Predicting the Electron Requirement for Carbon Fixation in Seas and Oceans
Notice bibliographique
Résumé
Marine phytoplankton account for about 50% of all global net primary productivity (NPP). Active fluorometry, mainly Fast Repetition Rate fluorometry (FRRf), has been advocated as means of providing high resolution estimates of NPP. However, not measuring CO2-fixation directly, FRRf instead provides photosynthetic quantum efficiency estimates from which electron transfer rates (ETR) and ultimately CO2-fixation rates can be derived. Consequently, conversions of ETRs to CO2-fixation requires knowledge of the electron requirement for carbon fixation (Φe,C, ETR/CO2 uptake rate) and its dependence on environmental gradients. Such knowledge is critical for large scale implementation of active fluorescence to better characterise CO2-uptake. Here we examine the variability of experimentally determined Φe,C values in relation to key environmental variables with the aim of developing new working algorithms for the calculation of Φe,C from environmental variables. Coincident FRRf and (14)C-uptake and environmental data from 14 studies covering 12 marine regions were analysed via a meta-analytical, non-parametric, multivariate approach. Combining all studies, Φe,C varied between 1.15 and 54.2 mol e(-) (mol C)(-1) with a mean of 10.9 ± 6.91 mol e(-) mol C)(-1). Although variability of Φe,C was related to environmental gradients at global scales, region-specific analyses provided far improved predictive capability. However, use of regional Φ e,C algorithms requires objective means of defining regions of interest, which remains challenging. Considering individual studies and specific small-scale regions, temperature, nutrient and light availability were correlated with Φ e,C albeit to varying degrees and depending on the study/region and the composition of the extant phytoplankton community. At the level of large biogeographic regions and distinct water masses, Φ e,C was related to nutrient availability, chlorophyll, as well as temperature and/or salinity in most regions, while light availability was also important in Baltic Sea and shelf waters. The novel Φ e,C algorithms provide a major step forward for widespread fluorometry-based NPP estimates and highlight the need for further studying the natural variability of Φe,C to verify and develop algorithms with improved accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 ».