中国海洋湖沼学会主办。
文章信息
- 李志成, 魏皓, 张海彦, 赵化德, 郑楠, 宋贵生. 2021.
- LI Zhi-Cheng, WEI Hao, ZHANG Hai-Yan, ZHAO Hua-De, ZHENG Nan, SONG Gui-Sheng. 2021.
- 渤海夏季底层氧亏损分布的年际差异分析
- THE INTERANNUAL DIFFERENCE IN SUMMER BOTTOM OXYGEN DEFICIENCY IN BOHAI SEA
- 海洋与湖沼, 52(3): 601-613
- Oceanologia et Limnologia Sinica, 52(3): 601-613.
- http://dx.doi.org/10.11693/hyhz20200800227
文章历史
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收稿日期:2020-08-02
收修改稿日期:2020-09-17
2. 国家海洋环境监测中心 大连 116023
2. National Marine Environmental Monitoring Center, Dalian 116023, China
海水中的溶解氧(dissolved oxygen, DO)是表征水体理化指标的重要参数及水环境健康的重要指标。低DO环境可引起生物窒息及死亡、改变生物多样性, 对海洋渔业有不利影响; 改变海水中氮元素的循环过程, 加重全球变暖(Naqvi et al, 2001; Bishop et al, 2006; Vaquer-Sunyer et al, 2008)。目前, 海洋脱氧加重, 低氧(DO < 62.5 μmol/L)已成为全球范围内的环境问题, 在世界上许多河口以及沿岸海域存在(Breitburg et al, 2018), 如墨西哥湾(Turner et al, 2005)、波罗的海(Meier et al, 2011)和长岛湾(Welsh et al, 1991)等。在我国近海, 长江口外海低氧(Chen et al, 2007; Wang, 2009)和珠江口低氧(Yin et al, 2004; Zhang et al, 2010)也受到广泛关注。近年来, 自翟惟东等(2012)首次报道渤海夏季底层存在DO浓度小于4 mg/L(125 μmol/L)的水体之后, 渤海的氧亏损现象开始得到广泛关注(江涛等, 2016; 张华等, 2016; Zhao et al, 2017; Wei et al, 2019; Zhai et al, 2019; Song et al, 2020)。渤海作为我国的半封闭浅海(图 1), 是重要的渔业场所(李显森等, 2008)。因此, 理解和认识氧亏损的分布及影响因素对渤海渔业管理、环境保护、海洋牧场建设、环境监测有重要意义。
根据以往研究, 渤海夏季氧亏损主要发生在中部浅滩西北部和西南部的洼地区域, 最低浓度可至66 μmol/L, 接近低氧水平(Zhai et al, 2019)。虽然不同年份的DO浓度存在差异, 但总体上存在两个氧亏损热点区, 分别为浅滩西北侧的深水区(秦皇岛外海域), 以及浅滩西南侧的深水区(黄河口外海域) (Zhao et al, 2017; Wei et al, 2019; Zhai et al, 2019)。最近, 本文通过2019年渤海夏季观测资料发现, 临近黄河口及莱州湾口区域存在小于125 μmol/L的低DO水体。而这种现象尚未在以往年份(2006、2011、2012、2014、2015年)中观测到(张华等, 2016; Wei et al, 2019; Zhai et al, 2019), 这表明渤海氧亏损的空间分布存在显著的年际差异。
氧亏损空间分布的年际差异, 在多个近海低氧区普遍存在。在长江口附近, 低氧区范围会受到长江冲淡水、黑潮次表层水的扩展路径的影响(Luo et al, 2017)。周锋等(2009a)利用数值模式实验发现风场的年际变化是导致2006年夏季长江冲淡水较1999年同期显著偏北的原因, 从而可能是促使2006年夏季长江口低氧区位置显著偏北的动力机制。在墨西哥湾北部, 风场引起的近岸上升流, 导致的淡水跨陆架输运, 会影响低氧空间分布(Feng et al, 2014)。在切萨皮克湾, 风场的年际变化引起水体混合的变化, 控制了低氧的范围(Scully, 2016)。这些研究表明, 物理过程是影响低氧范围年际差异的重要因素。目前, 渤海夏季氧亏损空间分布的年际差异还缺乏研究, 年际差异的影响因素尚不清楚。本文将依据2019年及以往观测中体现两个氧亏损热点区的典型年份2014年的观测资料, 分析渤海夏季氧亏损年际差异, 并利用三维物理生态耦合模型探究年际差异的影响因素和控制过程。
1 数据和模型 1.1 观测数据本文所使用的观测数据包括2014年和2019年的两次渤海大面观测。2014年观测的时间为8月16—21日, 调查站位48个, 温度、盐度和DO数据由SBE-19-plus CTD (Sea-Bird Electronic Inc., Bellevue, WA, USA)现场测定。此外, 还对采集的水样进行Winkler滴定获取DO浓度, 以对CTD获取的DO数据进行校正。相关数据已经发表在Zhao et al(2017), 更多数据处理过程详见Zhao et al(2017)。
2019年观测数据来自于国家自然科学基金委渤黄海共享航次渤海段, 共计调查站位31个, 采样时间为7月29日—8月3日。温度、盐度和DO由SBE-25-plus CTD现场测定, 经过过滤、校正、分层平均处理后形成1 m分层数据。其中, CTD获取的DO数据同样以Winkler滴定获取的DO数据进行校正。
1.2 物理生态耦合模型本研究使用的模型为三维物理生态耦合模型, 物理模型采用ROMS (Regional Ocean ModelingSystem, Shchepetkin et al, 2005; Xiu et al, 2010)。模拟区域包含渤海、黄海及部分东海区域, 模型水平分辨率2.2—4 km(渤海海区加密), 垂向采用σ坐标, 分为30层, 并在表底进行加密。温盐初始场来自WOA13 (World Ocean Atlas), 初始流速和水位为零。温盐、流、水位开边界来自于HYCOM (hybrid coordinate ocean model)数据, 边界处潮汐从OTPS (OSU tidal prediction software)中提取, 包含M2、S2、N2、K2、K1、O1、P1和Q1, 共8个分潮。大气强迫(风应力、短波辐射、净热通量和淡水通量)来自于ECMWF (European centre for medium-range weather forecasts, https://www.ecmwf.int/)。模式中包含辽河、滦河、海河、黄河、鸭绿江、汉江、淮河、长江和钱塘江, 河流流量数据来源于中国河流泥沙公报, 其中鸭绿江和汉江为气候态数据, 河流营养盐数据来自于谷文艳等(2017)的观测结果。该物理模型配置已在渤海夏季潮汐锋研究中得到应用(张广跃等, 2020)。
生态模型为CoSiNE (carbon, silicate and nitrogen ecosystem, Chai et al, 2002)。包含四种营养盐(硅酸盐、硝酸盐、磷酸盐、铵盐)、两种浮游植物(硅藻和甲藻)、两种浮游动物、两种碎屑(含氮碎屑和含硅碎屑)、DO、总无机碳(total inorganic carbon, TIC)和总碱度(total alkalinity, TALK)。除物理的平流输运和扩散过程外, 水体中DO涉及的生态过程包括浮游植物净产氧、浮游动物呼吸、有机物矿化、硝化作用在海气界面处存在海洋与大气的DO交换, DO交换通量将直接影响表层水体中的DO浓度。开边界来自CMEMS(copernicus marine environment monitoring service)。硝酸盐、磷酸盐、硅酸盐、溶解氧的初始场来自WOA13一月的气候态数据, 其余生态变量来自CMEMS数据库。模型起算时间2006年1月1日, 本文主要分析2014年和2019年的模拟结果。
1.3 观测的年际差异及模型验证2014年观测的底层温度在三个海湾(辽东湾、渤海湾和莱州湾)和中部浅滩较高, 可在24℃以上(图 2a)。浅滩周围深水区域温度较低, 可在20℃以下, 在底层形成温度锋。黄河口外、辽东湾顶及秦皇岛外盐度较低, 渤海中部盐度较高, 但低于31(图 2b)。DO浓度较低的区域主要在浅滩西北侧、西南侧的深水区域, 其中在秦皇岛外和黄河口DO浓度值最低约80 μmol/L, 饱和度约30% (图 2c)。
相比于2014年, 2019年的观测范围较小, 主要在渤海中部区域。2019年观测的底层温度变化范围为16.82—24.59 ℃, 同样呈现出浅滩温度高、周围洼地温度低的分布, 但总体温度低于2014年, 这可能与2019年观测时间较早有一定关系(图 2d)。2019年表层盐度变化范围为26.09—31.88, 比2014年范围更大。2019年莱州湾口(38°N)盐度最低约为26, 而对应的2014年盐度29(图 2e)。这表明2019年黄河流入的淡水扩展范围较大, 同时冲淡水的覆盖形成的盐跃层也会有利于底层冷水的维持。2019年底层DO总体上在中部浅滩及其东侧浓度较高, 浅滩北侧和南侧浓度较低, 平均值为152±36 μmol/L, 饱和度平均值65%±15%(图 2f)。虽然观测范围有限, 但依然能分辨秦皇岛及黄河口外两个氧亏损热点区, 其中两个区域DO浓度最低值分别为88.86和96.05 μmol/L, 略高于2014年。在黄河口外, 2014年低DO区域主要在浅滩西南侧的洼地, 而2019年低DO区域则从浅滩西侧洼地延伸至莱州湾口, 且离黄河入海口位置较近。2019年秦皇岛外近岸海域缺少观测, 但相比于2014年氧亏损区域向浅滩方向扩展范围更大。这表明, 虽然这2年均观测到秦皇岛及黄河口两个氧亏损区, 但空间分布有明显差异。
2014和2019年温度、盐度、溶解氧的模拟结果分布与观测较为一致(图 2g—l)。这2年底层温度的模拟结果均呈现浅滩与近岸温度高、洼地温度低的特征。总体上, 温度模拟值与观测值的相关系数(R)分别为0.95和0.65, 均方根误差(RMSE)分别1.32和0.88℃。表层盐度均体现了河口附近受径流影响而盐度较低的特征, 但秦皇岛外模拟的滦河径流影响范围比观测偏小。相比2014年, 2019年黄河冲淡水向东北方向扩展范围更大, 莱州湾口盐度较低。但渤海中部盐度要比2014年高。总体上表层盐度的相关性分别为0.80和0.74, RMSE分别为0.97和0.62。模型再现了秦皇岛和黄河口附近两个氧亏损中心, 并且模拟出了2019年莱州湾口DO浓度较低, 以及秦皇岛外氧亏损向东南方向扩展的特征。模拟2年底层溶解氧的相关性分别为0.92和0.58, RMSE分别为25.62和25.93 μmol/L。总的来说, 本文的物理生态耦合模型较好的模拟了渤海温度、盐度和DO的空间分布特征, 并抓住了DO分布的年际差异, 因此该模型可用来探究渤海氧动力过程及其年际差异。
2 氧亏损年际差异 2.1 溶解氧的时间变化图 3给出了2014年和2019年渤海氧亏损区域(底层DO饱和度小于70%的区域)的底层平均DO、饱和度和水柱最大浮力频率(N2, 表征水体层化强度)在3—8月的演变过程。DO饱和度在2014年和2019年的3—5月变化一致, 且DO处于过饱和状态, 最大约106%(图 3a)。DO在6月初开始出现不饱和, 之后饱和度快速降低。2014年DO饱和度在6—8月期间呈现不断降低的趋势, 在8月为65%左右。而2019年DO饱和度在8月中旬突然升高了25%左右, 导致8月中下旬的饱和度值明显高于2014年。DO浓度在2014年和2019年3月相近, 约为350 μmol/L, 之后不断降低, 直到7月底出现明显的差异(图 3b)。7月底至8月初, 2019年DO浓度略低于2014年。而到了8月中旬, 2019年DO突然升高, 与DO饱和度出现相同的变化, 而2014年仍保持在较低水平。
2014年和2019年的N2从3月至5月一直保持在较低水平(N2 < < 10-3 s-2), 水体垂直混合较强(图 3c)。这2年N2都是从6月开始增大, 7月中旬达到峰值, 表明水体层化达到最强, 但2019年N2的峰值(1.2×10-2s-2)比2014年(7.0×10-3 s-2)更大。在7月中下旬和8月上旬, 2019年N2一直都大于2014年, 表明2019年层化更强。但在8月11日左右, 2019年的N2突然降低, 层化减弱, 而2014年较为稳定。这是由于在2019年8月11日有超强台风"利奇马"经过渤海(http://agora.ex.nii.ac.jp/digital-typhoon/summary/wnp/s/201909.html.en), 大风引起的强垂向混合导致N2突然降低。强水体混合也会使得底层水体的DO得到补充, 使得底层DO浓度和饱和度在2019年8月11日之后明显升高。台风过程对夏季底层水体氧亏损有明显的破坏作用, 台风过后水体层化的建立情况会影响氧亏损的恢复过程(Ni et al, 2014)。为了排除台风过程对年际差异的影响, 并且考虑这2年在同一时期的差异, 本研究首先对比了这2年的温度、盐度、溶解氧在8月10日的空间分布, 并对这2年的统计分析截止到至8月10日。
2.2 氧亏损的时空分布差异2014年和2019年8月10日的温度、盐度、DO与观测期间的模拟结果, 在数值上存在一定差异, 但分布特征一致。2014年和2019年平均底层温度分别为23.07±1.09 ℃和22.76±1.23 ℃。2019年莱州湾口附近温度较低的特征依然存在(图 4a—4c)。2019年低盐水向黄河口以东方向的扩展范围更大, 莱州湾附近盐度较低, 但渤海中部盐度高于2014年(图 4d—4f), 这也与观测期间的现象一致。2019年莱州湾口DO浓度依然低于2014年, 即黄河口外氧亏损区可向南覆盖到莱州湾口(图 4g—4i)。秦皇岛外氧亏损区在2014年主要向东延伸, 而2019年主要向东南延伸, 同样与观测期间的认识一致。此外, 结合DO饱和度分布, 更能清楚看到秦皇岛和黄河口外的氧亏损特征(图 4j—4l)。这表明2014年和2019年在8月10日的分布差异, 可以代表观测期间内的分布差异, 因此下文中分别对这2年统计至8月10日的分析是合理可行的。
为探究渤海氧亏损的发生区域和频率, 本文统计了8月10日之前DO饱和度小于70%氧亏损区域的开始时间和持续时间(图 5)。2014年和2019年发生氧亏损的区域都主要为浅滩北侧、西侧和南侧的洼地, 且在秦皇岛和黄河口外区域均呈现出两个核心区域, 表现为氧亏损开始时间早、结束时间晚及持续时间长。但这2年氧亏损的空间分布及持续时间, 存在一定的差异。秦皇岛外氧亏损区在2014年主要分布在秦皇岛东侧, 而在2019年主要分布在东南侧, 黄河口外氧亏损区在2014年主要分布在浅滩西南侧洼地, 而在2019年可覆盖莱州湾口附近。这些特征与8月10日的分布基本一致, 表现了氧亏损不断发展和加剧的过程。2014年的DO饱和度小于70%的氧亏损区域在秦皇岛和黄河口外形成时间最早分别在6月底和7月初, 而2019年的形成时间最早在7月初, 晚于2014年。在持续时间上, 2014年QHD区域的持续时间最大可达48 d。相比之下, 2019年持续时间最长约39 d左右, 短于2014年。除黄河口东侧的莱州湾口和浅滩西侧部分区域外, 2019年的持续时间要短于2014年。
3 年际差异的影响过程水体层化可以抑制表层水体向底层水体中的氧气补充, 是维持底层水体氧亏损的重要机制(Breitburg et al, 2018; Katja et al, 2018)。因此, 层化形成时间将会影响底层水体氧亏损的发展。为分析跃层存在情况下底层DO变化及影响因素, 本文将以跃层(N2≥1.0×10-3s-2)形成时间为起始时间, 并统计至8月10日。考虑到跃层形成初期可能会存在不稳定的情形, 本文将选取N2值连续6天不小于1.0×10-3s-2的时间为起始时间。为探究2014年和2019年氧亏损的年际差异, 下文将分析这2年DO降低速率, 并进一步通过氧收支估算分析生物及物理过程对DO变化的作用。此外, 为进一步量化秦皇岛和黄河口外氧亏损年际差异的影响因素, 本文根据底层DO浓度及饱和度分布, 选取了三个子区域, 分别为秦皇岛(QHD)区域, 黄河口附近洼地(HRE-d)和黄河口东侧莱州湾口(HRE-s, 图 1)。
3.1 溶解氧浓度降低速率底层DO浓度的平均降低速率在跃层存在期间具有明显的空间差异, 在秦皇岛及黄河口外的氧亏损区域较高, 与DO饱和度小于70%的氧亏损区域基本对应(图 6a, b)。秦皇岛氧亏损区DO降低速率在2014年和2019年分别为2.10 μmol/(Ld)和2.05 μmol/(Ld), 这与Zhai等(2019)基于2011年6月和8月观测数据估算的2.00—2.80 μmol/(Ld)以及Song等(2020)根据2017和2018年观测得到的2.18 μmol/(Ld)基本一致。对于黄河口处氧亏损区, 这2年的平均降低速率分别为1.82 μmol/(Ld)和1.83 μmol/(Ld), 略低于秦皇岛外区域。跃层存在期间DO降低量的空间分布与降低速率的空间分布基本一致, DO降低速率较高的区域对应的DO降低量也较高(图 6d—f)。但DO降低量年际差异的最大值在黄河口附近, 而不是降低速率差异最大值区域(浅滩西北部), 这表明DO降低量与跃层持续时间有很大关系。
3.2 氧收支估算本文分别对2014年和2019年跃层区域的底层水体进行了氧收支估算, 统计时间为跃层起始时间至当年的8月10日。DO的源汇项包括物理平流项、扩散项和生物作用(biological oxygen consumption, BOC), 其中, 生物作用包括浮游植物净产氧、浮游动物呼吸、有机碎屑分解耗氧、硝化作用。
文中通过计算了三个子区域的氧收支得出, 生物耗氧和垂向扩散分别是控制DO浓度变化的重要汇和源, 平流输运的作用则相对较小(表 1)。之后结合生物耗氧和垂向扩散及其相关要素的空间分布及三个子区域的环境特征, 探究物理及生物过程对底层DO分布的影响。
区域 | 年份 | Duration (d) | N2 (×10–2·s–2) | BOC [μmol/(Ld)] | DIFF [μmol/(Ld)] | ADV [μmol/(Ld)] | ΔDO [μmol/(Ld)] |
QHD | 2014 | 72 | 6.66 | -6.63 | 4.79 | -0.33 | -2.10 |
2019 | 61 | 5.74 | -5.66 | 3.74 | -0.20 | -2.05 | |
HRE-d | 2014 | 57 | 5.76 | -4.75 | 2.97 | 0.02 | -1.71 |
2019 | 48 | 6.87 | -4.46 | 2.35 | 0.41 | -1.65 | |
HRE-s | 2014 | 47 | 0.24 | -11.46 | 10.08 | -0.19 | -1.47 |
2019 | 77 | 1.04 | -6.82 | 4.84 | 0.34 | -1.61 | |
注: Duration为区域平均的跃层持续时间; BOC为区域平均的生物耗氧速率; DIFF表示区域平均的扩散造成DO的变化速率; ADV表示区域平均的平流输运造成DO变化速率; ΔDO表示DO的变化速率 |
图 7给出了跃层存在期间表层叶绿素、水体垂向总初级生产和生物耗氧的分布。2014年和2019年叶绿素高值区均分布在跃层区域的边缘, 即潮汐锋附近。黄河口附近区域的叶绿素浓度最高, 在5 μg/L以上。浅滩周围洼地区域的叶绿素浓度较低。相比较而言, 除中部洼地外, 2014年的叶绿素浓度要高于2019年。据统计, 2014年5月至8月发生以抑食金球藻为优势藻的褐潮, 持续时间约80 d, 面积高达2000 km2, 在6月还有以夜光藻和微小原甲藻为优势种的赤潮(姜德娟等, 2018)。依据国家海洋灾害公报(http://gi.mnr.gov.cn/202004/t20200430_2510979.html), 2014年赤潮事件高达11次, 而2019年渤海仅两次赤潮事件, 总面积为0.28 km2。虽然没有连续的叶绿素观测, 但2014年较多的赤潮事件与模拟的较高叶绿素浓度是一致的。2014年和2019年垂向积分的初级生产在跃层区域边缘及浅滩附近均较高, 但最高值依然在黄河口外区域。这2年垂向积分初级生产的差异与表层叶绿素的差异一致, 除中部洼地区域外, 2014年的初级生产要高于2019年。
这2年的生物耗氧均在跃层区域边缘及浅滩处较高, 最高约10 μmol/(Ld), 总体上与较高的叶绿素浓度和初级生产相对应, 中部洼地区域的生物耗氧较弱。这表明, 底层有机物主要来自局地的浮游植物, 这与以往渤海有机物主要是海源有机物的认识一致(高立蒙等, 2016)。除浅滩南侧洼地区域外, 2014年生物耗氧强于2019年。但这种分布特征与DO降低速率年际差异的分布特征不一致, 表现为2014年莱州湾口及浅滩西北侧区域的DO降低速率要低于2019年, 说明耗氧速率的年际差异受到生物和物理过程的共同影响。
在3个子区域中, 2014年QHD和HRE-d区域的平均生物耗氧和DO降低速率均高于2019年。而在HRE-s区域, 2014年生物耗氧比2019年高4.64 μmol/(Ld), 但DO降低速率确小于2019年。这表明, 物理过程对2014年HRE-s区域的底层水体有更多的DO补充, 进而影响了DO降低速率。下面本文将探究垂向扩散以及跃层强度和持续时间等物理过程, 对氧亏损的分布特征及年际差异的影响。
3.4 物理过程的影响2014年和2019年DO垂向扩散在跃层区域的边缘及浅滩区域较强, 与生物耗氧分布基本一致, 表明强耗氧区域得到更多来自上层水体补充的DO。从这2年垂向扩散差异上看, 2014年在跃层边缘及浅滩北侧区域的垂向扩散更强一些(图 8a—c)。结合生物耗氧、垂向扩散与DO降低速率的年际差异分布可知, 2014年和2019年秦皇岛外高DO降低速率的差异与垂向扩散的大小有关。DO垂向扩散受DO浓度梯度和扩散系数控制, 底层生物耗氧可通过降低DO浓度及增强其垂向梯度而促进DO垂向扩散, 跃层强度则会通过改变扩散系数而影响DO垂向扩散。
在跃层存在期间, 这2年的平均跃层强度在浅滩周围的深水洼地区域较强, 在跃层区域边缘及浅滩处较弱。此外, 不同于2014年, 2019年莱州湾口区域的跃层也较强。对照DO垂向扩散和跃层强度分布可以看出, DO垂向扩散较强的区域, 对应的跃层强度相对较弱(图 8d—f)。在年际差异上, 2014年浅滩周围区域的平均跃层强度大于2019年, 而黄河口附近区域的跃层强度则小于2019年。跃层强度可以影响DO扩散速率, 而跃层持续时间则会影响DO的变化量。在跃层持续时间上, 2014年和2019年均在浅滩周围洼地以及黄河口处的持续时间较长。2019年莱州湾口附近的跃层持续时间长于2014年, 除此之外, 2019年跃层持续时间均短于2014年(图 8g—i)。
在3个子区域中, 2019年QHD和HRE-d海域的层化时间均略短于2014年10 d左右。2019年QHD海域跃层存在时期总消耗125.05 μmol/L, 2014年为151.20 μmol/L。而当2019年跃层持续时间与2014年相等时, 则多消耗22.55 μmol/L, 而当DO降低速率与2014年相等时, 多消耗3.05 μmol/ L, 远小于跃层持续时间造成的变化量。若2019年HRE-d海域跃层持续时间和2014年相等, 多消耗14.85 μmol/L; 若DO降低速率达到2014年大小, 则能多消耗2.88 μmol/L。虽然2014年在这两个区域的DO降低速率大于2019年, 但DO降低量的差异, 则主要是由跃层持续时间造成的。在HRE-s海域区域, 2019年DO降低量明显大于2014年, 也主要是由于2019年的跃层持续时间更长。2019年和2014年跃层持续时间相等时, 将少消耗48.30 μmol/L, 而当DO降低速率和2014年一致时, 将少消耗10.78 μmol/L。因而对于QHD、HRE-d和HRE-s海域, 跃层持续时间的长短是控制DO降低量的主要因素。
浅滩周围洼地存在的强层化, 主要是由于底层存在冷水, 与表层的高温水体温差较大形成温跃层(吴德星等, 2004; 周锋等, 2009b)。而莱州湾口的层化强度和持续时间与黄河冲淡水的扩展有一定关系。以28等盐线表示黄河冲淡水的范围, 可知2014年黄河冲淡水的范围较小, 基本在莱州湾以内且较为稳定, 而2019年7月和8月的冲淡水范围分别向莱州湾以北及东北方向扩展(图 9)。2019年黄河径流量显著大于2014年, 2019年7月份的径流较气候态高28亿立方米, 而2014年同期径流量则较气候态低14亿立方米(图 10a)。此外, 2019年夏季从7月1日开始基本为南风, 随之羽流范围逐渐扩展开, 而2014年相对于2019年风向略微多变(图 10b, c)。较高的径流量及较强的南风均有利于2019年黄河冲淡水向莱州湾以北及东北扩展, 继而引起莱州湾口跃层持续时间更长及强度更大, 并进一步维持了底层水体的氧亏损状态(图 11)。
4 结论
本文通过2014年和2019年的观测资料发现渤海夏季底层水体氧亏损空间分布存在年际差异, 同时首次揭示了黄河口东侧莱州湾口区域的氧亏损现象, 并利用三维物理生态耦合模式ROMS-CoSiNE探究了氧亏损分布年际差异的影响因素。模型较好地模拟了2014年和2019年温度、盐度和DO的空间分布, 抓住了这2年氧亏损空间分布的年际差异, 并且模拟得到的DO降低速率与已有观测一致。这2年均存在秦皇岛和黄河口外两个氧亏损热点区域, 但发生位置存在差异。2014年秦皇岛外氧亏损区(以DO饱和度小于70%为统计范围)主要向东扩展, 而2019年则向东南扩展; 2014年黄河口外氧亏损区主要位于浅滩西南侧的深水洼地, 而2019年则从浅滩西侧洼地延伸至黄河口外及莱州湾口区域。
为排除台风过程的影响, 并考虑到层化对氧亏损的作用, 本文对这2年8月10日之前跃层存在期间的底层水体进行了氧收支估算, 得到垂向扩散和生物耗氧是底层DO浓度变化的主要源和汇。2014年和2019年秦皇岛外氧亏损空间分布的年际差异, 与垂向扩散的差异有关, 垂向扩散较弱的区域DO降低速率及降低量较大, 氧亏损较强。2019年莱州湾口区域氧亏损与垂向扩散及跃层持续时间有关。虽然2014年生物耗氧较强, 但2019年较强的黄河径流与南风, 有利于冲淡水的扩散, 使得莱州湾口区域的跃层强度较大, 垂向扩散较弱, DO降低速率较大, 且跃层持续时间较长, 导致氧亏损强于2014年。此外, 2014年秦皇岛外区域和黄河口外洼地区域的生物耗氧速率及DO降低速率均略大于2019年, 但DO降低量的差异主要是由2014年跃层持续较长导致。因此, 跃层持续时间是导致2014和2019年渤海中部氧亏损差异的重要因素。
本文中氧亏损年际差异的分析, 可为将来渤海底层DO季节预测提供参考。由于缺乏观测对比, 本文未对台风的影响进行深入分析。将来需要长时间连续观测, 以探究台风或其他强风过程对渤海氧亏损的影响, 这将对DO季节预测有重要意义。
致谢 本研究的数据及样品采集得到国家自然科学基金委员会共享航次计划项目(项目批准号: 41806018)的资助。该航次(航次编号: NORC2019-01)由"北斗"号科考船实施, 同时对参与数据收集与处理工作的肖劲根、张永、张广跃和郑字佳等人, 在此一并致谢。
江涛, 徐勇, 刘传霞, 等. 2016. 渤海中部海域低氧区的发生记录. 渔业科学进展, 37(4): 1-6 |
吴德星, 万修全, 鲍献文, 等. 2004. 渤海1958年和2000年夏季温盐场及环流结构的比较. 科学通报, 49: 363-369 DOI:10.3321/j.issn:0023-074X.2004.04.012 |
李显森, 牛明香, 戴芳群. 2008. 渤海渔业生物生殖群体结构及其分布特征. 海洋水产研究, 29(4): 15-21 |
张华, 李艳芳, 唐诚, 等. 2016. 渤海底层低氧区的空间特征与形成机制. 科学通报, 61: 1612-1620 |
谷文艳, 陈洪涛, 姚庆祯, 等. 2017. 黄河下游溶解态营养盐季节变化及入海通量研究. 中国海洋大学学报, 47(3): 74-79 |
张广跃, 魏皓, 肖劲根, 等. 2020. 2017年辽东湾夏季潮汐锋位置变化的分析. 海洋与湖沼, 51(1): 1-12 |
周锋, 宣基亮, 倪晓波, 等. 2009a. 1999年与2006年间夏季长江冲淡水变化动力因素的初步分析. 海洋学报, 31(4): 1-12 |
周锋, 黄大吉, 苏纪兰. 2009b. 夏季渤海温跃层下的双中心冷水结构的数值模拟. 科学通报, 54: 4520-4528 |
姜德娟, 张华. 2018. 渤海叶绿素浓度时空特征分析及其对赤潮的监测. 海洋科学, 42: 23-31 |
高立蒙, 姚鹏, 王金鹏, 等. 2016. 渤海表层沉积物中有机碳的分布和来源. 海洋学报, 38: 8-20 |
翟惟东, 赵化德, 郑楠, 等. 2012. 2011年夏季渤海西北部、北部近岸海域的底层耗氧与酸化. 科学通报, 57(9): 753-758 |
Breitburg D, Levin L A, Oschlies A et al, 2018. Declining oxygen in the global ocean and coastal waters. Science, 359: 1-11 |
Bishop M J, Powers S P, Porter H J et al, 2006. Benthic biological effects of seasonal hypoxia in a eutrophic estuary predate rapid coastal development. Estuar Coast Shelf Sci, 70: 415-422 |
Chai F, Dugdale R C, Peng T H et al, 2002. One-dimensional ecosystem model of the equatorial Pacific upwelling system. Part I: model development and silicon and nitrogen cycle. Deep Sea Res 2 Top Stud Oceanogr, 49: 2713-2745 |
Chen C C, Gong G C, Shiah F K, 2007. Hypoxia in the East China Sea: One of the largest coastal low-oxygen areas in the world. Mar Environ Res, 64: 399-408 |
Feng Y, Fennel K, Jackson G A et al, 2014. A model study of the response of hypoxia to upwelling-favorable wind on the northern Gulf of Mexico shelf. J Mar Syst, 131: 63-73 |
Luo X F, Wei H, Fan R F et al, 2017. On influencing factors of hypoxia in waters adjacent to the Changjiang estuary. Cont Shelf Res, 152: 1-13 |
Katja F, Testa J M, 2018. Biogeochemical Controls on Coastal Hypoxia. Ann Rev Mar Sci, 11: 105-130 |
Meier H, Andersson H, Eilola K et al, 2011. Hypoxia in future climates: A model ensemble study for the Baltic Sea. Geophys Res Lett, 38: L24608 |
Naqvi S, Bange H W, Farías L et al, 2010. Marine hypoxia/anoxia as a source of CH4 and N2O. Biogeosciences, 7: 2159-2190 |
Ni X B, Huang D J, Zeng D Y et al, 2014. The impact of wind mixing on the variation of bottom dissolved oxygen off the Changjiang Estuary during summer. J Mar syst, 154: 122-130 |
Scully M E, 2016. The contribution of physical processes to inter-annual variations of hypoxia in Chesapeake Bay: A 30-yr modeling study. Limnol Oceanogr, 61: 2243-2260 |
Shchepetkin A F, Mcwilliams J C, 2005. The regional oceanic modeling system (ROMS): a split-explicit, free-surface, topography-following-coordinate oceanic model. Ocean Model, 9: 347-404 |
Song G S, Zhao L, Chai F et al, 2020. Summertime Oxygen Depletion and Acidification in Bohai Sea, China. Front Mar Sci, 7: 252 |
Turner R E, Rabalais N N, Swenson E M et al, 2005. Summer hypoxia in the northern Gulf of Mexico and its prediction from 1978 to 1995. Mar Environ Res, 59: 65-77 |
Vaquer-Sunyer R, Duarte C M, 2008. Thresholds of hypoxia for marine biodiversity. Proc Natl Acad Sci U S A, 105: 15452-15457 |
Wang B D, 2009. Hydromorphological mechanisms leading to hypoxia off the Changjiang estuary. Mar Environ Res, 67: 53-58 |
Welsh B L, Eller F C, 1991. Mechanisms controlling summertime oxygen depletion in western Long Island Sound: A Historical Perspective. Estuaries, 14: 265-278 |
Wei Q S, Wang B D, Yao Q et al, 2019. Spatiotemporal variations in the summer hypoxia in the Bohai Sea (China) and controlling mechanisms. Mar Pollut Bull, 138: 125-134 |
Xiu P, Chai F, 2010. Modeling the effects of size on patch dynamics of an inert tracer. Ocean Sci, 6: 413-421 |
Yin K D, Lin Z F, Ke Z Y, 2004. Temporal and spatial distribution of dissolved oxygen in the Pearl River estuary and adjacent coastal waters. Cont Shelf Res, 24: 1935-1948 |
Zhao H D, Kao S J, Zhai W D et al, 2017. Effects of stratification, organic matter remineralization and bathymetry on summertime oxygen distribution in the Bohai Sea, China. Cont Shelf Res, 134: 15-25 |
Zhang H, Li S, 2010. Effects of physical and biochemical processes on the dissolved oxygen budget for the Pearl River Estuary during summer. J Mar Syst, 79: 65-88 |
Zhai W D, Zhao H D, Su J L et al, 2019. Emergence of Summertime Hypoxia and Concurrent Carbonate Mineral Suppression in the Central Bohai Sea, China. J Geophys Res Biogeosci, 124 |