Summary
本研究では、ロードアイランド州ナラガンセット湾における生物生産性のゾーネーションを、窒素物質収支モデルに基づいて可視化することを目指しています。この結果は、低酸素と富栄養化を減らすための沿岸地域の栄養管理に情報を提供します。
Abstract
富栄養化と低酸素化に関連する沿岸地域の一次生産は、生態系機能の重要な理解を提供します。一次生産性は河川栄養塩の投入量に大きく依存するが、沿岸地域における河川栄養塩の影響の程度を推定することは困難である。窒素物質収支モデルは、沿岸海洋の生産性を評価し、データ観測を超えた生物学的メカニズムを理解するための実用的なツールです。本研究では、低酸素症が多発する米国ロードアイランド州ナラガンセット湾の生物生産帯を、窒素物質収支モデルを用いて可視化した。湾は、マス バランス モデルの結果によって定義される一次生産性に基づいて、茶色、緑、青の 3 つのゾーンに分割されます。 ブラウン ゾーン、グリーン ゾーン、ブルー ゾーンは、河川流量、栄養塩濃度、混合速度に応じて、高い物理的プロセス、高い生物学的プロセス、および低い生物学的プロセス ゾーンを表します。 本研究の結果は、低酸素と富栄養化に対応した沿岸海域の栄養塩管理により良い情報を提供することができます。
Introduction
植物プランクトンによる有機化合物の生産である一次生産性は、生態系の食物網を活性化し、環境変化に対するシステムの機能を理解する上で重要である1,2。河口域の一次生産性は、生態系の過剰な栄養素と定義される富栄養化とも密接に関連しており1、植物プランクトンの異常増殖による藻類の大量発生とそれに続く低酸素状態3,4など、沿岸地域にいくつかの有害な結果を引き起こしています。重要なことは、河口域の一次生産性は、河川の栄養塩負荷量、特に窒素濃度に大きく依存しており、窒素濃度は、ほとんどの温帯海洋生態系における典型的な制限栄養素である5,6。しかし、沿岸地域における河川窒素の影響の程度を推定することは依然として困難である。
河口域の一次生産性を推定するためには、窒素(N)物質収支モデルが窒素フラックスの計算に有用なツールである2。また、N-マスバランスモデルは、データ観測を超えた生物学的メカニズムの理解を提供し、異なる一次生産ゾーンの端にある情報を明らかにします7。ブラウンゾーン、グリーンゾーン、ブルーゾーンとして定義される3つの異なるゾーン8は、低酸素地域における栄養負荷の影響を予測するのに特に有用である。河口に最も近い領域として定義されるブラウン ゾーンは高い物理的プロセスを表し、グリーン ゾーンは高い生物学的生産性を示し、ブルー ゾーンは低い生物学的プロセスを表します。各ゾーンの境界は、河川の流れ、栄養塩濃度、および混合速度によって異なります8。
ナラガンセット湾(NB)は、米国ロードアイランド州の沿岸の温帯河口であり、低酸素症が一貫して発生している経済的および生態学的サービスおよび商品9,10,11を支えています。これらの低酸素事象は、溶存酸素が少ない期間(つまり、1リットルあたり2〜3mg未満の酸素)として定義され、特に7月と8月に蔓延し、これらの月の河川窒素負荷の影響を強く受けます12。栄養素の人為的な排出による一次生産と低酸素の増加に伴い13、NBへの窒素投入を理解することは、富栄養化や低酸素症などの沿岸の問題を管理および対処するために重要です。したがって、この研究では、NBの一次生産速度は、歴史的に観察された栄養データ、特に溶存無機窒素(DIN)を使用して、Nマスバランスモデルから計算されます。レッドフィールド比を用いて炭素単位に換算したNマスバランスモデルの結果に基づき、NBにおける河川からの窒素の影響度合いを可視化するために、3つの異なる一次生産ゾーンを特定した。その後、モデルを3D表現に再作成し、さまざまなゾーンをより適切に視覚化しました。この研究から得られた生成物は、低酸素症と富栄養化に応答するNBの栄養管理により良い情報を提供することができます。また、本研究の成果は、河川輸送が栄養塩や一次生産性に及ぼす影響を可視化するために、他の沿岸域にも適用できる。
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Protocol
1. Nマスバランスモデルの適用
- 1990 年から 2015 年までのナラガンセット湾の 166 の観測所の米国環境保護庁 (USEPA) の溶存無機窒素 (DIN) データをダウンロードします。
注:この研究では、アンモニウム(NH4+)、亜硝酸塩(NO2-)、および硝酸塩(NO3-)濃度の合計をDIN濃度と見なしました。 - ナラガンセット湾を軸に沿って 15 個のボックスに分割し、Adobe Illustrator を使用して前の調査14 から変更し、マップ内の湾を分割します (図 1)。
- N-質量収支モデルを適用して、各ボックスにおけるDINの平均濃度を計算します。
注:この研究では、DIN入力項と出力項で構成されるN-質量収支モデルを以前の研究2,15から変更し、式1としてナラガンセット湾の各ボックス(1-15)に適用しました。
式(1)
表 1 は、このナラガンセット湾のモデルで使用される各用語と単位の定義を示しています。このモデルでは、ナラガンセット湾の各ボックスの差を決定することで平均 DIN 濃度を計算し、生物学的生産による正味の DIN 除去を表します。N-マスバランスモデルの詳細については、先行研究2,15に示されている。この研究のモデルで使用された詳細な値は、以前の研究から導き出されたものです14。 - スプレッドシート ファイルのレッドフィールド比 (C: N = 106:16、モル比) を使用して正味の DIN 除去量を炭素単位に変換することにより、N マス収支モデルの結果に基づいて潜在的な一次生産 (PPP) 率を計算します。
式(1)2. ナラガンセット湾の地図における 3 つのゾーンの視覚化
- Ocean Data View ソフトウェアを使用して、ナラガンセット湾のマップで特定された 3 つのゾーンを等高線図としてプロットします。
- 各ボックスのPPPレートデータをスプレッドシートファイルからテキストファイル(.txt)として保存します。
注: .txt ファイルには、各ボックス番号の位置が緯度と経度として含まれています。経度を負の値として配置します。PPP レート データには PPP [gC·m-2·day-1] というラベルが付けられます。 - PPP レート データを Ocean Data View ソフトウェアにロードします。
- [ ファイル ]メニューで[開く]に移動します。
- [メタデータ変数の関連付け] ウィンドウで [変数ボックスの関連付け]、[緯度]、[測点と経度]、[緯度 [degrees_north]]、および経度 [degrees_east] をクリックし、[OK] ボタンをクリックします。
- [インポート]ウィンドウの[OK]ボタンをクリックします。
- 等高線プロットを描画して、ナラガンセット湾のマップに PPP 範囲を表示します。
- マップを右クリックして [ズーム] をクリックし、赤いボックスをドラッグしてマップのデータ領域を拡大し、[ Enter] をクリックします。
- [表示]メニューの[レイアウトテンプレート]の[1 SCATTER]ウィンドウをクリックします。
- 「 サンプル」 パネルを右クリックし、「 派生変数」を選択します。
- [選択肢] パネルのリストから [メタデータ] で [Latitude] を選択した後、[追加] ボタンをクリックします。Longitudeについても同じことをして、[OK]ボタンをクリックします。
- drvd: Longitude [degrees_East]をX変数として選択し、散布図ウィンドウを右クリックします。
- 散布図ウィンドウ上で右クリックして、 drvd: Latitude [degrees_North] をY-Variableとして選択します。
- 散布図ウィンドウを右クリックして、 PPP [gC·m-2·day -1] をZ変数として選択します。
- 散布図ウィンドウを右クリックして [プロパティ ]を選択し、[ 表示スタイル ]オプションに移動します。
- [ グリッド] フィールドを選択します。
- [ 等高線 ] オプションに移動し、[<<] ボタンをクリックして、0、0.1、および 2 の値を左側の [定義済みのペイン ] にのみ残します。
- [ OK ]ボタンをクリックします。
- 各ボックスのPPPレートデータをスプレッドシートファイルからテキストファイル(.txt)として保存します。
- 海洋データ表示ソフトウェアの等高線図に基づいて、ナラガンセット湾の茶色、緑、青のゾーンのエッジを定義し、Adobe Illustrator を使用してゾーンを視覚化し、マップに 3 つのゾーンをプロットします。
注:前回の研究15に続いて、ブラウンゾーンのPPP率は2 gC·m-2·day-1以上、グリーンゾーンは0.1-2 gC·m-2·day-1、ブルーゾーンは0.1 gC·m-2·day-1未満であった。
3. 3つのゾーンの等高線図をLEDライトで3次元(3D)フレームに変換
- 3枚のアクリルパネルをレーザーカッターで5.5インチ×8インチにエッチングし、各ゾーンの境界を示します。
- 照明付きフレームにアクリルパネルを3枚重ねます。青、緑、茶色のゾーンを示す各アクリルパネルを重ねます。青色のゾーンパネルの上に緑色のゾーンを表示するパネルを配置し、その上に茶色のゾーンのパネルを配置します。
- 2番目の物理モデルでは、レーザーカッターで4枚のアクリル板を5.5インチx 8インチにエッチングし、UV印刷されたゾーンの3つの境界とナラガンセット湾全体を表す1つのパネル(ステップ3.1-3.2による)。
- フレームの下部に配置されたLEDを使用して、各ゾーンの色を茶色、緑、青に変更します。
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Representative Results
Nマスバランスモデルに基づくナラガンセット湾の3つの理論ゾーン
ナラガンセット湾(NB)の3つの理論ゾーンは、15箱のNBにDINデータを適用し、各箱の平均DINを夏季のPPP率に換算したNマスバランスモデルの結果に基づいて定義されました。 図2に示すように、各ボックスの夏季(6月から9月)の平均PPP率に基づいて、NBの3つのゾーン(ブラウン、グリーン、ブルー)ゾーンが、前回の調査15の各ゾーンのPPPレートの基準に従って特定されました。夏季には、ボックス1、2、5、6、7、10は、ほとんどが河口付近にあり、PPP率が2 gC·m-2·day-1を超えるブラウンゾーンとして定義され、高い濁度と光の制限を伴う強い物理的プロセスと生物学的プロセスが存在することを示しました。ボックス3、4、8、9、および11はグリーンゾーンに分類され、PPPの範囲は0.1-2 gC·m-2·day-1であり、強力な生物学的プロセスが発生し、栄養素の制限と高い一次生産を示しました。ブラウンゾーンは濁度が高いため、光の透過が制限され、グリーンゾーンとの大きな違いがありました。対照的に、0.1 gC·m-2·day-1未満の低いPPP率を有する青色のゾーンは、ボックス12、13、14、および15で特定され、最も沖合にあり、生物学的生産性が低いことを表しています。
物理フレームワークを用いたナラガンセット湾の3つのゾーンの可視化
NBの3つの理論的ゾーンの境界を視覚的に実装するために、層状のアクリルパネルを使用してエッチングする3D表現を作成し、セクション3で説明したように2つの物理的フレームワークを作成しました。 図3に示すように、3枚のアクリルパネルとフレーム下部のLEDライトが使用されており、各境界の特性をよりよく表現するために変更することができます。さらに、各ゾーンの堆積物の濁度量を表すために、異なる度数でドットマトリックスパターンがエッチングされました。 図4 は、各ゾーンの3つの境界を含む4枚のアクリル板をUV印刷し、1層をエッチングしてNB全体を示す2番目の物理的フレームワークを示しています。第2のフレームワークの開発段階の画像を 図4Aに示し、3枚のシートが各ゾーンを表し、もう1枚のシートが3つのゾーン全体を示しています。 図4Bでは、2番目の物理的フレームワークがLEDライトによって照らされ、各ゾーンの境界の重なりが示されました。
図1:ナラガンセット湾の地図。 番号付きのセグメントは、軸に沿った 15 個のボックスを示しており、これは以前の研究14 から変更されています。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。
図2:ナラガンセット湾の3つの理論ゾーンの範囲。 ゾーンは、N-質量収支モデルの結果に基づいて定義されました。各ゾーンは、夏季(6月から9月)の平均潜在一次生産(PPP)率で分割され、以前の研究から定義されたNマスバランスモデルの結果に変換されます15。ブラウンゾーンの夏季平均PPP率は2 gC·m-2·day-1以上、グリーンゾーンは0.1-2 gC·m-2·day-1、ブルーゾーンは0.1 gC·m-2·day-1未満である。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。
図3:ナラガンセット湾の3つのゾーンの最初の物理的枠組み。 物理的フレームワークは、3つのアクリルパネルとドットマトリックスパターンを使用して、各ゾーンの堆積物の濁度量を表します。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。
図4:ナラガンセット湾の3つの理論的ゾーンの2番目の物理的枠組み。 (A)UV印刷と2番目の物理フレームワークのスタッキングのための湾内の3つのゾーン全体の概略画像。(B)4枚のアクリル板を用いて、ゾーンの境界が重なり合っていることを示すフレームワーク。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。
| 単位 | 定義 |
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各河川放流からのDINフラックス |
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大気沈着からの拡散フラックス |
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底質堆積物からの底生フラックス |
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水柱の脱窒 |
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現在の速度から計算された移流項 |
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生物生産による除去 |
表1:Nマスバランスモデルにおける各項の定義。 モデルで使用された詳細な値は、以前の研究から導き出されたものです14、16、17。
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Discussion
本研究では、ナラガンセット湾(NB)における河川投入による栄養塩の影響の程度を、3つの理論ゾーンを定義することにより、Nマスバランスモデルに基づいて推定した。歴史的に見ると、低酸素地帯は夏季にプロビデンス川、グリニッジ湾の西側、マウントホープ湾付近に出現し18、本研究ではこれらをブラウンゾーンと定義した。さらに、NBのゾーネーションは、NBの栄養塩濃度と一次生産を調べた先行研究19の結果に匹敵する。どちらも、栄養素削減の取り組みの重要性を強調しています。さらに、本研究における各ゾーンの境界は、先行研究19の結果と類似しており、NB上流湾の低酸素状態は、プロビデンス川からの有機物の移流によって制御され、2.6gC・m-2・day-1以上にわたって高い生産性で高い呼吸をもたらす可能性があることが示された。NBの上部ベイにおけるこれらの結果は、この研究ではブラウンゾーンで表されました。また、生産性は、グリーンゾーンとブルーゾーンで示される海洋に向かって低下し続けました。
対照的に、夏季には、ホープ湾山(ボックス10)をブラウンゾーンとして定義し、前回の研究と比較して2gC・m-2・day-1以上の高い一次生産性を示した19。この生産性の向上は、河川の窒素投入量に加えて、他の栄養塩投入源がこの地域に影響を与える可能性があることを示しており、N-マスバランスモデルにおける別のDIN入力項と見なす必要があります。この研究のゾーネーションは、チェサピーク湾を含む他の河口系で強調されている河川窒素の排出と大気中の窒素沈着を減らすことを目的としたNBの栄養素のより良い管理努力に情報を提供することが期待されています2,20。Oviatt et al. (2002) は、混合速度と光透過率が PPP21 に影響を与えることを発見したが、ブラウンゾーンにおける高い PPP に起因するこれらの要因をよりよく定量化するためには、今後の研究が必要である。
最後に、NBの3つの理論的ゾーンを2つの物理的枠組みとして表すことにより、沿岸地域への河川またはその他の栄養素の投入量の範囲の理解が視覚的に達成されます。フレームワークはゾーンごとに固定された境界を持つことができますが、私たちのフレームワークでは、Nマスバランスモデルの以前の適用から指摘されているように、3つの理論ゾーンが淡水の栄養塩濃度、混合速度、および河川流量に応じて月ごとに変化する可能性があることを示す柔軟性がさらに示されています2,15。たとえば、図 3 と図 4 のいくつかのボックスは、N マスバランス モデルの結果に基づいて、夏季に毎月異なるゾーンに分類されたため、混合ゾーンとして表されました。このフレームワークは、沿岸地域の栄養塩管理や科学コミュニケーションに役立つ芸術形式を通じて科学的な生物地球化学データを統合的に視覚化することにより、NBにおける河川栄養素の影響を示しています。
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Disclosures
著者は、宣言すべき利益相反を持っていません。
Acknowledgments
この研究は、米国国立科学財団(OIA-1655221、OCE-1655686)およびロードアイランドシーグラント(NA22-OAR4170123、RISG22-R/2223-95-5-U)の支援を受けました。また、Vis-A-Thonプロジェクトとこのビジュアライゼーションを開発してくれたRhode Island School of Designにも感謝します。
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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