Summary
여기서는 질소 질량 균형 모델을 기반으로 로드 아일랜드주 내러갠섯 베이(Narragansett Bay)의 생물학적 생산성 구역을 시각화하는 것을 목표로 합니다. 결과는 저산소증과 부영양화를 줄이기 위해 해안 지역의 영양소 관리에 정보를 제공할 것입니다.
Abstract
부영양화 및 저산소증과 관련된 해안 지역의 1차 생산성은 생태계 기능에 대한 중요한 이해를 제공합니다. 1차 생산성은 주로 강변의 영양염류 투입량에 의존하지만, 해안 지역의 강변 영양염류 영향 정도를 추정하는 것은 어려운 일이다. 질소 질량 균형 모델은 데이터 관찰을 넘어 생물학적 메커니즘을 이해하기 위해 연안 해양 생산성을 평가하는 실용적인 도구입니다. 본 연구는 저산소증이 빈번하게 발생하는 미국 로드아일랜드주 내러갠섯 베이(Narragansett Bay)의 생물학적 생산 구역을 질소 질량 균형 모델을 적용하여 시각화한 것이다. 베이는 질량 균형 모델 결과에 의해 정의되는 1차 생산성에 따라 갈색, 녹색 및 파란색 영역의 세 가지 영역으로 나뉩니다. 갈색, 녹색 및 파란색 구역은 강의 흐름, 영양염 농도 및 혼합 속도에 따라 높은 물리적 과정, 높은 생물학적 과정 및 낮은 생물학적 과정 영역을 나타냅니다. 이 연구의 결과는 저산소증 및 부영양화에 대한 연안 해양의 영양 관리에 더 나은 정보를 제공할 수 있습니다.
Introduction
식물성 플랑크톤에 의한 유기 화합물의 생산인 1차 생산성은 생태계 먹이 그물에 연료를 공급하며 환경 변화에 대응하여 시스템의 기능을 이해하는 데 중요합니다 1,2. 강어귀의 1차 생산성은 또한 생태계의 과도한 영양분으로 정의되는 부영양화(eutrophication)와 밀접한 관련이있으며1, 식물성 플랑크톤의 과잉 증식과 같은 해안 지역에 여러 가지 해로운 결과를 초래하여 대규모 녹조 발생과 그에 따른 저산소증 3,4을 유발한다. 중요한 것은, 강어귀의 1차 생산성은 강변의 영양염 부하량, 특히 질소 농도에 크게 의존한다는 것인데, 질소 농도는 대부분의 온대 해양 생태계에서 전형적인 제한 영양염류이다 5,6. 그러나 해안 지역에서 강변 질소 영향의 정도를 추정하는 것은 여전히 어렵습니다.
강어귀의 1차 생산성을 추정하기 위해, 질소(N) 질량 균형 모델은 질소 플럭스를 계산하는 데 유용한 도구이다2. N-질량 균형 모델은 또한 데이터 관찰을 넘어 생물학적 메커니즘에 대한 이해를 제공하여 서로 다른 1차 생산성 영역(7)의 가장자리에 있는 정보를 드러낸다. 갈색, 녹색 및 파란색 구역으로 정의되는 세 개의 서로 다른 구역(8)은 저산소 영역에서 영양염 부하의 영향을 예측하는데 특히 유용하다. 강 하구의 가장 가까운 지역으로 정의되는 갈색 지대는 높은 물리적 과정을 나타내고, 녹색 지대는 높은 생물학적 생산성을 나타내며, 청색 지대는 낮은 생물학적 과정을 나타냅니다. 각 구역의 경계는 하천의 흐름, 영양염류 농도, 혼합률8에 따라 달라진다.
내러갠섯 베이(NB)는 미국 로드아일랜드의 해안 온대 강어귀로, 저산소증이 지속적으로 발생하고 있는 경제 및 생태 서비스및 상품 9,10,11을 지원합니다. 용존 산소가 낮은 기간(즉, 리터당 산소 2-3mg 미만)으로 정의되는 이러한 저산소 현상은 특히 7월과 8월에 발생하며 이 기간 동안 강변 질소 부하에 의해 크게 영향을 받는다12. 영양소의 인위적 배출로 인한 1차 생산과 저산소증의 증가13로 인해 NB로의 질소 투입을 이해하는 것은 부영양화 및 저산소증과 같은 해안 문제를 관리하고 해결하는 데 매우 중요합니다. 따라서 이 연구에서 NB의 1차 생산 속도는 역사적으로 관찰된 영양소 데이터, 특히 용존 무기 질소(DIN)를 사용하여 N-질량 균형 모델에서 계산됩니다. Redfield 비율을 사용하여 탄소 단위로 변환한 N-질량 균형 모델의 결과를 기반으로 NB의 강에서 질소 영향의 정도를 시각화하기 위해 3개의 서로 다른 1차 생산성 영역을 식별했습니다. 그런 다음 모델을 3D 표현으로 다시 만들어 다양한 영역을 더 잘 시각화했습니다. 이 연구에서 생산된 제품은 저산소증 및 부영양화에 대한 반응으로 NB의 영양소 관리에 더 나은 정보를 제공할 수 있습니다. 또한, 본 연구의 결과는 다른 해안 지역에도 적용되어 하천 수송이 영양염류와 1차 생산성에 미치는 영향을 시각화할 수 있다.
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Protocol
1. N-질량 균형 모델 적용
- 1990년부터 2015년까지 내러갠섯 베이(Narragansett Bay)의 166개 관측소에 대한 미국 환경보호국(USEPA)의 용존 무기 질소(DIN) 데이터를 다운로드하십시오.
참고: 이 연구에서는 암모늄(NH4+), 아질산염(NO2-) 및 질산염(NO3-) 농도의 합을 DIN 농도로 간주했습니다. - Narragansett Bay를 축을 따라 15개의 상자로 분할하고, 이전 연구에서 수정한14 Adobe Illustrator를 사용하여 지도에서 Bay를 나눕니다(그림 1).
- N-질량 균형 모형을 적용하여 각 상자에서의 평균 DIN 농도를 계산합니다.
참고: 이 연구에서는 DIN 입력 및 출력 항으로 구성된 N-질량 균형 모델을 이전 연구 2,15에서 수정하여 방정식 1과 같이 Narragansett Bay의 각 상자(1-15)에 적용했습니다.
식 (1)
표 1은 이 Narragansett Bay 모형에 사용된 각 용어 및 단위의 정의를 보여줍니다. 이 모델은 생물학적 생산에 의한 순 DIN 제거를 나타내는 Narragansett Bay의 각 상자의 차이를 결정하여 평균 DIN 농도를 계산합니다. N-질량 균형 모델에 대한 자세한 정보는 선행 연구 2,15에 나와 있습니다. 본 연구의 모형에 사용된 세부 값은 선행 연구14에서 도출되었다. - 스프레드시트 파일에서 Redfield 비율(C: N = 106:16, 몰비)을 사용하여 순 DIN 제거를 탄소 단위로 변환하여 N-질량 균형 모델 결과를 기반으로 잠재적 1차 생산(PPP) 속도를 계산합니다.
식 (1)2. Narragansett Bay 지도에서 3개 구역 시각화
- Ocean Data View 소프트웨어를 사용하여 Narragansett Bay의 지도에서 식별된 3개 구역을 등고선도로 플로팅합니다.
- 각 상자의 PPP 속도 데이터를 스프레드시트 파일의 텍스트 파일(.txt)로 저장합니다.
참고: .txt 파일에는 각 상자 번호의 위치도 위도 및 경도로 포함되어 있습니다. 경도를 음수 값으로 입력합니다. PPP 속도 데이터는 PPP [gC·m-2·day-1]로 레이블이 지정됩니다. - PPP 속도 데이터를 Ocean Data View 소프트웨어에 로드합니다.
- 파일 메뉴에서 열기로 이동합니다.
- 메타데이터 변수 연결 창에서 변수 연결 상자, 위도, 경도와 스테이션, 위도 [degrees_north] 및 경도 [degrees_east]를 클릭한 다음 확인 버튼을 클릭합니다.
- 가져오기 창에서 확인 버튼을 클릭합니다.
- 등고선도를 그려 Narragansett Bay의 지도에 PPP 범위를 표시합니다.
- 맵을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고, 확대/축소를 클릭하고, 빨간색 상자를 끌어 맵의 데이터 영역을 확대한 다음, Enter 키를 클릭합니다.
- 보기(View) 메뉴에서 레이아웃 템플릿(Layout Templates)의 1 SCATTER 창을 클릭합니다.
- 샘플(Sample) 패널에서 우클릭하고 파생 변수(Derived Variables) 를 선택합니다.
- 선택 항목 패널의 메타데이터 아래에서 위도를 선택한 후 추가 버튼을 클릭합니다. 경도에 대해서도 동일한 작업을 수행 한 다음 확인 버튼을 클릭합니다.
- 분산형 창에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 drvd: 경도 [degrees_East] 를 X-변수로 선택합니다.
- 분산형 창을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 drvd: Latitude [degrees_North] 를 Y-변수로 선택합니다.
- 산점창 우클릭 후 PPP [gC·m-2·day -1] 을 Z-Variable로 선택합니다.
- 분산형 창을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 속성(Properties )을 선택하고 디스플레이 스타일(Display Style ) 옵션으로 이동합니다.
- 그리드 필드를 선택합니다.
- 등고선 옵션으로 이동하고 << 버튼을 클릭하여 0, 0.1 및 2 값만 왼쪽의 이미 정의된 창에만 남도록 합니다.
- 확인 버튼을 클릭합니다.
- 각 상자의 PPP 속도 데이터를 스프레드시트 파일의 텍스트 파일(.txt)로 저장합니다.
- Ocean Data View Software의 등고선도를 기반으로 Narraganset Bay의 갈색, 녹색 및 파란색 구역의 가장자리를 정의하고 Adobe Illustrator를 사용하여 구역을 시각화하여 맵에 세 개의 구역을 그립니다.
참고: 이전 연구15에 따르면, 갈색 존의 PPP 비율은 각각 2 gC·m-2·day-1 이상, 녹색 존은 0.1-2 gC·m-2·day-1 사이, 청색 존은 0.1 gC·m-2·day-1 미만이었다.
3. LED 조명으로 3 차원 (3D) 프레임으로 3 개의 구역의 등고선 플롯을 변환합니다.
- 레이저 커터로 3개의 아크릴 패널을 5.5'' x 8''로 에칭하여 각 영역의 경계를 표시합니다.
- 조명 프레임에 세 개의 아크릴 패널을 쌓습니다. 파란색, 녹색 및 갈색 영역을 표시하는 각 아크릴 패널을 겹칩니다. 파란색 영역 패널 위에 녹색 영역을 표시하는 패널을 배치하고 그 위에 갈색 영역 패널을 배치합니다.
- 두 번째 물리적 모델의 경우 레이저 커터로 4개의 아크릴 시트를 5.5'' x 8''로 에칭하고 UV로 인쇄된 3개의 영역 경계와 전체 Narragansett Bay를 나타내는 1개의 패널을 사용합니다(3.1-3.2단계 참조).
- 프레임 하단에 있는 LED를 사용하여 각 영역의 색상을 갈색, 녹색 및 파란색으로 변경합니다.
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Representative Results
N-질량 균형 모델을 기반으로 한 Narragansett Bay의 3개 이론적 구역
Narragansett Bay(NB)의 3개 이론적 구역은 N-질량 균형 모델 결과를 기반으로 정의되었으며, 여기서 DIN 데이터는 NB 상자 15개에 적용한 다음 각 상자의 평균 DIN을 여름 기간의 PPP 비율로 변환했습니다. 그림 2에서 볼 수 있듯이 각 박스의 평균 여름(6월-9월) PPP 비율을 기반으로 NB의 3개 영역(갈색, 녹색 및 파란색) 영역은 이전 연구15의 각 영역의 PPP 비율 기준을 따르는 것으로 확인되었습니다. 여름철 1, 2, 5, 6, 7, 10번 상자는 대부분 강 하구 부근에 위치하며, PPP 비율이 2gC·m-2·day-1 이상인 갈색지역으로 정의되었으며, 이는 높은 탁도와 빛의 제한을 가진 강한 물리적 과정과 생물학적 과정이 있음을 나타낸다. 상자 3, 4, 8, 9 및 11은 PPP 범위가 0.1-2 gC·m-2·day-1인 녹색 구역으로 분류되어 강력한 생물학적 과정이 발생하여 영양 제한과 높은 1차 생산을 보여주었습니다. 갈색 구역의 탁도가 높기 때문에 빛의 침투가 제한되어 녹색 구역과 상당한 차이가 있었습니다. 대조적으로, 0.1 gC·m-2·day-1 미만의 낮은 PPP 비율을 가진 블루존은 상자 12, 13, 14 및 15에서 확인되었으며 가장 먼 연안이었고 낮은 생물학적 생산성을 나타냈습니다.
물리적 프레임워크를 사용한 Narragansett Bay의 3개 구역 시각화
NB에서 세 개의 이론적 영역의 경계를 시각적으로 구현하기 위해 레이어드 아크릴 패널을 사용하고 에칭하여 섹션 3에서 설명한 대로 두 개의 물리적 프레임워크를 만드는 3D 표현을 만들었습니다. 그림 3에서 볼 수 있듯이 프레임 하단의 LED 조명과 함께 3개의 아크릴 패널이 사용되었으며, 각 경계의 특성을 더 잘 표현하도록 변경할 수 있습니다. 또한, 도트 매트릭스 패턴은 각 구역의 퇴적물 탁도의 양을 나타내기 위해 다른 정도로 에칭되었습니다. 그림 4 는 각 영역의 3 개의 경계를 포함하는 4 개의 아크릴 시트, UV 인쇄 및 전체 NB를 표시하기 위해 에칭 된 1 개의 레이어가있는 두 번째 물리적 프레임 워크를 보여줍니다. 두 번째 프레임워크의 개발 단계 이미지는 그림 4A에 나와 있으며, 각 영역을 나타내는 세 개의 시트와 전체 세 영역을 보여주는 하나의 추가 시트가 있습니다. 그림 4B에서 두 번째 물리적 프레임워크는 LED 조명으로 조명되었으며 각 구역에 대한 경계의 겹침을 보여주었습니다.
그림 1: Narragansett Bay의 지도. 번호가 매겨진 세그먼트는 축을 따라 15개의 상자를 보여주며, 이는 이전 스터디14에서 수정된 것이다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 2: Narragansett Bay에 있는 3개의 이론적 구역의 범위. 구역은 N-질량 균형 모델 결과를 기반으로 정의되었습니다. 각 구역은 여름철(6월에서 9월)의 평균 잠재적 1차 생산(PPP) 비율로 나뉘며, 이는 이전 연구15에서 정의된 N-질량 균형 모델 결과로 변환된다. 갈색 존의 평균 여름 PPP 비율은 2 gC·m-2·day-1 이상, 녹색 존은 0.1-2 gC·m-2·day-1 사이, 블루존은 0.1 gC·m-2·day-1 미만입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 3: Narragansett Bay에 있는 세 구역의 첫 번째 물리적 골격. 물리적 프레임워크는 3개의 아크릴 패널과 도트 매트릭스 패턴을 사용하여 각 구역의 퇴적물 탁도의 양을 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 4: Narragansett Bay에 있는 3개의 이론적 구역의 두 번째 물리적 프레임워크. (A) UV 인쇄 및 두 번째 물리적 프레임워크의 스태킹을 위한 베이의 전체 3개 구역의 개략도 이미지. (B) 4개의 아크릴 시트를 사용하여 만든 프레임워크는 구역 경계의 겹침을 보여줍니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
| 단위 | 정의 |
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각 강 배출의 DIN 플럭스 |
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대기 퇴적으로 인한 확산 플럭스 |
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바닥 퇴적물로부터의 저서 플럭스 |
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물기둥의 탈질 |
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현재 속도에서 계산된 대류항 |
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생물학적 생산에 의한 제거 |
표 1: N 질량 균형 모델의 각 항 정의. 모델에 사용된 세부 값은 이전 연구 14,16,17에서 도출되었습니다.
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Discussion
이 연구는 세 가지 이론적 구역을 정의하여 N-질량 균형 모델을 기반으로 Narraganset Bay(NB)의 강변 유입으로 인한 영양염류 영향의 정도를 추정했습니다. 역사적으로 저산소 구역은 여름 기간 동안 프로비던스 강, 그리니치 만의 서쪽 및 마운트 호프 베이 근처에서 나타났으며,18 이 연구에서는 갈색 구역으로 정의되었습니다. 더욱이, NB의 구역화는 NB의 영양소 농도 및 1차 생산을 조사한 이전 연구19의 결과와 유사하다. 둘 다 영양소 감소 노력의 중요성을 강조합니다. 또한, 본 연구에서 각 구역의 경계는 이전 연구의 결과와 유사하였는데,19 이는 NB 상류의 저산소증이 프로비던스 강의 유기물 이류에 의해 조절되어 2.6 gC·m-2·day-1 이상의 높은 생산성으로 상승된 호흡을 산출할 수 있음을 시사한다. NB의 상부 베이에서의 이러한 결과는 이 연구에서 갈색 영역으로 표현되었습니다. 또한 생산성은 녹색 및 파란색 영역으로 표시된 바다로 계속 감소했습니다.
이와는 대조적으로, 여름철에는 Mt. Hope Bay(박스 10)가 본 연구에서 브라운존(brown zone)으로 정의되었으며, 이전 연구19에 비해 2gC·m-2·day-1 이상의 1차 생산성이 더 높은 것으로 나타났다. 이러한 생산성 증가는 강변 질소 투입 외에 다른 영양염류 투입원이 이 영역에 영향을 미칠 수 있으며 N-질량 균형 모델에서 또 다른 DIN 투입 항으로 간주되어야 함을 나타냅니다. 이 연구의 구역 지정은 체서피크 만 2,20을 포함한 다른 강어귀 시스템에서 강조된 대기 질소 퇴적뿐만 아니라 강변 질소 배출을 줄이기 위한 NB의 영양염류에 대한 더 나은 관리 노력을 알릴 것으로 예상됩니다. Oviatt et al. (2002)은 혼합 속도와 광 침투가 PPP21에 영향을 미친다는 것을 발견했지만, 브라운 존에서 높은 PPP에 기인하는 이러한 요인을 더 잘 정량화하기 위해서는 향후 연구가 필요합니다.
마지막으로, NB의 세 가지 이론적 구역을 두 개의 물리적 프레임워크로 표현함으로써 해안 지역에 대한 강변 또는 기타 영양분 투입 범위에 대한 이해를 시각적으로 높일 수 있습니다. 프레임워크는 각 구역에 대해 고정된 경계를 가질 수 있지만, 우리의 프레임워크에서는 N-질량 균형 모델 2,15의 이전 적용에서 지적한 바와 같이 담수, 혼합 속도 및 하천 흐름의 영양 농도에 따라 세 가지 이론적 구역이 월별로 변경될 수 있음을 알리기 위해 유연성이 추가로 표시됩니다. 예를 들어, 그림 3과 그림 4의 여러 상자는 N-질량 균형 모델 결과에 따라 여름 기간 동안 매월 다른 구역으로 분류되었기 때문에 혼합 구역으로 표현되었습니다. 이 프레임워크는 해안 지역의 영양염류 관리 및 과학적 커뮤니케이션에 유용한 예술 형식을 통해 과학적 생지화학적 데이터의 통합 시각화를 제공함으로써 NB에서 강변 영양염류의 효과를 보여줍니다.
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Disclosures
저자는 선언할 이해 상충이 없습니다.
Acknowledgments
이 연구는 미국 국립과학재단(National Science Foundation, OIA-1655221, OCE-1655686)과 로드아일랜드 시 그랜트(Rhode Island Sea Grant, NA22-OAR4170123, RISG22-R/2223-95-5-U)의 지원을 받았다. 또한 Vis-A-Thon 프로젝트와 이 비주얼리제이션을 개발한 Rhode Island School of Design에도 감사의 뜻을 전합니다.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Adobe Illustrator | Adobe | version 27.6.1 | https://www.adobe.com/products/illustrator.html |
| Ampersand Gessobord Uncradled 1/8" Profile 8" x 8" | Risdstore | 70731053088 | https://www.risdstore.com/ampersand-gessobord-8x8-flat-1-8-profile.html |
| Ocean Data View software | https://odv.awi.de/en/software/download/ | ||
| W-Series (Wide) Flexible LED Strip Light - Ultra Bright (18 LEDs/foot) | aspectLED | SKU AL-SL-W-U | https://www.aspectled.com/products/w-wide-5050-ultra-bright?gclid=CjwKCAjwm4ukBhAuEiwA0z QxkyqisRPqBcHvXEW8KcJE-bK0d2cvGtqlOxXWJI_ E2rd6DzttPR0FLRoCgfkQAvD_BwE |
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