热带海洋学报 ›› 2023, Vol. 42 ›› Issue (1): 43-55.doi: 10.11978/2022019CSTR: 32234.14.2022019
赵红五一1,2(), 周雯1,3(
), 曾凯1,2, 邓霖4, 廖健祖5, 曹文熙1,3(
)
收稿日期:
2022-01-29
修回日期:
2022-05-29
出版日期:
2023-01-10
发布日期:
2022-05-31
通讯作者:
周雯, email: 作者简介:
基金资助:
ZHAO Hongwuyi1,2(), ZHOU Wen1,3(
), ZENG Kai1,2, DENG Lin4, LIAO Jianzu5, CAO Wenxi1,3(
)
Received:
2022-01-29
Revised:
2022-05-29
Online:
2023-01-10
Published:
2022-05-31
Contact:
ZHOU Wen, email: Supported by:
摘要:
海洋初级生产过程是海洋碳循环的重要组成部分, 影响生物地球化学循环和全球气候变化。浮游植物作为海洋初级生产的主要贡献者, 按粒径大小可分为小型(micro粒级, >20μm)、微型(nano粒级, 2~20μm)和微微型(pico粒级, <2μm)。不同粒级浮游植物初级生产力(size-fractionated primary production, PPsize)对总初级生产力贡献不同, 在海洋物质能量流动及碳循环中扮演着不同角色。本文基于2019年南海西部夏季航次12个站位的生物光学剖面数据, 研究了南海西部分粒级浮游植物叶绿素a浓度和初级生产力的空间分布及它们对总叶绿素a浓度和总初级生产力的贡献百分比。利用各粒级670nm波段的浮游植物吸收系数[size-fractionated phytoplankton absorption coefficient at 670nm, aph-size(670)]与光合有效辐射(photosynthetically active radiation, PAR)的乘积[aph-size(670)×PAR]建立了南海分粒级初级生产力算法, 对于小型、微型和微微型浮游植物数据集, log[aph-size(670)×PAR]与log(PPsize)之间的决定系数R2分别为0.64、0.76和0.67。交叉验证的结果表明, 该算法具有良好的泛化性能。其性能显著优于仅利用浮游植物吸收系数估算分粒级初级生产力的算法, 表明PAR是影响分粒级初级生产力变化的重要因素之一。采用基于叶绿素a浓度的算法估算各粒级初级生产力时, 针对小型和微微型浮游植物数据集, 该算法的性能与本文构建的算法近似; 但针对微型浮游植物数据集时, 基于叶绿素a浓度的算法性能显著较低, 这可能归因于微型浮游植物吸收系数与叶绿素a浓度间的弱相关性。
赵红五一, 周雯, 曾凯, 邓霖, 廖健祖, 曹文熙. 基于浮游植物吸收系数和光合有效辐射的南海区域性分粒级初级生产力算法初探[J]. 热带海洋学报, 2023, 42(1): 43-55.
ZHAO Hongwuyi, ZHOU Wen, ZENG Kai, DENG Lin, LIAO Jianzu, CAO Wenxi. A study of the regional size-fractionated primary production algorithm based on phytoplankton absorption coefficient and photosynthetically active radiation in the South China Sea[J]. Journal of Tropical Oceanography, 2023, 42(1): 43-55.
表1
三类初级生产力算法的基本公式及输入参量"
初级生产力算法类型 | 公式 | 参量意义 |
---|---|---|
基于浮游植物叶绿素a浓度 | PP=Chl a×Q×R/K | PP为浮游植物初级生产力; Chl a为浮游植物叶绿素a浓度; Q为在光饱和情况下, 单位时间内单位质量叶绿素a同化的碳量; R是相对光合速率, 随海表光照强度变化; K是每米水层消光系数 |
基于浮游植物吸收系数 | PP=ϕ×aph×E | PP为浮游植物初级生产力; aph为浮游植物吸收系数; ϕ为光合作用光量子产率; E为光照强度 |
基于浮游植物碳 | PP=C×μ×Zeu×f(I0) | PP为浮游植物初级生产力; C为浮游植物碳; μ为生长速率; Zeu为真光层深度; f(I0)是表面光强的函数, 描述了固碳速率的剖面分布 |
表2
各粒级浮游植物群落对近岸珠江口海域及外海海域各水层的初级生产力和叶绿素a浓度的贡献"
PAR衰减百分比 | 近岸珠江口海域 | 外海海域 | |||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
micro占比/% | nano占比/% | pico占比/% | micro占比/% | nano占比/% | pico占比/% | ||||||||
均值±$\sigma$ | 范围 | 均值±$\sigma$ | 范围 | 均值±$\sigma$ | 范围 | 均值±$\sigma$ | 范围 | 均值±$\sigma$ | 范围 | 均值±$\sigma$ | 范围 | ||
初级生产力 | 0% | 36±2 | 19~51 | 31±0.4 | 20~42 | 33±1 | 18~52 | 6±0.05 | 2~8 | 28±0.6 | 23~41 | 67±0.7 | 54~74 |
44% | 21±0.4 | 15~28 | 30±2 | 16~37 | 49±3 | 35~69 | 3±0.006 | 2~4 | 20±0.2 | 14~28 | 77±0.3 | 68~83 | |
78% | 25±3 | 3~38 | 25±1 | 11~39 | 50±5 | 22~86 | 3±0.01 | 1~5 | 15±0.1 | 13~21 | 82±0.1 | 76~84 | |
93% | 16±2 | 2~36 | 20±1 | 9~33 | 63±6 | 31~89 | 18±2 | 2~41 | 22±2 | 8~40 | 60±9 | 19~90 | |
99% | 21±1 | 9~42 | 30±1 | 19~48 | 48±1 | 38~69 | 18±1 | 9~38 | 27±2 | 15~50 | 55±5 | 29~75 | |
叶绿素a | 0% | 74±1 | 58~88 | 11±0.1 | 7~16 | 16±0.8 | 5~28 | 11±0.03 | 8~13 | 23±0.2 | 18~28 | 66±0.4 | 60~73 |
44% | 57±2 | 50~71 | 16±0.2 | 12~20 | 26±0.7 | 17~33 | 10±0.008 | 9~11 | 23±0.06 | 20~26 | 67±0.1 | 63~71 | |
78% | 55±1 | 17~84 | 18±0.9 | 7~30 | 27±3 | 9~54 | 11±0.02 | 9~12 | 24±0.03 | 23~26 | 65±0.1 | 62~69 | |
93% | 53±10 | 13~92 | 21±2 | 1~42 | 26±3 | 7~45 | 32±4 | 17~64 | 31±0.2 | 22~34 | 37±3 | 14~50 | |
99% | 57±7 | 28~91 | 19±2 | 2~34 | 24±3 | 6~47 | 39±3 | 19~61 | 29±0.2 | 23~34 | 32±2 | 16~50 |
表3
各粒级浮游植物吸收波段的log[aph-size(λ0)×PAR]与log(PPsize)之间的线性回归参数和评价指标"
参与建模的波段 | 回归参数和评价指标 | micro | nano | pico |
---|---|---|---|---|
443nm | $\quad\textit{R}^2_{443}$ | 0.57 | 0.72 | 0.66 |
k443 | 0.69 | 0.56 | 0.59 | |
b443 | -2.8 | -3.1 | -3.0 | |
670nm | $\quad\textit{R}^2_{670}$ | 0.64 | 0.76 | 0.67 |
k670 | 0.72 | 0.57 | 0.60 | |
b670 | -2.4 | -2.8 | -2.6 | |
线性拟合最高R2及对应的k、b | $\quad\textit{R}^2_{max}$ | 0.65(667nm) | 0.78(688nm) | 0.68(684nm) |
kmax | 0.73(667nm) | 0.59(688nm) | 0.58(684nm) | |
bmax | -2.4(667nm) | -2.6(688nm) | -2.6(684nm) |
表 4
三种分粒级初级生产力算法的评价指标对比"
算法 | micro | nano | pico | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
R2 | RMSE | N | R2 | RMSE | N | R2 | RMSE | N | ||
$\log(\mathrm{PP})=k\log\left[a_{\mathrm{bh}}(\lambda_0)\times\mathrm{PAR}\right]+b$ | 0.64 | 0.61 | 25 | 0.76 | 0.43 | 28 | 0.67 | 0.42 | 47 | |
$\log(\mathrm{PP})=k\log\left[a_{\mathrm{bh}}(\lambda_0)\times\mathrm{PAR}\right]+b$ | 0.54 | 0.69 | 25 | 0.58 | 0.56 | 28 | 0.14 | 0.67 | 47 | |
$\log(\mathrm{PP}_2)=k_2\log(\mathrm{Chl}a\times\mathrm{PAR})+b_2$ | 0.69 | 0.56 | 25 | 0.50 | 0.61 | 28 | 0.65 | 0.43 | 47 |
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