海州湾海域赤潮灾害与成因探讨

2004～2006年海州湾海域共发生有记录的赤潮7起,涉及海域面积近2000 km2,海洋生态环境受到严重威胁.本文根据近年来海州湾赤潮发生的情况和相关资料,阐述了海州湾赤潮的发生及其影响、赤潮主要藻种,从物理、化学、气候、生物等因素上分析和讨论了海州湾赤潮发生的原因,并在此基础上提出了相应的防治对策:(1)加强赤潮的研究工作;(2)控制陆源污染物的入海,防止海水富营养化;(3)加强赤潮监测.     

海州湾赤潮高发区浮游细菌与赤潮及环境因子的关系

海州湾是南黄海赤潮高发区之一。为研究浮游细菌与赤潮及环境因子的关系,于2020年11月在海州湾赤潮期间进行了现场调查,采集了8个站位的浮游细菌、浮游植物样品,获取了温度、盐度、叶绿素a以及氮、磷、硅营养盐浓度等环境因子信息,分析了赤潮原因种及浮游细菌群落结构情况。结果显示,此次赤潮原因种为三叶原甲藻(Prorocentrum triestinum)、赤潮异弯藻(Heterosigma akashiwo)及塔胞藻(Pyramimonas sp.),发生赤潮时水温、盐度较低,盐度与赤潮异弯藻的分布有一定的联系。使用16SrRNA高通量测序方法分析调查海域的浮游细菌情况,结果显示赤潮发生站位的浮游细菌多样性略低于其他非赤潮发生站位,优势细菌与其他站位有明显不同,以假单胞菌目(Pseudomonadales)、红杆菌目(Rhodobacterales)和黄杆菌目(Flavobacteriales)为主。赤潮发生站位的浮游细菌群落结构也存在一定的差异,不同站位可能处于不同的赤潮阶段,对浮游细菌群落具有不同的影响。相关性分析显示,黄杆菌目与叶绿素a显著正相关,表明黄杆菌目与赤潮发生有一定的关系。     

环境要素与连云港海域赤潮发生关系研究

根据2004—2013年连云港海域赤潮事件记录和赤潮监控区监测数据,采用相关性分析等数理统计方法,对连云港海域赤潮特征及其与环境要素的关联性进行研究。结果表明,5—10月为连云港海域赤潮频发时段,每次过程持续大多在3—7天之间;赤潮发生前三日叶绿素a、溶解氧、海温、化学需氧量和p H等要素与赤潮发生表征指标浮游植物总量相关性显著;在赤潮发生发展消亡过程中,海温、叶绿素a、溶解氧和p H均呈现出先上升后下降的趋势,化学需氧量则表现为相反变化态势;赤潮发生前期和发展维持阶段,以东到东南向风为主,风速较小,赤潮消亡前夕,常伴随偏西大风过程。     

舟山海域赤潮气象因子特征分析

根据舟山赤潮监控区监测资料,在海水富营养化和水文条件已经具备的条件下,气象条件变化是诱发赤潮重要的原因。分析表明,舟山海域赤潮的发生具有明显的气候特征和区域性气象条件,不同规模的赤潮发生前6d和发生后4d在气压、温度、湿度、降水量、日照、云量、蒸发量、风速、风向等方面有明显变化。并依此来判别赤潮发生的可能性,结果令人满意。     

浅谈水文气象因素对辽宁海域赤潮发生的影响

当今社会，沿海地区的经济在飞速发展，人口急剧增多，随之产生的大量工业废水和生活污水排放入海，导致海洋环境污染日趋严重，海水中富营养化程度增高，赤潮频繁发生。辽宁沿海的黄海北部和辽东湾已成为赤潮的多发区。海洋生态系统、沿岸水产养殖业和人民群众的身体健康都受到了严重的威胁。有监测资料表明：黄海北部、辽东湾的赤潮发生频率呈上升趋势。所以，研究赤潮发生的原因、机制则显得特别的重要，而赤潮的发生是一个极其复杂的生态变化过程，是由许多的水文、气象、物理、化学和生物因子综合作用的结果。本文拟从水文、气象的角度，分析影响辽宁海域赤潮发生的原因，为以后做好赤潮的监测和预报工作积累经验，为防灾减灾提供一定的指导作用！     

海州湾赤潮发生期生态环境要素分析

根据2006年秋季海州湾赤潮监测资料,分析了链状裸甲藻(Gymnodinium catenatum)赤潮发生前后主要营养盐变化特征、赤潮发生与天气的关系.发现:赤潮发生前,海州湾近岸水域严重富营养化,成为本次赤潮发生的条件.赤潮发生过程中,天气晴朗、海面风力小,浮游藻类细胞密度增加,Chl-a质量浓度上升,温度、盐度变化不大,DO和pH值变化较大,N/P升高;营养盐中P降幅最大,P被认为是本次赤潮的限制因子,Si也被大量消耗,但其质量浓度下降滞后其他营养盐.10月6日以后,主要营养盐质量浓度逐渐恢复至正常水平,赤潮开始消退.     

江苏海域赤潮发生消亡与水文气象因子关系研究

本文从赤潮发生前的天气系统与赤潮位置关系,发生与消亡时水文气象各因子变化情况出发,对2007～2015年发生在江苏海域的各个赤潮案例进行全方位分析。研究发现:在赤潮发生海域邻近都有低压或温带气旋出海过程,且大部分在黄海海域停留了24 h左右。天气系统一般出现在赤潮前1～12 d,且赤潮大部分发生在天气系统移动方向的左侧。赤潮发生前出现的降压、升气温、降水、向岸大风、升水温、降盐、向岸浪等特征,有利于赤潮的发生;赤潮发生后期出现的升压、降气温、无降水、大风、降水温、升盐、大浪等特征,可能有利于赤潮的消亡;同时,初步给出引发赤潮发生与消亡的各水文气象要素变化的量值范围。研究得到的结论,可用于江苏海域赤潮发生与消亡条件预测。     

珠江口海域赤潮发生前天气环流形势及水文气象要素特征分析

气象、水文要素条件是赤湖爆发的重要启动因子,而天气环流的维持与变化决定了气象、水文要素的维持与变化,赤潮生物从初期繁殖到后期的爆发性繁殖,直至达到赤潮生物密度,这一过程一般需要4~5d的时间。本文利用分辨率为2.5(°)×2.5(°)的NCEP/NCAR再分析资料、海洋站实测表层水温资料,对1980~2001年珠江口海域共63次赤潮个例生成前期的天气环流形势和水文气象要素进行统计分析,结果表明:赤湖发生前,赤潮发生海域上空大气环流形式相对稳定,多为少云或晴天,光照充足,表层水温日变化均小于1℃,风力小于4级,浪高小于1m。分析结果为赤潮预报提供有意义的参考。     

利用水文、气象要素因子的变化趋势预测南海区赤潮的发生

有些文献指出:“赤潮发生起因因种而异,但大体上气候气象条件诸如温度、风力、风向,季风转换、气压等;海况、潮汐、流等以及海水的理化特征,如盐度、营养元素等,这些皆会成为某种赤潮爆发的因子或诱导因素[1]”。根据赤潮监控区监测资料分析:在南海赤潮多发区,海水富营养化条件已经具备,因此气象、水文要素条件就成为赤潮爆发的重要启动因子,而天气环流的维持与变化决定了气象、水文要素因子的稳定与变化,再根据赤潮生物培养试验,从初期繁殖到后期的爆发性繁殖,直至达到赤潮生物密度,这一过程一般都需要4~5d的时间。针对这一现象,通过对近10a的赤潮发生个例进行统计分析,统计其生成前期的天气环流形势和水文气象要素,分析出赤潮生成前期的环流模式和筛选出诱发赤潮爆发的重要因子,并依此来作为预报赤潮生成的方法,依照此方法对2003年的赤潮进行预报,其效果是另人满意的。     

Effects of Meteorological Factors on Toxic Red Tide Events in Sabah, Malaysia

Abstract. Red tides of the toxic dinoflagellate Pyrodinium bahamense var. compressum have occurred almost annually since 1976 in the coastal waters of the west coast of Sabah, Malaysia. Field obSérvations have indicated that the timings of these outbreaks could be linked to meteorological forcings. All the red tides have occurred during either the northeast or southwest monsoon periods. Matching of red tide outbreaks with total monthly rainfall, monthly-averaged index of wind-induced surface water mixing, and monthly-averaged upwelling index for the period from 1975 to 1989 failed to show any definite pattern. However, more red tide events occurred in months with high mixing index values. The absence of definable patterns could be due to the use of monthly, rather than daily, values in the calculations.     

Study on the Characteristic Organic Compounds in Red Tide by Factor Analysis Method

Factor analysis is used to study the organic compounds that have high degree of correlation with biomass in algal blooming. Based on this correlation, they are named characteristic organic compounds. The compounds found are sequalene(SQU), cedrol (CED), 2, 5-cyclohexadiene-I. 4-dione, 2, 6-his(1, 1-dimthylethyl )(PBQ), phenol. 2, 6-his (1, 1-dimethylethy-4-methyl) (BHT), 3-t-butyl-4-hydroxyanisole ( BHA ), I, 2-benzenedicarboxylie acid. his-( 2-methyl propyl ) ester(DIBP), dibutyl phthalate (DNBP), respectively. Monitoring the variations of concentration of these characteristic organic compounds in seawater may provide scientific basis for studying and forecasting red tides.     

连云港核电站厂址海域1939年风暴潮水位的确定

在新建滨海工程时往往遇到历史上的最高潮位资料不详,不满足设计计算的需求,这就需要通过现场调查找到当年大潮的蛛丝马迹来反算当年的潮高,而这一方法又往往由于高潮发生的年代久远,证据混乱,互相矛盾而造成结论不可信。用数学手段对工程海域历史上的大潮过程进行模拟,从而确认调查结论的可信程度是解决上述问题的一个有效的手段。本文是一个成功运用上述方法确定历史最高水位实例。     

突破海州湾经济发展探析

海州湾南起废黄河口,北至赣榆与山东交界处,海岸线长约240km,面积7906.48km2,海州湾渔场是全国八大渔场之一,海州湾畔的淮北盐场是中国四大海盐产区之一,海州湾海区是江苏省唯一的海珍品产地,海州湾也是全省唯一的港湾型海域。在连云港市范围内,从绣针河口至灌河口,海岸线长170     

海州湾中时空和环境因子对桩张网捕捞小黄鱼的影响

为研究海州湾海区小黄鱼资源的时空分布,并对桩张网的使用提供指导。根据2011—2013年海州湾典型捕捞区域4个站位桩张网小黄鱼的连续调查数据,利用广义加模型(GAM)分析小黄鱼渔获量与时空及环境因子的关系。研究表明,广义加模型可较好的解释小黄鱼时空分布与环境因子关系,模型拟合度较高(Pseudo-R2=80.2%),模型残差基本符合模型假定。对小黄鱼单位捕捞努力量渔获量(CPUE)具有显著影响的各因子的重要性依次为:月份、位置、海水表层温度。调查3年内,小黄鱼CPUE年际间没有显著变化,但季节间,秋季CPUE明显高于春季,表明小黄鱼分布有季节性差异并受伏季休渔影响。空间因子对小黄鱼CPUE影响显著,B、C站位小黄鱼CPUE高于A、D站位。海水表层温度(SST)为5~18℃时,小黄鱼CPUE随温度升高而增加;18~25℃时,随温度升高,小黄鱼CPUE没有显著变化。研究结果表明,月份、位置和海水表面温度对海州湾小黄鱼的渔获率影响显著。本研究为提高张网捕捞效率及可持续利用小黄鱼资源提供理论参考。     

海洋公园综合管控技术研究——以江苏连云港海州湾国家海洋公园为例

文章针对海州湾国家级海洋公园成立后的基础设施尚不完善、管理能力有待提高、环境资源与管理目标之间还有差距、海洋公园尚未达到规范化管理的现状,从海州湾海洋公园宣教技术、监控技术、生态恢复技术等方面,建设较为完备的海州湾海洋公园科研监测设施与科教宣传条件,提高海洋公园管理技术和手段,增强公众对海洋公园的支持和参与程度,改善海洋公园内及周边区域的生态环境质量,极大地恢复海洋公园内生物资源数量,从而将海洋公园建设成为国家级规范化建设与管理的优秀示范区,为江苏省高效生态经济区和连云港经济区建设提供服务和海洋生态保障。     

秦皇岛湾人工智能赤潮预警研究

本文提出了多指标阈值和基于机器学习的人工智能赤潮预警模型两种赤潮灾害预警方法。其中,多指标阈值法根据赤潮生消过程中环境因子的变化规律,基于已知藻类密度超过基准密度或发生赤潮事件数据极少的现状,结合秦皇岛湾海域的地域特色,找出主要影响因子并基于这些影响因子的数值分布分别设置阈值,预测赤潮现象的发生;基于机器学习的赤潮综合预警模型是将发生赤潮与未发生赤潮的数据集建立对照组,从数据中学习并掌握赤潮发生规律,继而对赤潮现象做出预测。实验结果表明本文提出的赤潮预警方法具有较准确的预测结果。     

环境因子对海州湾及邻近海域大泷六线鱼分布影响的分析

根据2011年在海州湾及其邻近海域进行的5个航次的渔业资源和环境调查数据,分析该海域大泷六线鱼的空间分布特征及其季节变化,运用广义可加模型(GAM)研究时空因子和环境因子对其分布的影响。结果表明:海州湾及其邻近海域的大泷六线鱼主要集中分布于35.0°N~35.6°N,119.6°E~121.2°E海域;7月平均网获质量最高(4 709.19g/h),12月平均网获质量最低(66.92g/h)。大泷六线鱼的空间分布存在明显的季节变化,且主要分布于研究海域的东北部。GAM模型分析表明,底层水温是影响大泷六线鱼空间分布的主要环境因子。模型筛选出的解释变量对大泷六线鱼空间分布的影响从大到小依次为:月份、底层水温、纬度、底层盐度和经度,GAM模型的总偏差解释率为75.32%。