Long-Term Variability in Zoobenthic Communities in Lake Balkhash (Kazakhstan): Community Composition, Taxonomic Richness, and Potential Drivers

2026

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.3390/d18070409
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This study investigated long-term changes in zoobenthos in Lake Balkhash using data from 1975 to 2024. Lake Balkhash provides a suitable system for this analysis. Its hydrological regime is subject to fluctuations due to the combined use of its water for hydropower and irrigation. A total of 66 zoobenthic taxa were recorded. Boxplot analysis revealed substantial temporal variability in taxonomic richness over the study period. CONISS clustering identified temporal differences in zoobenthic taxonomic composition and distinguished different community states over time. However, the results should be interpreted with caution due to changes in sampling effort and improvements in taxonomic resolution over time, which may have influenced observed patterns in taxonomic richness. Water-level data for Lake Balkhash (1975–2022), representing the longest complete hydrological record available, were analyzed to assess relationships between water-level dynamics and zoobenthic taxonomic richness across two hydrological periods (≤1999 and ≥2000). Spearman correlation revealed a positive relationship between water level and taxonomic richness, which was slightly stronger with a one-year lag. However, the low explained variance suggests that additional environmental factors also influenced taxonomic richness.