Name: Wizualizacja stref produktywności w oparciu o model bilansu masy azotu w zatoce Narragansett, Rhode Island (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2023-07-14T13:40:00.000+00:00
Duration: 5 min 4 s
Description: Odkryj wizualizację stref produktywności biologicznej w zatoce Narragansett przy użyciu modelu bilansu masy azotu. Metoda ta identyfikuje trzy strefy wpływu azotu rzecznego, wspierając zarządzanie składnikami odżywczymi i redukcję hipoksji.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

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.

1. Zastosowanie modelu bilansu masy N
<ol>
	<li>Pobierz dane dotyczące rozpuszczonego azotu nieorganicznego (DIN) z Agencji Ochrony Środowiska USA (USEPA) dla 166 stacji w zatoce Narragansett Bay z lat 1990–2015. 
	UWAGA: W niniejszym badaniu sumę stężeń amonu (NH4+), azotynów (NO2-) i azotanów (NO3-) przyjęto jako stężenie DIN.</li>
	<li>Podziel zatokę Narragansett Bay na piętnaście obszarów (boksów) wzdłuż jej osi, modyfikując układ z poprzedniego badania14, używając programu Adobe Illustrator do wyznaczenia podziału zatoki na mapie (Rysunek 1).</li>
	<li>Zastosuj model bilansu masy azotu w celu obliczenia średniego stężenia DIN w każdym obszarze. 
	UWAGA: W niniejszym badaniu model bilansu masy N, składający się z członów dopływu i odpływu DIN, został zmodyfikowany na podstawie wcześniejszych badań2,15 i zastosowany do każdego obszaru (1–15) zatoki Narragansett Bay zgodnie z równaniem 1. 
	<img alt="Równanie stanu równowagi, ΣFDIN człony dopływu i usuwania, schemat procesów środowiskowych." src="/files/ftp_upload/65728/65728eq07v2.jpg" style="margin: auto;" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="Equation 7">  Równ. (1) 
	Tabela 1 zawiera definicje każdego członu i jednostki użytej w tym modelu zatoki Narragansett Bay. Model oblicza średnie stężenie DIN poprzez wyznaczenie różnicy w każdym obszarze zatoki Narragansett Bay, co reprezentuje netto usuwanie DIN w wyniku produkcji biologicznej. Szczegółowe informacje na temat modelu bilansu masy N przedstawiono w poprzednich badaniach2,15. Szczegółowe wartości użyte w modelu w niniejszym badaniu zostały wywiedzione z wcześniejszych prac14.</li>
	<li>Oblicz tempo potencjalnej produkcji pierwotnej (PPP) na podstawie wyników modelu bilansu masy N, przeliczając netto usuwanie DIN na jednostki węgla z wykorzystaniem stosunku Redfielda (C: N = 106: 16, stosunek molowy) w arkuszu kalkulacyjnym.</li>
</ol>
2. Wizualizacja trzech stref na mapie zatoki Narragansett
<ol>
	<li>Przedstaw zidentyfikowane trzy strefy na mapie zatoki Narragansett w formie wykresu konturowego przy użyciu oprogramowania Ocean Data View.
	<ol>
		<li>Zapisz dane dotyczące szybkości PPP dla każdego kwadratu jako plik tekstowy (.txt) z pliku arkusza kalkulacyjnego. 
		UWAGA: Plik .txt zawiera również lokalizację każdego numeru kwadratu w postaci szerokości i długości geograficznej. Długość geograficzną wprowadź jako wartość ujemną. Dane szybkości PPP są oznaczone jako PPP [gC·m-2·day-1].</li>
		<li>Wczytaj dane szybkości PPP do oprogramowania Ocean Data View.
		<ol>
			<li>W menu File wybierz opcję otwarcia.</li>
			<li>W oknie Metadata Variable Association kliknij Associate Variables Box, Latitude, Longitude with Station, latitude [degrees_north] oraz Longitude [degrees_east], a następnie kliknij przycisk OK.</li>
			<li>W oknie Import kliknij przycisk OK.</li>
		</ol>
		</li>
		<li>Narysuj wykres konturowy, aby przedstawić zakresy PPP na mapie zatoki Narragansett.
		<ol>
			<li>Kliknij prawym przyciskiem myszy na mapie, wybierz Zoom, przeciągnij czerwone pole, aby przybliżyć obszar danych na mapie, a następnie kliknij Enter.</li>
			<li>W menu View, w sekcji Layout Templates, kliknij okno 1 SCATTER.</li>
			<li>Kliknij prawym przyciskiem myszy w panelu Sample i wybierz Derived Variables.</li>
			<li>W panelu Choices, w sekcji Metadata, wybierz Latitude i kliknij przycisk Add. Powtórz tę czynność dla Longitude, a następnie kliknij przycisk OK.</li>
			<li>Klikając prawym przyciskiem myszy w oknie rozproszonym, wybierz drvd: Longitude [degrees_East] jako zmienną X.</li>
			<li>Klikając prawym przyciskiem myszy w oknie rozproszonym, wybierz drvd: Latitude [degrees_North] jako zmienną Y.</li>
			<li>Klikając prawym przyciskiem myszy w oknie rozproszonym, wybierz PPP [gC·m-2·day -1] jako zmienną Z.</li>
			<li>Klikając prawym przyciskiem myszy w oknie rozproszonym, wybierz Properties, a następnie przejdź do opcji Display Style.
			<ol>
				<li>Wybierz pole Gridded.</li>
				<li>Przejdź do opcji Contours i klikaj przycisk &lt;&lt;, aż w sekcji Already Defined Panes po lewej stronie pozostaną tylko wartości 0, 0,1 i 2.</li>
				<li>Kliknij przycisk OK.</li>
			</ol>
			</li>
		</ol>
		</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Na podstawie wykresu konturowego z oprogramowania Ocean Data View wyznacz granice brązowej, zielonej i niebieskiej strefy w zatoce Narragansett, a następnie zwizualizuj te strefy za pomocą programu Adobe Illustrator, aby nanieść trzy strefy na mapę. 
	UWAGA: Zgodnie z poprzednim badaniem15, szybkość PPP dla strefy brązowej wynosiła powyżej 2 gC·m-2·day-1, dla strefy zielonej od 0,1 do 2 gC·m-2·day-1, a dla strefy niebieskiej poniżej 0,1 gC·m-2·day-1 odpowiednio.</li>
</ol>
3. Konwersja wykresu konturowego trzech stref na ramę trójwymiarową (3D) z oświetleniem LED
<ol>
	<li>Wytraw trzy panele akrylowe o wymiarach 5,5'' x 8'' za pomocą wycinarki laserowej, aby wyznaczyć granice każdej strefy.</li>
	<li>Ustaw trzy panele akrylowe w podświetlanej ramie. Nałóż na siebie panele akrylowe przedstawiające strefy niebieską, zieloną i brązową. Umieść panel ze strefami zielonymi nad panelem ze strefami niebieskimi, a następnie panel ze strefami brązowymi na samym wierzchu.</li>
	<li>W przypadku drugiego modelu fizycznego, wytraw cztery arkusze akrylowe o wymiarach 5,5'' x 8'' za pomocą wycinarki laserowej, z nadrukiem UV trzech granic stref oraz jeden panel reprezentujący całą zatokę Narragansett Bay (zgodnie z krokami 3.1-3.2).</li>
	<li>Zmień kolor każdej strefy na brązowy, zielony i niebieski, korzystając z diod LED umieszczonych na dole ramy.</li>
</ol>

Integrated Visualization of Biogeochemical Data for Nutrient Management

<ol><li>Nixon, S. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Coastal+marine+eutrophication%3A+A+definition%2C+social+causes%2C+and+future+concerns%5BTitle%5D)+AND+%22Ophelia%22%5BJournal%5D)">Coastal marine eutrophication: A definition, social causes, and future concerns.</a> Ophelia. 41, 199-219 (1995).</li>
<li>Kim, J. S., Brush, M. J., Song, B., Anderson, I. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Reconstructing+primary+production+in+a+changing+estuary%3A+A+mass+balance+modeling+approach%5BTitle%5D)+AND+%22Limnology+and+Oceanography%22%5BJournal%5D)">Reconstructing primary production in a changing estuary: A mass balance modeling approach.</a> Limnology and Oceanography. 66 (6), 2535-2546 (2021).</li>
<li>Kemp, W. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Eutrophication+of+Chesapeake+Bay%3A+historical+trends+and+ecological+interactions%5BTitle%5D)+AND+%22Marine+Ecology+Progress+Series%22%5BJournal%5D)">Eutrophication of Chesapeake Bay: historical trends and ecological interactions.</a> Marine Ecology Progress Series. 303, 1-29 (2005).</li>
<li>Brush, M. J., et al. American Geophysical Union. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aBrush%2C+MJ+%22Coastal+Ecosystems+in+Transition%3A+A+Comparative+Analysis+of+the+Northern+Adriatic+and+Chesapeake+Bay%22">Coastal Ecosystems in Transition: A Comparative Analysis of the Northern Adriatic and Chesapeake Bay</a>. Malone, T. C., Malej, A., Faganeli, F. Chapter 5, John Wiley & Sons, Hoboken, NJ. (2021).</li>
<li>Howarth, R. W., Marino, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Nitrogen+as+the+limiting+nutrient+for+eutrophication+in+coastal+marine+ecosystems%3A+Evolving+views+over+three+decades%5BTitle%5D)+AND+%22Limnology+and+Oceanography%22%5BJournal%5D)">Nitrogen as the limiting nutrient for eutrophication in coastal marine ecosystems: Evolving views over three decades.</a> Limnology and Oceanography. 51 (1 part 2), 364-376 (2006).</li>
<li>Paerl, H. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Controlling+eutrophication+along+the+freshwater-marine+continuum%3A+Dual+nutrient+%28N+and+P%29+reductions+are+essential%5BTitle%5D)+AND+%22Estuaries+and+Coasts%22%5BJournal%5D)">Controlling eutrophication along the freshwater-marine continuum: Dual nutrient (N and P) reductions are essential.</a> Estuaries and Coasts. 32, 593-601 (2009).</li>
<li>Kim, J. S., Chapman, P., Rowe, G., DiMarco, S. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Categorizing+zonal+productivity+on+the+continental+shelf+with+nutrient-salinity+ratios%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Marine+Systems%22%5BJournal%5D)">Categorizing zonal productivity on the continental shelf with nutrient-salinity ratios.</a> Journal of Marine Systems. 206, 103336(2020).</li>
<li>Rowe, G. T., Chapman, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Continental+shelf+hypoxia%3A+Some+nagging+questions%5BTitle%5D)+AND+%22Gulf+of+Mexico+Science%22%5BJournal%5D)">Continental shelf hypoxia: Some nagging questions.</a> Gulf of Mexico Science. 20 (2), 153-160 (2002).</li>
<li>Nixon, S. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Eutrophication+and+the+macroscope%5BTitle%5D)+AND+%22Hydrobiologia%22%5BJournal%5D)">Eutrophication and the macroscope.</a> Hydrobiologia. 629, 5-19 (2009).</li>
<li>Barbier, E. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+value+of+estuarine+and+coastal+ecosystem+services%5BTitle%5D)+AND+%22Ecological+Monographs%22%5BJournal%5D)">The value of estuarine and coastal ecosystem services.</a> Ecological Monographs. 81 (2), 169-193 (2011).</li>
<li>Cloern, J. E., Foster, S. Q., Kleckner, A. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Phytoplankton+primary+production+in+the+world%27s+estuarinecoastal+ecosystem%5BTitle%5D)+AND+%22Biogeosciences%22%5BJournal%5D)">Phytoplankton primary production in the world's estuarinecoastal ecosystem.</a> Biogeosciences. 11 (9), 2477-2501 (2014).</li>
<li>Codiga, D. L., Stoffel, H. E., Oviatt, C. A., Schmidt, C. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Managed+nitrogen+load+decrease+reduces+chlorophyll+and+hypoxia+in+warming+temperate+urban+estuary%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Marine+Science%22%5BJournal%5D)">Managed nitrogen load decrease reduces chlorophyll and hypoxia in warming temperate urban estuary.</a> Frontiers in Marine Science. 9, 930347(2022).</li>
<li>Sigman, D. M., Hain, M. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+biological+productivity+of+the+ocean%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Education+Knowledge%22%5BJournal%5D)">The biological productivity of the ocean.</a> Nature Education Knowledge. 3 (10), 21(2012).</li>
<li>Kremer, J. N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Simulating+property+exchange+in+estuarine+ecosystem+models+at+ecologically+appropriate+scales%5BTitle%5D)+AND+%22Ecological+Modelling%22%5BJournal%5D)">Simulating property exchange in estuarine ecosystem models at ecologically appropriate scales.</a> Ecological Modelling. 221 (7), 1080-1088 (2010).</li>
<li>Kim, J. S., Chapman, P., Rowe, G., DiMarco, S. F., Thornton, D. C. O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Implications+of+different+nitrogen+input+sources+for+potential+production+and+carbon+flux+estimates+in+the+coastal+Gulf+of+Mexico+%28GOM%29+and+Korean+Peninsula+coastal+waters%5BTitle%5D)+AND+%22Ocean+Science%22%5BJournal%5D)">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.</a> Ocean Science. 16, 45-63 (2020).</li>
<li>Lake, S. J., Brush, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+contribution+of+microphytobenthos+to+total+productivity+in+upper+Narragansett+Bay%2C+Rhode+Island%5BTitle%5D)+AND+%22Estuarine%2C+Coastal+and+Shelf+Science%22%5BJournal%5D)">The contribution of microphytobenthos to total productivity in upper Narragansett Bay, Rhode Island.</a> Estuarine, Coastal and Shelf Science. 95 (2-3), 289-297 (2011).</li>
<li>Brush, M. J., Nixon, S. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Modeling+the+role+of+macroalgae+in+a+shallow+sub-estuary+of+Narragansett+Bay%2C+RI+%28USA%29%5BTitle%5D)+AND+%22Ecological+Modelling%22%5BJournal%5D)">Modeling the role of macroalgae in a shallow sub-estuary of Narragansett Bay, RI (USA).</a> Ecological Modelling. 221 (7), 1065-1079 (2010).</li>
<li>Deacutis, C. F., Murray, D., Prell, W., Saarman, E., Korhun, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Hypoxia+in+the+upper+half+of+Narragansett+Bay%2C+RI%2C+during+August+2001+and+2002%5BTitle%5D)+AND+%22Northeastern+Naturalist%22%5BJournal%5D)">Hypoxia in the upper half of Narragansett Bay, RI, during August 2001 and 2002.</a> Northeastern Naturalist. 13 (Special Issue 4), 173-198 (2006).</li>
<li>Oviatt, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Managed+nutrient+reduction+impacts+on+nutrient+concentrations%2C+water+clarity%2C+primary+production%2C+and+hypoxia+in+a+north+temperate+estuary%5BTitle%5D)+AND+%22Estuarine%2C+Coastal+and+Shelf+Science%22%5BJournal%5D)">Managed nutrient reduction impacts on nutrient concentrations, water clarity, primary production, and hypoxia in a north temperate estuary.</a> Estuarine, Coastal and Shelf Science. 199, 25-34 (2017).</li>
<li>Boesch, D. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Barriers+and+bridges+in+abating+coastal+eutrophication%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Marine+Science%22%5BJournal%5D)">Barriers and bridges in abating coastal eutrophication.</a> Frontiers in Marine Science. 6, 123(2019).</li>
<li>Oviatt, C. A., Keller, A. A., Reed, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Annual+primary+production+in+Narragansett+Bay+with+no+bay-wide+winter-spring+phytoplankton+bloom%5BTitle%5D)+AND+%22Estuarine%2C+Coastal+and+Shelf+Science%22%5BJournal%5D)">Annual primary production in Narragansett Bay with no bay-wide winter-spring phytoplankton bloom.</a> Estuarine, Coastal and Shelf Science. 54, 1013-1026 (2002).</li>
</ol>

Autorzy nie mają do zadeklarowania konfliktu interesów.

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<sup cla...

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.

<table><tbody><tr><td>Adobe Illustrator&nbsp;</td><td>Adobe</td><td>wersja 27.6.1</td><td>https://www.adobe.com/products/illustrator.html</td></tr><tr><td>Ampersand Gessobord Uncradled 1/8" Profile 8" x 8"</td> <td>Risdstore</td><td>70731053088</td><td>https://www.risdstore.com/ampersand-gessobord-8x8-flat-1-8-profile.html</td></tr><tr><td>Ocean Viewview oprogramowanie</td><td></td><td></td><td>https://odv.awi.de/en/software/download/</td></tr> <tr><td>W-Series (Wide) Elastyczna taśma LED - Ultra Jasna (18 diod LED/stopę)</td><td>aspectLED</td><td>SKU AL-SL-W-U</td> https://www.aspectled.com/products/w-wide-5050-ultra-bright?gclid=CjwKCAjwm4ukBhAuEiwA0z<<td>br/> QxkyqisRPqBcHvXEW8KcJE-bK0d2cvGtqlOxXWJI_ E2rd6DzttPR0FLRoCgfkQAvD_BwE</td></tr></tbody></table>

wizualizacja stref produktywności w oparciu o model bilansu masy azotu w zatoce narragansett, rhode island

Visualization of Productivity Zones Based on Nitrogen Mass Balance Model in Narragansett Bay, Rhode Island

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.

Trzy teoretyczne strefy zatoki Narragansett na podstawie modelu bilansu masy N 
Trzy teoretyczne strefy w zatoce Narragansett (NB) zdefiniowano na podstawie wyników modelu bilansu masy N, w którym dane DIN zastosowano do piętnastu pól (boxów) NB, a następnie średnie DIN w każdym polu przeliczono na wskaźniki PPP dla okresu letniego. Jak pokazano na Rysunku 2, na podstawie średnich letnich (od czerwca do września) wskaźników PPP dla każdego pola, zidentyfikowano trzy stref...

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.

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

Primary productivity in the coastal regions, linked to eutrophication and hypoxia, provides a critical understanding of ecosystem function. Although ...

W ramach tego badania oszacowano rozszerzenie wpływu azotu rzecznego i pierwotną produktywność w celu lepszego zarządzania składnikami odżywczymi w Zatoce Narragansett, obszarze przybrzeżnym w stanie Rhode Island w USA. Przy zwiększonej produkcji pierwotnej i niedotlenieniu spowodowanym antropogenicznymi emisjami składników odżywczych, zrozumienie dopływu azotu do zatoki ma kluczowe znaczenie dla zarządzania i rozwiązywania problemów przybrzeżnych, takich jak eutrofizacja i niedotlenienie. Oszacowanie zakresu dopływu składników odżywczych na obszarach przybrzeżnych pozostaje jednak wyzwaniem.W tym badaniu zidentyfikowano trzy różne strefy produktywności pierwotnej, aby zobrazować zakres wpływu azotu z rzeki w zatoce przy użyciu modelu bilansu masy N. W ramach tego badania uzyskano również wyniki w postaci reprezentacji 3D w celu lepszej wizualizacji i zarządzania składnikami odżywczymi w zatoce. Jak wyjaśniono w manuskrypcie, trzy teoretyczne strefy mogą zmieniać się w czasie w zależności od stężenia składników odżywczych w słodkiej wodzie, szybkości mieszania i przepływu rzeki.W związku z tym konieczne są przyszłe prace, aby lepiej określić ilościowo te czynniki związane z elastycznością tych regionów. Aby rozpocząć, po pobraniu danych DIN z amerykańskiej Agencji Ochrony Środowiska, użyj programu Adobe Illustrator, aby podzielić Zatokę Narragansett na 15 pól wzdłuż jej dostępu, zmodyfikowanych w stosunku do poprzedniego badania. Korzystając z podanego wzoru, oblicz średnie stężenie DIN w każdym pudełku.Obliczyć potencjalną produkcję pierwotną lub wskaźnik PPP w oparciu o model bilansu masy N, przeliczając usuwanie netto DIN na jednostki węgla przy użyciu współczynnika Redfielda. Zapisz dane dotyczące szybkości PPP każdego pudełka jako plik txt. Następnie otwórz oprogramowanie Ocean Data View i załaduj dane dotyczące szybkości PPP, klikając menu Plik i wybierając opcję Otwórz.W oknie Asocjacja zmiennych metadanych kliknij pole kojarzenia zmiennych, szerokość geograficzna, długość geograficzna ze stacją, szerokość geograficzna stopnie północy i stopnie długości geograficznej wschód. W oknie Importuj kliknij przycisk OK. Następnie kliknij mapę prawym przyciskiem myszy i kliknij Powiększenie.Następnie przeciągnij czerwone pole, aby powiększyć obszar danych mapy, i kliknij Enter. W menu Widok kliknij jedno Okno punktowe szablonów układu. Następnie kliknij prawym przyciskiem myszy w przykładowym panelu i wybierz opcję Zmienne pochodne.Z panelu listy opcji w obszarze Metadane wybierz opcję Współrzędne i kliknij przycisk Dodaj. Powtórz ten sam krok dla długości geograficznej i kliknij przycisk OK. Następnie, klikając prawym przyciskiem myszy na oknie Scatter, wybierz zmienną X jako stopnie długości geograficznej DRVD na wschód. Podobnie wybierz zmienną Y jako stopnie szerokości geograficznej północnej DRVD i zmienną Z jako PPP w gramach węgla na metr kwadratowy dziennie.Wybierz Właściwości, klikając prawym przyciskiem myszy okno punktowe i przejdź do opcji Styl wyświetlania. Zaznacz pole z siatką, a następnie przejdź do opcji Kontury i kliknij lewy przycisk Shift, aby wartości 0, 0,1 i 2 pozostały tylko w już zdefiniowanych panelach po lewej stronie. Na koniec kliknij przycisk OK.Na podstawie wykresu konturowego z oprogramowania zdefiniuj krawędź brązowej, zielonej i niebieskiej strefy w zatoce Narraganset. Następnie za pomocą programu Adobe Illustrator zwizualizuj te strefy na mapie. Model bilansu masy N zidentyfikował trzy teoretyczne strefy w zatoce Narraganset na lato.W strefach brązowych poziom PPP przekraczał dwa gramy węgla na metr kwadratowy dziennie, co wskazuje na silne procesy fizyczne i biologiczne o wysokim zmętnieniu i ograniczeniu światła. W zielonych strefach poziom PPP wynosił od 0,1 do 2 gramów węgla na metr kwadratowy dziennie, co świadczy o ograniczeniu składników odżywczych przy wysokiej produkcji pierwotnej. W niebieskich strefach poziom PPP wynosił mniej niż 0,1 do 2 gramów węgla na metr kwadratowy dziennie, co świadczy o niskiej produktywności biologicznej.Ramy fizyczne zostały stworzone przy użyciu paneli akrylowych ze światłami LED, aby pokazać nakładanie się granic stref i poziomy zmętnienia osadów w każdej strefie.

visualization-productivity-zones-based-on-nitrogen-mass-balance-model

Research

JoVE Journal

Environment

Środowisko

Emisje amoniaku są głównym zagrożeniem dla środowiska poprzez eutrofizację, zakwaszenie gleby i tworzenie drobnych cząstek i pochodzą głównie ze źródeł rolniczych. Metoda ta umożliwia pomiary ubytków amoniaku w powtórzonych próbach polowych, umożliwiając analizę statystyczną emisji i zależności między rozwojem upraw a emisjami.

Skalibrowane próbkowanie pasywne - wielopowierzchniowe pomiary terenowe emisji NH3 z kombinacją dynamicznej metody rurkowej i próbników pasywnych

Tutaj prezentujemy małe inkubacje rdzenia do pomiaru wymiany gazu osad-woda i substancji rozpuszczonej. Umożliwią one wiarygodne pomiary wymiany osad-woda, które ocenią rolę osadów we wpływie na procesy biologiczne i biogeochemiczne w ekosystemach wodnych.

Bentosowa wymianaO2, N2 i rozpuszczonych składników odżywczych przy użyciu inkubacji z małym rdzeniem

Poprzednie prace sugerują, że skład izotopowy atmosferycznych tlenków azotu może rozróżniać wpływ różnych źródeł w środowisku. Przedstawiamy zautomatyzowaną, mobilną, opartą na terenie metodę zapewniającą wysoką skuteczność zbierania atmosferycznej analizy izotopowej NOx dla N w rozdzielczości godzinowej.

Zautomatyzowany, mobilny system zbierania o wysokiej rozdzielczości do analizy izotopowej azotu NOx

Przedstawiono eksperymentalną metodologię porównywania wydajności małych (100 L) i dużych (1000 L) reaktorów przeznaczonych do remediacji glonów w ściekach składowiskowych. Charakterystykę systemu, w tym stosunek powierzchni do objętości, czas retencji, gęstość biomasy i stężenie ścieków, można dostosować w zależności od zastosowania.

Porównanie skali w systemie reaktora fotosyntetycznego do remediacji ścieków z glonów

Wraz z postępem technologicznym i wzrostem oczekiwań użytkowników końcowych, wzrosło zapotrzebowanie i wykorzystanie danych o wyższej rozdzielczości czasowej do szacowania ładunku zanieczyszczeń. Protokół ten opisuje metodę ciągłego monitorowania jakości wody in situ w celu uzyskania danych o wyższej rozdzielczości czasowej w celu podejmowania świadomych decyzji dotyczących zarządzania zasobami wodnymi.

Ciągły monitoring dopływu składników pokarmowych i osadów w rolniczych zlewniach

Urządzenie przepływowe do wykorzystania metody biodepozycji do ilościowego określania filtracji i żerowania małży zostało zmodyfikowane do użytku na statku. Dwuwymiarowy stół przegubowy zbudowany wokół urządzenia izoluje aparaturę od ruchu łodzi, umożliwiając w ten sposób dokładne ilościowe określenie zmiennych filtracji małży w morskich zakładach akwakultury skorupiaków.

Projektowanie i stosowanie aparatury do ilościowego oznaczania zawiesiny małży zasilających morze

Wizualizacja i pomiar wzrostu korzeni in situ jest niezwykle trudne. Przedstawiamy konfigurowalną metodę rhizobox do śledzenia rozwoju i proliferacji korzeni w czasie w odpowiedzi na wzbogacenie w składniki odżywcze. Metoda ta służy do analizy różnic genotypowych w plastyczności korzeni kukurydzy w odpowiedzi na organiczne źródło azotu.

Zoptymalizowany protokół Rhizobox do wizualizacji wzrostu korzeni i reakcji na zlokalizowane składniki odżywcze

Szczegółowo przedstawiono szereg metod do określania potencjalnego wskaźnika DNRA na podstawie 14analiz NH4+/15NH4+. NH4+ jest przekształcany wN2Ow kilku etapach i analizowany za pomocą kwadrupolowej chromatografii gazowej ze spektrometrią mas.

Pomiar potencjalnych szybkości dysymilacyjnej redukcji azotanów do amonu na podstawie 14analiz NH4+/15NH4+ poprzez sekwencyjną konwersję doN2O

Projekt mikrodziałki do badań nad znacznikiem 15N jest opisany tak, aby pomieścić wiele wydarzeń związanych z pobieraniem próbek roślin i gleby w sezonie. Przedstawiono procedury pobierania i przetwarzania próbek gleby i roślin, w tym protokoły mielenia i ważenia, dla analizy 15N.

Projektowanie mikrowykresów oraz przygotowanie próbek roślin i gleby do analizy 15azotu

Przedstawiona tutaj jest opłacalna i przenośna metoda/urządzenie do pomiaru pierwotnej produktywności mat mikrobiologicznych w rzeczywistej temperaturze otoczenia in situ i warunkach świetlnych. Układ eksperymentalny opiera się na powszechnie dostępnych materiałach i może być stosowany w różnych warunkach, oferując jednocześnie zalety modeli laboratoryjnych.

Niskokosztowa metoda pomiaru produktywności pierwotnej in situ zbiorowisk peryfitonowych wód lentycznych

Tutaj prezentujemy protokół przekształcania obrazów mikroskopowych fitoplanktonu w grafikę wektorową i powtarzalne wzory, aby umożliwić wizualizację zmian w taksonach fitoplanktonu i biomasie na przestrzeni 60 lat. Protokół ten reprezentuje podejście, które można wykorzystać dla innych szeregów czasowych planktonu i zestawów danych na całym świecie.

Wizualizacja danych oceanograficznych w celu zobrazowania długoterminowych zmian w fitoplanktonie

Odkryj wizualizację stref produktywności biologicznej w zatoce Narragansett przy użyciu modelu bilansu masy azotu. Metoda ta identyfikuje trzy strefy wpływu azotu rzecznego, wspierając zarządzanie składnikami odżywczymi i redukcję hipoksji.

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

Przeglądaj więcej filmów