中国海洋湖沼学会主办。
文章信息
- 刘畅, 毛志华, 陈焕焕, 王云涛. 2024.
- LIU Chang, MAO Zhi-Hua, CHEN Huan-Huan, WANG Yun-Tao. 2024.
- 典型自然源气溶胶沉降引起的海洋初级生产响应
- RESPONSES OF MARINE PRIMARY PRODUCTION CAUSED BY DEPOSITION OF TYPICAL NATURAL AEROSOLS
- 海洋与湖沼, 55(2): 363-374
- Oceanologia et Limnologia Sinica, 55(2): 363-374.
- http://dx.doi.org/10.11693/hyhz20230800170
文章历史
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收稿日期:2023-08-21
收修改稿日期:2023-12-20
2. 自然资源部第二海洋研究所 浙江杭州 310012
2. Second Institute of Oceanography, Ministry of Natural Resources, Hangzhou 310012, China
初级生产是指植物或藻类通过光合作用从无机物中创造新的有机物的过程(Webb, 2021)。海洋浮游植物能够通过初级生产吸收大气中的二氧化碳, 并转化为有机碳进入海洋(黄邦钦等, 2019), 海洋初级生产是构成全球碳循环的重要环节。海洋的初级生产力很大程度上取决于海水中浮游植物的生物量, 浮游植物利用细胞中含有的叶绿素进行光合作用(丛丕福, 2006), 因此, 叶绿素浓度被广泛用于表征海洋的初级生产力(Ryther et al, 1957; Behrenfeld et al, 1997)。
海洋初级生产力主要受到光照和营养盐的影响(Falkowski, 2012), 而在光照充足的上层海洋, 营养盐是初级生产力的主要限制因素(Moore et al, 2013; Richardson et al, 2019; Tang et al, 2019; Randelhoff et al, 2020)。开阔大洋的营养盐来源主要有两种(陈焕焕等, 2021), 一种是大气沉降(Mackey et al, 2012)带来的陆源物质; 另一种则是通过垂向混合和上升流等动力过程, 将深层海水中的营养盐带入上层海水(Jickells et al, 2016)。由于全球气候变化的影响, 海洋动力环境随之产生变化, 例如低纬度和中纬度海洋表面变暖, 导致上层海洋层化加剧、混合层深度减少、环流减慢, 这抑制了营养盐从深层海水向上层海水的输送(Chester, 1990; Leeuw et al, 2014; 周卫文等, 2020), 因而开阔大洋的初级生产越发依赖大气中陆源气溶胶沉降为浮游植物提供的营养盐(Bopp et al, 2015)。
陆源气溶胶的主要来源包括人为源和自然源(Hamilton et al, 2022), 人为源是指人类工业和生活的污染排放进入大气形成的气溶胶; 自然源是指沙尘、森林野火和火山喷发所形成的气溶胶(Hammer et al, 2018)。近年来, 随着各国污染防治政策的执行, 人为源排放已在逐步减少(Klimont et al, 2013), 但由于气候条件的变化, 全球沙尘、野火等自然源的排放频率上升(Mahowald et al, 2003; Middleton, 2019; Jones et al, 2022), 导致大气中颗粒物的浓度增加(Hammer et al, 2020), 因而人们愈发重视自然源气溶胶对海洋初级生产的影响。在风场的作用下, 陆源气溶胶能够进行远距离输运, 例如2019~2020年的澳大利亚森林大火之后, 野火气溶胶在一周内传输了数千公里, 穿越南大洋到达了南美洲(Tang et al, 2021)。陆源气溶胶通常包含磷酸盐、活性氮、可溶性铁和硅酸盐等海洋初级生产所需要的营养盐(Wuttig et al, 2013; Barkley et al, 2019; Hamilton et al, 2022; Geisen et al, 2022), 其中, 沙尘气溶胶对海洋限制性营养盐的贡献主要是铁, 野火气溶胶中包含的限制性营养盐主要为铁和磷, 火山灰气溶胶中包含的主要是硅和铁。从发生频率来看, 北半球海域主要受到沙尘的影响, 赤道太平洋和南大洋主要受到野火的影响(Hamilton et al, 2022)。在2001年春季的9次亚洲沙尘事件中, 研究者测得沙尘中主要是铝、钙、铁、锰、硅等元素, 其中铝的比例最高, 达到7%, 海洋常见的限制性营养盐铁的含量也高达4% (Zhang et al, 2003)。这些输运至海洋上空的气溶胶, 部分能够通过干沉降或湿沉降进入海洋(Emerson et al, 2018), 为上层海洋提供营养盐(Mills et al, 2004; Mackey et al, 2012; Zhou et al, 2021)。在一项有关火山灰对海洋影响的研究中发现, 意大利埃特纳火山的火山灰向海水释放了氮、磷、硅、铁、锌等营养盐(Olgun et al, 2013), 提升海洋的初级生产力。前人研究表明, 气溶胶沉降为开阔大洋带来丰富的补充营养盐, 引起的叶绿素浓度增长平均可达80% (Leeuw et al, 2014; Rahav et al, 2018; Hamilton et al, 2022)。针对典型气溶胶异常事件的研究显示, 海洋叶绿素浓度由于事件类型、事件强度和海洋环境差异存在不同的响应程度, 例如Bali等(2019)发现2012年3月份的沙尘暴使得阿拉伯海的叶绿素浓度显著增加; Wang等(2022)发现在澳大利亚森林大火的传输路径上叶绿素浓度产生了约150%的增长; 2008年卡萨托奇火山喷发后, Langmann等(2010)发现东北太平洋68%的海域中叶绿素浓度增长了近100%, 且持续了2个月。
因此, 气溶胶沉降作为重要的营养盐来源, 能够显著影响海洋初级生产力, 进而影响全球碳循环。本文利用卫星遥感数据, 选取了2021年3月14日~2021年3月30日的亚洲沙尘、2021年8月11日~2021年8月24日的美国森林野火以及2015年4月23日的智利火山喷发这三个典型陆源排放事件, 分别刻画气溶胶的传输路径, 并进一步量化分析与比较了气溶胶传输与沉降对海洋叶绿素浓度产生的直接影响, 探究陆源排放类型和温度、动力过程、光合有效辐射等其他因素对海洋初级生产力的影响。
1 数据与方法 1.1 数据来源紫外线气溶胶指数(UV aerosol index, UVAI)用于表示气溶胶在紫外波段对太阳辐射的吸收程度。沙尘气溶胶、野火气溶胶以及火山灰气溶胶都对紫外线气溶胶指数存在显著的贡献(宿兴涛等, 2015), 因此, 通过对紫外线气溶胶指数的时空分布特征及其异常的研究, 能够识别沙尘、森林火灾以及火山灰的源区, 追踪相应气溶胶的传输路径, 进而识别其对海洋初级生产存在潜在影响的地区和事件。本研究所使用的研究数据均为卫星遥感数据, UVAI是美国Suomi国家极地轨道卫星上搭载的臭氧测绘和剖面仪观测的3级产品(OMPS-NPP_NMTO3-DAILY), 海洋表层叶绿素数据(chl a)是Aqua卫星上的Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)传感器提供的3级产品, 尽管MODIS在近岸的叶绿素数据存在整体偏高的情况, 但本文的讨论主体为叶绿素变化率, 因此不受影响。光合有效辐射数据(photosynthetically active radiation, PAR)以及海表温度(sea surface temperature, SST)数据同样来自MODIS。研究数据的详细信息参见表 1。
观测量 | 观测卫星 | 传感器 | 时间分辨率 | 空间分辨率 | 单位 | 研究使用时间范围 |
UVAI | Suomi | OMPS | 每日 | 1° | - | 2012年3月1日~2022年2月28日 |
chl a | Aqua | MODIS | 每日 | 1/24° | mg/m3 | |
PAR | Aqua | MODIS | 每日 | 1/24° | μmol/(m2·s) | |
SST | Aqua | MODIS | 每日 | 1/24° | ℃ | |
注: UVAI为紫外线气溶胶指数(UV aerosol index), chl a为海表面叶绿素浓度, PAR为光合有效辐射(photosynthetically active radiation), SST为海表面温度(sea surface temperature) |
在气溶胶指数中, 首先剔除数值小于0的非紫外线吸收性气溶胶指数, 剔除后的指数对本研究所聚焦的沙尘气溶胶、野火气溶胶以及火山灰气溶胶更为敏感(宿兴涛等, 2015)。
对10 a内的气溶胶指数异常进行识别和筛选, 气溶胶指数异常由每日气溶胶指数减去相应日气候态计算得到, 日气候态则是通过计算2012年3月1日~2022年2月28日的每日平均得到。识别出可能的气溶胶异常排放事件后, 研究其传输路径上的海域海表叶绿素浓度是否产生变化。最终选择出沙尘、森林野火和火山这三次不同类型的各一例气溶胶排放事件, 研究其引起的海洋初级生产变化。
在这三例气溶胶排放事件中, 首先根据事件排放时间和气溶胶指数异常, 对气溶胶的传输路径进行刻画, 进而在气溶胶的传输路径上, 计算海表叶绿素浓度的日变化率, 计算方法如下:
其中, ΔC表示海表叶绿素浓度相对于气候态的日变化率, C每日表示当日的海表叶绿素浓度, C气候态表示相应的叶绿素浓度对应的日气候态。对气溶胶对传输路径上叶绿素变化较为明显的区域, 同时计算空间平均的气溶胶指数和海表叶绿素浓度, 得到其时间序列。
2 结果在2012~2022年10 a间, 气溶胶指数的全球分布存在较强的地区性特征(图 1a)。整体来看, 气溶胶指数的高值主要集中在低纬度; 在30°以上的中高纬度地区, 气溶胶指数较低, 平均低于0.5。在陆地上, 高值区域集中在非洲、阿拉伯半岛以及亚洲西部, 最高达到2.89。除此之外, 南北美洲的西南部以及澳大利亚东部也存在较高的气溶胶指数。在海洋上, 高值主要集中于热带以及亚热带大西洋和西赤道太平洋海域。本文聚焦于沙尘、野火和火山喷发这三例不同类型的陆源气溶胶排放事件, 探究和比较其对海洋初级生产的影响。
本研究选择的沙尘事件为2021年的亚洲沙尘暴, 在其影响区域内, 2012~2021年的区域平均气溶胶指数为0.173±0.127, 其在空间分布上也存在明显的分布特征, 高值主要位于中国西北部(图 1b), 此处的塔克拉玛干沙漠通常能够形成较大的沙尘事件(Li et al, 2015)。由于西风带的作用, 沙尘气溶胶能够向东进行远距离的传输直至太平洋(Zhang et al, 2023)。除此之外, 蒙古南部、中国的东北和华北地区也存在较高的气溶胶指数。鄂霍次克海、日本海、中国近海以及开阔太平洋上的气溶胶指数较低。本研究选择的野火事件是2021年美国西部的森林野火, 在其影响区域内, 2012~2021年的区域平均气溶胶指数为0.330±0.090, 从空间分布上(图 1c)发现美国西南沿海存在高值, 且向上延伸至加拿大中部。而在美国东部以及加拿大西北部和东部的气溶胶指数较低。本研究选择的火山喷发事件是2015年喷发的智利卡尔布科火山(72.6°W, 41.3°S), 在其影响区域内, 2012~2021年的区域平均气溶胶指数为0.328±0.085, 阿根廷东部与智利接壤地区上空的气溶胶指数整体偏高(图 1d), 这主要是受到其境内巴塔哥尼亚沙漠的影响(孙雨辰, 2014; 张芝娟等, 2019)。本研究中沙尘、野火和火山喷发事件的影响海域分别是西北太平洋、哈得孙湾以及西南大西洋, 其中, 西北太平洋和西南大西洋的的限制性营养盐主要是铁, 哈得孙湾的主要限制性营养盐为磷(Hamilton et al, 2022)。
2.1 沙尘气溶胶引起的海洋初级生产响应沙尘一般来自干旱或半干旱地区, 特别是北非、东亚和中东地区(Prospero, 1996)。2021年3月14~18日、19~21日以及27~30日, 在亚洲北部出现了三次沙尘活动, 源头分别为蒙古国、中国北部和蒙古国(图 2)。这三次沙尘活动在风场的作用下向东传输至日本海及西北太平洋。第一次的沙尘于2021年3月14日在蒙古国形成, 随即向东北方向传输, 3月15日沙尘气溶胶到达中国中北部和东北部, 3月16日气溶胶向东继续传输到达日本海, 3月17日和3月18日沙尘气溶胶越过日本, 到达西北太平洋。在2021年3月19日, 第二次沙尘在中国西部形成并向东北方向传输至中国渤海湾和日本海, 在3月20日传输至太平洋, 3月21日逐渐消散。3月27日在蒙古国形成的第三次沙尘气溶胶逐渐向东北和东南两个方向传输, 向东南方向传输的气溶胶于3月28日到达中国华北和东北沿海, 3月29日覆盖了日本海以及中国近海, 3月30日其向东北方向传输进入南鄂霍次克海和太平洋; 向东北方向传输的气溶胶于3月28日传输至鄂霍次克海西部, 3月29日向东穿越鄂霍次克海进入大西洋, 3月30日向东南传输进入太平洋。
在沙尘气溶胶的传输路径上, 海表叶绿素存在显著的增长(图 3a)。在140°~150°E、37°~47°N (图 3黑框)范围内, 计算气溶胶指数和海表绿素浓度的每日空间平均值(图 3b, 3c), 结果显示: 气溶胶指数从2021年3月16日开始高于气候态, 3月29日异常高值达到顶峰, 4月6日回落到气候态水平。相应地, 该区域的叶绿素浓度随着时间的变化出现了与气溶胶指数基本相对应的三个峰值: 从3月19日开始高于气候态, 3月20日达到峰值, 3月23日回落到气候态水平; 3月26日开始升高, 3月29日达到峰值后回落, 在4月5日出现第三个波峰, 4月7日回落到气候态水平。本次沙尘引起的叶绿素的增长相对于气溶胶指数的增长存在3 d的延迟效应, 即气溶胶指数高于气候态3 d后, 叶绿素浓度才开始显著增长, 且气溶胶指数异常持续23 d, 叶绿素浓度的增长持续18 d (图 3c)。
2.2 野火气溶胶引起的海洋初级生产响应野火一般是指森林火灾、灌木火灾等通常在野外自然发生的火灾现象, 能够向大气排放大量的气溶胶。近年来美国西部森林野火发生频率逐渐升高(Westerling, 2016), 94%的西部野火发生在5~10月, 其中7月和8月的野火事件最为频繁(Westerling et al, 2003)。2021年7~8月在美国西部的俄勒冈州发生了多次森林火灾, 本文选择了2021年8月11~24日的森林野火造成的气溶胶指数异常事件进行研究。如图 4所示, 在8月11~16日期间, 野火气溶胶向东北方向扩散, 从美国西部传输至加拿大的东南部并经过哈得孙湾。8月17日开始, 野火气溶胶向东南方向传输并进入大西洋, 直至8月22日在大气中消散。
野火过后, 在詹姆斯湾、哈得孙湾、哈得孙海峡以及北美洲东岸的北大西洋均存在叶绿素的增长(图 5a)。在詹姆斯湾内(图 5a黑框: 86°~77°W、51°~57°N), 气溶胶指数从8月14日开始显著升高, 8月18日达到最高, 8月22日回落至气候态水平(图 5b); 相应地, 该区域的日叶绿素浓度的响应的延迟时间小于1 d, 在8月14日开始升高, 8月16日到达峰值, 8月25日回落到气候态水平; 气溶胶指数异常持续9 d, 叶绿素浓度的增长持续了12 d (图 5c)。
2.3 火山喷发气溶胶引起的海洋初级生产响应火山喷发能够向大气排放大量的火山灰, 在2015年4月23日, 位于南美洲的智利卡尔布科火山(72.617°W, 41.33°S)发生了强烈的喷发活动, 持续将近6 h, 喷发出的火山灰羽流高达15 km, 且3 d内火山灰气溶胶向东北方向传输至阿根廷东岸的南大西洋(图 6)。
火山喷发后, 在火山灰气溶胶的传输路径上海表叶绿素存在显著增长(图 7a)。在阿根廷东岸(图 7a黑框: 57°~54°W、35°~38°S), 区域内气溶胶指数从4月23日开始升高, 4月24日达到峰值, 4月27日回落至气候态水平(图 7b); 叶绿素浓度尽管存在2 d的延迟响应时间, 但其与气溶胶指数具有相似的变化趋势: 4月25日开始升高, 4月28日达到峰值继而迅速回落至气候态水平; 气溶胶指数异常持续3 d, 相应叶绿素浓度的增长持续5 d远高于气候态, 并在接下来的4 d内逐渐回归气候态水平(图 7c)。
3 讨论结果表明, 沙尘气溶胶、野火气溶胶和火山灰气溶胶均引起了在其传输路径上海洋初级生产的响应。从相应区域的气溶胶指数和海表叶绿素浓度的时间序列(图 3, 5, 7)来看, 在这三次事件中, 海表叶绿素浓度高于气候态的增长均发生在气溶胶指数增长之后, 这表明浮游植物生物量的增长可能分别与这三次气溶胶异常排放事件有关。
气溶胶在风场的作用下传输并沉降进入海洋中, 能够为海洋表层水体提供铝、锰、铁、磷、硅等营养盐(Wuttig et al, 2013; Geisen et al, 2022), 这些营养盐能够直接参与海洋浮游植物及细菌的代谢过程, 改变它们的代谢速率, 显著增加初级生产、细菌生产力以及氮固定速率(Duggen et al, 2010; Herut et al, 2016; Emerson et al, 2018)。
前人研究显示, 亚洲沙尘能够为北太平洋输送大量生物可利用铁(Meskhidze et al, 2005), 引起北太平洋颗粒有机碳通量的明显增加和初级生产的显著提升(Bishop et al, 2002; Yoon et al, 2017; 陈焕焕等, 2021)。本文研究中, 沙尘事件引起的海表叶绿素浓度的平均变化率为320.45%, 这表明本次亚洲沙尘显著提高了北太平洋的浮游植物量。除大气沉降外, 光照和海表温度的变化也会引起叶绿素浓度的变化(Matsumoto et al, 2014; Behrenfeld et al, 2016; Chiswell et al, 2020)。在本次沙尘事件过程中, 光合有效辐射和海表温度的变化率分别为−2.53%和−0.94% (表 2), 变化可以忽略不计。而气溶胶指数的变化率为150%, 因此认为本次沙尘气溶胶的沉降为海洋补充了铁元素, 缓解了海域的铁限制, 引起了叶绿素浓度的增长。然而, 沙尘的必经路线上的日本海北部的叶绿素响应却较弱(图 3), 这很可能是由于日本海的初级生产力存在显著的季节变化特征和南高北低、西高东低的空间分布特征, 在12~3月日本海北部的初级生产力水平尤其低(Yamada et al, 2005)。这说明在此次沙尘发生的时间里, 日本海北部的生物地球化学环境对初级生产的支持较弱。同时, 此次沙尘事件期间的UVAI异常主要集中在日本海中南部, 而北部俄罗斯沿岸以及东南侧靠近日本西岸的UVAI异常值较低, 说明在相应位置上此次沙尘事件的营养盐输入较少。因此, 环境支持弱和营养盐输入少这两个条件共同造成日本海北部沿岸的叶绿素对此次沙尘事件的响应较低。
气候态参数 | A. 事件期间的日均值和标准差 | B. 气候态日均值和标准差 | C. (A−B)与B之间的变化率 |
光合有效辐射/[μmol/(m2·s)] | 370.37±151.97 | 379.98±126.50 | −2.53% |
海表温度/℃ | 5.27±0.90 | 5.32±1.11 | −0.94% |
紫外线气溶胶 | 0.45±0.44 | 0.18±0.14 | 150.00% |
海表叶绿素浓度/(mg/m3) | 5.55±2.37 | 1.32±0.60 | 320.45% |
哈得孙湾和詹姆斯湾位于加拿大北部, 通过哈得孙海峡与北大西洋联通, 有13条河流的出口位于詹姆斯湾, 22条河流的出口位于哈得孙湾, 且在夏季具有较大的径流量(Déry et al, 2005)。在夏季河口区域, 河流输入通常是营养盐的主要来源(高磊等, 2017), 这些河流给东南部哈得孙湾和詹姆斯湾输送了大量硅酸盐和铵盐, 但磷酸盐浓度呈现出被河水稀释的特征(Lapoussière et al, 2013)。因此, 哈得孙湾和詹姆斯湾的初级生产主要受到磷限制。而野火气溶胶中含有氮、磷、铁等生物所需要的营养盐(Andreae et al, 2001; Guieu et al, 2005; Mahowald et al, 2008), 且本次野火事件引起的气溶胶指数变化率为265.63%, 平均叶绿素增长率为66.57%, 光合有效辐射和海表温度的变化并不显著(表 3)。因此, 可以认为本次叶绿素的增长是由于野火气溶胶缓解了磷限制而引起的。
气候态参数 | A. 事件期间的日均值和标准差 | B. 气候态日均值和标准差 | C. (A−B)与B之间的变化率 |
光合有效辐射/[μmol/(m2·s)] | 380.32±129.86 | 402.31±138.31 | −5.47% |
海表温度/℃ | 10.34±0.73 | 9.62±1.56 | 7.48% |
紫外线气溶胶 | 1.17±1.34 | 0.32±0.49 | 265.63% |
海表叶绿素浓度/(mg/m3) | 5.63±1.54 | 3.38±1.09 | 66.57% |
火山喷发事件产生了176.27%的气溶胶指数异常, 在相应南大洋海域引起的叶绿素增长率为191.82% (表 4)。与此同时, 平均光合有效辐射增加了20% (表 4), 海表温度几乎没有发生变化。通常来说, 火山喷发会造成光合有效辐射的下降(Modenutti et al, 2013), MODIS光合有效辐射数据集的误差一般为5%~8%, 但某些情况下能到达到21% (van Laake et al, 2005)。存在三个重要因素影响光合有效辐射的测量, 分别是地形变化和地表覆盖物的不均匀性、云层变化以及时间分辨率。智利火山所处纬度较高, 更大的天顶角导致地形变化带来的误差更大; 且火山喷发期间云层变化复杂, 云层覆盖的高频变化会引起PAR的高频变化, 增大测量误差; MODIS每天两次的测量具有较强的偶然性, 因而此次光合有效辐射的增长可能是由于测量误差导致的。南大洋的初级生产限制性营养盐主要是铁(Moore et al, 2013), 火山灰中含有丰富的铁(Hamilton et al, 2022), 因此这一阶段的叶绿素增长可能是由于火山灰气溶胶沉降缓解了铁限制。在铁限制海域, 若火山灰的沉降发生在浮游植物的生长季节, 相应海域中能够产生原来三倍的生产活动(Rogan et al, 2016)。本次火山喷发在秋季(南半球4月), 并非最适合浮游植物大量生长的季节, 但仍由于火山灰气溶胶沉降带来的营养盐补充引起了强烈的初级生产响应。
气候态参数 | A. 事件期间的日均值和标准差 | B. 气候态日均值和标准差 | C. (A−B)与B之间的变化率 |
光合有效辐射/[(μmol /(m2·s)] | 328.82±42.48 | 272.80±97.57 | 20.00% |
海表温度/℃ | 17.66±0.31 | 17.57±1.21 | 0.51% |
紫外线气溶胶 | 1.63±1.40 | 0.59±0.50 | 176.27% |
海表叶绿素浓度/(mg/m3) | 12.84±0.73 | 4.40±1.26 | 191.82% |
值得注意的是, 在本研究选取的三个自然源气溶胶排放事件中, 与沙尘与火山灰相比, 野火引起的海洋初级生产响应较弱。存在两个可能的原因, 一个可能的原因是野火燃烧后会引起沙尘的排放, 因此野火气溶胶包含野火自身排放的烟雾和野火之后排放的沙尘(Yu et al, 2022)。其中, 磷主要存在于燃烧后排放的沙尘之中(Spencer et al, 1991)。因此尽管野火产生的气溶胶指数升高最强烈, 但一方面由于沙尘的排放高度(低于2 km)往往低于野火烟雾的排放高度(4~5 km)(Ansmann et al, 2009; Weinzierl et al, 2011), 另一方面沙尘颗粒(约2.5 μm)相对烟雾颗粒(约1.1 μm)具有较大尺寸, 导致其由引力产生的沉降速度高于烟雾(Weinzierl et al, 2011)。因此当气溶胶到达受到磷限制的哈得孙湾时, 沙尘含量减少, 主要存在于沙尘中的磷含量也随之减少, 使得初级生产响应较弱。
另一个可能的原因是由于哈得孙湾位于加拿大北极的南部边缘, 因其纬度较高, 在12月至7月均被海冰覆盖。冬季强烈的西北风促进了海冰的形成, 且西北风同时使得海冰向东南移动, 导致中南部存在大于10 m的沉积物海冰, 直至8月份才开始融化, 且此处水流中存在较高浓度的有色溶解有机物, 光合有效辐射存在较大衰减, 因此中南部哈得孙湾在夏季的初级生产依然较弱(Matthes et al, 2021)。即使其接收到野火气溶胶沉降带来的营养盐, 由于光限制, 其产生的浮游植物生长并不显著。而在沙尘事件影响的西北太平洋次北极海域, 一般存在春季和秋季两个藻华爆发的高峰期, 其中春季的藻华爆发更加强烈, 这是因为在冬季由于风驱动混合, 使得上层海洋获取了足够的营养盐浓度, 春季光合有效辐射增加, 海表温度升高, 海洋层化加强, 更多的光能够穿透至真光层, 使得浮游植物大量爆发(Chen et al, 2022); 在火山事件发生的30°~40°S的南大洋亚热带海域, 研究表明该海域的藻华爆发一般始于秋季, 这是由于秋季混合层加深, 大量的营养物质被补充至表层海洋, 且具备足够的光照条件(Thomalla et al, 2011)。
因此, 在沙尘事件和火山喷发事件的发生季节里, 相应海域均存在适合浮游植物生长的生物地球化学条件, 而在野火事件发生的季节里, 其影响海域存在光限制, 且野火气溶胶中的主要营养盐铁与哈得孙湾的限制性营养盐磷不匹配。在这两个因素的共同作用下, 野火事件所产生的叶绿素响应较沙尘和火山喷发事件弱。但若从铁的角度来看, 前人研究显示, 尽管与沙尘相比, 野火气溶胶作为海洋铁源的占比很小, 仅为沙尘向海洋输送铁量的10%左右, 但野火气溶胶中大约2%的铁能够溶解在海水中(Guieu et al, 2005), 而沙尘气溶胶中的铁在海水中的溶解度仅为约1% (Journet et al, 2008), 因此在初级生产主要受到铁限制的海域, 野火气溶胶将会对海洋初级生产产生显著影响, 例如2019~2020年的澳大利亚野火引起了北太平洋平均145%的叶绿素浓度增长(Tang et al, 2021; Wang et al, 2022)。
在3次自然源排放事件中, 浮游植物生长对大气沉降的响应具有不同的滞后时间。沙尘事件的滞后时间为3 d, 火山喷发事件的滞后时间为2 d, 野火事件的滞后时间小于1 d。浮游植物对大气沉降响应的滞后时间在不同的研究中变化很大, 从小于1 d到30 d不等(Meng et al, 2022; Zhang et al, 2023)。浮游植物的响应滞后时间取决于营养物质在海洋表层水中的停留时间和溶解时间, 以及海洋环境特征对浮游植物生长的影响(Boyd et al, 2010)。铁、氮、磷停留时间和溶解时间的不同、大气沉降所发生海域的环境特征和浮游植物种群类型等均导致了滞后时间的差异。因此, 还需要基于长期观察的进一步研究来探究滞后时间的影响机制。
4 结论本文利用卫星遥感数据对沙尘、野火和火山喷发各一例排放事件所产生的气溶胶传输路径以及其对海洋叶绿素浓度产生的直接影响进行了分析。沙尘、野火和火山喷发所产生的气溶胶沉降至海洋均可以引起海洋初级生产的响应, 其中, 沙尘事件引起的海洋初级响应最强, 火山喷发事件引起的海洋初级响应次之, 野火事件引起的海洋初级响应最弱。海洋对气溶胶沉降的响应不仅与气溶胶排放类型有关, 也与海洋的初级生产限制因素如温度、动力过程、光合有效辐射等有关。
在全球气候变化的背景下, 以陆源排放事件所产生的气溶胶沉降对海洋初级生产的影响为抓手, 能够帮助进一步理解海洋在碳循环中的作用。本研究初步抓取了三例不同陆源排放事件, 进行其对海洋初级生产力影响的研究, 但由于三例事件发生的空间位置和季节不同, 导致难以进行排放类型影响的横向比较。未来研究可在发展海、天协同观测的基础上, 同步获取大气和海洋的参数, 在同一海域或同一季节捕捉不同排放事件引起的初级生产响应, 进行不同排放事件的横向比较; 进而统计分析陆源气溶胶沉降对海洋初级生产的影响, 从不同的角度更准确地厘清海洋对大气沉降的响应以及海洋在碳循环中的作用。
丛丕福, 2006. 海洋叶绿素遥感反演及海洋初级生产力估算研究[D]. 北京: 中国科学院研究生院(遥感应用研究所).
|
孙雨辰, 2014. 基于星载激光雷达的全球气溶胶光学特性研究[D]. 青岛: 中国海洋大学.
|
张芝娟, 陈斌, 贾瑞, 等, 2019. 全球不同类型气溶胶光学厚度的时空分布特征[J]. 高原气象, 38(3): 660-672. |
陈焕焕, 王云涛, 齐义泉, 等, 2021. 北太平洋大气沉降的时空特征及其对副极区海洋生态系统的影响[J]. 热带海洋学报, 40(1): 21-30. |
周卫文, 李芊, 葛在名, 等, 2020. 珠江口羽流锋浮游植物群落对大气沉降的生态响应[J]. 热带海洋学报, 39(4): 50-60. |
高磊, 姚海燕, 曹婧, 等, 2017. 滦河口邻近海域夏季海水叶绿素a时空分布特征及其影响因素[J]. 海洋湖沼通报, (5): 109-113. |
黄邦钦, 邱勇, 陈纪新, 2019. 海洋生物泵研究的若干新进展与展望[J]. 应用海洋学学报, 38(4): 474-483. |
宿兴涛, 许丽人, 张志标, 等, 2015. 基于卫星观测的我国北方地区紫外吸收性气溶胶的时空分布研究[J]. 气候与环境研究, 20(1): 11-20. |
ANDREAE M O, MERLET P, 2001. Emission of trace gases and aerosols from biomass burning[J]. Global Biogeochemical Cycles, 15(4): 955-966. DOI:10.1029/2000GB001382 |
ANSMANN A, BAARS H, TESCHE M, et al, 2009. Dust and smoke transport from Africa to South America: Lidar profiling over Cape Verde and the Amazon rainforest[J]. Geophysical Research Letters, 36(11): L11802. |
BALI K, MISHRA A K, SINGH S, et al, 2019. Impact of dust storm on phytoplankton bloom over the Arabian Sea: A case study during March 2012[J]. Environmental Science and Pollution Research, 26(12): 11940-11950. DOI:10.1007/s11356-019-04602-7 |
BARKLEY A E, PROSPERO J M, MAHOWALD N, et al, 2019. African biomass burning is a substantial source of phosphorus deposition to the Amazon, Tropical Atlantic Ocean, and Southern Ocean[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 116(33): 16216-16221. |
BEHRENFELD M J, FALKOWSKI P G, 1997. Photosynthetic rates derived from satellite-based chlorophyll concentration[J]. Limnology and Oceanography, 42(1): 1-20. DOI:10.4319/lo.1997.42.1.0001 |
BEHRENFELD M J, O'MALLEY R T, BOSS E S, et al, 2016. Revaluating ocean warming impacts on global phytoplankton[J]. Nature Climate Change, 6(3): 323-330. DOI:10.1038/nclimate2838 |
BISHOP J K B, DAVIS R E, SHERMAN J T, 2002. Robotic observations of dust storm enhancement of carbon biomass in the North Pacific[J]. Science, 298(5594): 817-821. DOI:10.1126/science.1074961 |
BOPP L, LÉVY M, RESPLANDY L, et al, 2015. Pathways of anthropogenic carbon subduction in the global ocean[J]. Geophysical Research Letters, 42(15): 6416-6423. DOI:10.1002/2015GL065073 |
BOYD P W, MACKIE D S, HUNTER K A, 2010. Aerosol iron deposition to the surface ocean—modes of iron supply and biological responses[J]. Marine Chemistry, 120(1/2/3/4): 128-143. |
CHEN S L, MENG Y, LIN S, et al, 2022. Remote sensing of the seasonal and interannual variability of surface chlorophyll-a concentration in the northwest pacific over the past 23 years (1997-2020)[J]. Remote Sensing, 14(21): 5611. DOI:10.3390/rs14215611 |
CHESTER R, 1990. The input of material to the ocean reservoir [M] // CHESTER R. Marine Geochemistry. Dordrecht, Netherlands: Springer: 11-13.
|
CHISWELL S M, SUTTON P J H, 2020. Relationships between long-term ocean warming, marine heat waves and primary production in the New Zealand region[J]. New Zealand Journal of Marine and Freshwater Research, 54(4): 614-635. DOI:10.1080/00288330.2020.1713181 |
DE LEEUW G, GUIEU C, ARNETH A, et al, 2014. Ocean–atmosphere interactions of particles [M] // LISS P S, JOHNSON M T. Ocean-Atmosphere Interactions of Gases and Particles. Berlin, Germany, Springer: 171-246.
|
DÉRY S J, STIEGLITZ M, MCKENNA E C, et al, 2005. Characteristics and trends of river discharge into Hudson, James, and Ungava Bays, 1964-2000[J]. Journal of Climate, 18(14): 2540-2557. DOI:10.1175/JCLI3440.1 |
DUGGEN S, OLGUN N, CROOT P, et al, 2010. The role of airborne volcanic ash for the surface ocean biogeochemical iron-cycle: A review[J]. Biogeosciences, 7(3): 827-844. DOI:10.5194/bg-7-827-2010 |
EMERSON E W, KATICH J M, SCHWARZ J P, et al, 2018. Direct measurements of dry and wet deposition of black carbon over a grassland[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 123(21): 12277-12290. |
FALKOWSKI P, 2012. Ocean science: The power of plankton[J]. Nature, 483(7387): S17-S20. DOI:10.1038/483S17a |
GEISEN C, RIDAME C, JOURNET E, et al, 2022. Phytoplanktonic response to simulated volcanic and desert dust deposition events in the South Indian and Southern Oceans[J]. Limnology and Oceanography, 67(7): 1537-1553. DOI:10.1002/lno.12100 |
GUIEU C, BONNET S, WAGENER T, et al, 2005. Biomass burning as a source of dissolved iron to the open ocean?[J]. Geophysical Research Letters, 32(19): L19608. |
HAMILTON D S, PERRON M M G, BOND T C, et al, 2022. Earth, wind, fire, and pollution: Aerosol nutrient sources and impacts on ocean biogeochemistry[J]. Annual Review of Marine Science, 14: 303-330. DOI:10.1146/annurev-marine-031921-013612 |
HAMMER M S, MARTIN R V, LI C, et al, 2018. Insight into global trends in aerosol composition from 2005 to 2015 inferred from the OMI Ultraviolet Aerosol Index[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 18(11): 8097-8112. DOI:10.5194/acp-18-8097-2018 |
HAMMER M S, VAN DONKELAAR A, LI C, et al, 2020. Global estimates and long-term trends of fine particulate matter concentrations (1998-2018)[J]. Environmental Science & Technology, 54(13): 7879-7890. |
HERUT B, RAHAV E, TSAGARAKI T M, et al, 2016. The potential impact of Saharan dust and polluted aerosols on microbial populations in the East Mediterranean Sea, an overview of a mesocosm experimental approach[J]. Frontiers in Marine Science, 3: 226. |
JICKELLS T D, BAKER A R, CHANCE R, 2016. Atmospheric transport of trace elements and nutrients to the oceans[J]. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 374(2081): 20150286. DOI:10.1098/rsta.2015.0286 |
JONES M W, ABATZOGLOU J T, VERAVERBEKE S, et al, 2022. Global and regional trends and drivers of fire under climate change[J]. Reviews of Geophysics, 60(3): e2020RG000726. DOI:10.1029/2020RG000726 |
JOURNET E, DESBOEUFS K V, CAQUINEAU S, et al, 2008. Mineralogy as a critical factor of dust iron solubility[J]. Geophysical Research Letters, 35(7): L07805. |
KLIMONT Z, SMITH S J, COFALA J, 2013. The last decade of global anthropogenic sulfur dioxide: 2000-2011 emissions[J]. Environmental Research Letters, 8(1): 014003. DOI:10.1088/1748-9326/8/1/014003 |
LANGMANN B, ZAKŠEK K, HORT M, et al, 2010. Volcanic ash as fertiliser for the surface ocean[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 10(8): 3891-3899. DOI:10.5194/acp-10-3891-2010 |
LAPOUSSIÈRE A, MICHEL C, GOSSELIN M, et al, 2013. Primary production and sinking export during fall in the Hudson Bay system, Canada[J]. Continental Shelf Research, 52: 62-72. DOI:10.1016/j.csr.2012.10.013 |
LI X Y, LIU X D, YIN Z Y, 2018. The impacts of Taklimakan dust events on Chinese urban air quality in 2015[J]. Atmosphere, 9(7): 281. DOI:10.3390/atmos9070281 |
MACKEY K R M, BUCK K N, CASEY J R, et al, 2012. Phytoplankton responses to atmospheric metal deposition in the coastal and open-ocean Sargasso Sea[J]. Frontiers in Microbiology, 3: 359. |
MAHOWALD N, JICKELLS T D, BAKER A R, et al, 2008. Global distribution of atmospheric phosphorus sources, concentrations and deposition rates, and anthropogenic impacts[J]. Global Biogeochemical Cycles, 22(4): GB4026. |
MAHOWALD N M, LUO C, 2003. A less dusty future?[J]. Geophysical Research Letters, 30(17): 1903. |
MATSUMOTO K, HONDA M C, SASAOKA K, et al, 2014. Seasonal variability of primary production and phytoplankton biomass in the western Pacific subarctic gyre: Control by light availability within the mixed layer[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 119(9): 6523-6534. DOI:10.1002/2014JC009982 |
MATTHES L C, EHN J K, DALMAN L A, et al, 2021. Environmental drivers of spring primary production in Hudson Bay[J]. Elementa: Science of the Anthropocene, 9(1): 00160. DOI:10.1525/elementa.2020.00160 |
MENG X L, YAO F M, ZHANG J H, et al, 2022. Impact of dust deposition on phytoplankton biomass in the Northwestern Pacific: A long-term study from 1998 to 2020[J]. Science of the Total Environment, 813: 152536. DOI:10.1016/j.scitotenv.2021.152536 |
MESKHIDZE N, CHAMEIDES W L, NENES A, 2005. Dust and pollution: A recipe for enhanced ocean fertilization?[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 110(D3): D03301. |
MIDDLETON N, 2019. Variability and trends in dust storm frequency on decadal timescales: Climatic drivers and human impacts[J]. Geosciences, 9(6): 261. DOI:10.3390/geosciences9060261 |
MILLS M M, RIDAME C, DAVEY M, et al, 2004. Iron and phosphorus co-limit nitrogen fixation in the eastern tropical North Atlantic[J]. Nature, 429(6989): 292-294. DOI:10.1038/nature02550 |
MODENUTTI B E, BALSEIRO E G, ELSER J J, et al, 2013. Effect of volcanic eruption on nutrients, light, and phytoplankton in oligotrophic lakes[J]. Limnology and Oceanography, 58(4): 1165-1175. DOI:10.4319/lo.2013.58.4.1165 |
MOORE C M, MILLS M M, ARRIGO K R, et al, 2013. Processes and patterns of oceanic nutrient limitation[J]. Nature Geoscience, 6(9): 701-710. DOI:10.1038/ngeo1765 |
OLGUN N, DUGGEN S, ANDRONICO D, et al, 2013. Possible impacts of volcanic ash emissions of Mount Etna on the primary productivity in the oligotrophic Mediterranean Sea: Results from nutrient-release experiments in seawater[J]. Marine Chemistry, 152: 32-42. DOI:10.1016/j.marchem.2013.04.004 |
PROSPERO J M, 1996. The atmospheric transport of particles to the ocean [M] // ENUGOPALAN I P S, SUSUMU H, PEDRO J D. Particle Flux in the Ocean. Chichester, UK: John Wiley & Sons Ltd: 19-52.
|
RAHAV E, BELKIN N, PAYTAN A, et al, 2018. Phytoplankton and bacterial response to desert dust deposition in the coastal waters of the Southeastern Mediterranean Sea: A four-year in situ survey[J]. Atmosphere, 9(8): 305. DOI:10.3390/atmos9080305 |
RANDELHOFF A, HOLDING J, JANOUT M, et al, 2020. Pan-Arctic Ocean primary production constrained by turbulent nitrate fluxes[J]. Frontiers in Marine Science, 7: 150. DOI:10.3389/fmars.2020.00150 |
RICHARDSON K, BENDTSEN J, 2019. Vertical distribution of phytoplankton and primary production in relation to nutricline depth in the open ocean[J]. Marine Ecology Progress Series, 620: 33-46. DOI:10.3354/meps12960 |
ROGAN N, ACHTERBERG E P, LE MOIGNE F A C, et al, 2016. Volcanic ash as an oceanic iron source and sink[J]. Geophysical Research Letters, 43(6): 2732-2740. DOI:10.1002/2016GL067905 |
RYTHER J H, YENTSCH C S, 1957. The estimation of phytoplankton production in the ocean from chlorophyll and light data[J]. Limnology and Oceanography, 2(3): 281-286. DOI:10.1002/lno.1957.2.3.0281 |
SPENCER C N, HAUER F R, 1991. Phosphorus and nitrogen dynamics in streams during a wildfire[J]. Journal of the North American Benthological Society, 10(1): 24-30. DOI:10.2307/1467761 |
TANG W Y, LLORT J, WEIS J, et al, 2021. Widespread phytoplankton blooms triggered by 2019-2020 Australian wildfires[J]. Nature, 597(7876): 370-375. DOI:10.1038/s41586-021-03805-8 |
TANG W Y, WANG S, FONSECA-BATISTA D, et al, 2019. Revisiting the distribution of oceanic N2 fixation and estimating diazotrophic contribution to marine production[J]. Nature Communications, 10(1): 831. DOI:10.1038/s41467-019-08640-0 |
THOMALLA S J, FAUCHEREAU N, SWART S, et al, 2011. Regional scale characteristics of the seasonal cycle of chlorophyll in the Southern Ocean[J]. Biogeosciences, 8(10): 2849-2866. DOI:10.5194/bg-8-2849-2011 |
VAN LAAKE P E, SANCHEZ-AZOFEIFA G A, 2005. Mapping PAR using MODIS atmosphere products[J]. Remote Sensing of Environment, 94(4): 554-563. DOI:10.1016/j.rse.2004.11.011 |
WANG Y T, CHEN H H, TANG R, et al, 2022. Australian fire nourishes ocean phytoplankton bloom[J]. Science of the Total Environment, 807: 150775. DOI:10.1016/j.scitotenv.2021.150775 |
WEBB P, 2021. Introduction to oceanography[M]. Bristol, RI, USA: Roger Williams University.
|
WEINZIERL B, SAUER D, ESSELBORN M, et al, 2011. Microphysical and optical properties of dust and tropical biomass burning aerosol layers in the Cape Verde region—an overview of the airborne in situ and lidar measurements during SAMUM-2[J]. Tellus B: Chemical and Physical Meteorology, 63(4): 589-618. DOI:10.1111/j.1600-0889.2011.00566.x |
WESTERLING A L, 2016. Increasing western US forest wildfire activity: Sensitivity to changes in the timing of spring[J]. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 371(1696): 20150178. DOI:10.1098/rstb.2015.0178 |
WESTERLING A L, GERSHUNOV A, BROWN T J, et al, 2003. Climate and wildfire in the western United States[J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 84(5): 595-604. DOI:10.1175/BAMS-84-5-595 |
WUTTIG K, WAGENER T, BRESSAC M, et al, 2013. Impacts of dust deposition on dissolved trace metal concentrations (Mn, Al and Fe) during a mesocosm experiment[J]. Biogeosciences, 10(4): 2583-2600. DOI:10.5194/bg-10-2583-2013 |
YAMADA K, ISHIZAKA J, NAGATA H, 2005. Spatial and temporal variability of satellite primary production in the Japan Sea from 1998 to 2002[J]. Journal of Oceanography, 61(5): 857-869. DOI:10.1007/s10872-006-0005-2 |
YOON J E, KIM K, MACDONALD A M, et al, 2017. Spatial and temporal variabilities of spring Asian dust events and their impacts on chlorophyll-a concentrations in the western North Pacific Ocean[J]. Geophysical Research Letters, 44(3): 1474-1482. DOI:10.1002/2016GL072124 |
YU Y, GINOUX P, 2022. Enhanced dust emission following large wildfires due to vegetation disturbance[J]. Nature Geoscience, 15(11): 878-884. DOI:10.1038/s41561-022-01046-6 |
ZHANG T L, ZHENG M, SUN X G, et al, 2023. Environmental impacts of three Asian dust events in the northern China and the northwestern Pacific in spring 2021[J]. Science of the Total Environment, 859: 160230. DOI:10.1016/j.scitotenv.2022.160230 |
ZHANG X Y, GONG S L, ARIMOTO R, et al, 2003. Characterization and temporal variation of Asian dust aerosol from a site in the northern Chinese deserts[J]. Journal of Atmospheric Chemistry, 44(3): 241-257. DOI:10.1023/A:1022900220357 |
ZHOU W W, LI Q P, WU Z C, 2021. Coastal phytoplankton responses to atmospheric deposition during summer[J]. Limnology and Oceanography, 66(4): 1298-1315. DOI:10.1002/lno.11683 |