Diurnal variation analysis of fluorescence quantum yield during algal blooms based on geostationary ocean color satellite
Notice bibliographique
Résumé
Eutrophication in coastal and freshwater environments has led to increasingly frequent and intense algal blooms, posing serious threats to ecosystem health, water quality, and human activities. This study investigates the potential of fluorescence quantum yield (φ) as a dynamic indicator of phytoplankton photosynthetic activity, utilizing satellite observations from the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) and field measurements in Lake Taihu-a eutrophic, hydrodynamically stable lake. Under natural conditions, diurnal variations in φ revealed that phytoplankton dissipates excess energy via non-photochemical quenching (NPQ) at midday light saturation, resulting in reduced φ. These patterns closely reflected photosynthetic dynamics. Building on this foundation, the study analyzed φ dynamics during bloom events in the East China Sea, Ariake Sea, and Sea of Japan. The results demonstrated distinct diurnal patterns related to species composition and local environmental conditions. For example, φ peaked around midday during a dinoflagellate bloom in the East China Sea, while it decreased under intense solar radiation during diatom blooms in the Ariake Sea-highlighting the species-specific photoacclimation strategies. Additionally, a temporal analysis of Chl-a and φ in bloom-affected, nearshore, and offshore waters showed that increases in φ generally preceded Chl-a accumulation, indicating φ's sensitivity as an early warning signal of phytoplankton growth. These findings enhance our understanding of algal bloom dynamics and support the use of φ as a complementary tool for satellite-based bloom monitoring and ecological assessments.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».