马梦真, 李芊,3, 吴正超, 陈寅超, 俞建成

1. 热带海洋环境国家重点实验室, 中国科学院南海海洋研究所, 广东 广州 510301;

2. 中国科学院大学, 北京 100049;

3. 南方海洋科学与工程广东省实验室(广州), 广东 广州 511458;

4. 中国科学院沈阳自动化研究所, 辽宁 沈阳 110016

海水中溶解氧(Dissolved Oxygen, DO)的浓度变化与水体初级生产力和海洋生物地球化学循环过程紧密相关, 对整个海洋生态系统的维持和发展有着重要作用(Helly et al, 2004; Schmidtko et al, 2017)。最小含氧带(Oxygen Minimum Zone, OMZ)是指在海洋中层水(200～1000m)处形成的稳定的低氧水层(Stramma et al, 2010; Levin, 2018), 已有的研究成果普遍认为OMZ 的形成是在海洋中的特定深度下,由于DO 的消耗与补充不平衡所导致(Stramma et al,2008), 且不同海域出现OMZ 的深度不完全相同。Li 等(2006)在对历史数据集的研究中发现了南海中层水存在着低氧水层, 并研究了它的扩散路径和水体更新情况; Karstensen 等(2008)的研究发现印度洋的环流和水团分布情况与太平洋和大西洋不同, 证实了这对区域OMZ 的分布具有重要影响; Wishner等(2013)通过研究中上层浮游动物群落的结构和特征, 发现了热带东太平洋OMZ 厚度和边界深度变化会对其造成影响; Oschlies 等(2018)提出了全球OMZ 的扩张或者收缩受气候变化影响的机制; Xiu等(2020)利用Argo 数据证实了南海地区OMZ 的分布会受到次表层叶绿素极大值层的调控作用; Davis等(2021)发现了两种可作为沉积记录标记物的浮游生物有孔虫对热带东太平洋OMZ 生境具有指示作用。在全球变暖的背景下, OMZ 的进一步扩大可能会对浮游生物的生物量与类型分布产生影响, 并且会影响到海洋中的食物网、有机物颗粒通量和生物地球化学循环(Cavan et al, 2017), 继而影响整个生态系统的结构和功能(Ito et al, 2013)。

近年来, 随着海洋观测技术的不断发展与进步,水下滑翔机在海洋观测领域得到了广泛的应用。与传统的船舶与泊系观测相比, 水下滑行机具有制作成本低、使用时间长、可控性强以及可重复使用的优点, 除了基本的温度、电导率、压力等基础变量,它还能搭载不同的传感器, 在海洋中进行DO、叶绿素以及硝酸盐等参数的观测, 具有广阔的应用前景(Liu et al, 2019)。

南海是我国最大的边缘海, 纵跨热带与亚热带,地形条件十分复杂(冯士筰 等, 1999)。其中, 位于台湾岛和菲律宾吕宋岛之间的吕宋海峡水深约2400m,是南海与西北太平洋进行水体交换的唯一深水通道(黄企洲 等, 1992)。南海北部具有宽阔的陆坡和陆架区域, 由于受到东亚季风、中尺度涡、黑潮入侵等过程的强烈影响, 南海北部陆架、陆坡流系也十分复杂, 其中以南海北部陆坡流、南海暖流、沿岸流及与之相关的夏季上升流和冬季下降流为主, 它们共同构成了南海北部的典型流系(Shu et al,2018)。已有研究表明, 在南海的中层水体(800～1000m), DO 出现明显的极小值层( 约 80～100μmol·L–1), 形成了稳定的OMZ(刁焕祥, 1986; Li et al, 2006; Xiu et al, 2020), 且无明显季节性变化,成为中层水团和深层水团交界处特有的表观特征。南海环流对生物地球化学循环有着非常深刻的影响,其中上层与中深层环流的相互作用与水体交换过程,能够影响DO 的分布情况(Wang et al, 2019)。然而,此前关于南海DO 的研究大多集中在南海北部整个区域的 DO 分布(石晓勇 等, 2014; Wang et al,2018)、表层水体含氧量变化(龙爱民 等, 2006; 杨阳等, 2013)以及珠江口水域DO 分布特征与低氧区的形成(罗琳 等, 2005; 叶丰 等, 2012)等方面。截至目前, 有关南海北部陆坡区OMZ 的空间分布、影响因素以及形成原因等方面的系统研究还比较少。因此,本研究利用水下滑翔机对南海北部陆坡区的DO、盐度、温度等生地化参数的观测数据, 重点探讨了OMZ 在南海北部陆坡区的空间分布特征, 并初步分析了OMZ 分布和形成的影响因素, 这对进一步了解OMZ 对南海生态系统和生地化循环的影响具有重要意义。

1 材料与方法

1.1 水下滑翔机介绍

本文所使用的“海翼”水下滑翔机是由中国科学院沈阳自动化所自主研发, 用于观测深海环境变量(Yu et al, 2011)。“海翼”号水下滑翔机主要由艏部舱段、姿态调节舱段、观测舱段以及艉部舱段组成, 它的航行轨迹包括垂直剖面上的锯齿状运动和水平方向上的直线运动。通过滑翔机自身浮力和俯仰角的调节, 能够控制它的下潜和上浮; 结合信号接收系统, 使得滑翔机能够按照预定的路线和转向点进行自动连续剖面测量及航行(Shu et al, 2019), 其工作模式图如图1 所示。

图1 “海翼”水下滑翔机工作模式图Fig. 1 Working mode of the sea-wing underwater glider

“海翼”号水下滑翔机所搭载的Slocum Glider Payload CTD(GP-CTD)传感器采用泵吸式连续采样(Garau et al, 2011), 用于测量电导率、温度和压力,其中电导分辨率为 0.00001s·m–1, 温度分辨率为0.001℃, 压力分辨率为全量程的0.002%。搭载的SEB 43 Oxygen Optode (4330 F)传感器是一种极谱膜氧传感器, 用于测量DO 浓度和温度, 其中DO 浓度分辨率为0.001μmol·L–1, 温度分辨率为0.001℃,它通过计算每秒从海水中扩散到工作电极的氧气分子数(通量)来确定DO 浓度。海水和氧传感器之间的温差会导致氧测量中的误差, SBE 43 通过使用与环境迅速达到平衡的材料, 并在膜下的阴极处加入热敏电阻, 以实现精确的温度补偿, 从而使这种差异最小化。因此, 与过去的氧传感器相比, SBE 43 在对高温梯度区域进行剖面分析时, 更不容易出现误差(Martini et al, 2007)。

1.2 现场试验方法

2019 年7—9 月, 中国科学院南海海洋研究所和中国科学院沈阳自动化研究所在南海北部开展了水下滑翔机组网观测, 本文的研究数据来自其中的7 台。“海翼”号水下滑翔机的CTD 传感器和DO 传感器均安装在滑翔机的观测舱段, 并通过接口直接内置到滑翔机内部。所有传感器在实验前都已由工作人员进行了标准校正, 以保证观测数据的可靠性。

本研究所选取的7 台水下滑翔机均位于南海北部陆坡区, 其中3 台(1000K005, 1000K008, 1000K011)呈北西—东南走向为跨陆坡方向, 4 台(1000K004,1000K012, 1000KDVL02, 1000KDVL04)呈北东—西南走向为沿陆坡方向(图2)。每台滑翔机在预先设定的观测断面内都进行了2～15 次不等的连续航行, 工作时间约为1 个月, 7 台滑翔机共获取了1000 多个深度为1000m 的CTD 剖面数据和DO 剖面数据。

图2 “海翼”水下滑翔机观测断面分布该图基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS(2020)4634 号的标准地图制作Fig. 2 Sections of sea-wing underwater glider observations

1.3 数据处理

水下滑翔机所采集的参数有时间间隔(单位: s)、深度(单位: m)、温度(单位: ℃)、电导率(单位: s·m–1)和DO(单位: μmol·L–1), 采样时间间隔为6s。在对原始数据进行处理时, 首先将所有文件中缺失的观测点剔除, 然后利用Matlab 2018a 中的sw_c3515 工具包和CTD 传感器测得的电导率、温度和深度进行计算, 得到压力(单位: dbar)、盐度(单位: ‰)、位势温度(Potential Temperature, 单位为℃)和位势密度(Potential Density, 单位为kg·m–3), 接着画出每个断面的T-S 图, 将图中明显偏离包络线以外的点视为异常值并予以剔除。由于DO 传感器采集的参数只有时间间隔、温度和DO 浓度, 因此需要将它采集的时间间隔与CTD 传感器采集的时间间隔进行匹配, 以确定采集到DO 浓度和温度的位置。在本文研究中, 若DO 传感器和CTD 传感器采集到同一温度值在时间上的偏差大于1s, 则认为二者之间的位置偏差不能忽略, 将该采样点视为异常值并予以剔除。最后将经过上述预处理后的所有参数以深度1m为间隔进行插值, 形成网格化标准数据格式, 以进行后续的分析和研究。

由于每台水下滑翔机在相同断面内会进行2～15 次不等的来回观测, 每个断面中有20～40 个剖面, 因此同一断面内的观测数据会出现位置上的重合。在绘制DO 浓度和盐度的垂向剖面图时, 选取的是每台仪器的全部数据(图3)。在连续工作的过程中, 将每台水下滑翔机的一次单向观测过程定义为一个断面, 由于部分断面在位置和时间上存在数据缺失, 在7—9 月连续的观测中, 结合全部观测断面的观测数据以及DO 浓度分布情况, 发现初期(7月中旬)和后期(9 月初)的部分观测断面得到的数据不够稳定, 且此时OMZ 的分布不够完整, 故由此得到的单一断面DO 浓度的分布情况不能代表整个OMZ 期间的变化情况。因此, 本研究分别在跨陆坡和沿陆坡的仪器中选取了整个观测过程中观测点较多、观测时间居中(7 月底至8 月初, 为观测中期)、数据质量较高(没有数据缺失)的两次连续观测(即两个连续断面)进行OMZ 剖面图的绘制, 以此来初步分析OMZ 中DO 浓度在一定时间范围内的变化情况。绘图所用软件为海洋数据视图软件(Ocean Data View, ODV)。

图3 DO 浓度剖面分布图a、c、e 为跨陆坡断面观测, b、d、f 为沿陆坡断面观测; 图中数值为DO 浓度等值线标值, 白色等值线为断面内DO 浓度最小值Fig. 3 Vertical distributions of DO. (a), (c) and (e) are across-slope distributions; (b), (d) and (f) are along-slope distributions.DO contours are shown, with the white contour for the minimum DO value in each section

2 结果

2.1 OMZ 的空间分布特征

图3 是7 台水下滑翔机观测到的DO 浓度剖面分布图, 其中1000KDVL02 与1000KDVL04 的断面数据绘制在同一张图中(图3d), 中间空白处无数据。由于不同海域关于OMZ 中DO 浓度的定义尚无统一标准, 结合以往研究结果(Kamykowski and Zentara,1990; Brandt et al, 2010; Llanillo et al, 2018), 本文定义DO 浓度小于100μmol·L–1的水域为OMZ。从图中可以得知, 在水深0～1000m 范围内, DO 的分布有明显的分层现象, 其浓度范围为 80～220μmol·L–1,其中表层至次表层DO 浓度较高, 并随深度逐渐增加, 直至出现极大值(深度约 75m, DO 浓度约为200μmol·L–1)。此后随着深度的增加, DO 浓度逐渐降低, 直至极小值出现(深度约700m, DO 浓度约为80～100μmol·L–1)。在700～900m 深度范围内DO 浓度变化不大, 形成了厚度约为200m 的稳定的极小值层, 即OMZ(图3a—3d)。900～1000m 深度范围内,DO 浓度较上层稍有增加。

由于受到海水温盐特性以及生物活动等因素的影响, OMZ 的分布呈现出空间差异。在沿陆坡的DO剖面分布中, OMZ 出现在700～900m 范围内, 其厚度约为200m, 断面内部沿陆坡分布差异不大。其中,1000K004(图 3b)所在断面 DO 浓度极小值约为84μmol·L–1, 1000KDVL02 与1000KDVL04(图3d)所在 断 面 DO 浓 度 极 小 值 约 为 82μmol·L–1, 而1000K012(图3f)所在断面的DO 极小值则上升至100μmol·L–1。在跨陆坡的DO 浓度剖面分布中, OMZ出现在700～900m 范围内, 其厚度约为200m。其中,1000K005(图3a)与1000K008(图3c)断面内的DO 浓度极小值均为85μmol·L–1左右, OMZ 的厚度在陆坡区域内, 随纬度的增加由南至北逐渐变薄, 呈楔形分布。而1000K012(图3f)断面的DO 浓度明显高于其他断面, 约为 100μmol·L–1, OMZ 延伸至该处(120°E、20°N 附近)后逐渐变薄, 可能是受到黑潮水入侵的影响。由此可以得知, 在沿陆坡的北东—西南走向和跨陆坡的北西—东南走向上, OMZ 内DO浓度的空间分布均存在差异, 主要表现为沿陆坡的分布区域内, OMZ 位置逐渐抬升, 强度由西向东逐渐减弱, 其厚度由南至北逐渐变薄, 直至消失。其中的DO 浓度在西南部较低, 在东北部较高。

结合以往的研究可知, 热带海洋的OMZ 普遍分布在σθ=26.8～27.3kg·m–3范围内(Karstensen et al,2008)。从图4 可以看出, 在南海北部陆坡区的OMZ中, 研究区域的DO 浓度在80～100μmol·L–1之间, 在垂直方向上随密度的增加而逐渐降低, 至σθ=27.1～27.2kg·m–3时出现极小值。其中, 陆坡西南部区域的DO 浓度极小值约为80～84μmol·L–1, 东北部区域约为96～100μmol·L–1, 此后DO 浓度又随密度增加而稍有增大。在 OMZ 区域内(σθ=27.1～27.2kg·m–3), DO 浓度的分布整体上呈现西南部低、东北部高的趋势(图4d、4e), DO 低值区位于研究区域西南角, 而东北部的DO 高值区一直维持至OMZ层以下。

2.2 OMZ 区域内DO 浓度随时间的变化情况

为了进一步分析OMZ 区域内DO 随时间的变化情况, 分别选取了1000K005 和1000KDVL02 两台水下滑翔机的观测数据进行详细分析。由于水下滑翔机在相同断面进行来回观测, 且每个剖面观测位置的偏差很小, 相比整个OMZ 区域可以忽略不计, 因此可以近似地认为在连续的时间范围内,相同断面内的各剖面位置是相同的。由此可以利用DO 浓度的变化量与时间T的变化量之比, 经过简单计算得到700～1000m 深度范围内DO 浓度在连续两周之内的平均变化速率v, 并以此来分析整个OMZ 区域的变化趋势。选取断面的起止时间和计算结果见表1。

表1 OMZ 区域内DO 浓度的平均变化速率Tab. 1 Average change rate of DO content in OMZ core area

图 5 展示了两台水下滑翔机(1000K005、100KDVL02)观测断面在两周之内OMZ 区域内DO浓度的变化情况, 其中跨陆坡断面DO 的平均变化速率为0.023μmol·L–1·d–1(增加)(图5a、5c), 而沿陆坡断面为–0.034μmol·L–1·d–1(减少)(图5b、5d)。在所选取的断面内, 沿陆坡断面的DO 浓度虽然略大于跨陆坡断面, 但是由于两者观测位置相差不远(图2),因此DO 浓度的平均变化速率相差不大。由此可以推断, 在一定时间范围内, 南海北部陆坡区的OMZ能够稳定存在, 且其中的DO 浓度受周围环境影响较小。

图5 跨陆坡、沿陆坡方向两个断面于两周内的DO 浓度变化情况a、c 为跨陆坡断面(1000K005), b、d 为沿陆坡断面(1000KDVL02); 图中数字为DO 浓度等值线标值, 白色等值线为断面内DO 浓度最小值Fig. 5 Variation of DO content in two weeks. Two sections are across-slope and along-slope, respectively. (a) and (c) are 1000K005; (b) and (d) are 1000KDVL02

3 讨论

3.1 OMZ 空间分布特征分析

作为海洋生物地球化学循环中的一个重要参数,DO 常被应用于海洋水团的追踪, 同时DO 的垂直分布结构与水团的垂向分布也有着密切的联系(刘洋,2010)。在水体的成层结构中, DO 的分布与水团的变化性质有关(Astraldi et al, 2002)。一般地, 按照水体在垂向上的水文特征可以将南海水团划分为表层水团(0～50m)、次表层水团(50～300m)、中层水团(400～1000m)和深层水团(大于1000m)(Qu et al,2000)。如图6 所示, 本研究所选取的南海北部陆坡区水团的T-S 分布与西太平洋水团相同(Talley, 1993;刘增宏 等, 2011), 均呈反“S”型分布。在陆坡东部靠近吕宋海峡附近, 表层与次表层水团的温度和盐度都较陆坡其他区域有所不同, 具体表现为高温高盐,其中温度在 25～30 ℃之间, 盐度最大值约为34.75‰～34.80‰, 而对应该区域水体DO 的浓度也有所升高(约为175～220μmol·L–1)。在南海北部, 高温高盐的黑潮水通过吕宋海峡进入南海, 并逐渐沿大陆架向西南部扩散, 从而对南海环流造成影响(Chu et al, 2000; Qu et al, 2006)。通过对WOA01 历史数据集进行分析, Li 等(2006)发现在南海北部陆坡靠近吕宋岛处存在一个“快通风区”(Fast Ventilation Zone, FVZ), 其特点是在中层水及其上部高氧水沿菲律宾海峡侵入南海, 而在中层水下部,由于没有明显的水平氧源, 因此认为可能是高氧水的垂直扩散过程导致了此处的DO 浓度要高于陆坡西部。这与本研究T-S-DO 点聚图中陆坡东部DO 浓度明显高于中部和西部的结论基本一致, 同时也能够解释本次观测断面中位于陆坡东北部的两个断面OMZ 区域内DO 浓度为何明显高于其他断面(图3)。

图6 7 台水下滑翔机的T-S-DO 点聚图图a、b、c 分别为陆坡西部、中部、东部区域; 图中颜色变化表示DO 浓度变化; 等值线表示位势密度σθ, 单位为kg·m–3; 各子图左下角字符串为滑翔机编号Fig. 6 T-S-DO diagram of seven sea-wing underwater gliders. The color change in the figure indicates the DO content change in μmol·L–1. The contour line indicates potential density, in kg·m–3. (a), (b) and (c) represent the western, middle and eastern regions of the continental slope, respectively

根据盐度的断面分布图(图7)可以看出, 在水深0～1000m 范围内, 盐度在垂向分布上分层明显。在温跃层中部(75～150m), 次表层盐度极大值在南海北部陆坡区均有出现, 其值约为34.58‰～34.62‰,而在中层水300～500m 范围内则出现了盐度极小值层, 其值约为34.40‰～34.43‰, 这一特性与西北太平洋中层水一致(Li et al, 2002)。结合上述盐度分布情况以及T-S-DO 点聚图(图6)可以发现, 研究区域内的OMZ 普遍位于盐度极小值层下方, 而此处也是中层水团与深层水团的交界处。刘洋等(2011)利用WOA05 数据分析了南海DO 浓度垂直分布的季节变化特征, 结果显示DO 浓度极小值所在深度无明显季节变化, 其平均深度为860m 左右, 平均浓度为84μmol·L–1, 这也与本次观测中OMZ 的形成位置及其中的DO 浓度基本一致(图3)。

图7 盐度剖面分布图a、c、e 为跨陆坡断面观测, b、d、f 为沿陆坡断面观测Fig. 7 Vertical distributions of salinity. (a), (c), (e) are across-slope distributions; ( b), (d), (f) are along-slope distributions

以往的研究发现, 北太平洋的OMZ 有较强的时间变化现象(Stramma et al, 2008; Bograd et al,2008), 这可能是由自然条件的变化和海洋吸收的热量共同决定的(Frölicher et al, 2009; Czeschel et al,2012)。Deutsch 等(2011)发现在热带太平洋地区, 赤道上升流和温跃层深度的变化通过控制生物耗氧量,能够增加缺氧水体的深度, 这导致了缺氧水体的年代际变化, 且与太平洋年代际振荡(Pacific Decadal Oscillation, PDO)显著相关。Ito 等(2013)利用历史数据集模拟了20 世纪80 年代后热带东太平洋OMZ的扩张情况, 结果表明物理过程带来的氧供应以及生物过程造成的氧损失共同作用, 从而产生了OMZ以数十年为周期的多年代际变率, 低氧水体的10 年波动尺度与温跃层深度和呼吸速率相关。随着气候变化进程的加剧, 海洋生物地球化学的响应逐渐增大(Deutsch et al, 2005)。气候模型预测结果显示, 海表温度升高将导致氧气在水中的溶解度降低和表层氧浓度的消耗(Keeling et al, 2010; Long et al, 2016),因此全球变暖引起的水体分层会限制水团的垂直交换, 有可能导致海洋中深层DO 浓度进一步下降以及OMZ 的逐渐扩大(Ito et al, 2017)。本文的研究结果进一步证实了南海北部陆坡区的OMZ 是能够稳定存在的, 其空间分布特征明显, 即在垂直方向上位于水深700～900m 处, 密度介于26.8～27.3kg·m–3之间; 在水平方向上自南海北部陆坡西南部起, 沿陆坡呈楔形分布, 至陆坡东北部吕宋海峡附近变薄直至消失, 且OMZ 的整体分布特征与通过吕宋海峡的北太平洋深层水在南海深处抬升有关。

3.2 影响OMZ 分布与形成的因素

由于海水中密度跃层的存在, 使得DO 的向下输送量减少, 同时水平方向上DO 得不到及时补充,致使DO 在密度跃层以下浓度随深度的增加而减少(杨嘉东, 1991), 这也进一步证实了温度和密度跃层的厚度能够从一定程度上影响OMZ 中的DO 浓度。此外, 水体的交换和更新情况也会对OMZ 的形成产生影响(李学刚 等, 2017)。已有的研究表明, 地中海东、西两个亚盆地OMZ 中的DO 浓度的差异与深海水体的更新速率密切相关(Tanhua et al, 2013)。而深海水体的更新速率主要由水体的垂直对流和扩散过程控制, 其中西地中海的深水更新时间估计为40a, 东地中海为70～150a, 从而导致地中海盆地东部的通风较弱, DO 浓度较低(Mavropoulou et al,2020)。在南海北部, 深层水的补给主要来自西北太平洋深层水经吕宋海峡的输运和下沉(Wang et al,2019)。历史研究数据证实, 南海陆坡区附近的中深层低氧水年龄小于100a, 是南海最古老的水(Li et al,2006), 而本文研究结果也发现OMZ 区域内低氧水随时间变化速率是比较小的。Du 等(2013)通过分析黑潮入侵对南海北部上层水体中营养盐通量的影响发现, 沿等密度面的扩散通量比跨密度面的扩散通量大3 个数量级, 由此可以推断沿等密度面混合在控制南海北部中上层营养物质的扩散运输中占主导地位。同样地, 在OMZ 区域所在水层, 海水的主要运动形式为沿等密度面的横向输运, DO 无法与来自上层的水体及时交换, 主要通过沿等密度面扩散来补充(Levin, 2018), 这进一步证实了较弱的通风情况将有助于OMZ 的形成。

除了受到温度、密度以及盐度等环境因子的影响之外, 生物过程也被认为是影响OMZ 分布情况的重要因素(Bertagnolli et al, 2018)。在表层以下, DO由于生物的呼吸作用随深度增加而逐渐减少, 并不断地被其他有机物消耗, 因此呼吸速率的提高和水体的弱通风可能会导致缺氧(La Ferla et al, 2003)。有研究发现, 在热带东太平洋的OMZ 上部有一层与微生物群落相关的永久小颗粒层(Rasse et al, 2019),这种小颗粒层可能是由于浮游动物将大颗粒分解成小颗粒造成的(Cavan et al, 2017), 它的存在会使OMZ 中的再矿化率提高, 从而降低DO 浓度。考虑到OMZ 处水体通风较弱, 水团停留时间较长, DO应该被消耗殆尽, 然而在实际情况中OMZ 内的DO很少被耗尽, 并能保持在一个较为稳定的水平(Paulmier et al, 2009)。He 等(2019)在南海北部的一次巡航研究中发现, 深层水的病毒与细菌丰度之比(the ratio of viral to bacterial abundance, VBR)的最大值与OMZ 在同一深度重合, 这表明二者耦合相关,并提出病毒控制了OMZ 中的细菌丰度和细菌呼吸的机制。这是由于在OMZ 中, 有机物被消耗限制了细菌生长, 然而病毒的生长并没有受到限制, 得以继续溶解细菌, 从而导致了深层出现VBR 最大值。因此, 病毒控制细菌丰度可能是在OMZ 中减缓DO消耗至缺氧的一个潜在机制。

综合以上分析, 本文认为南海北部陆坡区OMZ的形成原因可能是中层水体的垂向混合速率较弱,且温度低、流速小, 氧气的溶解度也比较低(Köllner et al, 2016); 同时, OMZ 所在深度, 由于远离真光层,没有初级生产, DO 通常由异养过程消耗(Farías et al,2007), 导致此区域内的DO 得不到及时补充, 即DO的消耗速率大于供应速率, 由此形成了具有一定厚度、且浓度较为稳定的OMZ。而此处的水体循环、有机物再矿化情况以及群落的呼吸消耗等因素都会对OMZ 出现的深度及其中的DO 浓度产生影响, 但具体的控制机制还有待今后更为深入的研究和探索。

4 结论与展望

与以往走航观测、定点采样的研究方法不同,本研究借助高分辨率的水下滑翔机进行的大规模组网观测, 得到了在时间和空间上都具有一定连续性的观测断面。结果显示夏季南海北部陆坡区在中层水处(700～900m)存在明显的OMZ, 其空间分布特征为自陆坡西南部起向北东方向延伸, 厚度由西南至东北逐渐变薄, 整体呈楔形分布, 并在靠近吕宋海峡处消失。其中的DO 浓度呈东北部高、西南部低的分布特征。此外, 通过简单计算OMZ 区域内DO浓度的平均变化速率, 结果显示DO 浓度随时间的变化幅度在跨陆坡和沿陆坡的断面内没有明显差异,说明OMZ 在一定时间范围内能够稳定、持续地存在于中层水。温度跃层和密度跃层会对OMZ 的位置和深度变化产生影响, 盐度特性和水团分布情况可以从环流角度解释OMZ 的形成原因。

但是, OMZ 的空间分布特征和变化情况会受到多种物理过程与生物作用的综合影响, 由于缺少硝酸盐、磷酸盐等营养盐以及生物相关的观测数据,在阐述生物过程对OMZ 形成的影响方面还不够完善。同时, 水下滑翔机在下潜和上浮的过程中可能会产生位置上的偏差, 加之由仪器本身造成的数据缺失, 因此在描述OMZ 空间分布特征的完整性上存在一定的局限。今后可以利用更加完善的观测数据进一步研究南海北部陆坡区OMZ 的季节、年际变化情况, 还可以借助海洋生态系统动力学模型开展更为深入和系统的研究。