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Enregistrement W2565157507 · doi:10.1111/gcb.13599

Leaf chlorophyll content as a proxy for leaf photosynthetic capacity

2016· article· en· W2565157507 sur OpenAlexaff
Holly Croft, Jing M. Chen, Xiangzhong Luo, Paul Bartlett, Bin Chen, Ralf M. Staebler

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeciduousPhotosynthesisCanopyPhotosynthetic capacityAtmospheric sciencesEnvironmental scienceNitrogenEcosystemBotanyBiologyEcologyChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Improving the accuracy of estimates of forest carbon exchange is a central priority for understanding ecosystem response to increased atmospheric CO 2 levels and improving carbon cycle modelling. However, the spatially continuous parameterization of photosynthetic capacity (Vcmax) at global scales and appropriate temporal intervals within terrestrial biosphere models ( TBM s) remains unresolved. This research investigates the use of biochemical parameters for modelling leaf photosynthetic capacity within a deciduous forest. Particular attention is given to the impacts of seasonality on both leaf biophysical variables and physiological processes, and their interdependent relationships. Four deciduous tree species were sampled across three growing seasons (2013–2015), approximately every 10 days for leaf chlorophyll content (Chl Leaf ) and canopy structure. Leaf nitrogen (N Area ) was also measured during 2014. Leaf photosynthesis was measured during 2014–2015 using a Li‐6400 gas‐exchange system, with A‐Ci curves to model Vcmax. Results showed that seasonality and variations between species resulted in weak relationships between Vcmax normalized to 25°C ( ) and N A rea ( R 2 = 0.62, P < 0.001), whereas Chl Leaf demonstrated a much stronger correlation with ( R 2 = 0.78, P < 0.001). The relationship between Chl Leaf and N Area was also weak ( R 2 = 0.47, P < 0.001), possibly due to the dynamic partitioning of nitrogen, between and within photosynthetic and nonphotosynthetic fractions. The spatial and temporal variability of was mapped using Landsat TM / ETM satellite data across the forest site, using physical models to derive Chl Leaf . TBM s largely treat photosynthetic parameters as either fixed constants or varying according to leaf nitrogen content. This research challenges assumptions that simple N Area – relationships can reliably be used to constrain photosynthetic capacity in TBM s, even within the same plant functional type. It is suggested that Chl Leaf provides a more accurate, direct proxy for and is also more easily retrievable from satellite data. These results have important implications for carbon modelling within deciduous ecosystems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,194 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations721
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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