Interacting Effects of Light and Iron Availability on the Coupling of Photosynthetic Electron Transport and CO2-Assimilation in Marine Phytoplankton
Notice bibliographique
Résumé
Iron availability directly affects photosynthesis and limits phytoplankton growth over vast oceanic regions. For this reason, the availability of iron is a crucial variable to consider in the development of active chlorophyll a fluorescence based estimates of phytoplankton primary productivity. These bio-optical approaches require a conversion factor to derive ecologically-relevant rates of CO2-assimilation from estimates of electron transport in photosystem II. The required conversion factor varies significantly across phytoplankton taxa and environmental conditions, but little information is available on its response to iron limitation. In this study, we examine the role of iron limitation, and the interacting effects of iron and light availability, on the coupling of photosynthetic electron transport and CO2-assimilation in marine phytoplankton. Our results show that excess irradiance causes increased decoupling of carbon fixation and electron transport, particularly under iron limiting conditions. We observed that reaction center II specific rates of electron transport (ETR(RCII), mol e- mol RCII(-1) s(-1)) increased under iron limitation, and we propose a simple conceptual model for this observation. We also observed a strong correlation between the derived conversion factor and the expression of non-photochemical quenching. Utilizing a dataset from in situ phytoplankton assemblages across a coastal--oceanic transect in the Northeast subarctic Pacific, this relationship was used to predict ETR(RCII): CO2-assimilation conversion factors and carbon-based primary productivity from FRRF data, without the need for any additional measurements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».