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Enregistrement W2133174876 · doi:10.5194/bg-7-3215-2010

Spatial and temporal variability of the dimethylsulfide to chlorophyll ratio in the surface ocean: an assessment based on phytoplankton group dominance determined from space

2010· article· en· W2133174876 sur OpenAlexaff
Ítalo Masotti, Sauveur Belviso, S. Alvain, J. E. Johnson, T. Bates, Philippe D. Tortell, Nobue Kasamatsu, Mathieu Mongin, Christa Marandino, E. S. Saltzman, C. Moulin

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesGoddard Space Flight CenterCentre National de la Recherche ScientifiqueNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésDimethylsulfoniopropionatePhytoplanktonSeaWiFSOceanographyChlorophyll aDominance (genetics)ProchlorococcusSeawaterEnvironmental scienceSynechococcusBiologyEnvironmental chemistryChemistryBotanyCyanobacteriaEcologyGeologyNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Dimethylsulfoniopropionate (DMSP) is produced in surface seawater by phytoplankton. Phytoplankton culture experiments have shown that nanoeucaryotes (NANO) display much higher mean DMSP-to-Carbon or DMSP-to-Chlorophyll (Chl) ratios than Prochlorococcus (PRO), Synechococcus (SYN) or diatoms (DIAT). Moreover, the DMSP-lyase activity of algae which cleaves DMSP into dimethylsulfide (DMS) is even more group specific than DMSP itself. Ship-based observations have shown at limited spatial scales, that sea surface DMS-to-Chl ratios (DMS:Chl) are dependent on the composition of phytoplankton groups. Here we use satellite remote sensing of Chl (from SeaWiFS) and of Phytoplankton Group Dominance (PGD from PHYSAT) with ship-based sea surface DMS concentrations (8 cruises in total) to assess this dependence on an unprecedented spatial scale. PHYSAT provides PGD (either NANO, PRO, SYN, DIAT, Phaeocystis (PHAEO) or coccolithophores (COC)) in each satellite pixel (1/4° horizontal resolution). While there are identification errors in the PHYSAT method, it is important to note that these errors are lowest for NANO PGD which we typify by high DMSP:Chl. In summer, in the Indian sector of the Southern Ocean, we find that mean DMS:Chl associated with NANO + PHAEO and PRO + SYN + DIAT are 13.6±8.4 mmol g−1 (n=34) and 7.3±4.8 mmol g−1 (n=24), respectively. That is a statistically significant difference (P<0.001) that is consistent with NANO and PHAEO being relatively high DMSP producers. However, in the western North Atlantic between 40° N and 60° N, we find no significant difference between the same PGD. This is most likely because coccolithophores account for the non-dominant part of the summer phytoplankton assemblages. Meridional distributions at 22° W in the Atlantic, and 95° W and 110° W in the Pacific, both show a marked drop in DMS:Chl near the equator, down to few mmol g−1, yet the basins exhibit different PGD (NANO in the Atlantic, PRO and SYN in the Pacific). In tropical and subtropical Atlantic and Pacific waters away from the equatorial and coastal upwelling, mean DMS:Chl associated with high and low DMSP producers are statistically significantly different, but the difference is opposite of that expected from culture experiments. Hence, in a majority of cases PGD is not of primary importance in controlling DMS:Chl variations. We therefore conclude that water-leaving radiance spectra obtained simultaneously from ocean color sensor measurements of Chl concentrations and dominant phytoplankton groups can not be used to predict global fields of DMS.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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