BGC-Argo浮标溶解氧观测资料统计分析

张春玲,竺江港,苏 涵,程灵巧,胡 松*

(1.上海海洋大学 海洋科学学院,上海 201306;2.复旦大学 计算机科学技术学院,上海 201306;3.上海海洋大学极地研究中心,上海 201306)

引 言

溶解氧,即溶解于海水中的氧气,是生物地球化学循环的关键要素。其作为海洋学最基本的参数之一,不仅是海洋生命活动不可缺少的重要物质,还与海-气相互作用过程密切相关。但开阔大洋的溶解氧观测数据的匮乏,极大地限制了人们对全球海洋溶解氧时空分布及其所受物理过程影响的认识与理解[1-2]。生物地球化学Argo子计划(Biogeochemical-Argo,BGC-Argo)及其能自动观测生物地球化学参数的剖面浮标的出现,为全球海洋溶解氧现场观测能力带来了革命性的提高[3-4]。

21世纪初,随着自动剖面浮标和传感器技术的不断创新发展,国际上一些长期从事生物地球化学观测研究的科学家,尝试利用常规自动剖面浮标携带观测生物地球化学环境要素的传感器,在南大洋、北大西洋、西北太平洋、印度洋和地中海五个试验区开展了一个区域海洋观测网试验项目。经过近十年的持续努力,这些实验项目都取得了显著的成效,充分证明了剖面浮标在获取空前规模生物地球化学观测资料方面的独特潜力[5-6],以及改变人们对海洋化学和生物学理解的潜力[7]。2016年10月,由14个国家参与的国际生物地球化学BGC-Argo计划正式启动,旨在建立一个由1 000个“BGC-Argo”剖面浮标组成的全球海洋观测网,主要观测包括溶解氧、硝酸盐、pH值、叶绿素a、悬浮颗粒和下沉辐照度等在内的六个核心变量,最大观测深度同样达2 000 m[8-9]。目前,BGC-Argo已经成为正在实施和建设运行的国际Argo计划及其全球Argo实时海洋观测网中的重要组成部分。

溶解氧传感器作为第一个装备在剖面浮标上的生物地球化学观测设备,是当前自动剖面浮标上除了温度、电导率(盐度)和压力(深度)传感器外,最常见、最成熟的一种生化观测设备。且由于“BGC-Argo”浮标上的溶解氧传感器能够分辨溶解氧浓度小于1 μmol kg-1的变化[10-12],这将有助于评估最低含氧区范围的时空变化[13]。但由于目前国际生物Argo计划刚刚起步,各国搭载溶解氧传感器的生物Argo浮标类型及安装方式各不相同,业务化投放的站位也根据资金项目的需求而具有不均匀性,溶解氧数据的统计特征并未被大众熟知,导致其利用率不高。因此,本文对全球海域及几个试验区的生物Argo溶解氧资料进行系统统计,明确该观测资料的空间分布、数量变化、数据类型等,这可为充分利用这一宝贵的观测数据进行理论研究奠定基础。

1 BGC-Argo浮标及其溶解氧传感器简介

目前装载在Argo浮标上的溶解氧传感器,主要有两种类型:挪威Aanderaa公司生产的4330型和美国Seabird公司生产的SBE63型(图1)。这两种传感器均为荧光淬灭传感器,主要包括传感器膜、激发光系统、相敏检测系统三个重要部分。由于氧气是许多荧光敏感物质的良性淬灭剂,因此氧气的浓度与荧光指示剂的某些固有参数(如荧光效率,荧光时间等)具有一定的定量关系,因此该类传感器基于荧光淬灭原理[14-15],通过测量荧光信息来计算指示器指示的被测水体中的氧气含量。

图1 装载在BGC-Argo浮标上的两种主要的溶解氧传感器(图片来源:www.aanderaa.com;www.seabird.com)

虽然装载在Argo浮标上的溶解氧传感器只有两种,但Argo浮标却有很多种,而且随着浮标技术的进步,浮标种类和型号也不断推陈出新。其中,APEX型浮标和POROVOR型浮标是目前装载溶解氧传感器数量最多的两种浮标类型[16-17]。除此之外,还有ARVOR、NAVIS、SOLO、NOVA、NEMO、NINJA、S2ASBE等类型。不同的浮标类型,其装载的溶解氧传感器及装载方式都不尽相同,由此,这些BGC-Argo浮标观测到的溶解氧数据的误差来源也多种多样。

4330型溶解氧传感器有两种装载方式[5,15]。一种是与CTD传感器并列装载在浮标的顶部平台(图2a);一种是通过将传感器加高至天线高度(图2b),采用水-气界面连续测量模式,即在浮标上浮过程中,且传感器露出水面后,都会连续测量,所测得的空气中的氧气含量可用于传感器数据校正。但目前只有极少数BGC-Argo浮标采用第二种装载方式。SBE63型溶解氧传感器主要用于美国Seabird公司的Navis型浮标,其采用溶解氧传感器与CTD传感器中测量海水电导率的水泵相连的设计方案[18-19],可以最大程度地降低传感器膜受光分解和生物附着等原因产生的数据漂移,但其SBE63传感器不能伸出水面(图2c)。

图2 BGC-Argo浮标上的溶解氧传感器装载方式

2 BGC-Argo溶解氧资料统计

本文基于中国Argo实时资料中心经质量再控制后制作的《全球海洋Argo散点资料集》(ftp://ftp.argo.org.cn/pub/ARGO/global/),选用由BGC-Argo剖面浮标观测的5～2 000 m海洋上表层的Argo溶解氧剖面,对全球海域及五个试验区的溶解氧剖面观测资料的数量、观测密度及类型进行了较全面的统计。

2.1 全球BGC-Argo溶解氧

自2002年开始,携带溶解氧传感器的Argo浮标开始出现,2007年以前,由BGC-Argo获得的溶解氧观测剖面较少(图3),每年都不超过5 000条,且2005年以前每年均少于1 000条,2002—2007年的6年间,累积溶解氧剖面数量约为1万条。但自2007年开始,各个BGC-Argo区域海洋观测网试验项目陆续开展,携带溶解氧传感器的Argo浮标数量大幅增多,所获得的溶解氧观测剖面数量也快速增长,至2014年达到年均最高值(2万条/每年),之后,随着BGC-Argo计划于2016年10月的正式实施,BGC-Argo浮标的布放进入常态化时期,观测剖面数量较之前的集中试验期有所下降,但也一直保持着每年1.3万条的观测剖面。2002—2019年的18年间所获得的溶解氧剖面数量共计172 944条,且2007年以来一直以每年约1万条的速度在增长。

图3 2002—2019年全球海域溶解氧剖面数量逐年统计

虽然,截止到2019年底,BGC-Argo溶解氧观测剖面的已超过17万条,但其在全球海域的分布具有明显的不均匀性(图4)。由于BGC-Argo计划正式实施距今还不到5年的时间,目前大部分溶解氧观测剖面仍集中在5个试验区。其中,南大洋的碳循环与气候观测模拟项目(the Southern Ocean Carbon and Climate Observations and Modeling project,SOCCOM)实验区的经纬度范围约为-180°～180°E,30°～80°S,其18年间的溶解氧观测剖面总数为58 699条;北大西洋的海洋遥感生物化学地球循环项目(the Remotely Sensed Biogeochemical Cycles in the Ocean project,remOcean)试验区的经纬度范围约为80°～180°W,0°～60°N,溶解氧观测剖面有27 640条;西北太平洋的物理-生物地球化学综合观测实验区(the Integrated Physical-Biogeochemical Ocean Observation Experiment,INBOX)(40°～100°E,10°S～25°N)的溶解氧观测剖面数为27 823条;而分别位于北印度洋和地中海海域的澳大利亚-印度印度洋联合生物Argo计划、新型Argo观测系统(the Australia-India Joint Indian Ocean Bio-Argo Project,IO Bio-Argo、the Novel Argo Ocean Observing System,NAOS)试验区,其溶解氧剖面观测数量也分别达到了9 057、11 737条。

图4 2002—2019年全球海域及5个试验区溶解氧资料站位分布

根据不同浮标类型进行分类统计结果可以看出(图5),2002—2019年间,搭载溶解氧传感器的BGC-Argo浮标可以分为9种(忽略型号差异),由APEX和PROVOR两种浮标获得的剖面数居多(图5b),均超过6万条,而且这两种型号的浮标观测剖面每年都有,其2011年以后的观测资料数量,远超出其他浮标的溶解氧观测数量(5a)。两者相比,前期(2007年以前)PROVOR浮标较多,2007—2014年,每年布放的APEX型浮标明显多于PROVOR,而2015年以后PROVOR浮标又大幅增加,至2019年仍多于APEX型浮标。ARVOR、SOLO浮标2010年以前较多(每年溶解氧观测剖面数>1 000条),之后几年的观测资料数量逐年减少;而S2ASBE、NEMO浮标的观测剖面数则集中在2012、2013、2014年;NAVIS浮标近几年明显增多;NINJA、NOVA两种浮标仅在2015—2017年使用的较多,其总的观测资料数量均不超过1 000千条(图5b)。

图5 2002—2019年间全球海域各类浮标逐年(a)和多年(b)获取的溶解氧剖面数量

2.2 试验区BGC-Argo溶解氧

图6分别给出了五个试验区由9类浮标观测到的溶解氧剖面站位的分布情况。北大西洋(图6a)以PROVOR浮标的观测数据最多,其次是APEX,这两类浮标数据多数集中在30°N以北,而该海域也有很多ARVOR、SOLO型浮标数据和部分NAVIS型浮标数据,而SOLO和NAVIS浮标数据基本在北大西洋0～15°N的范围内。西北太平洋(图6b)是五个试验区中,浮标类型最多的海域,其囊括了所有类型的浮标数据,大部分观测剖面位于日本东部,黑潮延伸体区域。北印度洋(图6c)基本以APEX和PROVOR两种类型的浮标数据为主,且PROVOR型浮标观测数据占多数,并且,北印度洋西南部(6°N以南,70°E以西)基本没有观测数据。地中海(图6d)基本全都PROVOR型浮标数据,而南大洋(图6e)因其实验范围较广,包括的浮标类型相对也较多(6种),APEX和PROVOR浮标数据仍占多数,在60°S以南,60°～150°E范围内的极区,SOLO型浮标数据分布较为集中。

图6 2002—2019年五个试验区各类浮标所获得的溶解氧剖面站位分布(a:北大西洋-remOcean;b:西北太平洋-INBOX;c:北印度洋-IO Bio-Argo;d:地中海-NAOS;e:南大洋-SOCCOM)

从五个试验区各类浮标的溶解氧观测数据随时间的变化(图7)可以看出,北大西洋的remOcean、北印度洋的IO Bio-Argo、地中海的NAOS等三个实验项目所获取的溶解氧剖面数量,均自2013年以后才逐年大幅增长,近几年每年均多于1 000条观测剖面,而且主要采用的是PROVOR型浮标(图7a、图7c、图7d),但北大西洋的remOcean项目在2012年之前,采用多种类型的剖面浮标,但每种类型的浮标观测数据均不超过500条。西北太平洋的INBOX和南大洋的SOCCOM两个实验项目采用的浮标类型相对较多。其中西北太平洋(图7b)的观测数据以2011—2016年居多,多数浮标的观测数据大于1 000条/年,南大洋(图7e)自2006年开始,每年都有不少类型的浮标观测数量超过1 000条,且APEX型浮标的溶解氧观测数量自2008年开始,每年都在2 000条以上,甚至达到近4 000条/年。

图7 2002—2019年五个试验区各类浮标所获得的溶解氧剖面数量统计(a:北大西洋-remOcean;b:西北太平洋-INBOX;c:北印度洋-IO Bio-Argo;d:地中海-NAOS;e:南大洋-SOCCOM)

3 BGC-Argo溶解氧观测现状分析

截止到2019年底,全球海域由BGC-Argo浮标获取的溶解氧剖面总数已超过17万条,在1°×1°的网格内,约有36.8%的网格点上的观测剖面数超过5条(图8)。特别是五个试验区范围内,大部分格点的溶解氧观测密度均大于10条/度,在太平洋的东北部及东南部海域,观测资料密度也均超过了5条/度。30°～80°S之间的南大洋海域,因其范围较大,观测数据空间分布相对分散,与其他试验区相比,其观测密度略小,但大部分格点上的观测剖面数量也多于3条。

图8 2002—2019年全球海域溶解氧资料的密度分布

以满足客观分析的标准(5条/度),对多年月平均的观测密度进行统计,如表1所示,在1°×1°的网格内,每个试验区12个月份均约有15%以上的格点,溶解氧观测剖面数量超过5条。地中海海域观测密度最高,每个月都有大于40%,甚至接近1/2的格点上具有较高的观测密度(>5条/度)。其次是西北太平洋和北大西洋海域,多数月份有近20%的格点满足客观分析的数据要求。北印度洋和南大洋观测密度相对稍小,但每个月也有近15%的格点满足要求。

表1 五个实验区1°×1°的网格内逐月的观测剖面大于5条的格点百分比(%)

4 结论

BGC-Argo计划虽然正式实施距今还不到五年时间,但其溶解氧观测剖面总数已超过17万条,并正以每年约1万条的速度在持续增长,这是传统的测站观测所无法比拟的,且伴随着近几十年船载观测数据量的大幅度下降,BGC-Argo浮标俨然已成为全球海洋溶解氧观测最主要的数据来源。

目前,BGC-Argo溶解氧数据的空间分布极不均匀,观测剖面集中分布在五个试验区及其周边海域。地中海因其特殊的地理位置,观测资料较为集中,其余四个试验区也均有约20%的格点,其观测数据已满足客观分析的要求。对于中西太平洋、大西洋与印度洋的赤道附近海域,这些数据缺测或稀疏区,或许可以作为未来BGC-Argo浮标布放的重点考虑区域。我国于2019年3月首次布放了2个国际BGC-Argo计划确定的全部6个生物地球化学核心参量的“全配置”BGC浮标。由此,自2018年5月起,我国已在西北太平洋海域累计布放了11个携带溶解氧传感器的BGC剖面浮标,并计划于2019—2020年继续布放8个,这为加快建成国际上首个西北太平洋生物Argo观测网,确立我国在国际BGC-Argo计划中的重要地位和国际话语权具有重要意义。

除此之外,装载溶解氧传感器的BGC-Argo剖面浮标有多个型号。以APEX型和POROVOR型浮标为现今获取溶解氧资料最多的两种类型,并且,这两类浮标已成为近年来BGC-Argo浮标的主要型号。但目前的大量溶解氧观测数据中,仍有较多是由其他7种类型的浮标所获取的。这些浮标装载的溶解氧传感器及观测方式都不尽相同,其观测资料所对应的观测误差也各有特点,这在数据的质量控制中应当引起注意。