Catalogus

Zoeken

Zoeken kan via de modus 'eenvoudig zoeken' (één veld) of uitgebreid via 'geavanceerd zoeken' (meerdere velden). Zo kan je bv. zoeken op een combinatie van een auteursnaam (auteur), een jaartal (jaar) en een documenttype.

Boekenmand

Nuttige resultaten kan je aanvinken en toevoegen aan een mandje. De inhoud hiervan kan je exporteren of afdrukken (naar bv. PDF).

RSS

Op de hoogte blijven van nieuw toegevoegde publicaties binnen uw interessegebied? Dit kan door een RSS-feed (?) te maken van jouw zoekopdracht.

log in

Publicaties | Kaarten

nieuwe zoekopdracht

[ meld een fout in dit record ]

mandje (0): toevoegen | toon

---

A count model approach on the occurrences of harmful algal blooms (HABs) in Ambon Bay Mahmudi, M.; Serihollo, L.G.; Herawati, E.Y.; Lusiana, E.D.; Buwono, N.K. (2020). A count model approach on the occurrences of harmful algal blooms (HABs) in Ambon Bay. Egypt. J. Aquatic Res. 46(4): 347-353. https://dx.doi.org/10.1016/j.ejar.2020.08.002 In: Egyptian Journal of Aquatic Research. Ministry of Scientific Research, National Institute of Oceanography and Fisheries: Alexandria. ISSN 1687-4285; e-ISSN 2090-3278

---

Beschikbaar in	Auteurs
VLIZ: Open access 356911 [ download pdf ]

---

Trefwoorden

Water quality Trichodesmium Ehrenberg ex Gomont, 1892 [WoRMS]

Author keywords

Harmful algal bloom, Count model, Poisson regression

---

Auteurs		Top
Mahmudi, M. Serihollo, L.G. Herawati, E.Y.	Lusiana, E.D. Buwono, N.K.

---

Abstract

Climate change and increased anthropogenic activities have resulted in an imbalance in the aquatic ecosystem and have triggered the appearance of harmful algae in Ambon Bay, Indonesia. This study aims to identify the phytoplankton community structure, measure physicochemical water quality (temperature, salinity, pH, DO, nitrate and phosphate) in Ambon Bay, and create a prediction model to estimate the occurrence of harmful algal bloom based on these water quality measures. The results of the statistical count model (Poisson regression) showed that three phytoplankton divisions were observed: Bacillariophyta, Dinophyta and Cyanophyta. Of these, Bacillariophyceae were the most abundant. The only species of the Cyanophyta division identified was Trichodesmium, a type of harmful algae that can produce high biomass that may clog fish gills and generate low oxygen. Our Poisson regression model suggested that all water quality factors measured affected the abundance of Trichodesmium in Ambon Bay and that, moreover, rising levels of nitrate and salinity will cause a surge in Trichodesmium.

---

Alle informatie in het Integrated Marine Information System (IMIS) valt onder het VLIZ Privacy beleid

Top | Auteurs