A simple nutrient-dependence mechanism for predicting the stoichiometry of marine ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
It is widely recognized that the stoichiometry of nutrient elements in phytoplankton varies within the ocean. However, there are many conflicting mechanistic explanations for this variability, and it is often ignored in global biogeochemical models and carbon cycle simulations. Here we show that globally distributed particulate P:C varies as a linear function of ambient phosphate concentrations, whereas the N:C varies with ambient nitrate concentrations, but only when nitrate is most scarce. This observation is consistent with the adjustment of the phytoplankton community to local nutrient availability, with greater flexibility of phytoplankton P:C because P is a less abundant cellular component than N. This simple relationship is shown to predict the large-scale, long-term average composition of surface particles throughout large parts of the ocean remarkably well. The relationship implies that most of the observed variation in N:P actually arises from a greater plasticity in the cellular P:C content, relative to N:C, such that as overall macronutrient concentrations decrease, N:P rises. Although other mechanisms are certainly also relevant, this simple relationship can be applied as a first-order basis for predicting organic matter stoichiometry in large-scale biogeochemical models, as illustrated using a simple box model. The results show that including variable P:C makes atmospheric CO2 more sensitive to changes in low latitude export and ocean circulation than a fixed-stoichiometry model. In addition, variable P:C weakens the relationship between preformed phosphate and atmospheric CO2 while implying a more important role for the nitrogen cycle.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».