The challenge of estimating kelp production in a turbid marine environment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Coastal kelp forests produce substantial marine carbon due to high annual net primary production (NPP) rates, but upscaling of NPP estimates over time and space remains difficult. We investigated the impact of variable underwater photosynthetically active radiation (PAR) and photosynthetic parameters on photosynthetic oxygen production of Laminaria hyperborea , the dominant NE‐Atlantic kelp species, throughout summer 2014. Collection depth of kelp had no effect on chlorophyll a content, pointing to a high photoacclimation potential of L. hyperborea towards incident light. However, chlorophyll a and photosynthesis versus irradiance parameters differed significantly along the blade gradient when normalized to fresh mass, potentially introducing large uncertainties in NPP upscaling to whole thalli. Therefore, we recommend a normalization to kelp tissue area, which is stable over the blade gradient. Continuous PAR measurements revealed a highly variable underwater light climate at our study site (Helgoland, North Sea) in summer 2014, reflected by PAR attenuation coefficients (K d ) between 0.28 and 0.87 m −1 . Our data highlight the importance of continuous underwater light measurements or representative average values using a weighted K d to account for large PAR variability in NPP calculations. Strong winds in August increased turbidity, resulting in a negative carbon balance at depths >3–4 m over several weeks, considerably impacting kelp productivity. Estimated daily summer NPP over all four depths was 1.48 ± 0.97 g C · m −2 seafloor · d −1 for the Helgolandic kelp forest, which is in the range of other kelp forests along European coastlines.
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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 | 0,001 | 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 ».