陳武陽(yáng), 李駿旻, 何慶友, 唐世林, 施平
海洋生態(tài)學(xué)
南海島礁周邊海域表面葉綠素濃度的時(shí)空特征
陳武陽(yáng), 李駿旻, 何慶友, 唐世林, 施平
熱帶海洋環(huán)境國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(中國(guó)科學(xué)院南海海洋研究所), 廣東 廣州 510301
南海海域內(nèi)島礁眾多, 漁業(yè)資源豐富, 而目前針對(duì)島礁周邊海區(qū)生態(tài)要素開(kāi)展的研究仍較少。本文利用近20年多衛(wèi)星融合水色遙感數(shù)據(jù), 分析了南海38個(gè)主要島礁周邊區(qū)域海面葉綠素濃度的空間分布、季節(jié)變化和年際變化特征。結(jié)果表明, 島礁周邊普遍存在葉綠素濃度高值區(qū), 其濃度約在離島礁5個(gè)等效半徑外降至海區(qū)背景水平。島礁周邊海域的葉綠素(相對(duì)于背景值的)濃度異常受海區(qū)背景值影響, 兩者在南海的空間分布格局與背景值基本一致: 在平均溫度較低、季風(fēng)強(qiáng)度較大的東沙、西沙海區(qū), 葉綠素濃度異常高于溫度較高、季風(fēng)強(qiáng)度相對(duì)較弱的中沙、南沙海區(qū)。葉綠素濃度呈現(xiàn)出明顯的季節(jié)變化和年際變化特征, 一般在冬季風(fēng)期間升高, 而在夏季風(fēng)爆發(fā)前降至最低; 在El Ni?o次年隨海溫升高和季風(fēng)減弱而下降, 在La Ni?a次年則相反。島礁周邊的葉綠素濃度異常受到溫度變化的影響, 隨著近年來(lái)海溫變化幅度加大, 其年均水平呈顯著下降趨勢(shì)(=5.05×10–5)。這些結(jié)果可為我國(guó)島礁區(qū)域漁業(yè)資源的開(kāi)發(fā)和管理提供信息支持。
島礁; 葉綠素; 南海; 季風(fēng); 海面溫度
海水葉綠素是浮游植物和初級(jí)生產(chǎn)力的重要表征, 對(duì)海洋生態(tài)系統(tǒng)及其變化具有指示作用(Round, 1981)。珊瑚島礁是海洋生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分, 為鳥(niǎo)類(lèi)、貝類(lèi)、魚(yú)苗等海洋生物等提供了重要的棲息場(chǎng)所, 并在潮汐、洋流、島嶼尾流等動(dòng)力因素的作用下, 形成以高葉綠素濃度和初級(jí)生產(chǎn)力為特征的島嶼質(zhì)量效應(yīng)(island mass effect)(Doty et al, 1956), 從而影響周邊海域營(yíng)養(yǎng)鹽和漁業(yè)資源的分布(Hasegawa et al, 2009; Andrade et al, 2014)。南海島礁眾多, 西沙、南沙等島礁漁業(yè)資源豐富、物種多樣性高, 是我國(guó)重要的漁場(chǎng)(李永振等, 2011; 王雪輝等, 2011; 高永利等, 2014)。由于造礁珊瑚對(duì)溫度高度敏感, 全球變暖、ENSO等引起海水溫度變化的因素均會(huì)對(duì)南海珊瑚礁周邊生物資源造成影響。例如, 余克服等(2004)發(fā)現(xiàn), 月平均最高海溫的持續(xù)上升使南海北緣珊瑚生長(zhǎng)狀況變得敏感和脆弱; 賈丹丹等(2018)指出, 全球變暖和El Ni?o事件的綜合效應(yīng)正對(duì)南海珊瑚的正常生長(zhǎng)形成嚴(yán)重威脅。隨著我國(guó)對(duì)南海島礁開(kāi)發(fā)利用進(jìn)展的加快, 漁業(yè)資源的規(guī)劃與管理對(duì)島礁周邊初級(jí)生產(chǎn)力等基礎(chǔ)信息的獲取提出了明確的需求。
不同學(xué)者已對(duì)南海葉綠素的分布和變化特征做了大量研究。這些研究表明, 由于受到季風(fēng)、ENSO等復(fù)雜因素影響, 南海的海溫、風(fēng)速等因素呈現(xiàn)出典型的季節(jié)和年際變化特征, 從而影響海水葉綠素的時(shí)空分布。例如, 陳楚群等(2001)發(fā)現(xiàn), 南海海面葉綠素濃度空間分布的基本特點(diǎn)是近岸海域高、離岸海域低, 海盆中部島礁周?chē)鄬?duì)較高。趙輝等(2005)指出, 南海近岸葉綠素濃度的高值與季風(fēng)使底層營(yíng)養(yǎng)鹽充分混合達(dá)到上層有關(guān)。劉昕等(2012)在遙感資料的基礎(chǔ)上, 將南海葉綠素濃度的分布形態(tài)整理為具有顯著季節(jié)變化特征的4類(lèi)空間格局。在年際變化方面, ENSO事件通過(guò)西北太平洋的反氣旋異常活動(dòng)改變南海海溫和季風(fēng)強(qiáng)度(Wang et al, 2006), 從而對(duì)南海葉綠素濃度造成影響(Zhao et al, 2007)。古園園等(2017)分析1998—2013年SeaWiFS和MODIS遙感資料也發(fā)現(xiàn), 葉綠素濃度高值帶強(qiáng)度和空間分布的年際變化規(guī)律與海域的緯向風(fēng)速有關(guān)。已有研究較好地闡明了葉綠素濃度在南海海盆或沿岸區(qū)域等大、中尺度上的時(shí)空特征; 然而, 針對(duì)島礁周邊等局部海區(qū)生態(tài)要素而開(kāi)展的研究則仍然較少。
南海島礁大多遠(yuǎn)離大陸, 實(shí)施長(zhǎng)期或多站位的現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)需耗費(fèi)大量人力、物力資源。通過(guò)衛(wèi)星遙感獲取葉綠素信息則具有成本低、時(shí)間尺度長(zhǎng)和大范圍同步等優(yōu)勢(shì)。隨著技術(shù)的發(fā)展, 多衛(wèi)星融合已逐漸成為獲取海面葉綠素濃度的重要方法之一。本研究利用近20年(1999—2017)的GlobColour多衛(wèi)星合成數(shù)據(jù)產(chǎn)品, 對(duì)南海主要島礁周邊海區(qū)表面葉綠素濃度的空間分布、季節(jié)變化與年際變化特征作了系統(tǒng)的分析, 并就其影響因素作了初步的探討。
本文采用的海表葉綠素濃度遙感數(shù)據(jù)來(lái)自ACRI-ST公司GlobColour多衛(wèi)星融合產(chǎn)品(網(wǎng)址: http://hermes.acri.fr/)。該產(chǎn)品的通過(guò)加權(quán)平均法(weighted average method)融合了SeaWiFS、MODIS- Aqua、MERIS、VIIRS等傳感器時(shí)間分辨率為每天的數(shù)據(jù)源資料。本研究采用了1999—2017年共 228個(gè)月覆蓋整個(gè)南海的月平均葉綠素濃度數(shù)據(jù); 數(shù)據(jù)空間分辨率為1/24°×1/24°(~4km)。為避免較淺水深造成遙感數(shù)據(jù)的誤差, 本研究分析的海表面葉綠素濃度均為島礁周邊深水區(qū)的葉綠素濃度; 為此, 首先參照GEBCO (general bathymetric chart of the oceans)分辨率為30″的地形資料, 將水深淺于200m的葉綠素濃度數(shù)據(jù)剔除。已有研究結(jié)果顯示, SeaWiFS單個(gè)衛(wèi)星的葉綠素遙感數(shù)據(jù)能較好地呈現(xiàn)南海海盆中島礁周?chē)娜~綠素高值(陳楚群等, 2001); 即使在西沙、海南島等一帶的近岸海區(qū), 也能與現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)數(shù)據(jù)良好吻合(趙輝等, 2005)。與單個(gè)衛(wèi)星數(shù)據(jù)相比, 本研究采用的多衛(wèi)星融合葉綠素?cái)?shù)據(jù)具有更高的覆蓋度和可靠度(Maritorena et al, 2010)。圖1為該數(shù)據(jù)所反映的南海及其主要島礁海區(qū)海面葉綠素濃度的多年平均分布圖; 由圖可見(jiàn), 眾島礁周邊的葉綠素高值區(qū)與開(kāi)闊海域形成了鮮明的對(duì)比, 這表明了該數(shù)據(jù)具有足夠的精度去分辨葉綠素濃度在島礁周邊海區(qū)和在離岸開(kāi)闊海域的差異。本研究進(jìn)一步采用2015年12月南沙海區(qū)11個(gè)站位的葉綠素濃度現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)(0~50m平均), 驗(yàn)證了遙感數(shù)據(jù)的有效性。如圖2所示, 遙感數(shù)據(jù)與現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)數(shù)據(jù)相比, 呈現(xiàn)良好吻合的趨勢(shì), 均方根誤差僅為0.021mg·m–3, 平均相對(duì)誤差僅為16%。這表明了該套數(shù)據(jù)在島礁密集分布的海區(qū)仍具有較好的適用性。
圖1 南海及主要島礁區(qū)域多年平均(1999—2017)海面葉綠素濃度分布
圖2 GlobColour多衛(wèi)星融合海面葉綠素?cái)?shù)據(jù)與南沙海區(qū)2015年12月實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的比較
a. 衛(wèi)星遙感海面葉綠素濃度(填色)、水下地形(等深線)與航次站位(三角形)分布; b. 現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)濃度與衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。遙感數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)相比, 均方根誤差為0.021mg·m–3, 平均相對(duì)誤差為16%
Fig. 2 Comparison between GlobColour and in-situ CHL data measured in Nansha region in December 2015. a) Spatial distributions of GlobColour CHL concentration (color), topography (contour) and cruise stations (triangle); b) in-situ data vs remote sensing data, with root mean squared error of 0.021 mg·m–3and mean relative error of 16%
南海范圍內(nèi)島礁眾多。本研究綜合考慮島礁的典型性和可分辨性, 選取出38個(gè)島礁用于分析(表1): 首先考慮謝石建等(2015)統(tǒng)計(jì)的具有代表性的66個(gè)島礁; 由于位于西沙的島礁數(shù)偏少, 增加玉琢礁、浪花礁、東島、金銀島等4個(gè)島礁; 然后, 在遙感圖上測(cè)量出這70個(gè)島礁覆蓋海域的等效半徑(), 從而選取出空間尺度大于數(shù)據(jù)分辨率(>2km)的島礁。
為便于比較不同空間尺度的島礁, 本研究將島礁周邊的海面葉綠素濃度插值到以島礁為中心、以為量綱的標(biāo)準(zhǔn)坐標(biāo)中。1范圍內(nèi)即表示島礁(包含澙湖)本身。分析結(jié)果顯示平均距離島礁5以外, 葉綠素濃度即降低至海區(qū)背景水平(見(jiàn)本文結(jié)果部分)。為便于探討島礁本身對(duì)其周邊葉綠素的貢獻(xiàn), 本研究將距離島礁1~3的范圍定義為該島礁的“鄰近區(qū)”, 將7~9范圍內(nèi)的平均葉綠素濃度定義為該島礁葉綠素濃度的“背景值”。對(duì)所有島礁逐月的葉綠素濃度數(shù)據(jù)均作扣除背景值處理, 從而得到相應(yīng)的葉綠素濃度異常值, 用以表征島源因素引起的葉綠素增值。
表1 本文用于分析的南海島礁列表
珊瑚礁是多種海洋生物棲息和繁育的重要場(chǎng)所, 有關(guān)生物具有高營(yíng)養(yǎng)鹽利用率和高光合效率等特點(diǎn)(賈丹丹等, 2018), 這使珊瑚礁水域形成海洋生物量和初級(jí)生產(chǎn)力高值區(qū)并向外海輻射。本研究分析結(jié)果也顯示南海島礁周邊海面葉綠素的空間分布具有明顯的島緣性, 葉綠素濃度和濃度異常在遠(yuǎn)離島礁時(shí)均迅速降低。如圖3所示, 在1邊界處, 平均葉綠素濃度為0.22mg·m–3, 平均濃度異常值0.08mg·m–3, 在3處分別降至0.17mg·m–3和0.04mg·m–3; 在5以外, 葉綠素濃度普遍降至海區(qū)背景水平。
南海主要島礁空間尺度標(biāo)準(zhǔn)化合成的平均葉綠素濃度及其異常值分布如圖4。由圖可知, 島礁周邊葉綠素濃度的空間分布形態(tài)與島礁形態(tài)、周邊環(huán)境等地理因素有關(guān)。葉綠素濃度的分布主要呈現(xiàn)東北—西南走向, 這與大部分島礁的形態(tài)相一致。此外, 西沙海區(qū)各島礁之間距離較近, 不少島礁周邊4~7范圍內(nèi)常呈現(xiàn)出多個(gè)高濃度區(qū)域, 從而在總體上形成了葉綠素高值群。在量值方面, 葉綠素濃度在東沙、西沙海區(qū)較高而在中沙、南沙海區(qū)較低。這主要是由于南海北部溫度較中部和南部低, 而且季風(fēng)(尤其是冬季風(fēng))強(qiáng)度較高, 引起的混合作用較強(qiáng)烈, 有利于促使葉綠素濃度的上升(Lee Chen, 2005)。此外, 東沙海區(qū)受到北部陸源因素影響, 背景值明顯高于其他海區(qū)。相比之下, 中沙和南沙海區(qū)處于海盆中部和東南部, 葉綠素受陸源等促進(jìn)作用相對(duì)較小, 其背景值明顯低于東沙和西沙海區(qū); 尤其是中沙海區(qū), 背景值僅為東沙海區(qū)的一半。各海區(qū)葉綠素濃度異常的大小分布大致為: 西沙≈東沙>南沙>中沙, 與背景值較為一致, 表明海區(qū)背景營(yíng)養(yǎng)水平對(duì)珊瑚礁群落生產(chǎn)力具有重要作用。
圖3 南海主要島礁周邊海面葉綠素濃度(a)和葉綠素濃度異常(b)隨距離的平均變化曲線
圖4 南海(a、f)及東沙(b、g)、西沙(c、h)、中沙(e、i)和南沙(e、j)海區(qū)主要島礁周邊海域多年(1999—2017)平均海面葉綠素濃度(a—e)和葉綠素濃度異常(f—j)的合成分布
另一方面, 由于造礁珊瑚對(duì)溫度敏感, 其最適生長(zhǎng)區(qū)間僅處于25~30℃(聶寶符等, 1997; 余克服等, 2004; 賈丹丹等, 2018), 因此葉綠素濃度異常的變化容易受到海溫的調(diào)制。例如, 東沙海區(qū)每年有4個(gè)月時(shí)間平均溫度低于適應(yīng)區(qū)間下限(圖5), 這在一定程度上抑制了珊瑚及相關(guān)生物群落的生長(zhǎng)。因此, 雖然其葉綠素濃度背景值高于其他海區(qū), 但是, 其濃度異常的高值區(qū)域面積卻相對(duì)有限(圖4b、g), 在1~3區(qū)域內(nèi)的平均增值也僅與西沙海區(qū)相當(dāng)(圖3b)。相比之下, 南沙海區(qū)的海溫幾乎全年均處于珊瑚生長(zhǎng)的適應(yīng)區(qū)間(圖5), 珊瑚礁群落對(duì)周邊海區(qū)葉綠素濃度的促進(jìn)作用具有更好的持續(xù)性, 因而葉綠素濃度異常的高值區(qū)域相對(duì)較大(圖4e、j)。
圖5 南海主要島礁海區(qū)多年(1999—2017)月平均海面溫度的年周期變化
圖6給出了本文分析的38個(gè)島礁多年平均海面葉綠素濃度背景值、島礁鄰近區(qū)(1~3)的異常值和總濃度值的分布情況。其中, 東沙海區(qū)葉綠素濃度相對(duì)較高, 背景值平均為0.21mg·m–3, 總濃度值平均為0.34mg·m–3, 東沙環(huán)礁周邊的平均葉綠素濃度達(dá)到0.43mg·m–3。西沙海區(qū)次之, 總濃度值在0.14~ 0.31mg·m–3之間。南沙群島中部的鐵峙礁、舶蘭礁、牛軛礁、主權(quán)礁、華礁、屈原礁和美濟(jì)礁的葉綠素濃度大于0.16mg·m–3, 其他島礁葉綠素濃度在0.12~0.16mg·m–3之間。中沙群島各島礁的葉綠素水平均較低, 平均濃度一般在0.10~0.16mg·m–3; 其中, 中南暗沙周邊的平均葉綠素濃度僅為0.10mg·m–3, 為38個(gè)島礁中最低。
分析結(jié)果顯示, 南海島礁周邊葉綠素濃度具有明顯的季節(jié)變化特征(圖7a、c)。冬季期間, 強(qiáng)烈的東北季風(fēng)不僅降低了南海表層海溫, 其強(qiáng)烈的攪拌作用也加深了上混合層的深度, 使表層海水得到營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)和次表層葉綠素的補(bǔ)充(劉昕等, 2012), 從而造成了南海總體葉綠素水平和島礁周邊葉綠素濃度的相應(yīng)升高。春季期間, 溫度開(kāi)始回升, 隨著東北季風(fēng)減弱, 上述維持葉綠素生長(zhǎng)有利條件有所減弱, 南海總體和島礁周邊的葉綠素濃度相應(yīng)下降, 并在5月達(dá)到最低值。隨著夏季風(fēng)爆發(fā), 在南海西部上升流和中央?yún)^(qū)域的混合作用逐漸增強(qiáng) (古園園等, 2017), 使葉綠素濃度有所回升。隨著后續(xù)溫度降低和東北季風(fēng)逐漸建立, 該上升趨勢(shì)一致延續(xù)至秋、冬季。
圖6 南海主要島礁多年(1999—2017)平均海面葉綠素濃度背景值(7~9R) (a)、島礁鄰近區(qū)(1~3R)葉綠素濃度異常值(b)和葉綠素總濃度值(c)的空間分布
與濃度背景值不同的是, 島礁鄰近區(qū)葉綠素濃度異常的季節(jié)變化特征主要和珊瑚礁生物群落受溫度制約的特性有關(guān)。造礁珊瑚的最適生長(zhǎng)區(qū)間一般為25~30℃(聶寶符等, 1997; 余克服等, 2004)。在溫度最適宜珊瑚礁群落生長(zhǎng)的春季和秋季, 島礁鄰近區(qū)葉綠素異常值總體上呈上升趨勢(shì), 在4月達(dá)到全年的最高值, 在10—11月之間又達(dá)到小高峰(圖7b)。對(duì)于西沙和東沙海區(qū), 由于海溫的季節(jié)變化跨越了珊瑚最適生長(zhǎng)溫度的下限25℃(圖5), 上述變化特點(diǎn)比南沙和中沙海區(qū)更明顯。南沙海區(qū)海面溫度呈現(xiàn)明顯的雙峰結(jié)構(gòu), 在春季達(dá)到峰值, 4月份平均氣溫更達(dá)到了珊瑚最適區(qū)間的上限30℃(圖5), 因而島礁周邊的葉綠素濃度異常在春季反而有所下降(圖7b)。
在年際尺度上, 南海島礁鄰近區(qū)海面葉綠素的變化主要和ENSO事件相關(guān)。如圖8a所示, 1999—2017年間38個(gè)島礁的鄰近區(qū)平均葉綠素濃度(包括背景值和異常值)與Nino 3.4指數(shù)存在延遲相關(guān)性。例如, 在El Ni?o發(fā)生的2002、2009和2015年底, 其次年平均葉綠素濃度有明顯下降; 而在La Ni?a發(fā)生的1999—2000、2007—2008、2010—2011年中, 其次年平均葉綠素濃度均有所上升, 并形成一個(gè)小高峰。這主要是因?yàn)镋l Ni?o事件通過(guò)西北太平洋的反氣旋異?;顒?dòng)改變了南海表層的空氣溫度、濕度、季風(fēng)和云層分布, 進(jìn)而影響南海表面熱量流動(dòng)和海流循環(huán)(Wang et al, 2006)。例如, 西南季風(fēng)變?nèi)跏乖侥蠔|部海域夏季葉綠素濃度降低(Zhao et al, 2007)。因此, El Ni?o事件發(fā)生次年, 南海葉綠素濃度相應(yīng)降低; 在La Ni?a事件發(fā)生次年的情況則相反。
圖7 南海主要島礁多年(1999—2017)月平均海面葉綠素濃度背景值(7~9R)(a)、島礁鄰近區(qū)(1~3R)葉綠素濃度異常值(b)和葉綠素總濃度值(c)的年周期變化
在1999—2017年間, 南海島礁鄰近區(qū)年平均葉綠素濃度和濃度異常值均呈現(xiàn)顯著下降的趨勢(shì)(圖8b),值分別為0.0265和5.05×10–5。這種變化與海水溫度的年際變化關(guān)系密切。如圖9所示, 南海海面溫度在近20年內(nèi)處于上升趨勢(shì), 且最高、低溫的變化幅度持續(xù)加劇。珊瑚礁生物群落的生長(zhǎng)對(duì)海溫高度敏感, 如果溫度偏離其最適區(qū)間的程度持續(xù)加劇, 會(huì)對(duì)其正常生長(zhǎng)形成抑制。值得注意的是, 葉綠素濃度背景值的下降趨勢(shì)并不顯著(=0.465)。這進(jìn)一步表明, 近年來(lái)島礁周邊葉綠素濃度下降的主要原因并不是海區(qū)背景水平的下降, 而更可能是由于受到了溫度變化的抑制, 珊瑚礁生物群落的生長(zhǎng)狀況出現(xiàn)惡化。
圖8 1999—2017年間Nino 3.4指數(shù)和南海主要島礁(7~9R)海面葉綠素濃度背景值(a)以及島礁鄰近區(qū)(1~3R)海面葉綠素濃度異常值和總濃度值的變化曲線(b)
a中高于虛線溫度區(qū)間的數(shù)值代表El Ni?o事件(紅色箭頭), 低于該區(qū)間的為L(zhǎng)a Ni?a事件(藍(lán)色箭頭)
Fig. 8 Multi-year (1999-2017) Nino 3.4 index and annual averages of background (7~9) CHL of typical islands and reefs in the SCS (a), CHL anomaly, and total CHL (= a+b) in adjacent reef areas (1~3) (b)
圖9 1999—2017年南海海面(a)月平均最高溫度、(b)月平均溫度和(c)月平均最低溫度的變化曲線
本文利用近20年多衛(wèi)星融合水色遙感數(shù)據(jù), 研究了南海主要島礁周邊海表面葉綠素濃度的空間分布特征, 以及隨季節(jié)、年際的變化規(guī)律, 得到如下結(jié)論。
1) 島礁周邊海面葉綠素濃度普遍存在高值區(qū)。葉綠素濃度向外海降低, 一般在5倍等效半徑(5)外降至海區(qū)背景水平。海區(qū)背景營(yíng)養(yǎng)水平對(duì)于珊瑚礁群落生產(chǎn)力具有重要作用, 島礁鄰近區(qū)(1~3)葉綠素濃度異常值和背景值在南海的空間分布格局基本一致; 但同時(shí)也受到海水溫度變化的影響。
2) 島礁鄰近區(qū)的海面葉綠素濃度一般在冬季較高, 而在春夏之交較低, 并在El Ni?o次年隨海溫升高和季風(fēng)減弱而下降, La Ni?a次年情況相反。葉綠素濃度異常在東沙、西沙等溫度季節(jié)變化較大的海區(qū), 在溫度最適宜珊瑚礁群落生長(zhǎng)的春秋季節(jié)有所增高; 隨著近年來(lái)海溫振幅的持續(xù)加劇, 呈現(xiàn)出顯著(=5.05×10–5)的下降趨勢(shì)。
有關(guān)結(jié)果在一定程度上增進(jìn)了人們對(duì)南海島礁周邊葉綠素濃度時(shí)空變化規(guī)律及其影響因素的認(rèn)識(shí)。在未來(lái)的研究中, 針對(duì)特定島礁開(kāi)展水文、生態(tài)等多要素的現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)和數(shù)值模擬研究, 將有望進(jìn)一步從動(dòng)力的角度, 更深入地闡明影響葉綠素分布和變化的內(nèi)在機(jī)理。
陳楚群, 施平, 毛慶文, 2001. 南海海域葉綠素濃度分布特征的衛(wèi)星遙感分析[J]. 熱帶海洋學(xué)報(bào), 20(2): 66–70. CHEN CHUQUN, SHI PING, MAO QINGWEN, 2001. Satellite remotely-sensed analysis of distribution characters of chlorophyll concentration in South China Sea[J]. Journal of Tropical Oceanography, 20(2): 66–70 (in Chinese with English abstract).
高永利, 黃暉, 練健生, 等, 2014. 西沙群島礁棲魚(yú)類(lèi)物種多樣性及其食性特征[J]. 生物多樣性, 22(5): 618–623. GAO YONGLI, HUANG HUI, LIAN JIANSHENG, et al, 2014. The species diversity and trophic structure of reef fishes in the waters of the Xisha Archipelago[J]. Biodiversity Science, 22(5): 618–623 (in Chinese with English abstract).
古園園, 王靜, 儲(chǔ)小青, 等, 2017. 夏季南海西部葉綠素濃度高值帶的年際變化[J]. 海洋學(xué)報(bào), 39(6): 1–9. GU YUANYUAN, WANG JING, CHU XIAOQING, et al, 2017. Interannual variability of the high chlorophyllconcentration strip in the western South China Sea during summer[J]. Haiyang Xuebao, 39(6): 1–9 (in Chinese with English abstract).
賈丹丹, 陳正華, 張威, 等, 2018. 南海珊瑚礁區(qū)34年衛(wèi)星遙感海表溫度變化的時(shí)空特征分析[J]. 海洋學(xué)報(bào), 40(3): 112–120. JIA DANDAN, CHEN ZHENGHUA, ZHANG WEI, et al, 2018. Analysis of temporal and spatial characteristics of sea surface temperature variabilities over the past 34 years in coral reef areas of the South China Sea[J]. Haiyang Xuebao, 40(3): 112–120 (in Chinese with English abstract).
李永振, 史赟榮, 艾紅, 等, 2011. 南海珊瑚礁海域魚(yú)類(lèi)分類(lèi)多樣性大尺度分布格局[J]. 中國(guó)水產(chǎn)科學(xué), 18(3): 619–628. LI YONGZHEN, SHI YUNRONG, AI HONG, et al, 2011. Large scale distribution patterns of taxonomic diversity of fish in coral reef waters, South China Sea[J]. Journal of Fishery Sciences of China, 18(3): 619–628 (in Chinese with English abstract).
劉昕, 王靜, 程旭華, 等, 2012. 南海葉綠素濃度的時(shí)空變化特征分析[J]. 熱帶海洋學(xué)報(bào), 31(4): 42–48. LIU XIN, WANG JING, CHENG XUHUA, et al, 2012. The temporal and spatial evolution of chlorophyll-a concentration in the South China Sea[J]. Journal of Tropical Oceanography, 31(4): 42–48 (in Chinese with English abstract).
聶寶符, 陳特固, 梁美桃, 等, 1997. 南沙群島及其鄰近礁區(qū)造礁珊瑚與環(huán)境變化的關(guān)系[M]. 北京: 科學(xué)出版社: 5–28. NIE BAOFU, CHEN TEGU, LIANG MEITAO, et al, 1997. The relationship between reef coral and environmental changes of Nansha Islands and adjacent regions[M]. Beijing: Science Press, 5–28 (in Chinese).
王雪輝, 杜飛雁, 林昭進(jìn), 等, 2011. 西沙群島主要島礁魚(yú)類(lèi)物種多樣性及其群落格局[J]. 生物多樣性, 19(4): 463–469. WANG XUEHUI, DU FEIYAN, LIN ZHAOJIN, et al, 2011. Fish species diversity and community pattern in coral reefs of the Xisha Islands, South China Sea[J]. Biodiversity Science, 19(4): 463–469 (in Chinese with English abstract).
謝石建, 朱首賢, 馬疆, 等, 2015. 基于NAO.99b資料對(duì)南海主要島礁潮汐特征的分析[J]. 解放軍理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 16(6): 593–599. XIE SHIJIAN, ZHU SHOUXIAN, MA JIANG, et al, 2015. Tidal characteristics analysis of main islands, reefs and shoals in South China Sea by NAO.99b data[J]. Journal of PLA University of Science and Technology (Natural Science Edition), 16(6): 593–599 (in Chinese with English abstract).
余克服, 蔣明星, 程志強(qiáng), 等, 2004. 潿洲島42年來(lái)海面溫度變化及其對(duì)珊瑚礁的影響[J]. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào), 15(3): 506–510. YU KEFU, JIANG MINGXING, CHENG ZHIQIANG, et al, 2004. Latest forty two years’ sea surface temperature change of Weizhou Island and its influence on coral reef ecosystem[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 15(3): 506–510 (in Chinese with English abstract).
趙輝, 唐丹玲, 王素芬, 2005. 南海西北部夏季葉綠素a濃度的分布特征及其對(duì)海洋環(huán)境的響應(yīng)[J]. 熱帶海洋學(xué)報(bào), 24(6): 31–37. ZHAO HUI, TANG DANLING, WANG SUFEN, 2005. Spatial distribution of chlorophyll a concentration in summer in western South China Sea and its response to oceanographic environmental factors[J]. Journal of Tropical Oceanography, 24(6): 31–37 (in Chinese with English abstract).
ANDRADE I, SANGRà P, HORMAZABAL S, et al, 2014. Island mass effect in the Juan Fernández Archipelago (33°S), Southeastern Pacific[J]. Deep Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers, 84: 86–99.
DOTY M S, OGURI M, 1956. The island mass effect[J]. ICES Journal of Marine Science, 22(1): 33–37.
HASEGAWA D, LEWIS M R, GANGOPADHYAY A, 2009. How islands cause phytoplankton to bloom in their wakes[J]. Geophysical Research Letters, 36(20): L20605.
LEE CHEN Y-L, 2005. Spatial and seasonal variations of nitrate-based new production and primary production in the South China Sea[J]. Deep Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers, 52(2): 319–340.
MARITORENA S, D’ANDON O H F, MANGIN A, et al, 2010. Merged satellite ocean color data products using a bio-optical model: characteristics, benefits and issues[J]. Remote Sensing of Environment, 114(8): 1791–1804.
ROUND F E, 1981. The ecology of algae[M]. London: Cambridge University Press.
WANG CHUNZAI, WANG WEIQIANG, WANG DONGXIAO, et al, 2006. Interannual variability of the South China Sea associated with El Ni?o[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 111(C3): C03023.
ZHAO HUI, TANG DANLING, 2007. Effect of 1998 El Ni?o on the distribution of phytoplankton in the South China Sea[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 112(C2): C02017.
Spatial-temporal variation of sea surface chlorophyll around islands and reefs in the South China Sea
CHEN Wuyang, LI Junmin, HE Qingyou, TANG Shilin, SHI Ping
State Key Laboratory of Tropical Oceanography, South China Sea Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences, Guangzhou 510301, China
There are many islands and reefs associated with abundant fishery resources in the South China Sea (SCS). Ecological variables such as chlorophyll in these regions were seldom studied. In this paper, merged ocean color data in recent ~20 years are used to analyze the spatial, seasonal and interannual variations of sea surface chlorophyll concentration (CHL) around 38 islands and reefs in the SCS. The results show that CHL is relatively high around these islands and reefs, which is generally reduced to the background level at five equivalent radii from the island center. The CHL anomaly (relative to the background CHL) is consistent with background CHL in terms of spatial distribution. They are relatively high in Xisha and Dongsha regions, and relatively low in Zhongsha and Nansha regions, mainly due to differences in temperatures and monsoon intensities. The CHL has significant seasonal and interannual variations. It rises during the winter monsoon and falls to a minimum before the summer monsoon onset. It declines in the following years of El Ni?o, when the SST increases and the monsoon weaken; and the opposite happens in the following years of La Ni?a. Moreover, the CHL anomaly increases in spring and autumn seasons when the coral reef community is growing vigorously in Xisha and Dongsha regions. It decreased significantly (=5.05×10–5) during the last 20 years, probably due to the increases in sea surface temperature and its amplitude. These findings provide useful information for the development and management of fishery resources in the SCS.
islands and reefs; chlorophyll; South China Sea; monsoons; sea surface temperature
10.11978/2018135
http://www.jto.ac.cn
Q948.8
A
1009-5470(2019)06-0021-08
2018-12-10;
2019-05-07。
林強(qiáng)編輯
中國(guó)科學(xué)院先導(dǎo)專(zhuān)項(xiàng)項(xiàng)目(XDA13030304); 國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(2017YFC1405402); 中國(guó)科學(xué)院重點(diǎn)部署項(xiàng)目(KGZDEW60902); 熱帶海洋環(huán)境國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(中國(guó)科學(xué)院南海海洋研究所)自主研究項(xiàng)目(LTOZZ1701)
陳武陽(yáng)(1995—), 男, 江西省九江市人, 主要從事珊瑚礁海區(qū)動(dòng)力過(guò)程環(huán)境效應(yīng)研究
李駿旻, 男, 副研究員, 主要從事物理海洋學(xué)研究。E-mail: jli@scsio.ac.cn
2018-12-10;
2019-05-07.
Editor: LIN Qiang
Strategic Priority Research Program of the Chinese Academy of Sciences (XDA13030304); National Key Research and Development Program of China (2017YFC1405402); Key Program of the Chinese Academy of Sciences (KGZDEW60902); Innovation Group Program of State Key Laboratory of Tropical Oceanography (South China Sea Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences) (LTOZZ1701)
LI Junmin. E-mail: jli@scsio.ac.cn