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

---

Modelling and forecasting long-term dynamics of Western Baltic macrobenthic fauna in relation to climate signals and environmental change Gröger, J.; Rumohr, H. (2006). Modelling and forecasting long-term dynamics of Western Baltic macrobenthic fauna in relation to climate signals and environmental change. J. Sea Res. 55(4): 266-277. https://dx.doi.org/10.1016/j.seares.2005.11.005 In: Journal of Sea Research. Elsevier/Netherlands Institute for Sea Research: Amsterdam; Den Burg. ISSN 1385-1101; e-ISSN 1873-1414, meer

---

Beschikbaar in	Auteurs
VLIZ: Non-open access 352833 [ aanvragen ]

---

Trefwoorden

ANE, Germany, Schleswig-Holstein, Kiel Bight Aquatic communities > Benthos Climatic changes Environmental effects Models Population dynamics Temporal variations > Long-term changes Kiel Bight [Marine Regions] Marien/Kust

---

Auteurs		Top
Gröger, J. Rumohr, H.

---

Abstract

Long-term macrobenthos data from Kiel Bight in the Western Baltic collected between 1968 and 2000 have been correlated with the winter NAO index (North Atlantic Oscillation Index) and other environmental data such as temperature, salinity and oxygen content in the bottom water in order to detect systematic patterns related to so far unexplained abiotic signals in the dynamics of zoobenthic species assemblages. The benthos data come from a cluster of five stations (Süderfahrt/ Millionenviertel) in Kiel Bay. Our investigations concentrated on the macrobenthic dynamics with a focus on the number of species m-2 (species richness). Using logarithms and the time series analysis approach of Box/Jenkins (ARIMA modelling, transfer function modelling) it was shown that species richness was strongly influenced by the winter NAO (adjusted for a linear time trend within the 1968-2000 period) and salinity (with a shift/lag of four years). Bootstrapping experiments (i.e. sampling from the error process) and analysis of prediction power (by means of the one- or more-years leaving-out method) showed that the parameter estimates behaved in a stable way, leading to a relatively robust model.

---

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

Top | Auteurs