不同生境下三种荒漠植物叶片及土壤C、N、P的化学计量特征

以新疆地区三种典型荒漠植物梭梭、多枝柽柳和沙拐枣为研究对象,分别研究其不同生境(塔克拉玛干沙漠腹地塔中植物园—植物园,古尔班通古特沙漠明渠免灌林—免灌林,以及各自的原生生境—原始生境)下三种植物叶片和土壤的生态化学计量特征,每个处理5个重复。研究结果显示:土壤C、N、P含量在不同生境中的分布趋势相似,均表现为柽柳原生地和植物园较高,其他三者相对较低(P0.05)。然而C∶N和C∶P在柽柳原生地中最大,植物园、免灌林和梭梭原生地次之,而沙拐枣原生地最小。N∶P在不同生境中不存在显著差异(P0.05),这说明N和P含量在不同生境中的变化是一致的,即干旱区土壤保持了相对较为稳定的N∶P。三种植物叶片C含量存在一定差异,总体表现为沙拐枣最高,其次为柽柳,梭梭相对较小(P0.05),然而,植物叶片的N、P含量主要受物种影响,生境对植物叶片N、P含量影响不显著,叶片N∶P均值为15.91±0.68,介于14和16之间,说明该区三种植物生长受N和P共同限制,然而N∶P在不同生境及不同物种的协同作用下不存在显著差异(P0.05),说明干旱区的这三种植物叶片在不同生境中具有相对较为恒定的N∶P。这也进一步说明了这三种植物叶片的N∶P不随生境土壤N、P含量的变化而变化,即就是这三种漠植物具有相对较高的内稳性机制,进而使其具备了较强的适应极端环境(干旱,贫瘠,盐碱)的能力。     

海洋颗粒有机碳浓度水色遥感研究进展

颗粒有机碳(POC)是海洋碳循环研究的一个重要参数,采用水色遥感技术反演颗粒有机碳浓度为大时空尺度监测海洋碳循环过程提供了重要手段。从基础数据采集入手,简要总结了当前颗粒有机碳样品采样方法及误差影响因素;针对颗粒有机碳水色遥感的国内外研究进展进行了综述,深入分析了POC与生物光学参数之间的关系,对在此基础上建立起来的多种POC水色反演算法进行了归纳和分类比较;简要总结了POC水色反演在多时空尺度监测海洋生态环境中的应用。最后指出了我国海区POC水色遥感研究还存在的问题,对今后的研究工作进行了展望。     

基于船载走航观测高光谱颗粒物吸收系数反演浮游植物粒级结构*

利用高光谱监测数据反演浮游植物种群组成是当前海洋光学和水色遥感的研究热点。文章采用大西洋经向断面航次中走航式观测系统测量的海水总颗粒物吸收光谱数据, 尝试建立了两种模型对浮游植物粒级结构(Phytoplankton size class, 简称PSC)进行反演和比较讨论。一类模型是基于总颗粒物吸收光谱高斯分解获得的典型波段高斯带强度与色素浓度之间的关系, 建立了偏最小二乘回归模型(Partial Least Squares regression model, 简称PLS回归模型); 另一类模型是采用长波波段吸收基线高度推算海水总叶绿素a浓度, 进而根据Brewin等(2010)生物量算法推算PSC的三组分模型(简称三组分模型)。模型比较验证结果显示, 两类模型对海水总叶绿素浓度的反演都有较高的精度, 相对偏差ME在15%左右; 对于三个粒级浮游植物对应的叶绿素浓度(Pico级C_p, Nano级C_n, Micro级C_m)的反演效果也相当, PLS回归模型反演的ME分别为28.4%、31.9%和41%, 三组分模型反演的ME分别为31%、35.9%、37.7%。研究结果初步表明了采用高光谱吸收系数反演浮游植物种群结构的潜在优势, 可为不同海域走航式高光谱观测系统的推广应用提供思路。     

南海北部水体浮游植物比吸收系数的变化

在2004年9月南海北部开放航次中测定了51个站点的浮游植物比吸收系数aph^＊（A）。分析表明，aph^＊的数值和光谱分布都有较大的变化，且在沿岸和外海表现出不同的变化趋势。aph^＊的变化主要受色素打包效应和色素成分的影响。外海水体微微型藻类占绝对优势，而沿岸水体中微型藻类和大型藻类的比例相对增大，相应地色素打包效应增强，aph^＊减小。外海水体的aph^＊光谱分布随深度的增加呈现出一定的变化趋势，且在上层水体的蓝红比较高，反映出辅助色素含量的相对变化对比吸收系数的影响。aph^＊随叶绿素a浓度的增大而减小，两者之间呈现出较好的幂指数关系。     

2008年夏季南海北部海区生物光学特性的垂向变化特征

Vertical variability in the bio-optical properties of seawater in the northern South China Sea(NSCS) including inherent optical properties(IOPs) and chlorophyll a concentration(Chl) were studied on the basis of in situ data collected in summer 2008 using an absorption/attenuation spectrophotometer. An empirical model was developed to estimate Chl profiles based on the absorption line height at long wavelengths, with a relative root mean square error of 37.03%. Bio-optical properties exhibited large horizontal and vertical spatial variability. As influenced by coastal upwelling and the Zhujiang River(Pearl River) discharge, both IOPs and Chl exhibited high values in the surface waters of the inner shelf, which tended to decrease with distance offshore. Subsurface maximum layers of IOPs and Chl were observed in the middle and outer shelf regions, along with significantly higher values of attenuation coefficients beneath this layer that rapidly increased towards the bottom. In the open ocean, both IOPs and Chl exhibited consistent variability, with the subsurface maximum layer typically located at34–84 m. Phytoplankton were found to be one of the major components in determining the vertical variability of bio-optical properties, with their vertical dynamics influenced by both physical forcing and light attenuation effects. The depth of the subsurface maximum layer was found to be closely related to the fluctuation of the oceanic thermocline and the depth of the euphotic zone, which also affected the total integrated biomass of the upper ocean. Typically high values of attenuation coefficients observed in the bottom waters of the continental shelf reflected the transport of particulate matter over the bottom boundary layer. Our results reveal large spatial differences in bio-optical profiles in response to complex marine ecodynamics in the NSCS. From the perspective of marine research, high-resolution optical measurements are clearly advantageous over conventional bottle sampling.     

赤潮的高光谱监测及预警方法

有害赤潮发生频度有逐年增加的趋势, 建设赤潮的早期监测和预警系统是一个难点。文章研究表明, 珠江口赤潮前后, 叶绿素a浓度和细胞密度变化范围分别为0.9—31.1mg•m-3 和1.28×104 —1.76×106cell•L-1, 优势藻为聚生角毛藻; 高光谱辐射计获取的光漫射衰减系数、遥感反射率和荧光强度可反演叶绿素a浓度和细胞密度, 其中反演叶绿素a浓度的平均相对均方根差(RRMS)为30.6%、33.8%和77.4%, 而反演细胞密度的平均RRMS为83.6%、83.9%和136.4%。因高光谱辐射计可以获取每小时或者更短时间尺度的数据, 因此, 装备了高光谱辐射计的光学浮标可用于赤潮监测与预警系统。     

基于浮游植物吸收光谱提取粒径参数

在南海北部、大亚湾及珠江口3个不同水体生物-光学数据的基础上, 研究了浮游植物粒径结构的变化特征, 建立了基于浮游植物吸收光谱提取的浮游植物粒径参数(S<f>)的混合光谱模型。南海海区不同的水体环境下浮游植物的粒级结构有着很大的差异: 在河口和沿岸水体小型浮游植物占优势, 在外海水体微微型浮游植物占优势。浮游植物粒径参数随小型浮游植物增多而减少, 随微微型浮游植物增多而增大。叶绿素a浓度从外海到沿岸逐渐增大, 浮游植物粒径参数随叶绿素a浓度的增大而减小, 它们之间呈幂函数关系。结果表明, 利用混合光谱模型得到的浮游植物粒径参数与南海海区不同水体的生物-光学特征(粒级结构Rpico和Rmicro、粒级指数SI、叶绿素a浓度)有一定的相关性。具体的相关性表示为: S<f>与粒级结构(Rpico和Rmicro)存在一定的关系, 与小型浮游植物和微微型浮游植物之间的线性相关系数分别是0.55和0.65; S<f>与浮游植物粒级指数(SI)有较好的线性关系, 相关系数是0.57; S<f>与叶绿素a浓度呈幂函数关系, 相关系数是0.64。这个混合光谱模型为从光学参数反演浮游植物种群的生态学信息提供了有效的手段, 同时又可用于分析浮游植物优势粒径结构对光学特性的影响。     

南海北部海区非藻类颗粒物吸收系数的变化特性

在2003年10月广东沿岸航次和2004年9月南海北部开放航次数据的基础上,分析了南海北部水体非藻类颗粒物吸收系数(aNAP(λ))的变化。结果显示,沿岸水体的非藻类颗粒物吸收光谱斜率(SNAP)平均值为0.010 3nm-1(标准偏差=0.000 7 nm-1),随叶绿素a浓度的增大呈现出减小的趋势,南海北部开阔海域水体SNAP的平均值为0.009 0 nm-1(标准偏差=0.001 3 nm-1);沿岸水体受陆源性输入的影响较大,表层水体aNAP(440)随盐度的增大而减小,随总悬浮颗粒物(SPM)浓度的增大而增大,aNAP(440)/SPM平均为0.045 m2.g-1;南海北部开阔海域水体非藻类颗粒物的吸收明显偏小,表层水体的aNAP(440)与盐度存在较弱的线性相关,与SPM之间没有表现出明显的相关性,aNAP(440)与叶绿素a浓度之间存在一定的幂指数关系,表明外海水体浮游植物的降解是非藻类颗粒物的主要来源之一。     

环渤海地区国土空间利用质量时空演化及障碍因子分析

在中国经济转向高质量发展和进行空间重塑的关键时期,深入审视国土空间利用质量及其演进问题,可为构建高质量发展的空间格局提供关键依据,对于扭转高速增长阶段空间利用逻辑、提升区域空间治理水平具有重要意义。文章从承载客体、活动主体和二者相互作用产生的能力视角深化国土空间利用质量内涵,明确提出结构、效率和活力是国土空间利用质量的核心指示要素。以此为基础,运用熵权TOPSIS法、核密度估计、障碍度模型评价2010—2019年环渤海地区国土空间利用质量,揭示其时空分异特征、演化规律和障碍因子。结果表明：(1)环渤海地区国土空间综合利用质量缓慢增长;生产、生活和生态空间利用质量分别表现为高水平均衡演进、各等级平稳提升和“波动式”下降态势。(2)综合利用质量整体呈“三足鼎立”的高值集聚态势;生产空间利用质量在辽宁沿海出现中低值塌陷,生活空间沿北岸一带形成中高值集聚区,生态空间利用质量水平东降西升,高值碎片化明显。(3)区域国土空间综合利用质量主要受制于生产空间,突出表现在生产效率和生产活力,同时生态结构、生态效率和生活活力类因子的障碍度日益增强,地区分异明显。研究为深化国土空间利用质量的理论认知提供了新...     

Phytoplankton size class derived from phytoplankton absorption and chlorophyll-a concentrations in the northern South China Sea

A previously developed model was modified to derive three phytoplankton size classes (micro-, nano-, and pico-phytoplankton) from the overall chlorophyll-a concentration, assuming that each class has a specific absorption coefficient. The modified model performed well using in-situ data from the northern South China Sea, and the results were reliable and accurate. The relative errors of the size-fractioned chlorophyll-a concentration for each size class were: micro-: 21%, nano-: 41%, pico-: 26%, and nano+pico: 23%. The model was then applied on ocean color remote sensing data to examine the distribution and variation of phytoplankton size classes in northern South China Sea on a large scale.