Regional impacts of iron-light colimitation in a global biogeochemical model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Laboratory and field studies have revealed that iron has multiple roles in phytoplankton physiology, with particular importance for light-harvesting cellular machinery. However, although iron-limitation is explicitly included in numerous biogeochemical/ecosystem models, its implementation varies, and its effect on the efficiency of light harvesting is often ignored. Given the complexity of the ocean environment, it is difficult to predict the consequences of applying different iron limitation schemes. Here we explore the interaction of iron and nutrient cycles in an ocean general circulation model using a new, streamlined model of ocean biogeochemistry. Building on previously published parameterizations of photoadaptation and export production, the Biogeochemistry with Light Iron Nutrients and Gasses (BLING) model is constructed with only four explicit tracers but including macronutrient and micronutrient limitation, light limitation, and an implicit treatment of community structure. The structural simplicity of this computationally-inexpensive model allows us to clearly isolate the global effect that iron availability has on maximum light-saturated photosynthesis rates vs. the effect iron has on photosynthetic efficiency. We find that the effect on light-saturated photosynthesis rates is dominant, negating the importance of photosynthetic efficiency in most regions, especially the cold waters of the Southern Ocean. The primary exceptions to this occur in iron-rich regions of the Northern Hemisphere, where high light-saturated photosynthesis rates allow photosynthetic efficiency to play a more important role. In other words, the ability to efficiently harvest photons has little effect in regions where light-saturated growth rates are low. Additionally, we speculate that the phytoplankton cells dominating iron-limited regions tend to have relatively high photosynthetic efficiency, due to reduced packaging effects. If this speculation is correct, it would imply that natural communities of iron-stressed phytoplankton may tend to harvest photons more efficiently than would be inferred from iron-limitation experiments with other phytoplankton. We suggest that iron limitation of photosynthetic efficiency has a relatively small impact on global biogeochemistry, though it is expected to impact the seasonal cycle of plankton as well as the vertical structure of primary production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».