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南海冬季浮游植物垂向分布的变化过程

邢小罡   2019-06-13

       近日,实验室邢小罡副研究员与合作者在国际知名期刊Journal of Geophysical Research: Oceans发表了关于南海冬季浮游植物垂向分布的研究成果。该成果是利用投放在南海的两台生物Argo浮标观测数据分析所得(图1)。

       研究发现,如果不考虑浮游植物生物量的垂向分布,仅基于海表面叶绿素a浓度(Chla)的变化,会显著高估吕宋海峡冬季藻华的程度以及持续时间(图2)。生物Argo浮标的观测数据显示,冬季的混合加深过程将部分次表层的浮游植物带入表层,同时由于日照强度的降低,叶绿素a次表层极大值(DCM)的深度逐渐变浅,也有助于次表层的浮游植物进入混合层内。如果基于表层叶绿素a浓度判断,藻华似乎10月初就发生了,但此时生物量垂向积分上没有变化,实际的藻华过程其实到12月中旬才会出现。此外,表层叶绿素a浓度在藻华期增长了15倍,但垂向积分的变化仅有2.5倍,由此可见真实的藻华强度远远低于卫星观测的表层强度。此外,其中一台浮标在一个反气旋涡中的观测数据(图3)则表明,由于等密线的下压、营养盐跃层加深、反气旋涡中DCM更深,DCM处的Chla与颗粒物后向散射系数bbp的比值更高,说明反气旋涡中微微型浮游植物丰度更高,虽然表层叶绿素a浓度有升高,但次表层显著降低,垂向积分的整体效应仍然表明反气旋涡中生物量的降低,而如果仅观测表层值则会产生一定的“误导”。

       生物Argo浮标高垂向分辨率的连续观测数据,有助于深入理解浮游植物在季节内-季节尺度上的变化——特别是垂向分布的变化——及其驱动机制,特别是混合层之下等密线的变化、营养盐跃层的变化、DCM深度和强度的变化数据是其主要的特色,这些都是水色卫星无法遥测、而船基平台又难以连续观测的。尤其是针对一些偶发事件(如沙尘沉降、台风、涡旋)的观测,生物Argo浮标正发挥着越来越重要的作用。

引用:Xing, X., Qiu, G., Boss, E., & Wang, H. (2019). Temporal and vertical variations of particulate and dissolved optical properties in the South China Sea. Journal of Geophysical Research: Oceans, 124. doi:10.1029/2018JC014880

 

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Fig. 1 Trajectory map of two Bio-Argo floats (0347 and 0348) deployed in the South China Sea. The yellow stars indicate their first profiles, and green cycles indicate the last ones. The black cycle marks a fast shift of float position, due to a failed attempt to descend which led to a ~ 10-day drift at surface.

 

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Fig. 2 Time series of SSW (a), PAR0 (a), MLD (b), zDCM (b), zT22 (b), zNO3 (b), z0.415 (b), [Chla]ML (c), [Chla]DCM (c), bbpML (c), bbpDCM (c), ∑[Chla]ML (d), ∑[Chla]Sub (d), ∑[Chla]150 (d),∑bbpML (e),∑bbpSub (e), and ∑bbp150 (e) observed by Float 0347. The black rectangle represents the winter bloom period.

 

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Fig. 3 An anti-cyclonic eddy encountered by Float 0348 from November to December of 2014: Time series of SLA (a), MLD (b), zDCM (b), zT22 (b), zNO3 (b), z0.415 (b),∑[Chla]ML (c), ∑[Chla]Sub (c), ∑[Chla]150 (c), [Chla]ML (d), [Chla]DCM (d), bbpML (d), bbpDCM (d),∑bbpML (e),∑bbpSub (e), ∑bbp150 (e), and the scatter plot between [Chla]/bbp and PAR in the mixed layer (ML) and at DCM, respectively (f).