнего слоя галоклина, т. Е. В пределах слоя пресной воды (Таблица 1). Интервалы глубин определялись путем деления глубины пресной воды на пять и последующего округления до ближайшего метра. Поскольку особи зоопланктона никогда не были обнаружены в пробах, отобранных ниже галоклина (личные наблюдения), мы исключили эту зону из дальнейшего анализа. В четырех синих дырах (Hubcap, Rainbow, Stalactite и Cousteau) были взяты три пробы с помощью 2-литрового пробоотборника воды Лемноса (Лемнос, Финляндия) на каждой глубине в полдень (день) и через два часа после захода солнца (ночь) в марте 2018 г. . Для двух других синих дыр (West Twin и East Twin) шесть проб воды были отобраны в полдень на каждой глубине с помощью пробоотборника воды Ruttner объемом 1 л (KC, Дания) в июне 2019 года. использовались пробоотборники разного объема, пробы воды объемом 1 л, собранные на месторождениях Вест-Твин и Ист-Твин, были объединены в три набора по 2 литра для каждой глубины на каждом участке, так что зоопланктон был исследован в трех единицах объемом 2 л на каждой глубине для всех синих дыр. Однако мы исследовали только пять глубин, а не шесть, для West Twin, так как мы не могли получить образцы с самой большой глубины, потому что мы обычно касались дна и нарушали воду на желаемой глубине из-за сложной топографии дна.

Зоопланктон переносили из проб воды в бутылки емкостью 50 мл и консервировали 5–10 каплями глицерина и 20 мл 95% этанола после фильтрации каждой пробы воды объемом 2 л через фильтр с размером ячеек 50 мкм. Все образцы хранились в холодильнике перед подсчетом и измерением длины тела. Подсчет зоопланктона проводили в чашке Петри с восемью субкамерами размером 26 × 33 мм каждая (Nalge Nunc, США) с использованием микроскопа Dino-Lite Edge X 200 × (USB3) (AnMo Electronics Corporation, Тайвань) и стереомикроскопа (Olympus SZX7). , Япония) при увеличении 10–30 ×. Особи были разделены на каланоидные веслоногие и циклопоидные веслоногие рачки и подсчитаны отдельно. Длину тела, измеренную от кончика головы до конца фурки, брали у первых 10 наблюдаемых особей веслоногих в пределах каждого 2-литрового образца.

При каждом дневном отборе проб мы также измеряли вертикальные профили температуры и хлорофилла а с помощью CTD-зонда (AAQ1186s-H, Alec Electronics, Япония) и прозрачности воды (глубина Секки) с помощью диска Секки (диаметром 20 см с чередующимися черными и черными полосами). белые участки). Мы использовали глубину Секки как показатель прозрачности UVR для каждого участка, предполагая, что большая глубина Secchi указывает на высокую прозрачность UVR, то есть на высокую потенциальную роль UVR для DVM зоопланктона.

Угроза хищничества

В дополнение к классификации голубых дыр на группы с высоким и низким риском хищничества на основе плотности планктоноядных рыб, мы также оценили угрозу хищничества, создаваемую G. hubbsi для зоопланктона в каждой голубой дыре, рассчитав дневную норму кормления на участке с использованием ранее использованных данных. собранные данные. Heinen et al. ( 2013 ) показали географические различия как в скорости питания взрослых особей G. hubbsi, так и в плотности их обитания среди голубых дыр. Чтобы оценить дневной риск хищничества для зоопланктона на каждом участке, мы рассчитали произведение средней скорости кормления самцов и самок G. hubbsi на их среднюю плотность в прибрежной зоне (где проживает большая часть зоопланктона), что привело к общему индексу риска хищничества (количество укусы взрослых G. hubbsiв минуту на м 3 ). Скорость и плотность кормления были измерены с помощью подводных визуальных наблюдений in situ в полдень (подробности см. В Heinen et al. ( 2013 )), и мы включили данные Heinen et al. ( 2013 ), а также дополнительные исследования, проведенные впоследствии одним и тем же человеком (RBL см. Список авторов) с использованием тех же методов (2 года на участок для скорости кормления, 4–6 лет на участок для плотности).

Анализ данных

Вся статистика проводилась с использованием R версии 3.5.0 (R Core Team 2018 ). Чтобы оценить поведение DVM зоопланктона, мы изучили различия в численности зоопланктона на глубинах между днем ​​и ночью, используя линейную модель смешанных эффектов (функция lme в пакете nlme, (Pinheiro et al. 2018 )). Мы запускали модель отдельно для каждой из четырех синих дыр (Hubcap, Rainbow, Stalactite и Cousteau). Для каждой модели время выборки (день / ночь) и глубина (шесть глубин) использовались в качестве фиксированных факторов, а идентификатор образца объемом 2 л служил случайным фактором. Значительный эффект взаимодействия между временем выборки и глубиной был использован для проверки существования поведения DVM.