Artykuł metodologiczny

Wizualizacja stref produktywności w oparciu o model bilansu masy azotu w zatoce Narragansett, Rhode Island

DOI:

10.3791/65728

⸱

14 lipca 2023

 ,  ,  ,  ,  , 
1School of Earth, Environmental and Marine Sciences, University of Texas - Rio Grande Valley, 2Graduate School of Oceanography, University of Rhode Island, 3Rhode Island School of Design, 4Department of Art, University of New Mexico

W tym artykule

Podsumowanie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Tutaj staramy się zobrazować strefowanie produktywności biologicznej w Zatoce Narragansett, Rhode Island, w oparciu o model bilansu masy azotu. Wyniki zostaną wykorzystane w gospodarce składnikami odżywczymi w regionach przybrzeżnych w celu ograniczenia niedotlenienia i eutrofizacji.

Streszczenie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Pierwotna produktywność w regionach przybrzeżnych, związana z eutrofizacją i niedotlenieniem, dostarcza krytycznego zrozumienia funkcji ekosystemu. Chociaż produktywność pierwotna w dużej mierze zależy od dopływu składników odżywczych z rzek, oszacowanie zakresu wpływu składników odżywczych z rzek w regionach przybrzeżnych jest trudne. Model bilansu masy azotu jest praktycznym narzędziem do oceny produktywności oceanów przybrzeżnych w celu zrozumienia mechanizmów biologicznych wykraczających poza obserwacje danych. Niniejsze badanie wizualizuje strefy produkcji biologicznej w Narragansett Bay, Rhode Island, USA, gdzie często dochodzi do niedotlenienia, poprzez zastosowanie modelu bilansu masy azotu. Zatoka jest podzielona na trzy strefy - brązową, zieloną i niebieską - w oparciu o produktywność pierwotną, które są definiowane przez wyniki modelu bilansu masy. Strefy brązowa, zielona i niebieska reprezentują wysoki proces fizyczny, wysoki proces biologiczny i strefę niskiego procesu biologicznego, w zależności od przepływu rzeki, stężenia składników odżywczych i szybkości mieszania. Wyniki tego badania mogą lepiej informować o gospodarce składnikami odżywczymi w oceanie przybrzeżnym w odpowiedzi na niedotlenienie i eutrofizację.

Wprowadzenie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Produktywność pierwotna, produkcja związków organicznych przez fitoplankton, napędza sieci pokarmowe ekosystemu i jest ważna dla zrozumienia funkcji systemu w odpowiedzi na zmiany środowiskowe1,2. Pierwotna produktywność ujścia rzek jest również ściśle związana z eutrofizacją, która jest definiowana jako nadmiar składników odżywczych w ekosystemie1, powodując szereg szkodliwych konsekwencji w regionach przybrzeżnych, takich jak przerost fitoplanktonu prowadzący do dużych zakwitów glonów i późniejszego niedotlenienia3,4. Co ważne, pierwotna produktywność w ujściach rzek jest w dużym stopniu zależna od obciążenia rzekami składnikami odżywczymi, w szczególności od stężeń azotu, które są typowym ograniczającym składnikiem odżywczym w większości ekosystemów oceanicznych strefy umiarkowanej5,6. Oszacowanie zakresu wpływu azotu rzecznego na obszary przybrzeżne pozostaje jednak trudne.

Aby oszacować pierwotną produktywność ujścia rzeki, model bilansu masy azotu (N) jest użytecznym narzędziem do obliczania strumieni azotu2. Model N-bilansu masy zapewnia również zrozumienie mechanizmów biologicznych wykraczających poza obserwacje danych, ujawniając informacje na obrzeżach różnych stref produktywności pierwotnej7. Trzy różne strefy8, zdefiniowane jako strefy brązowa, zielona i niebieska, są szczególnie przydatne do przewidywania wpływu obciążenia składnikami odżywczymi w regionach niedotlenionych. Strefa brązowa, zdefiniowana jako najbliższy obszar ujścia rzeki, reprezentuje wysoki proces fizyczny, strefa zielona ma wysoką produktywność biologiczną, a strefa niebieska reprezentuje niski proces biologiczny. Granica każdej strefy zależy od przepływu rzeki, stężenia składników odżywczych i szybkości mieszania8.

Zatoka Narragansett (NB) to przybrzeżne, umiarkowane ujście rzeki w stanie Rhode Island, USA, wspierające ekonomiczne i ekologiczne usługi i towary9,10,11, w którym hipoksja występuje konsekwentnie. Te zdarzenia niedotlenienia, zdefiniowane jako okres niskiego poziomu rozpuszczonego tlenu (tj. mniej niż 2-3 mg tlenu na litr), są szczególnie powszechne w lipcu i sierpniu i są silnie uzależnione od obciążenia azotem rzecznym w tych miesiącach12. Wraz ze wzrostem produkcji pierwotnej i niedotlenieniem spowodowanym antropogenicznymi emisjami składników odżywczych13, zrozumienie dopływu azotu do NB ma kluczowe znaczenie dla zarządzania i rozwiązywania problemów przybrzeżnych, takich jak eutrofizacja i niedotlenienie. Tak więc w tym badaniu wskaźnik produkcji pierwotnej w NB jest obliczany na podstawie modelu bilansu masy N, przy użyciu historycznie obserwowanych danych dotyczących składników odżywczych, zwłaszcza rozpuszczonego azotu nieorganicznego (DIN). Opierając się na wynikach modelu bilansu masy N poprzez przeliczenie na jednostki węgla przy użyciu współczynnika Redfielda, zidentyfikowano trzy różne strefy produktywności pierwotnej, aby zobrazować zakres wpływu azotu z rzeki w NB. Model został następnie odtworzony w postaci reprezentacji 3D, aby lepiej zobrazować różne strefy. Produkty uzyskane w ramach tego badania mogą lepiej informować o gospodarce składnikami odżywczymi w NB w odpowiedzi na niedotlenienie i eutrofizację. Co więcej, wyniki tego badania można zastosować w innych regionach przybrzeżnych w celu wizualizacji wpływu transportu rzecznego na składniki odżywcze i produktywność pierwotną.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. Stosowanie modelu N-bilansu masy

  1. Pobierz dane dotyczące rozpuszczonego azotu nieorganicznego (DIN) z amerykańskiej Agencji Ochrony Środowiska (USEPA) dla 166 stacji w Zatoce Narragansett od 1990 do 2015 roku.
    UWAGA: W tym badaniu suma stężeń amonu (NH4+), azotynów (NO2-) i azotanów (NO3-) została uznana za stężenie DIN.
  2. Podziel Zatokę Narragansett na piętnaście pól wzdłuż jej osi zmodyfikowanej w stosunku do poprzedniego badania14 za pomocą Adobe Illustrator, aby podzielić Zatokę na mapie (Rysunek 1).
  3. Zastosuj model bilansu masy N, aby obliczyć średnie stężenie DIN w każdym pudełku.
    UWAGA: W tym badaniu model bilansu masy N, składający się ze składników wejściowych i wyjściowych DIN, został zmodyfikowany w stosunku do poprzednich badań2,15 i zastosowany do każdego pudełka (1-15) zatoki Narragansett jako równanie 1.
    figure-protocol-1 Eq. (1)
    Tabela 1 przedstawia definicje każdego terminu i jednostki użytej w tym modelu Zatoki Narragansett. Model oblicza średnie stężenie DIN, określając różnicę w każdym pudełku w Zatoce Narragansett, reprezentującą usunięcie netto DIN przez produkcję biologiczną. Szczegółowe informacje na temat modelu N-bilansu masy znajdują się w poprzednich badaniach2,15. Szczegółowe wartości użyte w modelu tego badania pochodzą z poprzednich badań14.
  4. Oblicz potencjalny wskaźnik produkcji pierwotnej (PPP) na podstawie wyników modelu N-bilansu masy, przeliczając usuwanie netto DIN na jednostki węgla przy użyciu współczynnika Redfielda (C: N = 106: 16, stosunek molowy) w pliku arkusza kalkulacyjnego.

2. Wizualizacja trzech stref na mapie Zatoki Narragansett

  1. Narysuj zidentyfikowane trzy strefy na mapie Zatoki Narragansett jako wykres konturowy za pomocą oprogramowania Ocean Data View.
    1. Zapisz dane dotyczące szybkości PPP każdego pudełka jako plik tekstowy (.txt) z pliku arkusza kalkulacyjnego.
      UWAGA: Plik .txt zawiera również lokalizację każdego numeru pudełka jako szerokość i długość geograficzną. Umieść długość geograficzną jako wartość ujemną. Dane dotyczące wskaźnika PPP są oznaczone jako PPP [gC·m-2·day-1].
    2. Załaduj dane dotyczące stawki PPP do oprogramowania Ocean Data View.
      1. Przejdź do menu Plik.
      2. Kliknij pole Skojarz zmienne, Szerokość geograficzna, Długość geograficzna ze stacją, Szerokość geograficzna [degrees_north] i Długość geograficzna [degrees_east] w oknie Asocjacja zmiennych metadanych, a następnie kliknij przycisk OK.
      3. Kliknij przycisk OK w oknie Importuj.
    3. Narysuj wykres konturowy, aby pokazać zakresy PPP na mapie Zatoki Narragansett.
      1. Kliknij mapę prawym przyciskiem myszy, kliknij polecenie Powiększenie, przeciągnij czerwone pole, aby powiększyć obszar danych mapy, a następnie kliknij Enter.
      2. Kliknij okno 1 SCATTER w oknie Szablony układu w menu Widok.
      3. Kliknij prawym przyciskiem myszy w panelu Przykład i wybierz polecenie Zmienne pochodne.
      4. Kliknij przycisk Dodaj po wybraniu opcji Współrzędne w obszarze Metadane z listy w panelu Opcje. Zrób to samo dla długości geograficznej, a następnie kliknij przycisk OK.
      5. Wybierz drvd: Długość geograficzna [degrees_East] jako zmienną X, klikając prawym przyciskiem myszy okno punktowe.
      6. Wybierz drvd: Szerokość geograficzna [degrees_North] jako zmienną Y, klikając prawym przyciskiem myszy okno punktowe.
      7. Wybierz PPP [gC·m-2·dzień -1] jako zmienną Z, klikając prawym przyciskiem myszy okno punktowe.
      8. Wybierz Właściwości, klikając prawym przyciskiem myszy okno punktowe i przejdź do opcji Styl wyświetlania.
        1. Zaznacz pole Z siatką.
        2. Przejdź do opcji Kontury i kliknij przycisk <<, aby wartości 0, 0,1 i 2 pozostały tylko w już zdefiniowanych panelach po lewej stronie.
        3. Kliknij przycisk OK.
  2. Na podstawie wykresu konturowego z oprogramowania Ocean Data View zdefiniuj krawędź brązowej, zielonej i niebieskiej strefy w zatoce Narraganset i zwizualizuj strefy za pomocą programu Adobe Illustrator, aby nanieść trzy strefy na mapie.
    UWAGA: Zgodnie z poprzednim badaniem15, wskaźnik PPP w strefie brązowej wynosił odpowiednio ponad 2 gC·m-2·day-1, w strefie zielonej między 0,1-2 gC·m-2·day-1, a w strefie niebieskiej mniej niż 0,1 gC·m-2·day-1.

3. Przekształcanie wykresu konturowego trzech stref w trójwymiarową (3D) ramkę za pomocą światła LED

  1. Wytraw trzy panele akrylowe o wymiarach 5,5 '' x 8 '' za pomocą wycinarki laserowej, aby pokazać granicę każdej strefy.
  2. Ułóż trzy panele akrylowe w podświetlanej ramie. Nałóż na siebie każdy panel akrylowy, pokazując strefy niebieską, zieloną i brązową. Umieść panel z zielonymi strefami na górze panelu niebieskich stref i brązowy panel stref na górze.
  3. W przypadku drugiego modelu fizycznego wytraw cztery arkusze akrylowe o wymiarach 5,5 '' x 8 '' za pomocą wycinarki laserowej, z wydrukowanymi promieniami UV trzema granicami stref i jednym panelem reprezentującym całą Zatokę Narragansett (zgodnie z krokami 3.1-3.2).
  4. Zmień kolor każdej strefy na brązowy, zielony i niebieski za pomocą diod LED umieszczonych w dolnej części ramki.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Trzy teoretyczne strefy Zatoki Narragansett oparte na modelu bilansu masy N
Trzy teoretyczne strefy w Zatoce Narragansett (NB) zostały zdefiniowane na podstawie wyników modelu bilansu masy N, w którym dane DIN zastosowano do piętnastu skrzynek NB, a następnie średni DIN w każdym pudełku przeliczono na stawki PPP dla okresu letniego. Jak pokazano na Rysunek 2, w oparciu o średnie letnie (od czerwca do września) wskaźniki PPP dla każdego pola, trzy (brązowe, zielone i niebieskie) s...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

W ramach tego badania oszacowano zakres wpływu składników odżywczych z dopływów rzecznych w zatoce Narraganset (NB) w oparciu o model bilansu masy N, definiując trzy teoretyczne strefy. Historycznie rzecz biorąc, strefy niedotlenienia pojawiły się w pobliżu rzeki Providence, zachodniej strony Zatoki Greenwich i Zatoki Mount Hope w okresie letnim18, które w tym badaniu zostały zdefiniowane jako strefy brązowe. Co więcej, podział NB na strefy jest porównywalny z wynikami poprzedniego badania

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Autorzy nie mają do zadeklarowania konfliktu interesów.

Podziękowania

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

To badanie było wspierane przez National Science Foundation (OIA-1655221, OCE-1655686) i Rhode Island Sea Grant (NA22-OAR4170123, RISG22-R/2223-95-5-U). Chcielibyśmy również podziękować Rhode Island School of Design za opracowanie projektu Vis-A-Thon i tej wizualizacji.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Adobe Illustrator Adobewersja 27.6.1https://www.adobe.com/products/illustrator.html
Ampersand Gessobord Uncradled 1/8" Profile 8" x 8"Risdstore70731053088https://www.risdstore.com/ampersand-gessobord-8x8-flat-1-8-profile.html
Ocean Viewview oprogramowaniehttps://odv.awi.de/en/software/download/
W-Series (Wide) Elastyczna taśma LED - Ultra Jasna (18 diod LED/stopę)aspectLEDSKU AL-SL-W-Ubr/> QxkyqisRPqBcHvXEW8KcJE-bK0d2cvGtqlOxXWJI_
E2rd6DzttPR0FLRoCgfkQAvD_BwE
https://www.aspectled.com/products/w-wide-5050-ultra-bright?gclid=CjwKCAjwm4ukBhAuEiwA0z<

Bibliografia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Nixon, S. W. Coastal marine eutrophication: A definition, social causes, and future concerns. Ophelia. 41, 199-219 (1995).
  2. 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).
  3. Kemp, W. M., et al. Eutrophication of Chesapeake Bay: historical trends and ecological interactions. Marine Ecology Progress Series. 303, 1-29 (2005).
  4. 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).
  5. 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).
  6. 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).
  7. 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).
  8. Rowe, G. T., Chapman, P. Continental shelf hypoxia: Some nagging questions. Gulf of Mexico Science. 20 (2), 153-160 (2002).
  9. Nixon, S. W. Eutrophication and the macroscope. Hydrobiologia. 629, 5-19 (2009).
  10. Barbier, E. B., et al. The value of estuarine and coastal ecosystem services. Ecological Monographs. 81 (2), 169-193 (2011).
  11. Cloern, J. E., Foster, S. Q., Kleckner, A. E. Phytoplankton primary production in the world's estuarinecoastal ecosystem. Biogeosciences. 11 (9), 2477-2501 (2014).
  12. 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).
  13. Sigman, D. M., Hain, M. P. The biological productivity of the ocean. Nature Education Knowledge. 3 (10), 21(2012).
  14. Kremer, J. N., et al. Simulating property exchange in estuarine ecosystem models at ecologically appropriate scales. Ecological Modelling. 221 (7), 1080-1088 (2010).
  15. 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).
  16. 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).
  17. 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).
  18. 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).
  19. 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).
  20. Boesch, D. F. Barriers and bridges in abating coastal eutrophication. Frontiers in Marine Science. 6, 123(2019).
  21. 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).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE

Poproś o pozwolenie

Tagi

produktywno pierwotnagospodarka sk adnikami od ywczymieutrofizacjahipoksjarzeczne dop ywy sk adnik w od ywczychst enie DINekosystem przybrze nyprodukcja biologiczna

Powiązane artykuły