AM
Atsushi Matsuoka
Author with expertise in Marine Biogeochemistry and Ecosystem Dynamics
Achievements
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
6
(33% Open Access)
Cited by:
1,117
h-index:
35
/
i10-index:
98
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Parameterization of vertical chlorophyll &lt;i&gt;a&lt;/i&gt; in the Arctic Ocean: impact of the subsurface chlorophyll maximum on regional, seasonal, and annual primary production estimates

Mathieu Ardyna et al.Jun 28, 2013
Abstract. Predicting water-column phytoplankton biomass from near-surface measurements is a common approach in biological oceanography, particularly since the advent of satellite remote sensing of ocean color (OC). In the Arctic Ocean, deep subsurface chlorophyll maxima (SCMs) that significantly contribute to primary production (PP) are often observed. These are neither detected by ocean color sensors nor accounted for in the primary production models applied to the Arctic Ocean. Here, we assemble a large database of pan-Arctic observations (i.e., 5206 stations) and develop an empirical model to estimate vertical chlorophyll a (Chl a) according to (1) the shelf–offshore gradient delimited by the 50 m isobath, (2) seasonal variability along pre-bloom, post-bloom, and winter periods, and (3) regional differences across ten sub-Arctic and Arctic seas. Our detailed analysis of the dataset shows that, for the pre-bloom and winter periods, as well as for high surface Chl a concentration (Chl asurf; 0.7–30 mg m−3) throughout the open water period, the Chl a maximum is mainly located at or near the surface. Deep SCMs occur chiefly during the post-bloom period when Chl asurf is low (0–0.5 mg m−3). By applying our empirical model to annual Chl asurf time series, instead of the conventional method assuming vertically homogenous Chl a, we produce novel pan-Arctic PP estimates and associated uncertainties. Our results show that vertical variations in Chl a have a limited impact on annual depth-integrated PP. Small overestimates found when SCMs are shallow (i.e., pre-bloom, post-bloom > 0.7 mg m−3, and the winter period) somehow compensate for the underestimates found when SCMs are deep (i.e., post-bloom < 0.5 mg m−3). SCMs are, however, important seasonal features with a substantial impact on depth-integrated PP estimates, especially when surface nitrate is exhausted in the Arctic Ocean and where highly stratified and oligotrophic conditions prevail.
0
Paper
Citation212
0
Save
0

Treatment of high-strength wastewater with coupled flocculation and membrane filtration prior to ammoniacal nitrogen enrichment by osmotically assisted reverse osmosis

Ralph Gonzales et al.May 27, 2024
Membrane scaling poses significant challenges in membrane processes involving high-strength feed streams. In this work, a treatment of high-strength NH4-N-containing wastewater comprising the flocculation of Ca and Si and membrane filtration is introduced. The pretreated wastewater underwent further dewatering and enrichment through a hybrid osmotically assisted reverse osmosis and reverse osmosis (OARO-RO) process. During the treatment, the molar ratio of the acid flocculant FeCl3 to Si was adjusted, as well as the molar ratio of the alkaline flocculant Na2CO3 to Ca. Furthermore, the molar ratio of FeCl3 and Na2CO3, as well as the order of flocculant addition, was optimized in terms of Si and Ca removal and treated water pH necessary for NH4-N recovery. Membrane filtration was afterwards conducted to remove the floc from the treated wastewater prior to the OARO-RO operation. The optimized pretreatment process resulted in removal of approximately 70 % Si and 60 % Ca content in the wastewater. OARO-RO was operated using pretreated wastewater to demonstrate the effectiveness of the coupled flocculation and filtration pretreatment in enrichment of highly concentrated feed streams. Two scenarios of OARO-RO operation were performed by manipulating the operational parameters. Successful continuous operation of the OARO-RO system was observed despite the operational conditions and the wastewater was enriched more than 11 times, without operation interruption and occurrence of scaling, resulting in an enriched wastewater containing around 50,000 ppm T-N. Therefore, coupled flocculation and membrane filtration treatment process is effective to mitigate membrane scaling when concentrating highly concentrated feed streams.
0
Citation3
0
Save
0

A Machine Learning Approach to Produce a Continuous Solar‐Induced Chlorophyll Fluorescence Over the Arctic Ocean

Nima Madani et al.Dec 1, 2024
Abstract Phytoplankton primary production is a crucial component of Arctic Ocean (AO) biogeochemistry, playing a pivotal role in carbon cycling by supporting higher trophic levels and removing atmospheric carbon dioxide. The advent of satellite observations measuring chlorophyll a concentration (Chl_a) has provided unprecedented insights into the distribution of AO phytoplankton, enhancing our ability to assess oceanic net primary production (NPP). However, the optical properties of AO waters differ significantly from those of the lower‐latitude waters, complicating remotely sensed Chl_a retrievals. To mitigate these deficiencies, solar‐induced chlorophyll fluorescence (SIF) has emerged as a valuable tool for gaining physiological insights into the direct photosynthetic processes of the AO. However, the temporal coverage of satellite SIF data makes long‐term analysis of Chl_a photosynthetic activity challenging. In this study, we leverage satellite‐based SIF measurements from 2018 to 2021 to assess their correlation with a set of predictive factors influencing phytoplankton photosynthesis. Generally, observed SIF over the AO showed a higher correlation with normalized fluorescence line height (NFLH) compared to Chl_a. We extended the temporal coverage of the original SIF data to encompass the period from 2004 to 2020. The extended record revealed noticeable differences between SIF, and satellite‐based Chl_a, and NFLH observations. Our novel data set offers a pathway forward to monitor the physiological interactions of phytoplankton with climate changes, promising to significantly improve our understanding of Arctic waters productivity. The application of this data is expected to provide new insights into how phytoplankton respond to environmental shifts, contributing to a more nuanced understanding of their role in high‐latitude marine ecosystems.
0
0
Save