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Enregistrement W4415256928 · doi:10.1109/tgrs.2025.3620306

Temperature-Dependent Relationship Between Solar-Induced Chlorophyll Fluorescence and Photosynthesis in Evergreen Needleleaf Forests

2025· article· W4415256928 sur OpenAlexaff
Ruonan Chen, Liangyun Liu, Xinjie Liu, Christopher Y. S. Wong, Ingo Ensminger

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Ecology and Soil Science
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésChlorophyll fluorescencePhotosynthesisPhotosystem IIEvergreenCanopyFluorescenceQuantum yield

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solar-induced chlorophyll fluorescence (SIF) has a high correlation with gross primary production (GPP) at various spatiotemporal scales. However, this relationship varies with the changing environmental conditions, requiring further investigation and interpretation at various scales. In this study, we investigated (i) the temperature sensitivities of the SIF/GPP ratio, (ii) their correlation in 33 evergreen needleleaf forest sites using TROPOMI SIF and flux tower datasets from 2018 to 2021, and (iii) the temperature responses of the ratio of quantum yield of fluorescence to quantum efficiency of photosystem II (ΦF/ΦPSII) using leaf measurements from 3 datasets. At the canopy scale, SIF effectively tracked the GPP during the year, and the SIF/GPP ratio was relatively stable from 8 to 18 °C, while it increased at cold (<5°C) and hot extremes (>28°C). Furthermore, the SIF–GPP correlation was strongest at moderate temperatures (~25 °C). At the leaf scale, ΦF/ΦPSII also increased at low temperatures, which demonstrated the direct impact of temperature on the energy partitioning in the light reaction. This study indicated the need to consider the changing temperature and energy partitioning during the light reaction when using fluorescence to track photosynthesis, especially under extreme environments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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