Relationship between photosynthetic parameters and different proxies of phytoplankton biomass in the subtropical ocean
Notice bibliographique
Résumé
Probably because it is a readily available ocean color product, almost all models of primary productivity use chlorophyll as their index of phytoplankton biomass. As other variables become more readily available, both from remote sensing and in situ autonomous platforms, we should ask if other indices of biomass might be preferable. Herein, we compare the accuracy of different proxies of phytoplankton biomass for estimating the maximum photosynthetic rate (Pmax) and the initial slope of the production versus irradiance (P vs. E) curve (α). The proxies compared are: the total chlorophyll a concentration (Tchla, the sum of chlorophyll a and divinyl chlorophyll), the phytoplankton absorption coefficient, the phytoplankton photosynthetic absorption coefficient, the active fluorescence in situ, the particulate scattering coefficient at 650 nm (bp(650)), and the particulate backscattering coefficient at 650 nm (bbp(650)). All of the data (about 170 P vs. E curves) were collected in the South Pacific Ocean. We find that when only the phytoplanktonic biomass proxies are available, bp(650) and Tchla are respectively the best estimators of Pmax and α. When additional variables are available, such as the depth of sampling, the irradiance at depth, or the temperature, Tchla is the best estimator of both Pmax and α.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».