纳氏试剂光度法测定海水样品中的氨氮时, 样品中复杂的盐类成分会导致显色体系混浊, 给测定带来困难。文章针对不同盐度的海水样品, 通过精确匹配样品盐度和掩蔽剂酒石酸钾钠溶液的质量浓度来消除海水中Ca、Mg、Fe、Mn等离子的干扰, 对纳氏试剂光度法快速测定氨氮进行了优化。结果表明, 1%酒石酸钾钠溶液可用于盐度小于17.3‰的样品中氨氮的测定; 2%酒石酸钾钠溶液可用于盐度4.5‰~34.1‰的样品中氨氮的测定; 方法的线性范围为0.1~8.0mg·L-1, 检出限为0.03mg·L-1; 样品加标回收率在96.0%~105.0%之间, 平行样的标准偏差小于3.94%。方法具有操作简单,试剂用量少, 线性范围宽, 灵敏度、精确度、准确度良好, 适用性广的特点。
南沙群岛位于我国南海南部区域, 其地理位置对我国海洋权益、发展战略和国家安全都十分重要。开展南沙群岛岛礁水深及地形监测与变化研究, 对于国家战略具有重要意义。文章结合哨兵-2 (Sentinel-2)和冰、云和陆地高程卫星(ice, cloud, land elevation satellite-2, ICESat-2)数据, 采用主动-被动融合遥感测深算法, 对南海南沙群岛的柏礁和北子岛浅海区域的地形进行了反演研究及实验验证。这一方法能够利用时间序列分析, 揭示岛礁水深和地形的长期趋势和短期波动, 为理解人类活动和自然因素对岛礁地形变化的影响提供了新的视角。研究结果如下: 1) 验证了一个高精度的水深反演模型, 该模型在研究中表现出优异的性能, 相关系数R2 > 0.9, 平均绝对误差(mean absolute error, MAE) < 0.4m, 均方根误差(root-mean-square error, RMSE) < 0.7m。2) 2018—2024年间柏礁和北子岛地形及空间结构均发生了不同程度的变化。柏礁因填海造陆工程, 陆地面积增加; 北子岛则受自然因素影响, 出现动态变化。3) 柏礁的地形变化主要由人为因素驱动, 包括填海造陆、资源开采等。北子岛的变化则主要是自然因素的结果, 包括季风、台风、海水冲刷和沉积物淤积等。
文章通过对琼东南盆地深水区高分辨率三维地震资料的精细解释, 在琼东南盆地东北部陆坡发现了4期块体搬运沉积复合体(mass transport complexes, MTCs): MTC1、MTC2、MTC3和MTC4。其中, MTC1、MTC2 和 MTC4 发育规模较小, 内部挤压程度低, 平均厚度130~150m; MTC3发育规模最大, 内部变形最为剧烈, 平均厚度200m。通过识别和分析MTC3内部和外部的运动学标志, 确定了其向西南方向搬运, 并将其发育过程划分为初始边坡失稳阶段、滑移阶段和流体转换阶段。根据本次识别的MTCs形态及内部结构特征, 结合研究区的构造与气候演化背景, 认为该多期次MTCs的发育受地层坡度、海平面波动和高沉积速率的共同影响, 而红河断裂带持续走滑运动是其发育的主导控制因素。具体而言, 中新世晚期(10.5Ma)以后海平面的快速降低和上升, 改变了沉积物强度和地层压力参数, 促进了MTCs的发育; 5.5Ma以来琼东南盆地的快速沉降导致可容纳空间增大、物源进积以及坡度加大等, 为多期次MTCs的形成提供了条件; 红河断裂带持续走滑运动引发的断层活动则是触发该区域多期次MTCs的主要因素。
在全球气候变化的大背景下, 物种分布格局的变迁已成为科学界关注的焦点。文章依据政府间气候变化专门委员会 (Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)关于全球气候变化的分析, 运用最大熵模型(maximum entropy, MaxEnt)与地理信息系统(geographic information system, GIS)技术, 对中国沿海的带鱼(Trichiurus japonicus)在不同共享社会经济路径(shared socioeconomic pathways, SSPs)情景下的潜在适生区分布进行深入分析, 识别了影响其分布的关键环境因素, 并预测了在不同SSPs情景下带鱼未来栖息地的变化趋势。研究数据基于全球生物多样性信息机构(Global Biodiversity Information Facility, GBIF)和世界鱼类数据库(Fishbase)提供的70个有效物种分布记录, 以及海洋生物气候与环境分析栅格数据库(Biological Ocean Rasters for Analyses of Climate and Environment, Bio-ORACLE)提供的13个海洋环境变量。模型的准确度通过受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic, ROC)进行验证, 模型的平均曲线下面积(area under the curve, AUC)值为0.913, 表明模型具有出色的预测性能。研究发现, 带鱼在我国四大海域均有适宜的栖息地, 其中中高适宜分布区占总预测区域的11.96%; 温度、叶绿素浓度和初级生产力是影响带鱼分布的关键环境因素, 且底层环境变量的贡献普遍高于表层环境变量; 预测未来随着气候变化, 带鱼的适生区总体呈现扩大趋势, 在SSP5-8.5情景下扩张最为显著, 主要表现为向黄渤海等高纬度区域扩展, 而在南海北部湾等低纬度区域则有所收缩。
传统基于合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)数据的涡旋检测方法需手动设定阈值和特征参数, 操作复杂且难以自动化, 现有深度学习模型在检测过程中也存在较高的漏检和误检情况, 难以满足涡旋检测对精度和效率的要求。为解决这些问题, 文章提出一种基于YOLOv8 (you only look once version 8)的改进模型, 即涡旋检测网络(eddy detection network, EddyDetNet), 以克服上述局限性, 提升检测的准确性和效率。该模型在骨干网络(Backbone)和颈部网络(Neck)中引入自适应特征融合模块(adaptive feature compression module, AFCM)和多尺度特征空间金字塔模块(multi-scale feature spatial pyramid module, MFSP)并优化Neck结构和在头部网络(Head)部分新增小目标检测头, 提升了不同尺度涡旋的检测精度。实验结果表明, EddyDetNet在精确率(precision, p)、召回率(recall, r)和平均精确率均值(mean average precision, mAP)指标上较YOLOv8分别提升了2.4%、3.2%和5.5%, 参数量和运算量减少了38.1%和15.8%。与YOLOv8相比, EddyDetNet在降低计算复杂度和参数量的同时, 保持了较高检测精度, 适用于多目标和复杂背景下的涡旋检测任务。
文章采用近海波浪数值模式(simulation wave nearshore, SWAN), 在西沙岛礁区域进行网格加密, 部分区域采用实测地形数据, 以1999—2023年第五代欧洲中期天气预报中心大气再分析资料(the fifth generation ECMWF atmospheric reanalysis of the global climate, ERA5)作为驱动, 对岛礁区域进行了波浪模拟。利用位于西沙群岛和中沙群岛的实测资料验证模型性能, 统计量显示模型在有效波高模拟上性能良好。对25a (1999—2023年)的模型结果分析表明, 空间维度上, 宣德环礁波浪呈现东北强、西南弱分布, 整体由东北向西南传播, 经礁盘阻挡, 西南部有显著的波影区; 时间维度上, 12月波浪强度最强, 5月最弱, 12月至次年5月逐渐减弱, 5月至12月逐渐增强。从量化来看, 平均有效波高在环礁大部分区域有轻微减小趋势(0~0.2cm·a-1), 礁盘部分区域轻微增大(0~0.2cm·a-1); 99百分位有效波高大部分区域增大(0~0.7cm·a-1), 小部分礁盘区域减小(0~0.4cm·a-1), 表明台风等极端天气对宣德环礁的影响呈增大趋势。逐月分析, 宣德环礁平均有效波高上升、下降趋势的月份均为6个月, 10月上升幅度最大(≤0.8cm·a-1), 11月下降幅度最大(≤1.7cm·a-1); 90百分位有效波高在东北季风和西南季风转换的最后一个月(2月和8月)轻微下降; 99百分位有效波高与平均有效波高相比, 8月和9月变化趋势相反, 即8月台风等恶劣天气影响逐年下降, 9月逐年上升。曼-肯德尔检验(Mann-Kendall test)表明部分区域趋势显著性水平较高, 结论具备一定可信度。
基于2022年南海H2站位(17°N, 116°E)直接观测的4000m湍流数据, 对南海东北部的湍流混合参数(包括湍动能耗散率、混合率、Thorpe尺度等)的垂向分布进行综合化研究。混合率与Thorpe尺度分别从湍流耗散和水体翻转角度表征湍流混合强度, 二者在1500~4000m深度每500m的平均参数波动一致, 呈现大-小-大-小的4层分布(反z形), 具有高相关性。文章采用MacKinnon-Gregg参数化模型对此站位进行了良好估算, 发现估算的混合率和Thorpe尺度间整体相关系数也高于0.7。基于二者的相关系数分布, 分别挑选混合率和Thorpe尺度强相关(1755m)和弱相关(3785m)区域进行小波分析, 发现强相关区域的能量多尺度级串更加剧烈, 证明参数间的相关系数确可用于识别真实的湍流混合, 有效去除仪器和海洋环境造成的虚假误差。
斯里兰卡是海岛型国家, 是印度洋航线关键节点, 具有重要战略地位。文章分析了斯里兰卡独特的地质构造背景, 其地形起伏剧烈, 地质灾害频发, 且抵御能力脆弱, 历史上曾发生过多起地质灾害, 造成了重大人员伤亡和经济损失。针对地质灾害频发的问题, 本文提出了在沿海城市构建综合地质灾害监测平台的紧迫性, 并且详细介绍了地质灾害监测平台建设3个阶段的布设情况, 证明监测平台具有可行性。提出了斯里兰卡地块的构造演化机制和沿海城市浅层地质结构的稳定性是迫切需要解决的两个重要科学问题。利用采集到的最新地震数据, 聚焦斯里兰卡沿海地区地质构造与速度结构研究, 结合地质灾害的时空变化特征, 制定当地的地质结构稳定性评估标准, 为区域地质灾害和风险防范提供直接科学证据。利用岩石学、地球化学、地球物理、地质定年等多学科交叉手段, 建立更为全面的地质构造演化模型。
碳元素在海洋中以多种形式参与全球碳循环, 其中海洋沉积物埋藏的有机碳(total organic carbon, TOC)在全球碳循环中起到至关重要的作用。边缘海作为全球海洋物理能量和生产力较高的过渡区, 储存了全球海洋80%以上的有机碳。中国边缘海总面积约470×104km2, 具有显著的储碳能力和前景, 随着我国“双碳”目标的实施, 海洋储碳相关研究成为近年来的研究热点。文章综述了中国边缘海沉积物有机碳分布特征, 整体上呈现出从渤海向南海逐渐增加的趋势, 且沿岸海域和河流入海口周围含量显著高于远海。同时分析了有机碳主要来源和影响因素及其储碳潜力, 并对未来可能的重点研究方向进行了展望, 旨在为国内边缘海储碳和碳循环方面的相关工作提供一定的借鉴。
封闭海湾沉积物的污染状态直接影响海岸生态环境安全。杏林湾作为人工封闭海湾, 在实施环湾截污措施后, 水质仍存在不稳定达标风险, 危及区域城市经济与社会发展。本文对厦门杏林湾沉积物样品的污染状态进行分析和指标评价, 并提出相应治理对策。分析表明, 湾区表层沉积物有机质(organic matter, OM)含量为1.93%~15.40%, 总氮(total nitrogen, TN)含量为650~3980mg·kg-1, 总磷(total phosphorus, TP)含量为311~2470mg·kg-1, 三者均呈现北侧河口和环湾东西两侧区域高, 中部和近海堤处低的分布规律。表层沉积物有机指数为0.07~2.53, 中度和重度污染点位占比54.3%, 主要分布在北侧河口、环湾区域; 表层沉积物TP单因子指数为0.52~4.12, 中度和重度污染点位占比30%, 分布特征与前者类似。沉积物OM、TN、TP污染垂向分布特征表现为含量随采样深度增加逐渐降低, 环湾东西两侧及北部河口区域表层污染富集现象明显。针对评价结果, 提出环保清淤与原位生态基底修复相结合的内源头污染分区、分质治理方法, 可为杏林湾水环境综合治理提供技术支持。
随着全球气候变化日益加剧, 红树林作为重要的滨海蓝碳生态系统备受关注。本研究旨在构建幼龄红树生物量模型, 评估广东考洲洋红树林碳储量, 为快速准确评估人工营造幼林红树林碳储量提供经验方法和科学依据。以考洲洋幼龄白骨壤(Avicennia marina)、红海榄(Rhizophora stylosa)、秋茄(Kandelia obovata)、木榄(Bruguiera gymnorhiza)和桐花树(Aegiceras corniculatum)为研究对象, 使用基径(basal diameter, D)和株高(height, H)及其派生的复合变量构建红树植物生物量与测树因子之间最佳拟合模型, 并进一步评估考洲洋幼林红树林生态系统碳储量。研究发现, 复合变量生物量模型优于单一变量生物量模型(桐花树地下生物量模型除外)。白骨壤、红海榄、木榄和桐花树最优生物量模型均为幂函数模型, 秋茄最优生物量模型为线性模型。考洲洋人工营造幼林红树林碳密度为(91.26±17.32)Mg C·hm-2, 碳储量约为35964.65Mg C, 土壤碳库占考洲洋幼林红树林碳库78.3%~98.5%。红树植物碳密度从大到小依次为桐花+秋茄群落、红海榄+白骨壤群落、白骨壤群落、木榄群落。本研究结果对广东乃至全国人工营造红树林碳储量评估和生态修复具有重要参考价值。
在南海地区, 部分珊瑚岛礁的填海造陆工程已完成, 但由于其特殊的地理环境, 这些岛礁容易受到海啸、风暴潮等自然灾害的威胁。鉴于岛礁自身的防护能力有限, 难以充分保障岛上人员和设施的安全, 因此在岛礁周边建造海岸防护措施尤为重要。本文基于波浪水槽试验, 系统研究了潜堤对次重力波作用下岛礁波浪传播特性及爬高的影响, 重点分析了潜堤对水动力特性、平均水位和波浪爬高的调控作用。研究结果表明, 潜堤显著改变了次重力波的动力学特性, 促使波浪提前破碎, 并在礁坪区域引起低频长波振幅的增加。同时, 潜堤对礁坪上平均水位的影响随有效波高和谱峰周期变化而显著, 表现为平均水位升高; 但当礁坪水深增加或潜堤位置前移时, 平均水位呈下降趋势。此外, 无论潜堤是否存在, 低频长波均是波浪爬高的主要贡献因素。然而, 随着潜堤位置靠近岛礁及礁坪水深增加, 短波爬高逐渐占据爬高组分的主导地位。
本文旨在研究北部湾软珊瑚共附生真菌Scopulariopsis sp. SCSIO 41229的次级代谢产物。采用正相硅胶柱层析、反相硅胶柱层析、薄层色谱、高效液相色谱等多种方法对该菌株的发酵产物进行分离纯化, 通过核磁共振、质谱等波谱学方法并结合理化性质、文献数据比对进行结构鉴定。从中分离得到9个化合物, 分别为neocyclocitrinols A—D(1—4)、penicillenol A2(5)、环(D-苯丙-L-异亮)二肽(6)、环(L-色-L-苯丙)二肽(7)、(+)-penicilactam A(8)和(8E, 10E)-7-oxo-8, 10-heptadecadienoic acid(9)。化合物1—9均为首次从Scopulariopsis sp.真菌中分离得到。生物活性测试显示, 化合物2、4具有弱抗氧化活性, 化合物2、4和8具有弱乙酰胆碱酯酶抑制活性。
整理中国科学院南海海洋生物标本馆历史馆藏的塔螺科Turridae标本时, 鉴定出属于蕾螺属Gemmula一新记录种, 玫瑰蕾螺Gemmula rosario Shikama & Hayashi, 1977, 标本产自广东汕尾近海。本文对该新记录种的贝壳形态、地理分布和生活习性等进行了描记, 并与其近似种进行了比较讨论。
本研究比较了双锥芋螺属Conasprella的欧氏芋螺Conasprella orbignyi (Audouin, 1831)与其近似种龙王芋螺Conasprella ichinoseana (Kuroda, 1956)、昏芋螺Conasprella comatose (Pilsbry, 1904)、郝伍德芋螺Conasprella hopwoodi (Tomlin, 1936)、柳斑芋螺Conasprella longurionis (Kiener, 1847)和南方芋螺Conus australis Holten, 1802之间的形态差异, 报道了郝伍德芋螺和柳斑芋螺在国内的新分布地点。通过几何形态学对这些易混淆种进行分析, 对欧氏芋螺、柳斑芋螺、郝伍德芋螺和南方芋螺外轮廓的几何形态数据进行主成分分析, 揭示了这4种芋螺在外轮廓上的差异; 典型变量分析的结果进一步显示, 外轮廓的几何形态对欧氏芋螺和南方芋螺有良好的判别效果, 对南方芋螺和欧氏芋螺的判别正确率分别为100.00%和92.86%。对柳斑芋螺和郝伍德芋螺的体螺层螺肋几何形态进行主成分分析, 发现前者螺旋部更高、体螺层更宽、基部距离更短、体螺层各个螺肋之间距离更宽, 而后者螺旋部低、体螺层更窄、基部距离更长、体螺层上各个螺肋之间距离更窄; 典型变量分析的进一步结果显示体螺层的地标点对极易混淆的柳斑芋螺和郝伍德芋螺具有良好的判别效果, 正确率分别是87.50%和88.89%。对柳斑芋螺和郝伍德芋螺的螺旋部几何形态进行主成分分析, 二者未明显分离; 典型变量分析的进一步结果显示对二者判别与基于体螺层螺肋几何形态的判别结果一致。对柳斑芋螺和郝伍德芋螺的壳口几何形态进行主成分分析, 二者未明显分离; 典型变量分析的进一步结果显示对二者判别正确率分别是62.50%和77.78%, 壳口并不是区分鉴定柳斑芋螺和郝伍德芋螺这一对易混淆种的有效依据。本研究为芋螺近似种和易混淆种的区分提供了新的鉴别方法。
为深入探讨影响绿华岛海域大型海藻及底栖动物种群动态变化的关键因素, 本研究通过现场生态调查, 采用相对重要性指数 (index of relative importance, IRI)、生物多样性指数及典范对应分析(canonical correspondence analysis, CCA)等方法, 结合海藻场大型海藻的生长时期, 即幼苗期(2021年8—9月)、生长期(11—12月)和茂盛期(2022年5—6月), 分析了绿华岛及其邻近海域的大型底栖生物群落组成、生物多样性及与种群变动相关的环境因子。研究结果表明: (1)绿华岛及邻近海域海藻场共鉴定出大型底栖生物113种, 包括49种底栖动物和64种大型海藻, 分属九大门类。其中软体动物门和红藻门的种类数最多, 红藻门在各生长时期均表现出种类优势。瓦氏马尾藻(Sargassum vachellianum)、铜藻(Sargassum horneri)、锈凹螺(Chlorostoma rustica)和紫海胆(Anthocidaris crassispina)为主要优势种。九大门类在三个生长时期的平均丰度为30ind·m-2, 平均生物量为23.83g·m-2。(2)不同生长时期的生物物种数有所差异, 幼苗期最高。丰度与生物量的变动与水温的周期性变化密切相关, 丰度表现为幼苗期(36ind·m-2)>茂盛期(30ind·m-2)>生长期(23ind·m-2), 生物量变化也为幼苗期(25.40g·m-2)>茂盛期(23.88g·m-2)>生长期(22.20g·m-2)。主坐标分析(principal coordinates analysis, PCoA)显示, 不同时期大型底栖生物群落结构存在显著差异(P<0.05)。(3)鳗头山站点的底栖生物种类、丰度、生物量及生物多样性均为最高, 鳗对山站点的多样性最低, 西绿华站点的物种数最少。东绿华南站点的优势种和重要种差异较小, 生物量和丰度处于最低水平; 而贻贝养殖区站点各时期优势种和重要种的重合度较低。(4)除盐度外, 水温(P=0.009)、pH(P=0.001)和溶解氧(P=0.002)均为影响绿华岛海域大型底栖生物分布的重要环境因子, 而盐度(P=0.149)的影响不显著。不同站点的生物对环境因子的适应性存在差异, 鳗头山和鳗对山站点的群落结构与4个环境因子呈正相关, 而贻贝地、西绿华和东绿华北站点则呈负相关。在九个门类中, 褐藻门与4个环境因子呈负相关, 而盐度对腔肠动物门有一定的正相关关系。本研究有助于加深对大型底栖生物在海藻场生态系统中调控作用的认知, 同时也为研究区域生物资源的保护与利用、海藻场建设及生态修复提供科学依据。