亚北极太平洋气溶胶光学厚度与净初级生产力的变化特征及其相关性研究

王雪林,陈文忠

(中国海洋大学信息科学与工程学部海洋技术学院,山东 青岛 266100)

0 引言

大气对海洋的影响不容忽视,大气中携带的营养盐、金属元素等通过干、湿沉降的方式输送到海洋中,会显著影响海洋的碳、氮循环过程[1,2],对于短期促进或抑制浮游植物的生长及长期的生物化学循环都有着重要作用[3],对海洋生态环境的变化产生重要影响[4],尤其是对于开阔的远海区域,气溶胶的远距离传输、沉降是其重要的营养输入方式,对初级生产的提高有一定影响[5]。

亚北极太平洋是典型的高营养盐低叶绿素浓度(HNLC)区域,对亚北极太平洋西部(48°N,165°E)[6]和东部(50°N,165°W)[7]的加铁实验表明铁是该区域浮游生物生长的重要限制因素,铁的增加可以提高初级生产。气溶胶传输沉降是提供铁的重要来源,塔克拉玛干沙漠、戈壁沙漠以及亚洲污染形成的气溶胶,通过西风传输,穿越东亚、太平洋,甚至可能到达北美[8],亚北极太平洋为源自亚洲大陆气溶胶传输和沉降的重要区域。Bishop等[9]在PAPA站(50°N,145°W)利用自动碳探测器观察到源自中亚大陆的一次强沙尘经过后,海洋中的叶绿素浓度和有机碳含量都有了明显的增加。邓祖琴等[10]研究发现中国大陆沙尘与滞后其1个月的KNOT站(43°58′N,155°03′E)和SA站(49°N,174°E)生产力有较强的相关性。李一凡和陈文忠[11]通过研究华北地区气溶胶和西北太平洋(40°N～50°N,150°E～180°)初级生产力的相关性,发现华北地区气溶胶与滞后其2个月的西北太平洋初级生产力有较强的相关性。Tan等[12,13]利用长时间卫星观测数据通过对我国沙尘事件、气溶胶浓度以及多区域叶绿素浓度的研究发现,沙尘事件发生的频率、气溶胶浓度及叶绿素浓度之间有着强烈的相关性,其中亚北极太平洋相关性最高,从而证明了源自我国的气溶胶通过传输、沉降对亚北极太平洋的海洋初级生产力存在影响。

海洋初级生产力反映了自养生物通过光合作用制造有机物的能力,一般以单位时间、单位面积所固定的有机碳来表示,而海洋净初级生产力(NPP)定义为初级生产力减去自养生物的代谢消耗量。气溶胶光学厚度(AOD)反映了大气气溶胶含量。本文利用亚北极太平洋长时间AOD和NPP数据,通过研究二者的相关性,探究气溶胶对初级生产的影响。

1 数据来源与研究区域

1.1 MODIS气溶胶光学厚度产品数据

中分辨率成像光谱仪(MODIS)是搭载在Terra和Aqua卫星上用于观测全球陆地、海洋和大气的生物和物理变化的重要仪器,两颗星相互配合,在1～2天内可以完成一次对整个地球表面的观测,高时间分辨率数据对实时地球观测有重大的实用价值。从1999年至今,MODIS一直在向地面发送数据,对全球变化的长时间序列的研究有重要意义。MODIS共有36个观测波段,光谱范围为0.4～14.4 μm,其最大空间分辨率可达250m,对地球科学的综合研究以及分门别类研究均有很大作用。

本研究采用2003–2018年共计16年的MODIS月平均三级气溶胶产品,版本为C6.1,该版本数据通过对算法的改进,在数据质量等方面有了提升[14]。所用数据集为“Aerosol Optical Depth Land Ocean Mean Mean”,其空间分辨率为1°×1°。

1.2 风场数据

由美国气象环境预报中心(NCEP)和美国国家大气研究中心(NCAR)联合制作的NCEP/NCAR再分析数据集等压面层共分为17层。根据研究[8]表明,气溶胶抬升越高,传输距离越远,而抬升至4～6 km以上可实现远距离传输至太平洋,故本研究采用气压500 hPa高度场的2003–2018年共计16年的月平均高空风场数据,其分辨率为2.5°×2.5°。

1.3 海洋净初级生产力数据

海洋净初级生产力数据来源于美国俄勒冈州立大学网站,数据是基于标准初级生产力垂向归纳模型(VGPM)[15],以MODIS叶绿素浓度(CHL)、海表温度(SST)和光合有效辐射(PAR)产品作为输入数据得出。该模型的计算公式为

式中N为海洋净初级生产力;C为MODIS的叶绿素浓度;Popt为最大光合作用速率,是海表温度SST的高阶函数;D为利用纬度及时间进行计算得出的光照周期;p为海表光合有效辐射;Zeu为真光层深度。本研究采用2003–2018年共计16年的月平均海洋净初级生产力数据,其分辨率为(1/6)°×(1/6)°。

1.4 研究区域

选择的研究区域为亚北极太平洋部分海域(40°N～50°N,160°E～160°W),如图1所示。选择该区域的原因是该区域为开阔海域、距离陆地较远,能够减少径流等其他陆源因素对初级生产的影响,有利于更好地研究气溶胶的作用。为研究该区域自西向东的变化趋势,且为避免由于选取范围过大造成的误差,将研究区域按经度每10°划分为四个子域进行研究,其中黑色框为4个研究子域,子域1的范围为40°N～50°N,160°E～170°E,子域2为40°N～50°N,170°E～180°,子域3为40°N～50°N,180°～170°W,子域4为40°N～50°N,170°W～160°W。

图1 研究区域Fig.1 Study area

2 实验结果与讨论

2.1 气溶胶光学厚度时空分布

利用2003–2018年共计16年的MODIS月平均数据,逐月统计分析研究区域AOD月平均分布。4个子域逐月平均值变化如图2(a)所示。选取7月做出区域空间分布,结果如图2(b)所示。据研究[8,16]表明,由于沉降作用,大气中颗粒物在传输过程中会逐渐减少,风场是决定大气传输的关键因素,西风为源自大陆的气溶胶传输至太平洋的主要动力。由图2(a)可以看出,研究区域AOD值经向变化趋势为西部高于东部,由图2(b)可以看出,在研究区域范围内AOD呈现明显的自西向东递减趋势,同时也可以看出AOD在30°N～40°N,150°E～150°W和50°N～60°N,150°E～150°W范围内数值较小。图3为500 hPa高空月平均风场。结合图3中的风向可以看出该片区域为西风主导,说明该区域气溶胶的传输方向为自西向东,且传输距离越远,气溶胶颗粒越少。

图2 AOD时空分布。(a)各区域月平均变化;(b)7月平均空间分布Fig.2 Spatial and temporal distribution of AOD.(a)Monthly-averaged variation in each area;(b)spatial distribution in July

由图2(a)可看出,各研究区域的AOD值均为自1月开始升高,至7月达到峰值,随后逐步下降。3–5月的春季降水少,空气干燥且植被覆盖率较低,是沙尘天气的多发季节[17],同时携带沙尘的气溶胶在传输过程中与人为排放的污染性气溶胶相叠加,造成AOD数值增加。夏季随着温度的升高,混合层发展较高,同时根据图3可以看出水平风速减小,故颗粒物不易扩散,且降水充沛,相对湿度的增大促进了气溶胶的吸湿增长和气粒转化[17],使AOD数值升高。同时由于温度的升高,大量沙尘抬升至高空[18],使满足远距离传输的气溶胶增加,同样造成了AOD的增加。之后随着温度的下降,源区及抬升至高空的气溶胶减少,研究区域AOD也逐步下降。

图3 3–10月500 hPa月平均风场。(a)3月;(b)4月;(c)5月;(d)6月;(e)7月;(f)8月;(g)9月;(h)10月Fig.3 Monthly-averaged wind field at 500 hPa from March to October.(a)March;(b)April;(c)May;(d)June;(e)July;(f)August;(g)September;(h)October

2.2 气溶胶类型分析

根据AOD与Ångstr¨om指数可以识别气溶胶类型[19,20]。利用550 nm气溶胶光学厚度τ及470 nm和660 nm的Ångstr¨om指数α对研究区域7月的AOD进行气溶胶分类,并由此判断该区域气溶胶的重要类型。所采用的分类方法[19]为:1)当τ＜0.1且α＜1.0时,为清洁海洋型(CM);2)当τ＜0.1且α＞1.0时,为大陆清洁型(CC);3)当τ＞0.2且α＞1.0时,为生物质燃烧/城市工业型(BU);4)当τ＞0.3且α＜0.7时,为沙尘型(DD);5)其余为混合型(MX)。分类结果如图4所示。

图4 7月气溶胶类型Fig.4 Aerosol types in July

从图中可以看出,7月出现的气溶胶类型有三种,分别是DD、MX和BU。在研究区域30°N～40°N,150°E～150°W范围内主要为混合型气溶胶,50°N～60°N,150°E～150°W范围内为大量的混合型、生物质燃烧/城市工业型和少量的沙尘型气溶胶,40°N～50°N,150°E～150°W范围内则为沙尘型和混合型气溶胶,可以认为沙尘型气溶胶为该区域的重要类型。这主要是因为抬升至4～6 km以上的气溶胶可进行远距离传输至太平洋[8],5–7月随着温度的升高,沙尘更易抬升至高空,故满足远距离传输条件的沙尘更多,在此期间湿度逐渐增大,但作为非吸湿性的沙尘粒子受影响较小,且风速减小,混合作用减小,故存在沙尘型气溶胶;同时也有部分沙尘型气溶胶与污染性气溶胶及海洋型气溶胶形成混合型气溶胶。

2.3 净初级生产力时空分布

图5 为利用2003–2018共16年的NPP在研究区域的时空分布。图5(a)为NPP值在研究区域范围内的月平均变化趋势,可以看出,各区域NPP均为从1月开始逐渐增加,至8、9月达到峰值,随后逐步下降,与气溶胶的月变化趋势有1～2个月的滞后。

图5 NPP时空分布。(a)各区域月平均变化;(b)9月平均空间分布Fig.5 Spatial and temporal distribution of NPP.(a)Monthly-averaged variation in each area;(b)spatial distribution in September with 4 areas in black rectangles

根据图5观察NPP经向变化趋势,从图5(a)中可以看出,NPP的自西向东变化趋势为:1–5月时,各区域NPP数值较小且相差不多,但自区域1至区域4为递增趋势,与AOD趋势相似,推断此时AOD数值较小,对NPP的影响较小,此趋势为其他因素造成;6–12月,自区域1至区域4为递减趋势,即区域越往东,NPP数值越低,与AOD自西向东变化趋势一致;从图5(b)中可以看出,在远离陆地的研究区域40°N～50°N,150°E～150°W范围内,NPP扩散程度较大,存在明显的自西向东的递减趋势,与上述一致,同时也可以看出在30°N～40°N,150°E～150°W范围内NPP数值较小,在50°N～60°N,150°E～150°W范围内陆地边缘存在明显的高值区域,且扩散程度较小,可以认为是径流等陆源因素为主要因素。结合上述AOD时空分布分析,可以看出在研究区域范围内AOD幅值出现在7月,NPP幅值出现在8、9月,比AOD幅值落后1～2个月左右出现,且二者均为自西向东逐渐减少的变化趋势,同时在AOD较大区域NPP较大,AOD较小区域NPP较小,由此可以判断AOD对NPP有影响,并考虑二者的时滞相关性。

2.4 长时间序列及趋势

为分析各区域AOD与NPP的长期变化及趋势,利用2003–2018年16年共192个月的AOD数据及NPP数据,对各区域的平均数据进行统计,求出每个月各区域平均值并构建长时间序列及趋势,结果如图6所示。

图6 2003–2018年AOD及NPP在各研究区域长时间序列及趋势。(a)区域1;(b)区域2;(c)区域3;(d)区域4Fig.6 Long time series and trend of AOD and NPP in each area from 2003 to 2018.(a)Area 1;(b)area 2;(c)area 3;(d)area 4

从图中可以看出:1)各区域AOD及NPP均呈现周期变化;2)整体上4个区域AOD及NPP数值均随经度自西向东逐渐减少;3)4个区域AOD和NPP均有较弱的下降趋势;4)4个区域AOD与滞后其1～2个月的NPP均有较好的匹配,其中区域2匹配程度最高,而区域1离源区较近,气溶胶种类较多,对初级生产有抑制也有促进的作用,故区域1匹配程度较低,经过传输沉降等过程至区域2时,气溶胶种类有利于初级生产的提高,随着传输距离越远,气溶胶含量降低,对初级生产的作用逐步减少,匹配程度逐步降低。

2.5 时滞相关性分析

时滞相关性分析是研究两个时间序列数据在两个不同时刻的相关程度,Pearson相关系数刻画了两个变量X和Y的相关性,将时间延长项引入到Pearson相关系数,可得到两个时间序列在不同时刻的相关系数C[21],其表达式为

式中s为滞后时间,σ(X)、σ(Y)表示标准序列差,序列X(i)、Y(i)长度均为N,E(X)、E(Y)表示序列均值,该函数刻画了时间序列X在i时刻与时间序列Y在i+s时刻的相关程度。

为定量分析各区域AOD与NPP的滞后性及滞后月份,分别求出各区域每年AOD峰值与NPP峰值月份差进行分析,同时分别建立了各区域AOD与NPP的时滞相关系数。表1为各区域2003–2018年每年NPP与AOD峰值所在月份差值及各区域差值的众数和平均值。从表中可以看出,各区域AOD峰值大部分先于NPP,仅有3次出现了负值,各年份各区域NPP和AOD之间非负值间隔为0～4个月。各区域在16年间峰值所在月份差值自西向东众数分别为1、1、2、1,平均值分别为1.69、1.63、1.63、1.00。图7为各区域AOD与NPP月时滞相关系数变化图,可以看出,各区域AOD均与滞后其1～2个月的NPP存在强相关,其相关系数最大值自西向东分别为0.75、0.84、0.79、0.74,与之前根据图示的定性分析及表1分析结果一致。

表1 2003–2018年NPP与AOD各区域峰值月份差值及众数和平均数(AOD先于NPP为正)Table 1 Monthly difference of NPP and AOD peak in each area,and mode and mean of the difference from 2003 to 2018(Positive value shows AOD is ahead of NPP)

图7 各区域AOD与NPP月时滞相关系数变化图(AOD先于NPP为正)Fig.7 Variation of monthly delay correlation coefficient between AOD and NPP in each area(Positive value shows AOD is ahead of NPP)

根据以上定性定量分析,AOD与滞后其1～2个月的NPP有较强的正相关性,可以认为气溶胶在经过传输、沉降及光合作用等生物过程后,该海域海洋净初级生产力有了增加,该过程共耗时1～2个月。

2.6 其他因子分析

NPP的影响因素有多种,温度、太阳辐射都对NPP有着重要的影响[22,23],为判断这两种因素的影响,利用2003–2018年SST及PAR数据,做出各区域月平均变化图,结果如图8所示。

图8 各区域SST(a)和PAR(b)月平均变化Fig.8 Monthly-averaged variation of SST(a)and PAR(b)in each area

从图8(a)中可以看出,SST月平均变化趋势为1–6月温差较小,随后逐步上升,自6月后SST大幅上涨,8月后逐步下降,至12月达到与1月持平状态。SST经向变化趋势为1–6月自区域1至区域4逐步升高,但温差较小,自6月以后,则自西向东温差无明显变化。从图8(b)中可以看出,PAR年度变化趋势为自1月逐步上升,5–7月PAR变化不大,随后逐步下降至12月。PAR经向则无明显变化趋势,仅在5–7月有略微变化,区域1与2相近,区域2–4则有很小的增加。

图9为利用2003–2018年9月SST和PAR的平均值所做空间分布图。从图中可以看出,研究区域范围内,SST和PAR均存在明显的自南向北递减的纬向变化,在经向则无明显变化,与上述经向分析结果一致。结合NPP时空变化特征,NPP存在明显的自西向东递减的经向变化特征,SST和PAR则无,可以认为SST和PAR虽然是影响NPP的重要因素,但对研究区域NPP自西向东变化趋势无明显影响。

图9 9月SST(a)和PAR(b)平均空间分布Fig.9 Spatial distribution of SST(a)and PAR(b)in September

3 结论

主要研究了2003–2018共16年的亚北极太平洋自西向东各区域AOD及NPP的时空变化特征及相关性,发现AOD及NPP数值均自西向东递减,而对于NPP影响较大的SST及PAR则未出现该种变化趋势。各区域AOD及NPP均为周期变化,二者在各区域均为NPP滞后AOD 1～2个月时存在高度相关,同时通过对AOD峰值所在的7月进行气溶胶分类,发现沙尘是该区域气溶胶的重要类型。

亚北极太平洋区域是典型的HNLC特征区域,铁是该种区域的重要限制因素,铁的缺失会影响浮游植物的生长速率,也会影响浮游植物的光合速率[24],从而对初级生产产生影响。在太平洋区域浮游生物需要的铁大多来自于风传输[9],源自大陆的气溶胶是亚北极太平洋重要的营养盐、金属等微量元素来源[25],传输至亚北极太平洋的气溶胶为该海域带来的元素影响了初级生产者的生长及光合作用,从而对海洋初级生产产生影响[26]。通过对自西向东的各区域AOD与NPP的研究,可以认为自西向东传输及沉降的气溶胶为该区域带来铁元素,从而促进了初级生产力的增长,而其中沙尘气溶胶是重要类型。

由于气溶胶在传输途中的沉降及扩散,粗粒子由于重力在干沉降的作用下而被除去,气溶胶浓度大幅降低且粒子均匀,粒子的半径一般已经小于10 μm,以2～4 μm的粒子为主[27],这种粒子从海洋表面沉降至海洋3000～5000m大约需要20～30天时间[28],加上浮游生物的光合作用等过程所需时间,大约需要1～2个月。研究了亚北极太平洋自西向东各区域AOD以及NPP的相关性,发现各区域AOD均与滞后其1～2个月的NPP相关性最高,判断亚北极太平洋研究区域气溶胶对初级生产产生作用的整个过程需要1～2个月来完成。