Estimation of leaf photosynthetic capacity from the photochemical reflectance index and leaf pigments
Notice bibliographique
Résumé
<p><strong>Estimation of leaf photosynthetic capacity from the photochemical reflectance index and leaf pigments</strong></p><p>Shuren Chou<sup>1#</sup>, Bin Chen<sup>2</sup>*<sup>#</sup>, Jing Chen<sup>3</sup><sup>,4</sup>*, Miaomiao Wang<sup>2,5</sup>, Shaoqiang Wang<sup>2,5,</sup><sup>6</sup>, Holly Croft<sup>7</sup>, Qin Shi<sup>8</sup></p><p><sup>1</sup>Space Security Center, Space Engineering University, Beijing 101416, China;</p><p><sup>2</sup>Key Laboratory of Ecosystem Network Observation and Modeling, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China;</p><p><sup>3</sup>School of Geographical Sciences, Fujian Normal University, Fuzhou, 350117, China</p><p><sup>4</sup>Department of Geography and Planning, University of Toronto, Toronto, Canada</p><p><sup>5</sup>College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China</p><p><sup>6</sup>College of Geography and Information Engineering, China University of Geosciences, Wuhan, China</p><p><sup>7</sup>Department of Animal and Plant Sciences, University of Sheffield, Western Bank, Sheffield S10 2TN, U.K.</p><p><sup>8</sup>Institute of Botany, Jiangsu Province and Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210014, China;</p><p><strong>Abstract: </strong>Leaf chlorophyll content has recently been found to be a better proxy than leaf nitrogen content for leaf photosynthetic capacity in a mixed deciduous broadleaf forest. A key concept underlying the relationship between leaf photosynthetic capacity and leaf chlorophyll content was the coordinate regulation of photosynthetic components (i.e. light harvesting, photochemical, and biochemical components). In order to test this hypothesis, we measured seasonal variations in leaf nitrogen content (N<sub>leaf</sub>), leaf photosynthetic pigments (i.e. chlorophyll (Chl<sub>Leaf</sub>), carotenoids (Car<sub>Leaf</sub>) and xanthophyll (Xan<sub>Leaf</sub>)) and leaf photosynthetic capacity (i.e. the maximum rate at which ribulose bisphosphate (RuBP) is carboxylated (V<sub>cmax25</sub>) and regenerated (J<sub>max25</sub>) at 25 <sup>o</sup>C) at a paddy rice site during the growing season in 2016. We investigated the effectiveness of (N<sub>leaf</sub>), leaf photosynthetic pigments, leaf-level photochemical reflectance index at sunny noon (PRI<sub>Leaf_noon</sub>) and their possible combinations for estimating leaf photosynthetic capacities (i.e. V<sub>cmax25</sub> and J<sub>max25</sub>) at a paddy rice site. Chl<sub>Leaf</sub> was highly correlated to V<sub>cmax25</sub> and J<sub>max25</sub> (R<sup>2 </sup>= 0.89 and 0.87, respectively), which were better than N<sub>leaf</sub> (R<sup>2 </sup>= 0.80 and 0.85, respectively). The products of PRI<sub>Leaf_noon</sub> with leaf pigments (i.e. Chl<sub>Leaf</sub>, Car<sub>Leaf</sub> and Xan<sub>Leaf</sub>) were also found to be highly correlated with V<sub>cmax25</sub> (R<sup>2 </sup>= 0.95 to 0.96). Also, the product of leaf chlorophyll a and Car<sub>Leaf</sub> was a good proxy for V<sub>cmax25</sub> (R<sup>2</sup> = 0.93). In sum, this study supported the previously findings that leaf chlorophyll content was better correlated with V<sub>cmax25</sub> than leaf nitrogen content. Also, combining PRI<sub>Leaf_noon</sub> with leaf pigments (i.e. Chl<sub>Leaf</sub>, Car<sub>Leaf</sub> and Xan<sub>Leaf</sub>) offered an additional way to estimate leaf photosynthetic capacity (i.e. V<sub>cmax25</sub>). These findings supported the hypothesis of coordinate regulation of photosynthetic components and they would be helpful to estimation of leaf photosynthetic capacity using remote sensing data.</p><p><strong>Keywords: </strong>seasonal variations; leaf nitrogen content; photosynthetic pigments; leaf maximum carboxylation rate</p><p> </p>
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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) | 0,001 | 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 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 ».