田洪陣，劉沁萍，Joaquim I.Goes，Helga do Rosario Gomes，楊萌萌

（1.天津工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，天津 300387；2.哥倫比亞大學(xué) 拉蒙特多爾蒂地球觀測(cè)站，美國(guó) 紐約 10964；3.名古屋大學(xué) 環(huán)境學(xué)研究生院，日本 愛知 4648601）

海洋浮游植物提供了全球約一半的初級(jí)生產(chǎn)量（Boyce et al，2010），作為食物鏈的基礎(chǔ)（高月鑫等，2018），對(duì)海洋生態(tài)系統(tǒng)具有重要影響（陳悅等，2018；田洪陣等，2019），因而一直都是海洋生態(tài)學(xué)研究的重要對(duì)象（柳欣，2012）。黃海作為我國(guó)重要的漁場(chǎng)，因商業(yè)捕撈過度，90 %的漁業(yè)資源面臨枯竭的危險(xiǎn)（Jin，2017）。有關(guān)該區(qū)浮游植物的研究對(duì)海洋生態(tài)系統(tǒng)保護(hù)和漁業(yè)資源開發(fā)利用與保護(hù)具有重要意義。

葉綠素a 濃度是反映浮游植物生物量的重要指標(biāo)（Blondeau-Patissier et al，2014）。對(duì)黃海葉綠素a 濃度的研究始于20 個(gè)世紀(jì)60 年代，現(xiàn)在基本弄清了其空間分布特征（朱明遠(yuǎn)等，1993）。隨著數(shù)據(jù)的積累，對(duì)葉綠素a 濃度的研究也擴(kuò)展至年際變化（Yamaguchi et al，2012；Hao et al，2019）。研究方法也從最初的實(shí)地觀測(cè)（朱明遠(yuǎn)等，1993；劉述錫 等，2011），逐步擴(kuò)展至遙感監(jiān)測(cè)（金松等，2017；Hao et al，2019），對(duì)葉綠素a 濃度分布與變化原因的探討也逐步深入（金松 等，2017；孫曉，2018；Sun et al，2018）。

已有研究大大增進(jìn)了對(duì)黃海浮游植物分布與變化的認(rèn)識(shí)（李寶華等，1999；王勇等，1999；鄭國(guó)俠等，2006；王丹，2008；高爽等，2009；傅明珠等，2009；李曌，2010；張江濤等，2010；劉述錫等，2011；Jang et al，2013；劉春穎等，2014；劉光興 等，2015；化成君 等，2015；Liu et al，2015；楊洋等，2016；Sun et al，2018），但是尚存在研究的時(shí)間尺度短、限于局部海域以及分析影響因子少等不足，因而難以全面認(rèn)識(shí)黃海浮游植物時(shí)空分布與變化特征及其與環(huán)境因子的關(guān)系。本文利用2002-2018 年MODIS Aqua 葉綠素a 濃度數(shù)據(jù)，研究其在黃海的時(shí)空分布與變化特征，并分析氣候、水文、地理因素對(duì)其分布與變化的影響，以期加深對(duì)黃海浮游植物的分布變化及其原因的理解。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

黃海位于119°4＇F-127°4＇F，31°55＇N-39°57＇N，是太平洋西部的一個(gè)邊緣海，西側(cè)為中國(guó)大陸，東側(cè)為朝鮮半島，西北部通過渤海海峽與渤海相通，南部與東海相連，面積約380 000 km2，平均深度約44 m（李琳，2018）。主要入海河流有淮河、鴨綠江、大同江和漢江等。黃海地處暖溫帶和東亞季風(fēng)區(qū)，冬季盛行偏北風(fēng)，夏季盛行南風(fēng)和東南風(fēng)（Zhu et al，2017；孫曉，2018）。黃海海流較弱，表層流受風(fēng)力制約，具有風(fēng)海流性質(zhì)（孫曉，2018），該海域主要水團(tuán)有沿岸水團(tuán)、中央冷水團(tuán)和南黃海高鹽暖水團(tuán)（Zhu et al，2017；2018）。

1.2 技術(shù)路線

以美國(guó)航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）葉綠素a 濃度數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，采用谷歌地球引擎（Google Farth Fngine，GFF）平臺(tái)對(duì)其進(jìn)行處理得到黃海葉綠素a 濃度數(shù)據(jù)，并分析其時(shí)空分布與變化特征。后結(jié)合海洋表面溫度、風(fēng)速、鹽度、光合有效輻射和混合層厚度數(shù)據(jù)分析葉綠素a 濃度時(shí)空分布與變化的原因，具體技術(shù)路線見圖1。

1.3 葉綠素a 濃度數(shù)據(jù)及處理方法

葉綠素a 濃度數(shù)據(jù)為美國(guó)航空航天局Goddard航天飛行中心的海洋生物學(xué)處理組（Ocean Biology Processing Group）制作的3 級(jí)SMI 產(chǎn)品，傳感器為搭載在Aqua 衛(wèi)星上的MODIS（MODerate resolution Imaging Spectroradiometer）傳感器，時(shí)間分辨率為天，空間分辨率為4 km，本文所用數(shù)據(jù)時(shí)間跨度為2002 年7 月4 日—2018 年9 月30 日。該數(shù)據(jù)產(chǎn)品是由440～670 nm 的可見光波段與實(shí)測(cè)葉綠素a 濃度的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系計(jì)算得到。在具體的計(jì)算過程中，把波段比值算法和顏色指數(shù)算法相結(jié)合，并取0.15 ＜CI（顏色指數(shù)）＜0.2 mg/m3作為兩個(gè)算法的過渡區(qū)，以保證結(jié)果的平滑（NASA，2018）。Cui等（2004）利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算了該數(shù)據(jù)集的誤差，在近岸海域其誤差為32 %，優(yōu)于SeaWiFS（Seaviewing Wide Field-of-view Sensor） （誤差40%） 和MFRIS（Medium Resolution Imaging Spectrometer）（誤差54%）數(shù)據(jù)。根據(jù)生產(chǎn)該數(shù)據(jù)的算法特征，在遠(yuǎn)海其精度會(huì)更高。

圖1 技術(shù)路線圖

本文主要通過谷歌地球引擎平臺(tái)對(duì)MODIS Aqua 葉綠素a 濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。具體包括：利用GFF 將葉綠素a 濃度日值數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成月值數(shù)據(jù)，再利用月值數(shù)據(jù)計(jì)算得到各季和全年的數(shù)據(jù)，最后計(jì)算得到了各月、各季和全年（1-12 月）的葉綠素a 濃度空間分布和變化數(shù)據(jù)。利用GFF 計(jì)算了區(qū)域平均的日值葉綠素a 濃度數(shù)據(jù)，然后利用Access 由日值數(shù)據(jù)計(jì)算得到了各月、各季和全年的葉綠素a 濃度時(shí)間序列數(shù)據(jù)和各月的多年平均葉綠素a 濃度數(shù)據(jù)。在計(jì)算的過程中，剔除了有效值比例低于10 %的數(shù)據(jù)。有效值比例計(jì)算方法為：具有有效值像素的個(gè)數(shù)除以區(qū)域總像素?cái)?shù)再乘以100%。季節(jié)劃分方法為：冬季為上一年的12 月至本年2 月，春季為3-5 月，夏季為6-8 月，秋季為9-11 月。

1.4 海洋表面溫度數(shù)據(jù)及處理方法

海洋表面溫度數(shù)據(jù)來自美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA）的第二版氣候數(shù)據(jù)集（Clayson et al，2016）。其時(shí)間跨度為1988 年至今，空間分辨率為0.25°，時(shí)間分辨率為3 小時(shí)。在GFF 中將其轉(zhuǎn)化成日值數(shù)據(jù)后，再轉(zhuǎn)化成月值數(shù)據(jù)，然后利用月值數(shù)據(jù)計(jì)算得到各季和全年的數(shù)據(jù)，最后計(jì)算得到了各月、各季和全年的海洋表面溫度空間變化數(shù)據(jù)。利用GFF 計(jì)算了區(qū)域平均的日值海洋表面溫度數(shù)據(jù)，再利用Access 計(jì)算得到月值數(shù)據(jù)和年值數(shù)據(jù)。各個(gè)季節(jié)的海洋表面溫度數(shù)據(jù)則由月值數(shù)據(jù)平均得到，季節(jié)劃分方法同葉綠素a 濃度數(shù)據(jù)。

1.5 風(fēng)速數(shù)據(jù)及處理方法

風(fēng)速數(shù)據(jù)來自美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局（NOAA） 的第二版氣候數(shù)據(jù)集（Clayson et al，2016）。其時(shí)間跨度為1988 年至今，空間分辨率為0.25°，時(shí)間分辨率為3 小時(shí)。其計(jì)算方法與海洋表面溫度數(shù)據(jù)處理方法相同。

1.6 鹽度數(shù)據(jù)及處理方法

鹽度數(shù)據(jù)來自美國(guó)國(guó)家海洋合作計(jì)劃（National OceanPartnershipProgram，NOPP）所支持的HYCOM聯(lián)盟（https://www.hycom.org/） （Cummings et al，2013）。其時(shí)間跨度為1992 年至今，空間分辨率為0.08°，時(shí)間分辨率為天。選取了2 m 深處的鹽度日值數(shù)據(jù)，計(jì)算方法與海洋表面溫度數(shù)據(jù)處理方法相同。

1.7 光合有效輻射數(shù)據(jù)及處理方法

光合有效輻射數(shù)據(jù)來源于美國(guó)航空航天局（NASA）Goddard 航天飛行中心的海洋生物學(xué)處理組制作的3 級(jí)SMI 產(chǎn)品（NASA，2018），傳感器為搭載在Aqua 衛(wèi)星上的MODIS 傳感器，時(shí)間分辨率為天，空間分辨率為4 km，本文所用數(shù)據(jù)時(shí)間跨度為2002 年7 月4 日—2018 年9 月30 日。使用NCL 語言計(jì)算得到了各月、各季和全年的光合有效輻射空間變化數(shù)據(jù)，并計(jì)算區(qū)域平均的日值數(shù)據(jù)，后續(xù)計(jì)算方法與海洋表面溫度數(shù)據(jù)處理方法相同。

1.8 混合層厚度數(shù)據(jù)及處理方法

混合層厚度數(shù)據(jù)來源于美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局（NOAA） 全球海洋數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)（Global Ocean Data Assimilation System，GODAS）。其時(shí)間跨度為1980 年至今，其緯向精度為1°，經(jīng)向精度為0.33°，時(shí)間分辨率為月。使用NCL 語言計(jì)算得到了各月、各季和全年的光合有效輻射空間變化數(shù)據(jù)，并計(jì)算區(qū)域平均的月值數(shù)據(jù)，后續(xù)計(jì)算方法與海洋表面溫度數(shù)據(jù)處理方法相同。

2 葉綠素a 濃度時(shí)空分布特征

2.1 葉綠素a 濃度空間分布特征

全年葉綠素a 濃度的空間分布表現(xiàn)出明顯的由近岸向黃海中部遞減的特征，近岸葉綠素a 濃度多高于4 mg/m3，而黃海中部的濃度值多在1～2 mg/m3之間。葉綠素a 濃度在各個(gè)季節(jié)的空間分布與全年的空間分布總體特征類似，但是在春季由近岸向黃海中部遞減的特征最不明顯，而夏季最明顯。在春季，黃海中部葉綠素a 濃度在1～4 mg/m3之間，為各季最高值，在夏季，黃海中部的葉綠素a 濃度值低于1 mg/m3，為各季最低值，見圖2。

除4 月份外，其余各月葉綠素a 濃度的空間分布表現(xiàn)出由近岸向黃海中部遞減的特征，在6-9月這一特征最為明顯，該時(shí)段黃海中部的葉綠素a 濃度值低于1 mg/m3。4 月份葉綠素a 濃度的高值分布在近岸和黃海中部，而低值分布在過渡區(qū)域，見圖3。

2.2 葉綠素a 濃度時(shí)間分布特征

葉綠素a 的峰值出現(xiàn)在4 月份，為3.97 mg/m3，其低值出現(xiàn)在6、7 月份，分別為1.74 mg/m3和1.68 mg/m3，見圖4。

圖2 全年與各季黃海葉綠素a 濃度空間分布

圖3 各月黃海葉綠素a 濃度空間分布

圖4 各月黃海葉綠素a 濃度

3 葉綠素a 濃度時(shí)空變化特征

3.1 葉綠素a 濃度空間變化特征

黃海大部分區(qū)域的全年葉綠素a 濃度呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，但是增速不大，多在0.01～0.1 mg/（m3·a）之間，但是黃海西部的海州灣增速較大。夏季，黃海中部的大部分區(qū)域葉綠素a 濃度保持穩(wěn)定，在近岸出現(xiàn)了葉綠素a 濃度降低的區(qū)域，尤其是靠近朝鮮黃海南道的海域（東北部海岸突起海域）降低較明顯，見圖5。

1-7 月份，海州灣葉綠素a 濃度增加較明顯。在黃海中部西南海域與東北海域3、4 月份葉綠素a濃度的變化出現(xiàn)了相反的趨勢(shì)，即3 月份西南海域增加，東北海域減少，而4 月份西南海域減少而東北海域增加。在11 月份黃海中部的西南海域葉綠素a 濃度有較明顯的增加，而12 月份該海域則出現(xiàn)了較明顯的減少趨勢(shì)。2 月份以及6-8 月份，黃海中部較多區(qū)域葉綠素a 濃度較穩(wěn)定，見圖6。

3.2 葉綠素a 濃度時(shí)間變化特征

2003—2017 年，全年葉綠素a 濃度呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，但是增加趨勢(shì)并不顯著，見圖7 和表1。2002—2018 年，春秋季葉綠素a 濃度呈現(xiàn)減少趨勢(shì)，夏冬季呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，見圖8 和表1。

圖5 全年與各季黃海葉綠素a 濃度空間變化趨勢(shì)

圖6 各月黃海葉綠素a 濃度空間變化趨勢(shì)

圖7 黃海葉綠素a 濃度年值變化

表1 2002-2018 年黃海全年與各季節(jié)葉綠素a 濃度變化

圖8 黃海各季葉綠素a 濃度變化

2、4、9、10 和11 月份葉綠素a 濃度呈現(xiàn)減少趨勢(shì)，其他月份均呈增加趨勢(shì)，其中減少量最大的為2 月份，2003—2018 年減少了0.26 mg/m3，增加量最大的為5 月份，2003—2018 年增加了0.90 mg/m3，見圖9 和表2。

圖9 黃海各月葉綠素a 濃度變化

表2 黃海各月葉綠素a 濃度變化

4 討論

雖然不同時(shí)段（月、季、年）黃海葉綠素a 濃度空間分布存在細(xì)節(jié)上的差異，但是其共同特征是由近岸向黃海中部遞減（圖2、3）。其可能原因是，沿岸河流注入黃海，近岸海域陸源營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)豐富；另外，環(huán)繞黃海中央冷水團(tuán)周圍的帶狀上升流可以把更多的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)從海洋底層帶到上層（真光層） （呂新剛，2010；Bao et al，2017），有利于浮游植物的生長(zhǎng)。而在黃海中部，深層海水營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)較豐富，但是受黃海中央冷水團(tuán)等因素影響，營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)難以被浮游植物利用，故該區(qū)葉綠素a 濃度較低。

葉綠素a 濃度的最大值出現(xiàn)在4 月份，最小值出現(xiàn)在6、7 月份（圖4）。冷季，該區(qū)受冬季風(fēng)影響，風(fēng)速較大，且海洋表面溫度較低，這些因素有利于海水混合對(duì)流，深層海水中的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)被帶到上層。在3、4 月份，風(fēng)速逐漸減少、海洋表面溫度逐漸增加（Xuan et al，2011），海水開始層化，同時(shí)光合有效輻射增加，已有營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的儲(chǔ)備與適宜的自然條件，使得浮游植物大量繁殖。另外，春季出現(xiàn)的沙塵天氣，可以把亞洲中部干旱半干旱地區(qū)的沙塵輸送至黃海海域，為浮游植物的生長(zhǎng)提供更多營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)（Tan et al，2014），從而導(dǎo)致葉綠素a濃度的增加。此后，表層營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)被不斷消耗，春季黃海中部中央冷水團(tuán)開始形成，夏季達(dá)到成熟階段（Zhu et al，2018），海水層化嚴(yán)重，深層海水中的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)難以帶到海表，所以，在6、7 月份浮游植物減少，葉綠素a 濃度較低。

海州灣葉綠素a 濃度增速較大（圖5、6）可能與蘇北沿岸海域鹽度增加以及富營(yíng)養(yǎng)化有關(guān)。江蘇省海洋環(huán)境質(zhì)量公報(bào)顯示，靠近蘇北沿岸海域海水污染較嚴(yán)重，水體富營(yíng)養(yǎng)化，主要污染物活性磷酸鹽濃度增加。磷可能是該海域浮游植物生長(zhǎng)的限制性因子（Liu et al，2003），故磷的增加有助于浮游植物的生長(zhǎng)，葉綠素a 濃度的增加。

為了研究黃海葉綠素a 濃度變化與環(huán)境因子之間的關(guān)系，計(jì)算了月、季和年值葉綠素a 濃度與同時(shí)段海洋表面溫度、風(fēng)速、鹽度、光合有效輻射以及混合層厚度的相關(guān)系數(shù)。發(fā)現(xiàn)：除了在月值數(shù)據(jù)中存在顯著的相關(guān)關(guān)系外（表3），季和年值數(shù)據(jù)中均無顯著的相關(guān)關(guān)系。這可能表明，影響浮游植物生長(zhǎng)的因素比較復(fù)雜，在全年和各季中不存在主導(dǎo)影響因子，在某些月份可能存在主導(dǎo)影響因子，但是不同月份的主導(dǎo)影響因子也不盡相同。在所有顯著的相關(guān)關(guān)系中，除了海洋表面溫度為負(fù)相關(guān)外，其他因素與葉綠素a 濃度均呈現(xiàn)正相關(guān)。2 月份葉綠素a 濃度出現(xiàn)減少趨勢(shì)可能與光合有效輻射減少有關(guān)；7 月份葉綠素a 濃度出現(xiàn)增加趨勢(shì)可能與風(fēng)速增加有關(guān)；9 月份葉綠素a 濃度出現(xiàn)減少趨勢(shì)可能與海洋表面溫度增加有關(guān)；10 月葉綠素a濃度出現(xiàn)減少趨勢(shì)可能與鹽度降低有關(guān)；11 月份葉綠素a 濃度出現(xiàn)減少趨勢(shì)可能與光合有效輻射減少有關(guān)；12 月份葉綠素a 濃度出現(xiàn)增加趨勢(shì)可能與光合有效輻射增加有關(guān)（表2、表3）。

表3 不同環(huán)境因子與葉綠素a 濃度相關(guān)系數(shù)

5 結(jié)論

本文研究了2002—2018 年黃海葉綠素a 濃度的分布與變化特征，并結(jié)合區(qū)域氣候、水文與地理特征以及海洋表面溫度、風(fēng)速、鹽度、光合有效輻射和混合層厚度數(shù)據(jù)分析了葉綠素a 濃度分布與變化的原因。主要結(jié)論如下：受陸源營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)輸入、近岸上升流以及黃海中央冷水團(tuán)影響，葉綠素a 濃度分布呈現(xiàn)由近岸向黃海中部遞減特征；在季風(fēng)、氣候、水文的控制下，受風(fēng)速、海洋表面溫度、光合有效輻射、中央冷水團(tuán)的影響，葉綠素a 濃度的最大值出現(xiàn)在4 月份，而最小值出現(xiàn)在6、7 月份；受蘇北沿岸海域海水污染和水體富營(yíng)養(yǎng)化影響，沿岸海域鹽度明顯增加，海州灣葉綠素a 濃度增速較大；影響黃海葉綠素a 濃度變化的環(huán)境因子較復(fù)雜，除了部分月份存在顯著的相關(guān)影響因子外，在全年和各季中不存在主導(dǎo)影響因子。為了進(jìn)一步提高研究的準(zhǔn)確性和可靠性，可以改進(jìn)葉綠素a 濃度反演算法，以減少其不確定性問題，尤其是在受懸浮物質(zhì)影響較大的近岸海域。另外，可以結(jié)合實(shí)地觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)葉綠素a 濃度的分布與變化的原因做進(jìn)一步分析。

致謝：感謝NASA 提供了MODIS 葉綠素a 濃度、光合有效輻射數(shù)據(jù)，NOAA 提供了海洋表面溫度、風(fēng)速和混合層厚度數(shù)據(jù)以及HYCOM 聯(lián)盟提供了鹽度數(shù)據(jù)。