We describe the basis of a theory for interpreting measurements of two key biogeochemical fluxes—primary production by phytoplankton (p, μg C · L−1 · day−1) and biological carbon export from the surface ocean by sinking particles (f, mg C · m−2 · day−1)—in terms of their probability distributions. Given that p and f are mechanistically linked but variable and effectively measured on different scales, we hypothesize that a quantitative relationship emerges between collections of the two measurements. Motivated by the many subprocesses driving production and export, we take as a null model that large‐scale distributions of p and f are lognormal. We then show that compilations of p and f measurements are consistent with this hypothesis. The compilation of p measurements is extensive enough to subregion by biome, basin, depth, or season; these subsets are also well described by lognormals, whose log‐moments sort predictably. Informed by the lognormality of both p and f we infer a statistical scaling relationship between the two quantities and derive a linear relationship between the log‐moments of their distributions. We find agreement between two independent estimates of the slope and intercept of this line and show that the distribution of f measurements is consistent with predictions made from the moments of the p distribution. These results illustrate the utility of a distributional approach to biogeochemical fluxes. We close by describing potential uses and challenges for the further development of such an approach.

中文翻译：

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海洋初级生产率和生物碳输出率能否通过概率分布相关联？

我们描述了解释两个关键生物地球化学通量测量值的理论基础 - 浮游植物的初级生产 (p, μg C·L-1·day-1) 和下沉颗粒从表层海洋输出生物碳 (f, mg C · m−2 · day−1)——根据它们的概率分布。鉴于 p 和 f 在机械上相关但可变且在不同尺度上有效测量，我们假设在两个测量的集合之间出现定量关系。受许多推动生产和出口的子过程的驱动，我们将 p 和 f 的大规模分布作为对数正态分布作为零模型。然后我们表明 p 和 f 测量的汇编与这个假设是一致的。p 测量的汇编足够广泛，可以按生物群落、盆地、深度或季节进行分区；这些子集也可以用对数正态函数很好地描述，其对数矩排序可预测。根据 p 和 f 的对数正态性，我们推断出两个量之间的统计比例关系，并推导出它们分布的对数矩之间的线性关系。我们发现这条线的斜率和截距的两个独立估计值之间存在一致性，并表明 f 测量值的分布与 p 分布矩的预测一致。这些结果说明了分布式方法对生物地球化学通量的效用。我们最后描述了这种方法的进一步发展的潜在用途和挑战。根据 p 和 f 的对数正态性，我们推断出两个量之间的统计比例关系，并推导出它们分布的对数矩之间的线性关系。我们发现这条线的斜率和截距的两个独立估计值之间存在一致性，并表明 f 测量值的分布与 p 分布矩的预测一致。这些结果说明了分布式方法对生物地球化学通量的效用。我们最后描述了这种方法的进一步发展的潜在用途和挑战。根据 p 和 f 的对数正态性，我们推断出两个量之间的统计比例关系，并推导出它们分布的对数矩之间的线性关系。我们发现这条线的斜率和截距的两个独立估计值之间存在一致性，并表明 f 测量值的分布与 p 分布矩的预测一致。这些结果说明了分布式方法对生物地球化学通量的效用。我们最后描述了这种方法的进一步发展的潜在用途和挑战。我们发现这条线的斜率和截距的两个独立估计值之间存在一致性，并表明 f 测量值的分布与 p 分布矩的预测一致。这些结果说明了分布式方法对生物地球化学通量的效用。我们最后描述了这种方法的进一步发展的潜在用途和挑战。我们发现这条线的斜率和截距的两个独立估计值之间存在一致性，并表明 f 测量值的分布与 p 分布矩的预测一致。这些结果说明了分布式方法对生物地球化学通量的效用。我们最后描述了这种方法的进一步发展的潜在用途和挑战。