ОПРЕДЕЛЕНИЕ УГЛЕРОДА ФИТОПЛАНКТОНА ПО СОДЕРЖАНИЮ В ВОДЕ ВЗВЕШЕННОГО ОРГАНИЧЕСКОГО ВЕЩЕСТВА И ХЛОРОФИЛЛА a

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

На разнотипных водных объектах определялась связь между концентрациями хлорофилла a и взвешенного органического углерода. На примере литературного и собственного материала демонстрируется прямой способ оценки углерода фитопланктона in situ по содержанию в воде взвешенного органического вещества и хлорофилла a. В основе способа – классический и квантильный регрессионный анализ. Расчеты дали ординарные значения соотношений углерод/хлорофилл, от 25 до 150.

Об авторах

В. В Бульон

Зоологический институт РАН

Email: vboulion@mail.ru
Санкт-Петербург, Россия

Список литературы

  1. Бульон В.В. Первичная продукция планктона внутренних водоемов. Л.: Наука, 1983. 150 с.
  2. Бульон В.В. Закономерности первичной продукции в лимических экосистемах. СПБ: Наука, 1994. 222 с.
  3. Ведерников В.И., Микаэлян А.С. Структурно-функциональные характеристики разных размерных групп фитопланктона Черного моря // Структура и продукционные характеристики планктонных сообществ Черного моря. М.: Наука, 1989, С. 84—105.
  4. Винберг Г.Г. Первичная продукция водоемов. Минск: Изд.-во АН БССР, 1960. 329 с.
  5. Воскобойкова А.С., Лобковский Л.И., Воскобойков С.В. Аномальные явления в развитии фитопланктона Черного моря, зафиксированные методами дистанционного зондирования // Доклады РАН. Науки о Земле. 2021. Т. 497. № 1. С. 91—95. doi: 10.31857/S2686739721030129.
  6. Ковалёва Н.В., Суслин В.В. Сезонная изменчивость биомассы и удельной скорости роста фитопланктона в 2016–2020 годах в глубоководной зоне Черного моря // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 4. С. 250—262. doi: 10.21046/2070-7401-2023-20-4-250-262.
  7. Кравчишина М.Д., Леш А.Ю., Паутова Л.А., Клювиткин А.А., Политов А.Н., Новгайский А.Н., Силкин В.А. Вертикальное распределение взвешенных веществ в Каспийском море в начале лета // Океанология. 2016. Т. 56. № 6. С. 901—918. doi: 10.7868/S0030157416050063
  8. Кукушкин А.С. Многолетняя изменчивость содержания взвешенного органического вещества в глубоководных районах Черного моря в летне-осенний период // Мор. гидрофиз. журн. 2012. № 1. С. 17—38. doi: 10.31857/S0030157421010123.
  9. Маркина Ж.В. Проточная цитометрия как метод исследования морских одноклеточных водорослей: Развитие, проблемы, перспективы // Биология моря. 2019. Т. 45. № 5. С. 291—298. doi: 10.1134/S0134347519050073.
  10. Моисеева Н.А., Чурилова Т.Я., Ефимова Т.В., Кривенко О.В., Маторин Д.Н. Концентрация и флуоресценция хлорофилла a в период сезонной стратификации вод в Черном море // Морской гидрофизический журнал. 2019. Т. 35. № 5. С. 481—495. doi: 10.22449/0233-7584-2019-5-481-495.
  11. Остапеня А.П. Полнота окисления органического вещества водных беспозвоночных методом бихроматного окисления // ДАН БССР. 1965. Т. 9. № 1. С. 273—276.
  12. Соломонова Е.С. Динамика физиологически активных клеток пико- и нанофитопланктона в прибрежных водах Черного моря // Вестник СПбГУ. 2016. Сер. 3. Вып. 1. С. 62—72.
  13. Соломонова Е.С. Оценка физиологического состояния микроводорослей с помощью цитометрических и флуоресцентных показателей: Дис. канд. биол. наук. Севастополь: ИНБИОМ, 2021. 139 с.
  14. Стельмах Л.В. Влияние адаптации фитопланктона на распределение его биомассы и концентрации хлорофилла в поверхностном слое Черного моря // Системы контроля окружающей среды. 2019. № 1(35). С. 106–114. doi: 10.33075/2220-5861-2019-1-106-114.
  15. Стельмах Л.В., Бабич И.Н. Сезонная изменчивость отношения органического углерода к хлорофиллу a и факторы, ее определяющие в фитопланктоне прибрежных вод Черного моря // Мор. экол. журн. 2006. Т. 5. № 2. С. 74–87.
  16. Финенко З.З., Ковалева И.В., Суслин В.В. Новый подход к оценке биомассы фитопланктона и ее вариабельности в поверхностном слое Черного моря по спутниковым данным // Успехи современной биологии. 2018. Т. 138. № 3. С. 294–307.
  17. Финенко З.З., Мансурова И.М., Суслин В.В. Временная динамика биомассы фитопланктона в поверхностном слое Черного моря по данным спутниковых наблюдений // Океанология. 2022. Т. 62. № 3 С. 416–427. doi: 10.1134/S0001420722030043.
  18. Cloern J.E., Grenz C., Vidergar-Lucas L. An empirical model of the phytoplankton chlorophyll : carbon ratio – the conversion factor between productivity and growth rate // Limnol. Oceanogr. 1995. Vol. 40. № 7. P. 1313–1321
  19. de Mora L., Butenschön M., Allen J. I. The assessment of a global marine ecosystem model on the basis of emergent properties and ecosystem function: a case study with ERSEM // Geosci. Model Dev. 2016. Vol. 9. P. 59–76. doi: 10.5194/gmd-9-59-2016.
  20. Geider R. J. Light and temperature dependence of the carbon to chlorophyll a ratio in microalgae and cyanobacteria: implications for physiology and growth of phytoplankton // New Phytol. 1987. Vol. 106. P. 1–34.
  21. Geider R., MacIntyre H., Kana T. Dynamic model of phytoplankton growth and acclimation: responses of the balanced growth rate and the chlorophyll a/carbon ratio to light, nutrient-limitation and temperature // Mar. Ecol. Prog. Ser. 1997.Vol. 148. P.187–200. doi: 10.3354/meps148187.
  22. Graff J. R., Milligan A. J., Behrenfeld M. J. The measurement of phytoplankton biomass using flow-cytometric sorting and elemental analysis of carbon. Limnol. Oceanogr.: Methods. 2012. Vol.10. P. 910–920. doi: 10.4319/lom.2012.10.910.
  23. Graff J. R., Westberry T. K., Milligan A. J., Brown M. B., Dall'Olmo G., van Dongen-Vogels V., Reifel K. M., Behrenfeld M. J. Analytical phytoplankton carbon measurements spanning diverse ecosystems // Deep-Sea Res. 2015. Vol. 102. P.16–25.
  24. Finenko Z. Z., Hoepffner N., Williams R., Purtonkowski S. A. Phytoplankton carbon to chlorophyll a ratio: response to light, temperature, and nutrient limitation // Mar. Ecol. J. 2003. V. 2. № 2. P. 40–64.
  25. Franklin D. J., Choi C. J., Hughes C., Malin G., Berges J. A. Effect of dead phytoplankton cells on the apparent efficiency of photosystem II // Mar Ecol Prog Ser. 2009. Vol. 382. P. 35–40. doi: 10.3354/meps07967.
  26. Holm-Hansen O., Booth C. R. The measurement of adenosine triphosphate in the ocean and its ecological significance // Limnol. Oceanogr. 1966.Vol. 11. № 4. P. 510–19. doi: 10.4319/LO.1966.11.4.0510.
  27. Jackson T., Sathyendranath S., Platt T. An exact solution for modeling photoacclimation of the carbon-to-chlorophyll ratio in phytoplankton. // Frontiers in Marine Science. 2017. Vol. 4. Article 283. doi: 10.3389/fmars.2017.00283.
  28. Joo S., Park P., Park S. Applicability of propidium monoazide (PMA) for discrimination between living and dead phytoplankton cells // PLOS ONE. 2019. 14(6): e0218924. doi: 10.1371/journal.pone.0218924.
  29. Koenker R., Bassett G. Regression Quantiles // Econometrica. 1978. Vol. 46, № 1. P. 33–50.
  30. Lasternas S., Agusti S. The percentage of living bacterial cells related to organic carbon release from senescent oceanic phytoplankton // Biogeosciences. 2014 Vol. 11. P. 6377–6387. doi: 10.5194/bg-11-6377-2014.
  31. Li Q. P., Franks P. J. S., Landry M. R., Goericke R., Taylor A. G. Modeling phytoplankton growth rates and chlorophyll to carbon ratios in California coastal and pelagic ecosystems, J. Geophys. Res. 2010. Vol. 115. G04003. doi: 10.1029/2009JG001111.
  32. Menden-Deuer S., Lessard E. Carbon to volume relationships for dinoflagellates, diatoms, and other protist plankton // Limnol. Oceanogr. 2000. Vol. 45. № 3. P. 569–579. doi: 10.4319/lo.2000.45.3.0569.
  33. Malone T. C. Phytoplankton photosynthesis and carbon-specific growth: Light-saturated rates in a nutrient-rich environment // Limnol. Oceanogr. 1982. Vol. 27. № 2. P. 226–235.
  34. Montagnes D. J., Berges J. A., Harrison P. J., Taylor F. J. R. Estimating carbon, nitrogen, protein and chlorophyll a from volume in marine phytoplankton // Limnol. Oceanogr. 1994. Vol. 39. № 5. P. 1044–1060.
  35. Sathyendranath S., Stuart V., Nair A., Oka K., Nakane T., Bouman H., Forget M.-H., Maass H., Platt T. Carbon-to-chlorophyll ratio and growth rate of phytoplankton in the sea // Mar Ecol Prog Ser. 2009. Vol. 383. P. 73–84. doi: 10.3354/meps07998.
  36. Strathmann R. R. Estimating the organic carbon content of phytoplankton from cell volume or plasma volume // Limnol. Oceanogr. 1967. Vol. 12. № 3. P. 411–418. doi: 10.4319/lo.1967.12.3.0411.
  37. Strickland J. D. Measuring the production of marine phytoplankton // Bull Fish Res Board Can. 1960. Vol. 122. P.1–172.
  38. Taylor A. H., Geider R. J., Gilbert F. J. H. Seasonal and latitudinal dependencies of phytoplankton carbon-to-chlorophyll a ratios: results of a modelling study // Mar Ecol Prog Ser. 1997. Vol. 152. P. 51–66. doi: 10.3354/meps152051.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».