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《Nature》综述:UVP6在海洋浮游动物监测和建模中的应用 -海洋浮游动物种类图片

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摘要:随着全球气候变化的加剧,浮游动物的生态系统功能正在发生变化。而目前,由于采样技术及方法的限制,浮游动物监测存在数据不足及覆盖范围地理空缺的问题。最新发表的Nature综述文章提出将传统研究工具(网采)与新技术(原位成像)和组学相结合的方法,以监测浮游动物种群,并特别提出:可以利用UVP6帮助提供关于浮游动物的观测数据。

浮游动物是海洋生态系统的重要组成部分,它们是初级生产者与鱼类、海洋哺乳动物和海鸟等更高营养级之间进行能量转移的重要途径,并通过直接和间接的反馈方式影响海洋生物地球化学循环。近年来,对浮游动物生理学、群落组成和分布进行的研究表明,浮游动物对海洋气候变化非常敏感。由于海洋温度升高,浮游动物发生了许多重要的变化,如物候学、分布范围和粒径结构等方面的转变,并进而改变生物地球化学循环、能量传递途径和人类从海洋获得的生态系统服务。 8 C9 }7 c4 y8 { G

图1 浮游动物在生物碳泵中的作用

2023年2月2日,Nature Communications期刊中发表了一篇综述性文章,该综述评估了浮游动物对海洋气候变化的关键响应,并探讨了其对生物碳泵和高营养级相互作用的影响,最后提出了当前对浮游动物进行长期监测的限制和未来对全球浮游动物研究的展望。气候变化对浮游动物的影响" ]4 x6 \ `# k5 a1 R0 I- }& ]: U. |

作者指出,海洋变暖和地区性气候事件(如海洋热浪、厄尔尼诺现象、北大西洋震荡等)的出现最易使浮游动物产生三种“普遍”反应:

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(1)物候时间发生变化。通常是春季或夏季物种较早出现,秋季物种较晚出现。

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(2)地理范围出现移动。在海水变暖的条件下,一些浮游动物物种通常会向极地和/或更深的水层移动,以保持其核心在最佳水温范围内。

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(3)浮游动物粒径变化。随着海洋持续变暖,较小的桡足类物种可能会占主导地位,对渔业生产和碳封存会产生级联效应。

此外,气候变化影响浮游动物的行为和粒径结构后,进而会对渔业生产和碳封存产生复杂的连锁反应。文章提到,由于环境条件的变化,浮游动物元素化学计量会发生变化,同时,随着海洋变暖,浮游动物的呼吸将加速,但是消化和排泄的变化不明确,这些不确定性与浮游动物物候学、分布范围和粒径结构的不确定性相结合,使得在未来条件下无法准确预测浮游动物如何调节生物碳泵。另外,浮游动物群落的变化可能会影响高一级捕食者,因此需要进一步加强浮游动物数据的监测和管理。* G f& a% ^( n

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图2 浮游动物呼吸、消化和排泄过程的潜在变化方向

浮游动物研究新方法( y( y5 K3 B4 R& W

目前全球长期浮游动物监测项目仍存在数据不足及覆盖范围地理空缺的问题,因此,作者提出了一种综合采样方法:将传统研究工具(网采)与新技术(原位成像)和组学相结合,以监测浮游动物种群,并模拟其在全球变化的未来情景。

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其中,作者特意指出可以利用水下颗粒物和浮游动物图像原位采集系统(UVP6)来获取浮游动物原位图像,并将其与浮游生物网、ARGO浮标、CTD及卫星的生物地球化学数据相结合,提供关于浮游动物如何受到环境影响的观测数据。作者尤其建议可以在偏远海域和监测较少的沿海地区来部署ARGO浮标网络和UVP,以此帮助填补这一地理的浮游动物知识缺口。 x4 R6 }6 X* T r' p% [; p

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图3 将传统的浮游动物采样方法与现代采样技术相结合

水下颗粒物和浮游动物图像原位采集系统(UVP6-LP)UVP6-LP主要用于在已知水体体积下对水中的大型颗粒物(>80μm)进行量化,同时能够记录大型颗粒物和浮游动物(>700μm)的水下原位图片。它的最大操作深度达6000m,专为低速,空间有限及功率低的载体而设计,如剖面浮标,滑翔机,浮标,系泊设备,水下机器人等。 " ~3 }% y- N- V) J" v

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图4 UVP6-LP布放在载体上

将UVP6-LP拍摄得到的浮游动物图片进行处理后上传到EcoTaxa网站,可以利用网站上已有的库或自己已创建的库对图片进行自动鉴定、分类。同时,也可以根据筛选条件绘制相应的颗粒物粒径谱等。此外,用户也可以在网站上对自己感兴趣的区域、项目进行搜索浏览。" S* G6 \5 ~1 J4 h, m- _4 o

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浮游动物研究展望 5 h9 V1 x6 ~, e. k8 r, [0 K! [: |

在综述的最后,作者指出,在目前存在的科学研究中,有81%的浮游动物长期监测数据未公开,这妨碍了科学界对生态系统响应气候变化问题的回答。

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为了更好地了解全球变化对浮游动物丰度、生物量和多样性的影响,需要从研究者、资助者和杂志等多方面努力,确保关键性长期监测数据的公开。此外,作者呼吁建立区域和全球性的网络,促进国际合作,在国界之间进行持续的观测。8 }% a& \3 Y: T8 t9 Q' M

参考文献

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1. Ratnarajah L, Abu-Alhaija R, Atkinson A, et al. Monitoring and modelling marine zooplankton in a changing climate[J]. Nature Communications, 2023, 14 (1): 564.

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2. Picheral, M. et al. The Underwater Vision Profiler 6: an imaging sensor of particle size spectra and plankton, for autonomous and cabled platforms. Limnol. Oceanogr. Methods 20, 115–129 (2021).

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瘦竹
活跃在2026-3-29
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