徐斌, 陳敏, 吳詩勇, 王承濤, 張愛梅, 方琦

硅藻轉換函數的應用研究進展

徐斌1,2,3, 陳敏1,*, 吳詩勇3, 王承濤1, 張愛梅1, 方琦1

1. 自然資源部第三海洋研究所, 廈門 361005 2. 江西省地質工程(集團)公司, 南昌 330029 3. 安徽理工大學地球與環(huán)境學院, 淮南 232001

論文簡述了硅藻轉換函數建立過程及因子分析和回歸模型等基礎理論, 同時回顧了國內外近幾十年硅藻轉換函數的應用。國外轉換函數的應用已較為成熟, 目前國內硅藻轉換函數在湖泊中應用較為深入, 部分區(qū)域湖泊的總磷、鹽度數據庫已建立。在海洋和河口區(qū)中應用尚顯單薄, 環(huán)境數據庫均未建立。今后研究方向為完善各地區(qū)環(huán)境數據庫, 為后續(xù)古環(huán)境定量研究打好基礎。

硅藻; 轉換函數; 數據庫

0 前言

硅藻是一種單細胞生物, 細胞形似小盒。最早的硅藻出現在白堊紀, 在晚白堊紀和第三紀時達到了發(fā)展的最盛期。由于其具有分布廣、種類多、易保存且對環(huán)境變化敏感等特點, 在研究古環(huán)境時作為良好的研究材料[1]。隨著工業(yè)化進程的不斷加大, 我們賴以生存的環(huán)境不斷遭到破壞, 環(huán)境問題日益凸顯, 環(huán)境的相關研究絡繹不絕, 研究方法日新月異。國外20世紀20年代開始研究硅藻與古環(huán)境間的關系, 根據不同時空分布來分析古氣候變化。在20世紀60年代已經證實硅藻分布受到各種環(huán)境因子的影響, 主要環(huán)境因子為溫度、鹽度、水深、潮流和底質物類型等[2]。研究對象主要為表層沉積硅藻和鉆孔沉積硅藻, 根據研究對象的不同, 可將研究方法分為兩類: 第一類通過鑒定硅藻屬種, 根據優(yōu)勢種和特征種習性分析影響其分布的環(huán)境因子, 劉師成等、藍東兆等、陳敏等均有相關研究[3–7]。第二類是通過沉積柱樣硅藻鑒定結果, 根據硅藻種類、豐度和生態(tài)習性等進行硅藻組合分帶, 分析不同硅藻組合的生存環(huán)境[8-9]。通過硅藻組合分帶只能定性分析古環(huán)境大致的變化階段, 不能確定古環(huán)境的整個變化過程, 然而定量分析方法則很好的解決了這個問題。自20世紀70年代以來, 國內外利用硅藻與環(huán)境因子建立函數的研究層出不窮[10-13], 該方法在研究第四紀古環(huán)境演化扮演重要角色。

1 硅藻轉換函數建立過程

1.1 轉換函數建立的理論基礎

1.1.1 因子分析

硅藻分布一般受多個環(huán)境因子的影響, 在建立轉換函數時, 應選擇解釋變量較大的環(huán)境因子作為目標環(huán)境因子, 需通過因子分析進行排序處理獲取。目前因子分析軟件有SPSS、Canoco等, 其功能是通過一系列的多變量排序手段來提取影響硅藻分布的主要環(huán)境變量[15]。其中典型對應分析(Canonical correspondence analysis , CCA)是目前相對最有效的直接梯度分析方法, 主要作用是能將生物屬種、環(huán)境因子和取樣站位同時顯示在一個低維的空間中, 從而更直觀地揭示出屬種排列分布和各環(huán)境指標的關系[16]。

1.1.2 回歸分析

回歸模型主要有非線性加權平均回歸模型(Weighted Average, WA)和偏最小二乘法加權平均回歸(Weighted Average—Partial Least square, WA—PLS)。WA方法由于理論與計算都相對簡單, 因此被大量被使用。其理論主要基于一個重要假設, 假定一個屬種的豐度值在某環(huán)境因子最適宜值內能達到最大, 使得通過對每個取樣站位的環(huán)境參數取平均值, 且對該取值進行屬種豐度值加權來估算每個屬種的環(huán)境最適值成為可能。根據不同的還原方式和對屬種忍耐值是否降權進行分類, 可分為傳統加權平均(WA—Cla)、反向加權平均(WA—Inv )、降權的傳統加權平均(WAtol—Cla)和反向加權平均(WAtol—Inv)。WA—PLS方法是最小二乘方法與反向還原回歸方法的結合, 考慮硅藻數據的殘差結構, 通過每一次殘差結構組分的不斷提取, 提高硅藻屬種的環(huán)境適宜值計算的準確性, 降低推導誤差和最小偏差[17]。

1.2 轉換函數建立步驟

轉換函數建立步驟如圖1所示:首先對硅藻數據進行消拱對應分析(Detrended correspondence analysis, DCA), 目的是選擇合適的因子分析方法消除拱形效應。當四個軸中梯度長度都小于3時, 選用線性模型; 當大于4時, 采用單峰模型, 在介于3—4之間兩種模型均適用。再利用典型對應分析(CCA)分析所有環(huán)境因子中膨脹因子(Variance inflation factor, VIF), 如果VIF>20, 則該環(huán)境因子應被刪除; 隨后通過偏CCA分析各因子對硅藻分布的解釋量, 將剩余環(huán)境變量進行CCA分析影響硅藻分布的最小環(huán)境因子組合; 再由硅藻數據和環(huán)境數據進行降維典型對應分析(Detrended anonical correspondence analysis, DCCA)確定數據庫使用線性加權回歸模型或非線性加權回歸模型, 最后通過對比各個轉換函數相關系數(Coefficient of determination, R2)和推導誤差(Root mean square error of prediction, RMSEP)確定最優(yōu)轉換函數[18]。

2 轉換函數的應用

最初轉換函數由Imbrie 和Kipp創(chuàng)立[16], 被應用于建立有孔蟲—海表溫度轉換函數, 再根據鉆孔有孔蟲組合反演海表溫度, 這種定量分析方法隨后被廣泛應用于硅藻研究。目前硅藻轉換函數常應用于研究海洋、湖泊和河口區(qū)古環(huán)境, 并取得豐碩成果。

圖1 硅藻轉換函數建立流程圖

Figure 1 Flow chart about the process of establishing the diatom transfer function

2.1 在海洋中的應用

海洋具有地域廣闊、生物種類繁多和營養(yǎng)物質豐富等特點。由于海洋中洋流作用和潮汐作用對硅藻的分布影響巨大, 建立硅藻與環(huán)境轉換函數較為困難, 目前定量研究主要集中在海平面和海表溫度, 逐漸應用于海冰的研究。Horton等在印度尼西亞蘇拉威西的兩個紅樹林環(huán)境中收集了現代硅藻, 利用現代硅藻定量研究了海平面的變化[19]。Benito等利用沿海濕地中硅藻建立了硅藻—導電率轉換函數, 進而研究沿岸濕地的鹽度變化, 最后分析其海平面變化[20]。Justwan等利用硅藻重建東冰島伊爾明格全新世海表溫度, 通過偏最小二乘法加權平均(WA—PLS)、最大似然(Maximum Likelihood, ML)和因子分析(I＆K)3個模型建立硅藻—溫度轉換函數, 結合AMS14C測年數據重建11.5 cal kyr BP以來8月份海表溫度。研究發(fā)現三個模型吻合度較高, 均很好的顯示了水溫經歷了2個變化階段, 2.7—10.4 cal kyr BP時間段主要受到北極水流的影響, 海表溫度逐漸降低; 2.7 cal kyr BP時受到大西洋暖流的注入, 海表溫度得到控制, 水溫基本保持不變[21]。沙龍濱在研究西格陵蘭島氣候變化時, 利用72個表層沉積樣品建立了硅藻—海冰覆蓋率轉換函數, 并將此轉換函數應用于DA06—139G鉆孔恢復其海冰覆蓋率。研究結果表明5000年以來, 海冰覆蓋率介于40%-70%之間, 平均覆蓋率達到55%。5000—3860 cal yr BP期間海冰覆蓋率達到最大值, 在3860—1510 cal yr BP時期在變化期間不斷發(fā)生波動, 1510—1120 cal yr BP時期海冰覆蓋率低于平均值, 在650 cal yr BP以后海冰覆蓋高于平均值, 海冰覆蓋廣泛[22]。

2.2 在河口區(qū)的應用

河口區(qū)位于河流與海洋交接位置, 是內陸與海洋物質交換的紐帶。河口區(qū)其環(huán)境特征相比海洋、湖泊更為獨特, 建立轉換函數相對困難。目前國外已有在河口區(qū)建立硅藻轉換函數的相關報道, Hassan等在阿根廷東北沿岸Mar Chiquita河口、Quequen Grande河口和Quequen Salado河口重建古鹽度, 建立硅藻—鹽度轉換函數數據庫, 為后續(xù)研究單個河口古環(huán)境奠定了堅實基礎[23]。Logan等利用威爾士和昆士蘭已建成的52個亞熱帶河口硅藻環(huán)境數據庫, 研究了單個河口區(qū)水質[24]。2010年宗永強等人對珠江口進行硅藻—鹽度轉換函數研究, 在河口共收集77表層硅藻樣品和3個環(huán)境數據(鹽度、水深、沉積物粒徑), 對表層硅藻樣品進行因子分析, 利用偏最小二乘加權回歸(WA—PLS)、現代模擬技術(Modern Analog Technique, MAT)和h—block 4種模型建立多個轉換函數, 目標是從多個函數中選擇推導性最強的函數, 函數推導性主要根據相關系數和推導誤差的大小進行判斷。通過對比得出WA—PLS組合5中2的最大值和RMSEP的最小值, 其推導性最強。將轉換函數運用于鉆孔V37重建珠江口古鹽度, 分析得出鉆孔鹽度變化主要分為3個階段[25]。

2.3 在湖泊中的應用

湖泊是內陸地區(qū)最主要淡水來源, 研究其古環(huán)境變化意義深遠。湖泊較海洋和河口來說是一個相對封閉的區(qū)域, 湖泊水平面和鹽度主要受流域降雨的影響, 湖內依靠徑流與蒸發(fā)進行物質交換[26]。干旱半干旱內陸湖泊受到外部環(huán)境影響較小, 定量建立轉換函數研究水質或古環(huán)境變化可信度更高。目前在南美洲、歐洲和亞洲等地建立了不同環(huán)境因子轉換函數來研究湖泊的環(huán)境變遷。Ma?gorzata 建立了波蘭北部46個湖泊硅藻—總磷轉換函數數據庫, 并將該數據庫應用于?abińskie 湖總磷重建, 恢復了公元1888—2010年以來湖泊總磷變化。結果表明, 20世紀20年代末?abińskie 湖處于富營養(yǎng)化, 50年代受氣候作用營養(yǎng)化程度不斷波動,直到70年代開始營養(yǎng)化程度逐漸降低[27]。Battarbee等在蘇格蘭湖建立硅藻—pH轉換函數, 重建1800年以來的湖泊pH值。其利用不同模型建立了三個轉換函數, 得出當時的pH值為5.5?5.7之間。利用現代模擬技術(MAT)得出pH值為5.8, 通過兩種方法對比, 得出推導性最強的轉換函數[28]。Gomes等人建立硅藻轉換函數重建巴西Boqueirao Lalce湖水面變化, 采集了72個表層沉積硅藻樣品, 經過數據處理后剔除相對百分含量小于1的物種, 最后剩余60個物種數據, 所選環(huán)境因子有粘土含量、淤泥含量、pH、溶解氧及水深。利用限制典型對應分析進行梯度分析, 排序結果表明淤泥和水深是主要的解釋變量。經過主因子分析后建立了6個硅藻—水深轉換函數, 各個模型在水位下降或洪水時期吻合度很高, 表明基于硅藻—深度轉換函數重建Boqueirao Lalce湖水面變化是可靠的[29]。近年來國內對湖泊硅藻定量重建也取得了長足的發(fā)展。羊向東等人多年致力研究高原湖泊硅藻分布與環(huán)境因子之間的關系, 2003年對青藏高原41個湖泊進行電導率重建, 硅藻－電導率轉換函數推導誤差為0.27, 相關系數為0.88, 通過與加拿大數據庫(RMSEP=0.151,2=0.709)、非洲和歐洲硅藻-鹽度數據庫(RMSEP=0.453,2=0.766)對比發(fā)現該函數具有很強推導能力[30]。2006年董旭輝等在研究長江中下游湖泊水質時, 由于儀器監(jiān)測時間較短, 無法研究器測之前自然因素和人為因素對水質影響的程度, 故利用硅藻化石建立轉換函數定量研究湖泊水質。由于不同的磷濃度反映湖泊生態(tài)系統對營養(yǎng)水平的響應過程和調節(jié)能力, 選取總磷作為研究湖泊水質的目標環(huán)境變量是可靠的。此次共收集了49個湖泊數據來建立總磷轉換函數, 通過典型對應分析得出總磷對于硅藻分布具有最大的解釋意義, 利用加權回歸模型建立了10個轉換函數, 根據推導誤差和相關系數對比得出反向加權平均建立的函數推導性最強。本次研究成果建立了長江中下游47 個湖泊總磷數據庫, 為研究長江中下游湖泊水質打下了堅實基礎[31]。近幾年已應用于龍感湖、淀山湖、石塘湖和巢湖等湖泊水質研究中, 并取得了豐碩成果[32-35]。

硅藻轉換函數在湖泊中應用較為廣泛, 國內外研究均較為深入, 建立了多個地區(qū)環(huán)境數據庫。

3 結論與展望

目前硅藻轉換函數已被應用于海洋、湖泊和河流的古地理和古氣候研究, 并取得豐碩成果, 此種定量方法已得到廣泛認同。但該方法尚存在些不足之處需要完善, 主要包括分析方法的改進和環(huán)境數據庫的完善。通過因子分析尋找目標環(huán)境因子時, 一般先對所有已收集到的環(huán)境因子進行排序, 然后通過一系列的CCA分析, 選出解釋量最大的環(huán)境因子作為目標環(huán)境因子, 但在此過程中可發(fā)現仍然有許多物種未被解釋, 丟失的解釋量被誤認為由各個環(huán)境因子之間相互作用提供, 未被解釋的部分有可能是其他未收集到的環(huán)境因子控制。今后在目標環(huán)境因子選取上應該采取更科學的方法, 找出所有影響硅藻分布的主要環(huán)境因子。目前硅藻轉換函數的應用大部分是基于研究單個環(huán)境因子或小范圍的研究區(qū), 僅適用于研究區(qū)內的單個環(huán)境因子, 為更好研究各地區(qū)古環(huán)境, 今后硅藻研究的重心應側重完善各地區(qū)的環(huán)境數據庫建設。

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Review on applications of the diatom transfer function

XU Bin1,2, CHEN Min1,*, WU Shiyong2, WANG Chengtao1, ZHANG Aimei1, FANG Qi1

1. Third Institute of Oceanography, Ministry of Natural Resources, Xiamen 361005, China 2. Jiang Xi Geo-Engineering (Group) Corporation, Nanchang 330029, China 3. School of Earth and Environment, Anhui University of Science and Technology, Huainan 232001, China

This paper reviews recent applications of the diatom transfer function in China and internationally including a brief introduction to the basic theories of the diatom transfer function, factor analysis and the regression model. Applications of the diatom transfer function have been more extensive internationally and in the study of lakes, and databases for the total phosphorus and salinity of some regional lakes have been established. Applications in the ocean and in estuaries are still relatively infrequent, and corresponding environmental databases have not been established. Future research directions include expanding the coverage of regional environmental databases and improving their quality, which will lay a good foundation for subsequent studies of past and ancient environments.

diatoms;transfer functions; database

10.14108/j.cnki.1008-8873.2019.05.029

Q143

A

1008-8873(2019)05-220-05

2018-04-27;

2018-07-07

國家海洋局第三海洋研究所基本科研業(yè)務費專項(海三科2016015); 國家自然科學基金(41372167)

徐斌(1993—), 男, 江西撫州人, 碩士研究生, 主要從事海洋微體古生物研究, E-mail: 1165089394@qq.com

陳敏, 女, 副研究員, 主要從事海洋微體古生物研究, E-mail:catherine9960@163.com

徐斌, 陳敏, 吳詩勇, 等. 硅藻轉換函數的應用研究進展[J]. 生態(tài)科學, 2019, 38(5): 220-224.

XU Bin, CHEN Min, WU Shiyong, et al. Review on applications of the diatom transfer function[J]. Ecological Science, 2019, 38(5): 220-224.