Abteilung Aquatische Ökologie

Phytoplankton Ökologie

Die Entdeckung des geheimen Lebens des Planktons für eine nachhaltige Bewirtschaftung von Seen im Wandel

Die Aufgabe unserer Forschungsgruppe besteht darin, Planktongemeinschaften in ihrer natürlichen Umgebung zu erforschen, ihre Vielfalt zu erklären, ihre Reaktion auf Umweltveränderungen zu erforschen und schliesslich zu untersuchen, wie sie sich auf aquatische Ökosystemleistungen auswirken. Durch die Entwicklung innovativer Forschungsmethoden und die Förderung interdisziplinärer Zusammenarbeit wollen wir das Gebiet der Planktonökologie voranbringen und die Mechanismen aufklären, die die Planktondynamik steuern. So können wir die Auswirkungen des Klimawandels auf die Ökosysteme der Seen, einschliesslich schädlicher Algenblüten, vorhersagen und mildern.

Planktongemeinschaften bilden die Grundlage aquatischer Nahrungsnetze, reagieren rasch auf Umweltveränderungen und beeinflussen die Funktionsweise und die Dienstleistungen (z. B. Wasserqualität, Fischerei) von Seenökosystemen. Die grosse und dynamische Artenvielfalt von Planktongemeinschaften ist eine Ikone der Ökologie und wird durch ein kompliziertes Netz von Wechselwirkungen zwischen Hunderten von Arten und ihrer abiotischen Umgebung aufrechterhalten. Die meisten dieser Wechselwirkungen wurden aufgrund der Grenzen herkömmlicher Methoden übersehen, die keine Daten auf der zeitlichen (täglich) und/oder räumlichen (ganze Gemeinschaft) Ebene liefern können, die für die Aufklärung der Planktondynamik, einschliesslich Ausbrüchen toxischer Cyanobakterien, erforderlich sind. Das Wissen darüber, wie Planktonarten untereinander und mit ihrer natürlichen Umgebung interagieren und welche Bedingungen die Dominanz eines einzelnen Taxons (oder Genotyps) begünstigen, wie es bei toxischen Cyanobakterienblüten der Fall ist, ist für das Verständnis und die Vorhersage der Auswirkungen des Klimawandels, der Eutrophierung und der Verschmutzung auf die Ökosysteme der Seen von entscheidender Bedeutung.

Unsere Forschung hat folgende Ziele:

  • Kartierung von Arteninteraktionen in komplexen und vernetzten Planktongemeinschaften und Ableitung von Populationsreaktionen auf verschiedenen Ebenen (von lokal bis regional, von Stunden bis Jahrzehnten). Wir verwenden eine eigenschaftsbasierte (trait-based) Perspektive, um Reaktionen auf individueller und Populationsebene mit Prozessen auf Gemeinschafts- und Ökosystemebene (Nahrungsnetz) zu verbinden.
  • Wir sind Wegbereiter für neue Ansätze und Technologien zur Verbesserung der Planktonüberwachung. Wir entwickeln und integrieren kosteneffiziente automatisierte Hochfrequenz-Überwachungsinstrumente, die an Ort und Stelle eingesetzt werden können, um die Überwachung von Plankton und Wasserqualität in Zusammenarbeit mit lokalen Behörden zu verbessern. Dazu gehören In-situ-Bildgebung, Sensoren und DNA-Sequenzierungsmethoden.
  • Nutzung historischer Zeitreihen von Seeüberwachungsdaten in Zusammenarbeit mit öffentlichen Behörden, um die langfristigen Auswirkungen des globalen Wandels auf die biologische Vielfalt des Planktons und die Ökosystemprozesse in Seen zu untersuchen.
  • Entwicklung datengestützter Modelle zum Verständnis und zur Vorhersage von Veränderungen der Plankton-Biodiversität, von Cyanobakterienblüten und der Wasserqualität. Wir setzen fortschrittliche Methoden der Zeitreihenanalyse und des maschinellen Lernens ein, um grosse Planktondatensätze zu analysieren und die Mechanismen, die die Dynamik von Gemeinschaften, einschliesslich Algenblüten, antreiben, zurückzuentwickeln.
  • Wir liefern den Behörden Erkenntnisse, die eine nachhaltige Überwachung und Bewirtschaftung der sich rasch verändernden Seenökosysteme unterstützen.

Unsere Forschungsgruppe ist vielfältig und multidisziplinär, mit vielen lokalen und internationalen Kooperationen. Wir engagieren uns für offene Forschungsdaten und die FAIR-Grundsätze. Wir setzen uns für Gleichberechtigung, Vielfalt und Inklusion ein, indem wir aktiv die Chancengleichheit für alle fördern und die Vereinbarkeit von Privatleben und Arbeit unterstützen. Als Menschen und wissenschaftlich tätige Personen schätzen wir Unterschiede in Bezug auf Ideen, Hintergründe, Überzeugungen, Geschlechter und Meinungen als die Essenz der Kreativität und als Grundlage für persönliches und berufliches Wachstum.

Weitere Informationen finden Sie in den unten aufgeführten Projekten oder in unserer Publikationsliste auf GoogleScholar.

Unsere Projekte

Warum blühen giftige Cyanbakterien? ...

Cyano Bloom
Identification of transformation products and assessment of environmental relevance

Biotransformation in freshwater algae
Combining innovative approaches to phytoplankton and lake-ecosystem monitoring with community and ecosystem theory to to understand ...

Linking small-scale phytoplankton dynamics to aquatic ecosystems ...

One of the most important challenges in environmental toxicology is to understand how responses to chemical pollutants scale through levels of biological complexity...

Linking effects from molecules to ecosystems
Complex systems theory meets big phytoplankton trait data.

Critical dynamics in phytoplankton communities?

Unser Team

Dr. Francesco Pomati Tel. +41 58 765 5410 E-Mail senden
Marta Reyes Tel. +41 58 765 6725 E-Mail senden
Stefanie Merkli Research Assistant Tel. +41 58 765 5383 E-Mail senden
Pinelopi Ntetsika Tel. +41 58 765 5058 E-Mail senden
Dr. Ewa Merz Tel. E-Mail senden
Valentin Moser Tel. +41 58 765 5021 E-Mail senden
Dr. Leonardo Capitani Tel. +41 58 765 6471 E-Mail senden
Dr. Luis Gilarranz Tel. +41 58 765 6696 E-Mail senden

Neuste Publikationen

Merkli, S., Reyes, M., & Pomati, F. (2024). Planktonmonitoring: automatisierte Bildgebung. Chancen und Herausforderungen bei der Laboranwendung. Aqua & Gas, 104(9), 72-76. , Institutional Repository

Anthropogene Einflüsse auf die Umwelt wirken sich auf das Plankton und seine Rolle im See aus und beeinträchtigen so Nahrungsnetze, Ökosystemleistungen und Wasserqualität. In der Schweiz wird das traditionelle Planktonmonitoring durch taxonomische Fachpersonen mittels Mikroskopie aufgrund von Ressourcen- und Personalmangel zunehmend eingeschränkt. Diese Studie untersucht das Potenzial automatisierter Bildgebungsverfahren wie dem Aquascope und zeigt die Defizite und Chancen für zukünftige Entwicklungen auf.
Wang, X., Wullschleger, S., Jones, M., Reyes, M., Bossart, R., Pomati, F., & Janssen, E. M. L. (2024). Tracking extensive portfolio of cyanotoxins in five-year lake survey and identifying indicator metabolites of cyanobacterial taxa. Environmental Science and Technology, 58(37), 16560-16569. doi:10.1021/acs.est.4c04813, Institutional Repository

Cyanobacterial blooms require monitoring, as they pose a threat to ecosystems and human health, especially by the release of toxins. Along with widely reported microcystins, cyanobacteria coproduce other bioactive metabolites; however, information about their dynamics in surface waters is sparse. We investigated dynamics across full bloom successions throughout a five-year lake monitoring campaign (Greifensee, Switzerland) spanning 150 sampling dates. We conducted extensive suspect screening of cyanobacterial metabolites using the database CyanoMetDB. Across all 850 samples, 35 metabolites regularly co-occurred. Microcystins were present in 70% of samples, with [d-Asp3,(E)-Dhb7]MC-RR reaching concentrations of 70 ng/L. Anabaenopeptins, meanwhile, were detected in 95% of all samples with concentrations of Oscillamide Y up to 100-fold higher than microcystins. Based on LC-MS response and frequency, we identified indicator metabolites exclusively produced by one of three cyanobacteria isolated from the lake, these being [d-Asp3,(E)-Dhb7]MC-RR from Planktothrix sp. G2020, Microginin 761B from Microcystis sp. G2011, and Ferintoic acid B from Microcystis sp. G2020. These indicators showed distinct temporal trends and peaking seasons that reflect the variance in either the abundance of the producing cyanobacteria or their toxin production dynamics. Our approach demonstrates that selecting high LC-MS response and frequent and species-specific indicator metabolites can be advantageous for cyanobacterial monitoring.
To, S. W., Acevedo-Trejos, E., Chakraborty, S., Pomati, F., & Merico, A. (2024). Grazing strategies determine the size composition of phytoplankton in eutrophic lakes. Limnology and Oceanography, 69(4), 933-946. doi:10.1002/lno.12538, Institutional Repository

Although the general impacts of zooplankton grazing on phytoplankton communities are clear, we know comparatively less about how specific grazing strategies interact with environmental conditions to shape the size structure of phytoplankton communities. Here, we present a new data-driven, size-based model that describes changes in the size composition of lake phytoplankton under various environmental constraints. The model includes an ecological trade-off emerging from observed allometric relationships between (1) phytoplankton cell size and phytoplankton growth and (2) phytoplankton cell size and zooplankton grazing. In our model, phytoplankton growth is nutrient-dependent and zooplankton grazing varies according to specific grazing strategies, namely, specialists (targeting a narrow range of the size-feeding spectrum) vs. generalists (targeting a wide range of the size-feeding spectrum). Our results indicate that grazing strategies shape the size composition of the phytoplankton community in nutrient-rich conditions, whereas inorganic nutrient concentrations govern phytoplankton biomass. Under oligotrophic regimes, the phytoplankton community is dominated by small cell sizes and the grazers have little to no impact. Under eutrophic regimes, dominating specialist grazers push phytoplankton towards small cells, whereas dominating generalist grazers push phytoplankton towards large cells. Our work highlights that trait-based modeling, based on realistic eco-physiological trade-offs, represents a valuable tool for disentangling the interactive roles played by nutrient regimes and grazing strategies in determining the size compositions of lake phytoplankton. Ultimately, our study offers a quantitative basis for understanding how communities of lake phytoplankton may reorganize in the future in response to changes in nutrient levels and zooplankton grazing strategies.
Khaliq, I., Rixen, C., Zellweger, F., Graham, C. H., Gossner, M. M., McFadden, I. R., … Narwani, A. (2024). Warming underpins community turnover in temperate freshwater and terrestrial communities. Nature Communications, 15, 1921 (9 pp.). doi:10.1038/s41467-024-46282-z, Institutional Repository

Rising temperatures are leading to increased prevalence of warm-affinity species in ecosystems, known as thermophilisation. However, factors influencing variation in thermophilisation rates among taxa and ecosystems, particularly freshwater communities with high diversity and high population decline, remain unclear. We analysed compositional change over time in 7123 freshwater and 6201 terrestrial, mostly temperate communities from multiple taxonomic groups. Overall, temperature change was positively linked to thermophilisation in both realms. Extirpated species had lower thermal affinities in terrestrial communities but higher affinities in freshwater communities compared to those persisting over time. Temperature change’s impact on thermophilisation varied with community body size, thermal niche breadth, species richness and baseline temperature; these interactive effects were idiosyncratic in the direction and magnitude of their impacts on thermophilisation, both across realms and taxonomic groups. While our findings emphasise the challenges in predicting the consequences of temperature change across communities, conservation strategies should consider these variable responses when attempting to mitigate climate-induced biodiversity loss.
Daugaard, U., Merkli, S., Merz, E., Pomati, F., & Petchey, O. L. (2024). The dependence of forecasts on sampling frequency as a guide to optimizing monitoring in community ecology. Ecosphere, 15(2), e4786 (14 pp.). doi:10.1002/ecs2.4786, Institutional Repository

Facing climate change and biodiversity loss, it is critical that ecology advances so that processes, such as species interactions and dynamics, can be correctly estimated and skillfully forecasted. As different processes occur on different time scales, the sampling frequency used to record them should intuitively match these scales. Yet, the effect of data sampling frequency on ecological forecasting accuracy is understudied. Using a simple simulated dataset as a baseline and a more complex high-frequency plankton dataset, we tested how different sampling frequencies impacted abundance forecasts of different plankton classes and the estimation of their interactions. We then investigated whether plankton growth rates and body sizes could be used to select the most appropriate sampling frequency. The simple simulated dataset showed that the optimal sampling frequency scaled positively with growth rate. This finding was not repeated in the analyses of the plankton time series, however. There, we found that a reduction in sampling frequency worsened forecasts and led us to both over- and underestimate plankton interactions. This suggests that forecasting can be used to determine the ideal sampling frequency in scientific and monitoring programs. A better study design will improve theoretical understanding of ecology and advance policy measures dealing with current global challenges.

Gruppenleitung

Dr. Francesco Pomati Tel. +41 58 765 5410 E-Mail senden

Projekt Aquascope

Echtzeit-Unterwasseraufnahmen

Unser Team in Aktion!

Werden Sie Teil in unserem Labor!

M.Sc.- und B.Sc.-Studierende sowie Praktikantinnen und Praktikanten sind stets willkommen.

Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an Dr. Francesco Pomati.