Aquatic particulate absorption coefficient combining extraction and bleaching optimized for inland waters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The particulate absorption coefficient is one of the fundamental inherent optical properties describing interactions of light with material in water. Its spectral properties contain important information about chemical and biological constituents. It is often partitioned into algal and non‐algal fractions which provide useful information describing phytoplankton. Particulate absorption coefficient has been routinely measured in the ocean particularly to calibrate remote sensing algorithms. However, the methods to measure marine algal and non‐algal absorbing fractions might fail in freshwaters due to difficulties extracting green‐algae pigments and cyanobacterial phycocyanin and the high organic content of the non‐algal particles, making direct bleaching biased. In this work, we describe a method with sequential extraction, bleaching, and post‐processing to obtain unbiased pigments and non‐algal absorption fractions in freshwater environments, and we compare it against the resulting fractions obtained by only extraction or bleaching, using samples collected from 649 lakes across Canada. The resulting non‐algal particles spectra from our method appear free of interfering pigments while maintaining spectral shapes, as verified by the higher correlation coefficient between the 400 and 700 nm exponential coefficient ( S , often referred to as slope) of the non‐algal particles spectra and the organic fraction of total suspended solids, and by having a better correlation between the ratio of absorption coefficient of phytoplankton at 620 and 676 nm and cyanobacterial biomass percentage. Overall, this method solves the two problems in freshwater particulate absorption partitioning associated with (1) unextracted pigments with methanol extraction methods and (2) bias introduced to non‐algal absorption spectra from NaOH bleaching.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».