Seasonal variation in the relationship between leaf chlorophyll content and photosynthetic capacity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Accurate estimation of photosynthesis is crucial for ecosystem carbon cycle modelling. Previous studies have established an empirical relationship between photosynthetic capacity (maximum carboxylation rate, V cmax ; maximum electron transport rate, J max ) and leaf chlorophyll (Chl) content to infer global photosynthetic capacity. However, the basis for the Chl‐V cmax relationship remains unclear, which is further evidenced by the temporal variations in the Chl‐V cmax relationship. Using multiple years of observations of four deciduous tree species, we found that V cmax and J max acclimate to photosynthetically active radiation faster (4–8 weeks) than Chl (10–12 weeks). This mismatch in temporal scales causes seasonality in the V cmax ‐Chl relationship. To account for the mismatch, we used a Chl fluorescence parameter (quantum yield of Photosystem II, Φ(II)) to tighten the relationship and found Φ(II) × Chl correlated with V cmax and J max ( r 2 = 0.74 and 0.72 respectively) better than only Chl ( r 2 = 0.7 and 0.6 respectively). It indicates that Φ(II) accounts for the short‐term adjustment of leaf photosynthetic capacity to light, which was not captured by Chl. Our study advances our understanding of the ecophysiological basis for the empirical V cmax ‐Chl relationship and how to better infer V cmax from Chl and fluorescence, which guides large‐scale photosynthesis simulations using remote sensing.
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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) | 0,000 | 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 ».