Методическая статья

Визуализация зон продуктивности на основе модели баланса массы азота в заливе Наррагансетт, штат Род-Айленд

DOI:

10.3791/65728

⸱

14 июля 2023 г.

 ,  ,  ,  ,  , 
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

В этой статье

Краткое содержание

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

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.

Аннотация

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

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.

Введение

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

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.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

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

1. Применение модели баланса N-масс

  1. 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.
  2. 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).
  3. 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.
    figure-protocol-1Уравнение (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.
  4. 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.

2. Визуализация трех зон на карте залива Наррагансетт

  1. Постройте на карте залива Наррагансетт три зоны в виде контурного графика с помощью программного обеспечения Ocean Data View.
    1. 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].
    2. Загрузите данные по ставке ППС в программное обеспечение Ocean Data View.
      1. Перейдите в раздел «Открыть» в меню «Файл ».
      2. Щелкните Связать переменные, Широта, Долгота с Станцией, широтой [degrees_north] и Долготой [degrees_east] в окне Связь переменных метаданных, затем нажмите кнопку ОК.
      3. Нажмите кнопку OK в окне Импорт .
    3. Нарисуйте контурный график, чтобы показать диапазоны PPP на карте залива Наррагансетт.
      1. Щелкните правой кнопкой мыши на карте, выберите Масштаб, перетащите красное поле, чтобы увеличить область данных карты, а затем нажмите Enter.
      2. Щёлкните по окну 1 SCATTER диалога Шаблоны компоновки в меню Вид .
      3. Щелкните правой кнопкой мыши на панели «Образец » и выберите «Производные переменные».
      4. Нажмите кнопку « Добавить » после выбора «Широта» в разделе «Метаданные » в списке панели «Варианты ». Проделайте то же самое для Долготы , а затем нажмите кнопку ОК .
      5. Выберите drvd: Longitude [degrees_East] в качестве X-Variable, щелкнув правой кнопкой мыши по окну разброса.
      6. Выберите drvd: Latitude [degrees_North] в качестве Y-Variable, щелкнув правой кнопкой мыши по окну разброса.
      7. Выберите PPP [gC·m-2·day -1] в качестве Z-переменной, щелкнув правой кнопкой мыши по окну разброса.
      8. Выберите «Свойства», щелкнув правой кнопкой мыши по окну разброса, и перейдите к опции «Стиль отображения».
        1. Выберите поле Grided.
        2. Перейдите к опции Контуры (Contours) и нажмите кнопку <<, чтобы значения 0, 0.1 и 2 оставались только в Уже Определенных Панелях слева.
        3. Нажмите кнопку ОК .
  2. 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

  1. Вытравите три акриловые панели размером 5,5 x 8 дюймов с помощью лазерного резака, чтобы показать границу каждой зоны.
  2. 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.
  3. 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).
  4. Измените цвет каждой зоны на коричневый, зеленый и синий с помощью светодиодов, расположенных в нижней части рамки.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

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

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 (корич...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

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

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 исследования

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

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

У авторов нет конфликта интересов, о котором можно было бы заявлять.

Благодарности

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

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.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Adobe Illustrator Версия Adobe27.6.1https://www.adobe.com/products/illustrator.html
Ampersand Gessobord Uncradled 1/8" Профиль 8" x 8"Risdstore70731053088https://www.risdstore.com/ampersand-gessobord-8x8-flat-1-8-profile.html
программное обеспечениеокеана https://odv.awi.de/en/software/download/
W-Series (Wide) Flexible LED Strip Light - Ultra Яркий (18 светодиодов/фут)аспектLEDSKU AL-SL-W-UBR/> QxkyqisRPqBcHvXEW8KcJE-bK0d2cvGtqlOxXWJI_
E2rd6DzttPR0FLRoCgfkQAvD_BwE
для просмотра данных https://www.aspectled.com/products/w-wide-5050-ultra-bright?gclid=CjwKCAjwm4ukBhAuEiwA0z<

Ссылки

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

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на повторное использование текста или иллюстраций этой статьи JoVE

Запросить разрешение

Теги

DIN

Похожие статьи