Carbon: Chlorophyll Ratios and Net Primary Productivity of Subarctic Pacific Surface Waters Derived From Autonomous Shipboard Sensors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present optically derived estimates of phytoplankton carbon (C phyto ) and chlorophyll a concentration (Chl) across a wide range of productivity and hydrographic regimes in the Subarctic Pacific Ocean. Our high‐frequency measurements capture changes in C phyto and Chl across regional gradients in macronutrient and micronutrient limitations and submesoscale hydrographic frontal zones. Throughout the majority of our survey region, carbon to chlorophyll ratios (C phyto :Chl) ranged between 50 and 100. Lower values (10–20) were constrained to the highly productive coastal upwelling system along Vancouver Island, whereas higher estimated values (>200) were found directly off the southern British Columbia continental shelf. Further offshore, C phyto :Chl was less variable, ranging from 50 to 80 in high nutrient low Chl waters in June and from 80 to 120 in the Gulf of Alaska in July. Much of the variability in C phyto :Chl throughout the study region could be explained by mixed‐layer light levels (i.e., photoacclimation), with additional variability attributed to nutrient‐controlled changes in phytoplankton growth rates in some regions. Elevated C phyto :Chl ratios resulting from apparent nutrient stress were found in areas of low macronutrient concentrations. In contrast, iron‐limited waters exhibited C phyto :Chl ratios lower than predicted from the photoacclimation model. Applying the carbon‐based production model, we derived C phyto and Chl‐based estimates of net primary productivity, which showed good coherence with independent 14 C uptake measurements. Our results highlight the utility of ship‐board optical data to examine phytoplankton physiological ecology and productivity in surface marine waters.
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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 ».