Summary
В данной работе мы стремимся визуализировать зональность биологической продуктивности в заливе Наррагансетт, штат Род-Айленд, на основе модели баланса массы азота. Полученные результаты послужат основой для управления питательными веществами в прибрежных районах с целью снижения гипоксии и эвтрофикации.
Abstract
Первичная продуктивность в прибрежных районах, связанная с эвтрофикацией и гипоксией, обеспечивает критическое понимание функционирования экосистем. Несмотря на то, что первичная продуктивность в значительной степени зависит от поступления питательных веществ в реки, оценка степени влияния речных питательных веществ в прибрежных районах является сложной задачей. Модель баланса массы азота является практическим инструментом для оценки продуктивности прибрежных районов океана для понимания биологических механизмов, выходящих за рамки наблюдений за данными. В этом исследовании визуализируются зоны биологического производства в заливе Наррагансетт, штат Род-Айленд, США, где часто возникает гипоксия, с помощью модели баланса массы азота. Залив разделен на три зоны - коричневую, зеленую и синюю - в зависимости от первичной продуктивности, которая определяется результатами модели баланса масс. Коричневая, зеленая и синяя зоны представляют собой зону высокого физического процесса, высокого биологического процесса и зоны низкого биологического процесса, в зависимости от стока реки, концентрации питательных веществ и скорости смешивания. Результаты этого исследования могут лучше информировать об управлении питательными веществами в прибрежных районах океана в ответ на гипоксию и эвтрофикацию.
Introduction
Первичная продуктивность, т.е. производство органических соединений фитопланктоном, питает экосистемные пищевые цепи и важна для понимания функционирования системы в ответ на изменения окружающей среды 1,2. Первичная продуктивность эстуариев также тесно связана с эвтрофикацией, которая определяется как избыток питательных веществ в экосистеме1, вызывающий ряд вредных последствий в прибрежных районах, таких как чрезмерный рост фитопланктона, приводящий к большому цветению водорослей и последующей гипоксии 3,4. Важно отметить, что первичная продуктивность в устьях рек в значительной степени зависит от речной нагрузки питательными веществами, особенно от концентрации азота, который является типичным лимитирующим питательным веществом в большинстве экосистем умеренного пояса океана 5,6. Тем не менее, оценка масштабов воздействия речного азота на прибрежные районы остается сложной задачей.
Для оценки первичной продуктивности эстуария полезным инструментом длярасчета потоков азота 2 является модель баланса азота (N). Модель баланса N-массы также обеспечивает понимание биологических механизмов, выходящих за рамки наблюдений данных, выявляя информацию на границах различных зон первичной продуктивности7. Три различные зоны8, определяемые как коричневая, зеленая и синяя зоны, особенно полезны для прогнозирования влияния нагрузки питательными веществами в гипоксических областях. Коричневая зона, определяемая как ближайшая область устья реки, представляет собой высокий физический процесс, зеленая зона — высокую биологическую продуктивность, а синяя зона — низкий биологический процесс. Граница каждой зоны зависит от речного стока, концентрации биогенных элементов и скорости перемешивания8.
Залив Наррагансетт (NB) - прибрежный эстуарий умеренного пояса в штате Род-Айленд, США, поддерживающий экономические и экологические услуги и товары 9,10,11, в котором постоянно происходит гипоксия. Эти гипоксические явления, определяемые как период низкого содержания растворенного кислорода (т.е. менее 2-3 мг кислорода на литр), особенно распространены в июле и августе и находятся под сильным влиянием речной азотной нагрузки в этимесяцы12. В условиях увеличения первичной продукции и гипоксии из-за антропогенных выбросов биогенныхвеществ13 понимание поступления азота в НБ имеет решающее значение для управления и решения прибрежных проблем, таких как эвтрофикация и гипоксия. Таким образом, в данном исследовании скорость первичной продукции в NB рассчитывается на основе модели N-массового баланса с использованием исторически наблюдаемых данных о питательных веществах, особенно растворенного неорганического азота (DIN). На основе результатов модели N-массового баланса путем пересчета в углеродные единицы с использованием коэффициента Редфилда были выделены три различные зоны первичной продуктивности для визуализации степени влияния азота из реки в Нью-Йорке. Затем модель была воссоздана в 3D-представление, чтобы лучше визуализировать различные зоны. Продукты, полученные в результате этого исследования, могут лучше информировать о контроле питательных веществ при НБ в ответ на гипоксию и эвтрофикацию. Кроме того, результаты этого исследования применимы к другим прибрежным регионам для визуализации влияния речного транспорта на питательные вещества и первичную продуктивность.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
1. Применение модели баланса N-масс
- Загрузите данные по растворенному неорганическому азоту (DIN) от Агентства по охране окружающей среды США (USEPA) для 166 станций в заливе Наррагансетт с 1990 по 2015 год.
ПРИМЕЧАНИЕ: В этом исследовании сумма концентраций аммония (NH4+), нитритов (NO2-) и нитратов (NO3-) рассматривалась как концентрация DIN. - Разделите залив Наррагансетт на пятнадцать прямоугольников вдоль его оси, измененной по сравнению с предыдущимисследованием 14 , используя Adobe Illustrator, чтобы разделить залив на карте (рис. 1).
- Примените модель N-массового баланса, чтобы рассчитать среднюю концентрацию DIN в каждой коробке.
ПРИМЕЧАНИЕ: В этом исследовании модель баланса N-массы, состоящая из входных и выходных членов DIN, была изменена по сравнению с предыдущими исследованиями 2,15 и применена к каждому ящику (1-15) залива Наррагансетт в качестве уравнения 1.
Уравнение (1)
В таблице 1 приведены определения каждого термина и единицы, используемых в данной модели залива Наррагансетт. Модель рассчитывает среднюю концентрацию DIN, определяя разницу в каждом боксе залива Наррагансетт, представляющую чистое удаление DIN путем биологического производства. Подробная информация о модели N-массового баланса приведена в предыдущих исследованиях 2,15. Подробные значения, использованные в модели данного исследования, были получены из предыдущих исследований14. - Рассчитайте потенциальную норму первичного производства (PPP) на основе результатов модели N-массового баланса, преобразовав чистое удаление DIN в углеродные единицы с помощью коэффициента Редфилда (C: N = 106: 16, молярное отношение) в файле электронной таблицы.
Уравнение (1)2. Визуализация трех зон на карте залива Наррагансетт
- Постройте на карте залива Наррагансетт три зоны в виде контурного графика с помощью программного обеспечения Ocean Data View.
- Сохраните данные о ставке PPP для каждого бокса в виде текстового файла (.txt) из файла электронной таблицы.
ПРИМЕЧАНИЕ: Файл .txt также включает в себя местоположение каждого номера коробки, а также широту и долготу. Поставьте долготу в отрицательное значение. Данные по ставке ППС обозначаются как ППС [гКл·м-2·сут-1]. - Загрузите данные по ставке ППС в программное обеспечение Ocean Data View.
- Перейдите в раздел «Открыть» в меню «Файл ».
- Щелкните Связать переменные, Широта, Долгота с Станцией, широтой [degrees_north] и Долготой [degrees_east] в окне Связь переменных метаданных, затем нажмите кнопку ОК.
- Нажмите кнопку OK в окне Импорт .
- Нарисуйте контурный график, чтобы показать диапазоны PPP на карте залива Наррагансетт.
- Щелкните правой кнопкой мыши на карте, выберите Масштаб, перетащите красное поле, чтобы увеличить область данных карты, а затем нажмите Enter.
- Щёлкните по окну 1 SCATTER диалога Шаблоны компоновки в меню Вид .
- Щелкните правой кнопкой мыши на панели «Образец » и выберите «Производные переменные».
- Нажмите кнопку « Добавить » после выбора «Широта» в разделе «Метаданные » в списке панели «Варианты ». Проделайте то же самое для Долготы , а затем нажмите кнопку ОК .
- Выберите drvd: Longitude [degrees_East] в качестве X-Variable, щелкнув правой кнопкой мыши по окну разброса.
- Выберите drvd: Latitude [degrees_North] в качестве Y-Variable, щелкнув правой кнопкой мыши по окну разброса.
- Выберите PPP [gC·m-2·day -1] в качестве Z-переменной, щелкнув правой кнопкой мыши по окну разброса.
- Выберите «Свойства», щелкнув правой кнопкой мыши по окну разброса, и перейдите к опции «Стиль отображения».
- Выберите поле Grided.
- Перейдите к опции Контуры (Contours) и нажмите кнопку <<, чтобы значения 0, 0.1 и 2 оставались только в Уже Определенных Панелях слева.
- Нажмите кнопку ОК .
- Сохраните данные о ставке PPP для каждого бокса в виде текстового файла (.txt) из файла электронной таблицы.
- На основе изолинии, полученной в программном обеспечении Ocean Data View Software, определите границу коричневой, зеленой и синей зон в заливе Наррагансет и визуализируйте эти зоны с помощью Adobe Illustrator, чтобы нанести на карту три зоны.
ПРИМЕЧАНИЕ: Согласно предыдущему исследованию15, уровень ППС в коричневой зоне составлял более 2 гС·м-2·сут-1, в зеленой зоне - 0,1-2 гС·м-2·сут-1, а в синей зоне - менее 0,1 гКл·м-2·сут-1, соответственно.
3. Преобразование контурного графика трех зон в трехмерный (3D) кадр со светодиодной подсветкой
- Вытравите три акриловые панели размером 5,5 x 8 дюймов с помощью лазерного резака, чтобы показать границу каждой зоны.
- Сложите три акриловые панели в раму с подсветкой. Наложите друг на друга каждую акриловую панель, показав синюю, зеленую и коричневую зоны. Поместите панель с зелеными зонами поверх панели синих зон и панель коричневых зон поверх нее.
- Для второй физической модели вытравите четыре акриловых листа размером 5,5 x 8 дюймов с помощью лазерного резака, напечатав на УФ-принтере три границы зон и одну панель, чтобы представить весь залив Наррагансетт (в соответствии с шагами 3.1-3.2).
- Измените цвет каждой зоны на коричневый, зеленый и синий с помощью светодиодов, расположенных в нижней части рамки.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Три теоретические зоны залива Наррагансетт на основе модели баланса N-масс
Три теоретические зоны в заливе Наррагансетт (NB) были определены на основе результатов модели N-массового баланса, в которой данные DIN были применены к пятнадцати коробкам NB, а затем среднее значение DIN в каждой коробке было преобразовано в ставки PPP за летний период. Как показано на рисунке 2, на основе средних летних (с июня по сентябрь) ставок ППС по каждому боксу были определены три (коричневая, зеленая и синяя) зоны в НБ, соответствующие критериям ставок ППС для каждой зоны из предыдущего исследования15. В летний период боксы 1, 2, 5, 6, 7 и 10, в основном расположенные вблизи устья реки, были определены как коричневые зоны с высокими показателями PPP, превышающими 2 гC·м-2·сут-1, что указывает на наличие сильного физического процесса и биологического процесса с высокой мутностью и ограничением освещенности. Боксы 3, 4, 8, 9 и 11 были классифицированы как «зеленые» зоны, где ППС колеблется от 0,1 до 2 г·м-2·сут-1, где происходил сильный биологический процесс, показывающий ограниченность питательных веществ и высокую первичную продукцию. Из-за высокой мутности в коричневой зоне проникновение света было ограничено, что являлось существенным отличием от зеленой зоны. Напротив, в графах 12, 13, 14 и 15 были выявлены «голубые зоны» с низкими показателями ППС (менее 0,1 г·м-2·сут-1), которые находились на самых удаленных от берега районах, что свидетельствует о низкой биологической продуктивности.
Визуализация трех зон залива Наррагансетт с использованием физических каркасов
Для визуальной реализации границ трех теоретических зон в NB было создано 3D-представление, в котором были использованы слоистые акриловые панели и вытравлены, создав два физических каркаса, как описано в разделе 3. Как показано на рисунке 3, были использованы три акриловые панели со светодиодными лампами в нижней части рамы, которые можно изменить, чтобы показать лучшее представление характеристик каждой границы. Кроме того, точечно-матричные узоры были вытравлены с разной степенью для представления количества мутности осадка в каждой зоне. На рисунке 4 показан второй физический каркас с четырьмя акриловыми листами, содержащими три границы каждой зоны, напечатанные на УФ-принтере, и один слой, выгравированный, чтобы показать весь NB. На рисунке 4А показаны изображения стадии разработки второй рамки, где три листа представляют каждую зону, а один дополнительный лист показывает все три зоны. На рисунке 4B второй физический каркас был освещен светодиодными лампами и показал перекрытие границ для каждой зоны.
Рисунок 1: Карта залива Наррагансетт. Пронумерованные сегменты показывают 15 прямоугольников вдоль оси, которая видоизменена по сравнению с предыдущим исследованием14. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.
Рисунок 2: Протяженность трех теоретических зон в заливе Наррагансетт. Зоны были определены на основе результатов модели N-баланса масс. Каждая зона разделена по средним летним (с июня по сентябрь) показателям потенциального первичного производства (ППС), которые пересчитываются в результаты модели баланса N-массы, определенные из предыдущего исследования15. Средняя летняя норма ППС в коричневых зонах составляет более 2 гС·м-2·сут-1, в зеленых зонах - 0,1-2 гС·м-2·сут-1, а в синих зонах - менее 0,1 гС·м-2·сут-1. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.
Рисунок 3: Первый физический каркас трех зон в заливе Наррагансетт. В физическом каркасе используются три акриловые панели и точечно-матричные узоры для представления количества мутности осадка в каждой зоне. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.
Рисунок 4: Второй физический каркас из трех теоретических зон в заливе Наррагансетт. (A) Схематические изображения всех трех зон в заливе для УФ-печати и штабелирования второго физического каркаса. (B) Каркас, созданный с использованием четырех акриловых листов для отображения перекрытий границ зон. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.
| Единица | Определения |
 |
Поток DIN от каждого речного стока |
 |
Диффузионный поток от атмосферных осадков |
 |
Бентосный поток из донных отложений |
 |
Денитрификация в толще воды |
 |
Член адвекции, рассчитанный по скорости тока |
 |
Удаление биологическим производством |
Таблица 1: Определения каждого члена в модели баланса масс N. Подробные значения, использованные в модели, были получены из предыдущих исследований 14,16,17.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
В этом исследовании оценивалась степень воздействия питательных веществ от речных поступлений в залив Наррагансет (NB) на основе модели баланса N-массы путем определения трех теоретических зон. Исторически сложилось так, что влетний период в районе реки Провиденс, западной стороны Гринвичского залива и залива Маунт-Хоуп возникали гипоксические зоны, которые в данном исследовании были определены как коричневые зоны. Более того, зональность НБ сопоставима с результатами предыдущего исследования19, в котором изучалась концентрация питательных веществ и первичная продукция в НБ. И то, и другое подчеркивает важность усилий по сокращению потребления питательных веществ. Кроме того, границы каждой зоны в этом исследовании были аналогичны результатам предыдущего исследования19, что указывает на то, что гипоксия в верхнем заливе NB может контролироваться адвекцией органического вещества из реки Провиденс, что приводит к повышенному дыханию с высокой продуктивностью более 2,6 гС·м-2·сут-1. Эти результаты в верхней части залива NB были представлены в данном исследовании коричневой зоной. Кроме того, продуктивность продолжала снижаться по направлению к океану, на что указывают зеленая и синяя зоны.
Напротив, в течение летнего сезона залив Маунт-Хоуп (вставка 10) был определен как коричневая зона в этом исследовании, демонстрируя более высокую первичную продуктивность более 2 г·м-2·сут-1 по сравнению с предыдущим исследованием19. Эта повышенная продуктивность указывает на то, что другие источники поступления питательных веществ, в дополнение к поступлению речного азота, могут влиять на этот регион и должны рассматриваться как еще один входной член DIN в моделях N-массового баланса. Ожидается, что зональность в этом исследовании будет способствовать более эффективным усилиям по управлению питательными веществами в NB, направленным на сокращение речного расхода азота, а также осаждения азота в атмосфере, что было подчеркнуто в других эстуарных системах, включая Чесапикский залив 2,20. Oviatt et al. (2002) обнаружили, что скорость смешивания и проникновение света влияют на PPP21, но необходима дальнейшая работа, чтобы лучше количественно оценить эти факторы, связанные с высоким PPP в коричневых зонах.
Наконец, представляя три теоретические зоны НБ в виде двух физических структур, можно визуально улучшить понимание масштабов поступления речных или других питательных веществ в прибрежную зону. В то время как фреймворки могут иметь фиксированные границы для каждой зоны, в нашей структуре дополнительно показана гибкость, информирующая о том, что три теоретические зоны могут меняться от месяца к месяцу в зависимости от концентрации питательных веществ в пресной воде, скорости смешивания и речного стока, как указывалось из предыдущих применений модели N-массового баланса 2,15. Например, несколько прямоугольников на рисунках 3 и 4 были представлены как смешанные зоны, потому что они были распределены по категориям как разные зоны ежемесячно в летние периоды на основе результатов модели баланса N-массы. Рамки показывают влияние речных питательных веществ на NB, обеспечивая интегрированную визуализацию научных биогеохимических данных в художественной форме, что полезно для управления питательными веществами в прибрежной зоне и для научной коммуникации.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
У авторов нет конфликта интересов, о котором можно было бы заявлять.
Acknowledgments
Это исследование было поддержано Национальным научным фондом (OIA-1655221, OCE-1655686) и Морским грантом Род-Айленда (NA22-OAR4170123, RISG22-R/2223-95-5-U). Мы также хотели бы поблагодарить Школу дизайна Род-Айленда за разработку проекта Vis-A-Thon и этой визуализации.
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 |
References
- Nixon, S. W. Coastal marine eutrophication: A definition, social causes, and future concerns. Ophelia. 41, 199-219 (1995).
- Kim, J. S., Brush, M. J., Song, B., Anderson, I. C. Reconstructing primary production in a changing estuary: A mass balance modeling approach. Limnology and Oceanography. 66 (6), 2535-2546 (2021).
- Kemp, W. M., et al. Eutrophication of Chesapeake Bay: historical trends and ecological interactions. Marine Ecology Progress Series. 303, 1-29 (2005).
- Brush, M. J., et al. American Geophysical Union. Coastal Ecosystems in Transition: A Comparative Analysis of the Northern Adriatic and Chesapeake Bay. Malone, T. C., Malej, A., Faganeli, F. Chapter 5, John Wiley & Sons, Hoboken, NJ. (2021).
- Howarth, R. W., Marino, R. Nitrogen as the limiting nutrient for eutrophication in coastal marine ecosystems: Evolving views over three decades. Limnology and Oceanography. 51 (1 part 2), 364-376 (2006).
- Paerl, H. W. Controlling eutrophication along the freshwater-marine continuum: Dual nutrient (N and P) reductions are essential. Estuaries and Coasts. 32, 593-601 (2009).
- Kim, J. S., Chapman, P., Rowe, G., DiMarco, S. F. Categorizing zonal productivity on the continental shelf with nutrient-salinity ratios. Journal of Marine Systems. 206, 103336 (2020).
- Rowe, G. T., Chapman, P. Continental shelf hypoxia: Some nagging questions. Gulf of Mexico Science. 20 (2), 153-160 (2002).
- Nixon, S. W.
- Barbier, E. B., et al. The value of estuarine and coastal ecosystem services. Ecological Monographs. 81 (2), 169-193 (2011).
- Cloern, J. E., Foster, S. Q., Kleckner, A. E. Phytoplankton primary production in the world's estuarinecoastal ecosystem. Biogeosciences. 11 (9), 2477-2501 (2014).
- Codiga, D. L., Stoffel, H. E., Oviatt, C. A., Schmidt, C. E. Managed nitrogen load decrease reduces chlorophyll and hypoxia in warming temperate urban estuary. Frontiers in Marine Science. 9, 930347 (2022).
- Sigman, D. M., Hain, M. P.
- Kremer, J. N., et al. Simulating property exchange in estuarine ecosystem models at ecologically appropriate scales. Ecological Modelling. 221 (7), 1080-1088 (2010).
- Kim, J. S., Chapman, P., Rowe, G., DiMarco, S. F., Thornton, D. C. O. Implications of different nitrogen input sources for potential production and carbon flux estimates in the coastal Gulf of Mexico (GOM) and Korean Peninsula coastal waters. Ocean Science. 16, 45-63 (2020).
- Lake, S. J., Brush, M. J. The contribution of microphytobenthos to total productivity in upper Narragansett Bay, Rhode Island. Estuarine, Coastal and Shelf Science. 95 (2-3), 289-297 (2011).
- Brush, M. J., Nixon, S. W. Modeling the role of macroalgae in a shallow sub-estuary of Narragansett Bay, RI (USA). Ecological Modelling. 221 (7), 1065-1079 (2010).
- Deacutis, C. F., Murray, D., Prell, W., Saarman, E., Korhun, L. Hypoxia in the upper half of Narragansett Bay, RI, during August 2001 and 2002. Northeastern Naturalist. 13 (Special Issue 4), 173-198 (2006).
- Oviatt, C., et al. Managed nutrient reduction impacts on nutrient concentrations, water clarity, primary production, and hypoxia in a north temperate estuary. Estuarine, Coastal and Shelf Science. 199, 25-34 (2017).
- Boesch, D. F. Barriers and bridges in abating coastal eutrophication. Frontiers in Marine Science. 6, 123 (2019).
- Oviatt, C. A., Keller, A. A., Reed, L. Annual primary production in Narragansett Bay with no bay-wide winter-spring phytoplankton bloom. Estuarine, Coastal and Shelf Science. 54, 1013-1026 (2002).
