Modeling the influence of benthic primary production on oxygen transport through the water–sediment interface

模擬底棲初級生產(chǎn)對通過水-沉積物界面的氧氣傳輸?shù)挠绊?

來源：Ecological Modelling 311 (2015) 1–10

 

一、摘要內(nèi)容

摘要指出，本研究針對南美洲安第斯山脈干旱地區(qū)的淺鹽湖（水深僅幾厘米），這些生態(tài)系統(tǒng)的營養(yǎng)結(jié)構(gòu)依賴于沉積物上層的微藻和光合細菌，而風是水-沉積物界面（WSI）質(zhì)量和動量傳輸?shù)闹饕?qū)動力。研究基于實驗室實驗，提出并驗證了一個簡單的代數(shù)表達式，用于計算考慮底棲初級生產(chǎn)的溶解氧（DO）通過WSI的交換通量。該表達式通過垂直積分沉積物中的DO擴散-反應(yīng)方程推導(dǎo)而來，沉積物被分為兩層：上層異質(zhì)層（發(fā)生光合作用）和下層（發(fā)生生化消耗）。實驗在風洞中進行，使用自然沉積物和微藻層，通過DO微剖面測量驗證了表達式。基于48個樣本，表達式成功驗證，可用于淺水水體中WSI的DO交換計算，白天底棲生產(chǎn)釋放DO，夜間DO被消耗。

二、研究目的

研究的主要目的是提出一個垂直集成模型，用于計算通過WSI的DO通量（J），該模型同時考慮水側(cè)和沉積物側(cè)的過程，并表征沉積物側(cè)的垂直異質(zhì)性。具體目標包括：

 

開發(fā)一個簡單的代數(shù)表達式，避免復(fù)雜計算，適用于實際應(yīng)用。

通過實驗驗證模型，特別關(guān)注底棲初級生產(chǎn)對DO通量的影響。

 

理解淺水湖泊中DO動態(tài)，為生態(tài)系統(tǒng)管理提供基礎(chǔ)。

 

三、研究思路

研究采用理論建模與實驗驗證相結(jié)合的思路：

 

概念模型開發(fā)：將沉積物分為兩層——上層光合作用活躍層（厚度δp）和下層DO消耗層。模型積分DO擴散-反應(yīng)方程，引入形狀因子α處理初級生產(chǎn)率的垂直變異性（如均勻、線性或指數(shù)分布）。模型輸出J的表達式，取決于參數(shù)如初級生產(chǎn)率（P）、消耗率（r?1和r?2）、水側(cè)擴散系數(shù)（k）等。模型概念展示在Fig. 1中。

 

實驗驗證：在風洞實驗設(shè)施中進行，水槽深度可變（3或5 cm），放置自然沉積物（含微藻層）。通過控制光照（模擬晝夜循環(huán)）和風速，測量DO微剖面。實驗設(shè)置如圖Fig. 3.所示。

 

 

數(shù)據(jù)處理：使用丹麥Unisense微電極測量DO微剖面，處理數(shù)據(jù)以提取參數(shù)（如J、P、r?1、r?2），并與模型預(yù)測比較。

 

四、測量數(shù)據(jù)及其研究意義（注明圖表來源）

研究測量了多類數(shù)據(jù)，其意義和圖表來源如下：

 

DO微剖面數(shù)據(jù)：使用Unisense OX-25微電極（尖端25μm）測量WSI兩側(cè)的DO濃度垂直剖面，垂直分辨率160μm。數(shù)據(jù)用于計算J、初級生產(chǎn)率p(z)和消耗率。例如，F(xiàn)ig. 5A展示有光條件下的微剖面（J>0），F(xiàn)ig. 5B和5C展示無光條件下的微剖面（J<0）。這些數(shù)據(jù)直接驗證了模型表達式（Eq. 7-9），并揭示了DO在沉積物中的分布動態(tài)。研究意義：提供高分辨率空間數(shù)據(jù)，使模型參數(shù)（如δp、r?1、r?2）的精確估計成為可能，支撐了WSI通量的量化。

 

風速和湍流數(shù)據(jù)：通過熱絲風速計測量風速剖面，用于計算水側(cè)擴散系數(shù)k。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)風剪切速度（u*）和深度（h），影響k值范圍（0.113–0.807 m d?1）。研究意義：表明水側(cè)湍流是控制J的關(guān)鍵因素，尤其在淺水環(huán)境中。

沉積物物理和生物參數(shù)：包括光合層厚度δp（通過毛細管采樣和顯微鏡觀察，約1.1 mm）、孔隙度φ（通過梯度擬合得φ=0.78，見Fig. 6A）、以及微藻群落組成（以硅藻和藍細菌為主）。δp數(shù)據(jù)來自Fig. 4的毛細管樣本圖像，φ數(shù)據(jù)來自Fig. 6A的擬合。研究意義：δp和φ是模型的關(guān)鍵輸入，幫助理解沉積物結(jié)構(gòu)對DO過程的影響。

 

 

初級生產(chǎn)率和消耗率數(shù)據(jù)：通過微剖面計算p(z)、P（總初級生產(chǎn)）、r?1（上層消耗率）和r?2（下層消耗率）。p(z)的垂直分布示例見Fig. 7，參數(shù)總結(jié)在Table 2中（如P_ef范圍0.882–2.028 g O? m?2 d?1）。

 

 

研究意義：揭示底棲生產(chǎn)如何抵消消耗，P_ef（有效生產(chǎn)）是控制J的核心參數(shù)，如Fig. 8所示P_ef的分區(qū)（J vs. 深層消耗）。

 

水溫和鹽度數(shù)據(jù)：使用傳感器測量，確保實驗條件穩(wěn)定（24–25°C）。研究意義：控制分子擴散系數(shù)D，保證數(shù)據(jù)可比性。

 

五、結(jié)論

研究得出以下結(jié)論：

 

模型有效性：提出的代數(shù)表達式（Eq. 7-9）成功預(yù)測了J，與觀測值高度相關(guān)（R=0.98），驗證了模型在考慮沉積物垂直異質(zhì)性和底棲生產(chǎn)時的準確性。驗證結(jié)果見Fig. 9。

 

DO通量控制機制：J受水側(cè)湍流（k）和沉積物側(cè)過程（P_ef和r?2）共同控制。當k（無量綱參數(shù)）<0.2時，J受水側(cè)限制；k>3時，受沉積物過程限制（見Fig. 10）。

 

應(yīng)用價值：模型簡化了淺水生態(tài)系統(tǒng)DO預(yù)算計算，無需求解復(fù)雜擴散-反應(yīng)方程，可擴展至海岸瀉湖、珊瑚礁等類似環(huán)境。

 

敏感性分析：形狀因子α（1<α<2）對J影響較小（<20%），而P_ef是決定J大小的關(guān)鍵參數(shù)（見Fig. 11）。

 

六、丹麥Unisense電極測量數(shù)據(jù)的研究意義詳細解讀

使用丹麥Unisense公司生產(chǎn)的OX-25微電極測量的DO微剖面數(shù)據(jù)，在本研究中具有關(guān)鍵的研究意義，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

 

高空間分辨率與原位測量能力：Unisense微電極的尖端直徑僅25μm，垂直分辨率達160μm，允許在毫米尺度上精確測量DO濃度變化（如Fig. 5所示）。這種高分辨率使研究人員能直接觀測WSI處的DO梯度，避免了傳統(tǒng)取樣方法可能帶來的擾動。例如，數(shù)據(jù)揭示了DO濃度在沉積物表層（0–2 mm）的急劇變化，以及光合作用層內(nèi)p(z)的峰值位于0.2–0.4 mm深度（見Fig. 7），這有助于驗證模型中對垂直異質(zhì)性的假設(shè)。

支持模型參數(shù)的直接提取：通過微剖面數(shù)據(jù)，研究能夠直接計算關(guān)鍵參數(shù)，如J（使用Eq. 12基于WSI處的梯度）、p(z)（使用Eq. 11基于空間梯度變化）、以及消耗率r?1和r?2（通過擬合二次函數(shù)）。這些參數(shù)是驗證模型表達式（Eq. 7-9）的基礎(chǔ)。例如，F(xiàn)ig. 5A-C中的微剖面分別對應(yīng)模型的不同情況（有光/無光），使J的預(yù)測與觀測值對比成為可能。

揭示沉積物生物地球化學(xué)過程：電極數(shù)據(jù)提供了沉積物中氧化還原分層的直接證據(jù)。數(shù)據(jù)顯示，白天有光時，WSI處DO濃度升高（J>0）， due to 光合作用；夜間無光時，DO被消耗（J<0）。這幫助量化了底棲生產(chǎn)對DO平衡的貢獻（P_ef ≈ 1.50 g O? m?2 d?1），并表明約40%的DO在光合層內(nèi)被消耗（Table 2）。此外，數(shù)據(jù)證實了沉積物下層（>δp）的缺氧狀態(tài)，深化了對碳循環(huán)的理解。

 

方法學(xué)優(yōu)勢與驗證：Unisense電極的測量結(jié)果與Revsbech等人（1981）的方法一致（見Fig. 7），支持了數(shù)據(jù)處理方法的可靠性。電極還允許連續(xù)監(jiān)測，避免了樣本暴露于空氣導(dǎo)致的化學(xué)變化，確保了數(shù)據(jù)的真實性。在實驗設(shè)計中，電極數(shù)據(jù)是區(qū)分不同案例（如P_ef>0或<0）的關(guān)鍵，使模型能適應(yīng)多變環(huán)境條件。

 

總之，Unisense電極數(shù)據(jù)不僅是模型驗證的核心，還提升了對淺水生態(tài)系統(tǒng)DO動態(tài)的微觀理解，為水下文化遺產(chǎn)管理、水質(zhì)評估等應(yīng)用提供了高精度工具。其研究意義在于將宏觀通量測量與微觀過程聯(lián)系起來，實現(xiàn)了從“經(jīng)驗推斷”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的轉(zhuǎn)變。