Influence of solar radiation on chlorophyll a concentration assessment using fluorescence measured by the submersible sensor in Lake Baikal

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Assessment of chlorophyll a concentration based on fluorescence intensity is actively used at present. In natural waters, profile fluorescence is measured using submersible sensors. These sensors are equipped with no special chamber for phytoplankton dark adaptation before measurement. Effect of irradiance in the upper layer leads to a decrease in chlorophyll a fluorescence due to closing some reaction centers of photosystem 2. The conducted research on Lake Baikal has revealed the relationship between the share of open reaction center in photosystem 2 and photosynthetically available radiation in the lake. The relationship between these parameters was described by an exponential function with a high determination coefficient (r2=0.97). Based on the obtained relationship, an algorithm was developed to compensate for the decrease in chlorophyll a fluorescence intensity due to the light influence in situ. The algorithm enables to retrieve the “real” fluorescence profile, which is necessary for the correct retrieval of the vertical distribution of the chlorophyll a content.

About the authors

N. A. Moiseeva

Kovalevski Institute of Biology of the Southern Seas, Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: nataliya-moiseeva@yandex.ru
Russian Federation, 2 Nakhimov Ave, Sevastopol, 299011

Т. V. Efimova

Kovalevski Institute of Biology of the Southern Seas, Russian Academy of Sciences

Email: nataliya-moiseeva@yandex.ru
Russian Federation, 2 Nakhimov Ave, Sevastopol, 299011

Т. Y. Churilova

Kovalevski Institute of Biology of the Southern Seas, Russian Academy of Sciences

Email: nataliya-moiseeva@yandex.ru
Russian Federation, 2 Nakhimov Ave, Sevastopol, 299011

М. М. Makarov

Limnological Institute of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: nataliya-moiseeva@yandex.ru
Russian Federation, Ulan-Batorskaya 3, 664 033 Irkutsk

References

  1. Babin M. 2008. Phytoplankton fluorescence: theory, current literature and in situ measurement. In: Babin M., Roesler C., Cullen J. (Eds.), Real-time coastal observing systems for marine ecosystem dynamics and harmful algal blooms. Paris: UNESCO Publishing, pp. 237-281.
  2. Barbieux M., Uitz J., Gentili B. et al. 2019. Bio-optical characterization of subsurface chlorophyll maxima in the Mediterranean Sea from a Biogeochemical-Argo float database. Biogeosciences 16: 1321-1342. doi: 10.5194/bg-16-1321-2019
  3. Falkowski P., Kiefer D.A. 1985. Chlorophyll a fluorescence in phytoplankton: relationship to photosynthesis and biomass. Journal of Plankton Research 7: 715-731. doi: 10.1093/plankt/7.5.715
  4. Falkowski P.G., Raven J.A. 2007. Aquatic photosynthesis. Princeton and Oxford: Princeton University Press.
  5. Gaevsky N.A., Morgun V.N. 1993. Using variable and slow chlorophyll fluorescence to study plant photosynthesis. Fiziologija Rastenij [Plant physiology] 40: 119-127. (in Russian)
  6. Govindjee M., Van de Ven C., Preston C. et al. 1990. Chlorophyll a fluorescence lifetime distributions in open and closed photosystem II reaction center preparations. Biochimica et Biophysica Acta 1015: 173-179. doi: 10.1016/0005-2728(90)90017-X
  7. Kirk J.T.O. 2011. Light and photosynthesis in aquatic ecosystems. Third edition. Cambridge: Cambridge University Press.
  8. Konyukhov I.V., Vorobyova O.V., Pogosyan S.I. et al. 2017. Fluorometer with pulse modulation of exciting light for estimating the functional state of natural phytoplankton by chlorophyll fluorescence parameters. In: II Vserossijskaja nauchnaya konferenciya molodyh uchenyh “Kompleksnye Issledovanija Mirovogo Okeana”, pp. 345-347. (in Russian)
  9. Kubryakov A.A., Stanichny S.V., Kubryakova E.A. 2017. Variability of the bio-optical characteristics of the Black Sea from measurements of Bio-Argo buoys and satellite data. In: II Vserossijskaja nauchnaya konferenciya molodyh uchenyh “Kompleksnye Issledovanija Mirovogo Okeana”, pp. 130-131. (in Russian)
  10. Matorin D.N., Osipov V.A., Rubin A.B. 2012. Metodika izmereniy obiliya i indikatsii izmeneniya sostoyaniya fitoplanktona v prirodnykh vodakh fluorestsentnym metodom. Teoreticheskiye i prakticheskiye aspekty. Moskow: Al’teks. (in Russian)
  11. Moiseeva N., Churilova T., Efimova T. et al. 2018. Dependence of fluorescence intensity on chlorophyll a concentration and light absorption coefficients by phytoplankton in the Black Sea (October 2017). Proceedings of the SPIE 10833. doi: 10.1117/12.2505415
  12. Odermatt D., Pomati F., Pitarch J. et al. 2012. MERIS observations of phytoplankton blooms in a stratified eutrophic lake. Remote Sensing of Environment 126: 232-239. doi: 10.1016/j.rse.2012.08.031
  13. Pogosyan S.I., Matorin D.N. 2005. Variability in the condition of the photosynthetic system of the Black Sea phytoplankton. Oceanology 45: 139-148.
  14. Schreiber U., Bilger W., Neubauer C. 1995. Chlorophyll fluorescence as a nonintrusive indicator for rapid assessment of in vivo photosynthesis. In: Schulze E.D., Caldwell M.M. (Eds.), Ecophysiology of photosynthesis. Berlin, Heidelberg, pp. 49-70. doi: 10.1007/978-3-642-79354-7_3
  15. Suggett D.J., Borowitzka M.A., Prášil O. 2010. Chlorophyll a fluorescence in aquatic sciences: Methods and applications. Dordrecht: Springer. doi: 10.1007/978-90-481-9268-7
  16. Wojtasiewicz B., Hardman-Mountford N.J., Antoine D. et al. 2018. Use of bio-optical profiling float data in validation of ocean colour satellite products in a remote ocean region. Remote Sensing of Environment 209: 275-290. doi: 10.1016/j.rse.2018.02.057
  17. Xing X., Morel A., Claustre H. et al. 2012. Combined processing and mutual interpretation of radiometry and fluorometry from autonomous profiling Bio-Argo floats: 2. Colored dissolved organic matter absorption retrieval. Journal of Geophysical Research: Oceans 117. doi: 10.1029/2011jc007632

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2019 Moiseeva N.A., Efimova Т.V., Churilova Т.Y., Makarov М.М.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

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».