Fluorescence-based primary productivity estimates are influenced by non-photochemical quenching dynamics in Arctic phytoplankton
Notice bibliographique
Résumé
Chlorophyll fluorescence-based estimates of primary productivity typically include dark or low-light pre-treatments to relax non-photochemical quenching (NPQ), a process that influences the relationship between PSII photochemistry and fluorescence yields. The time-scales of NPQ relaxation vary significantly between phytoplankton taxa and across environmental conditions, creating uncertainty in field-based productivity measurements derived from fluorescence. To address this practical challenge, we used fast repetition rate fluorometry to characterize NPQ relaxation kinetics in Arctic Ocean phytoplankton assemblages across a range of hydrographic regimes. Applying numerical fits to our data, we derived NPQ relaxation life times, and determined the relative contributions of various quenching components to the total NPQ signature across the different assemblages. Relaxation kinetics were best described as a combination of fast-, intermediate- and slow-relaxing processes, operating on time-scales of seconds, minutes, and hours, respectively. Across sampling locations and depths, total fluorescence quenching was dominated by the intermediate quenching component. Our results demonstrated an average NPQ relaxation life time of 20 ± 1.9 min, with faster relaxation among high light acclimated surface samples relative to lowlight acclimated sub-surface samples. We also used our results to examine the influence of NPQ relaxation on estimates of photosynthetic electron transport rates (ETR), testing the commonly held assumption that NPQ exerts proportional effects on light absorption (PSII functional absorption cross section, σPSII) and photochemical quantum efficiency (FV/FM). This assumption was violated in a number of phytoplankton assemblages that showed a significant decoupling of σPSII and FV/FM during NPQ relaxation, and an associated variability in ETR estimates. Decoupling of σPSII and FV/FM was most prevalent in samples displaying symptoms photoinhibition. Our results provide insights into the mechanisms and kinetics of NPQ in Arctic phytoplankton assemblages, with important implications for the use of FRRF to derive non-invasive, high-resolution estimates of photosynthetic activity in polar marine waters.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».