UVP助力厦大科研团队揭示边缘海碳输出效率

近日，厦门大学科研团队整合原位光学观测与机器学习方法，系统揭示了南海（热带边缘海）颗粒物浓度与粒径结构的时空异质性及其物理与生态驱动机制，并基于区域优化的粒径谱模型，高分辨率估算了颗粒有机碳输出通量。在该研究中，UVP作为核心观测设备，为解析边缘海生物碳泵的空间异质性提供了高分辨率、高精度的关键数据。

研究背景

边缘海虽仅占全球海洋面积的7%~8%，却贡献了约28%的海洋初级生产力和高达80%的有机碳埋藏，在全球碳循环中发挥着与其面积不相称的重要作用。南海作为北太平洋最大的热带边缘海，受季风、河流冲淡水、涡旋和黑潮入侵等多重物理过程共同影响，生态系统复杂，碳通量时空变异性强。然而，传统观测手段（如瓶采、原位泵和沉积物捕获器）劳动强度大且时空分辨率不足；卫星遥感虽可实现大范围评估，但仅限于海洋表层，无法获取垂直结构信息。这些限制导致对低纬度边缘海颗粒物动态及其碳输出效率的认识长期存在较大不确定性。

为此，研究团队引入了法国HYDROPTIC公司的UVP水下颗粒物和浮游动物图像原位采集系统（图1）。该系统可搭载于CTD采水器，在布放过程中以20 Hz的频率连续采集水体中大于100 μm的颗粒物和浮游动物图像，具备米级垂直分辨率，可覆盖从表层至深海的完整剖面。与传统方法相比，UVP能原位、非侵入式地获取颗粒物丰度、粒径组成和体积浓度等关键参数，为揭示颗粒物垂直动态及碳输出过程提供了数据基础。

图1 水下颗粒物和浮游动物图像原位采集系统（UVP6-HF，最新型号）

研究过程

研究基于覆盖春、夏、秋、冬四季的多个航次，在南海67个站位（图2）使用UVP获取颗粒物剖面图像，计算颗粒物体积浓度（BV）和粒径谱斜率（β）。之后结合17个环境变量，采用随机森林模型重建月平均、深度分辨的BV和β气候态场。并在此基础上，基于本地优化的粒径谱模型，估算真光层底部POC（颗粒有机碳）输出通量及其输出效率（e-ratio）。

图2 南海颗粒物特征重建的采样站位与随机森林模型性能

实验结果

1. 颗粒物时空分布特征：

南海BV呈现明显的沿岸高、离岸低的空间梯度，最高值出现在珠江口冲淡水和越南上升流区（图3）。在垂直方向上，BV在约80米的深叶绿素最大层出现峰值；β随深度增加而增大，表明深层以小颗粒为主，反映了微生物降解与浮游动物碎屑化过程。

图3 四个子区域BV与粒径谱斜率垂向剖面（红：珠江口；紫：越南上升流；蓝：北部海盆；绿：南部海盆）

2. 季节动态与区域差异：

所有区域的BV主峰值均出现在冬季（图4），由东北季风驱动的混合作用增强营养盐供给所致（图5）。珠江口和越南上升流区在夏季出现BV次峰值，分别由河流输入和涡旋上升流驱动。多数区域β与BV呈负相关，但珠江口夏季两者同步升高，提示存在以小颗粒占优的生态响应。

图4 真光层平均BV（上）与β（下）季节分布（春、夏、秋、冬）

图5 各子区域月平均BV、β、氮盐浓度及微微型浮游植物对总叶绿素a贡献

3. POC输出通量与效率：

经本地优化模型估算，南海真光层底部的POC输出通量年均值为111.7±6.0 Tg C yr^-1，输出效率为17.5±0.9%，显著高于典型低纬度海区（约7%，图6），已接近亚极区水平。而全球尺度模型则显著低估了南海的通量，低估幅度约为2.5倍（图7）。

图6 （a）本地优化模型估算的真光层底部年均POC输出通量；（b）基于吸收模型的年均净初级生产力（NPP）；（c）输出效率（e-ratio），即POC输出与NPP比值

图7 本研究与其他模型POC输出估算对比，误差条表示传递误差

研究结论

本研究基于原位UVP观测与机器学习重建，系统揭示了南海颗粒物浓度与粒径结构的时空异质性及其物理与生态驱动机制，证实该边缘海的碳输出效率远超典型低纬度海域，主要归因于季风混合、上升流和河流输入等区域物理过程。此外，全球尺度模型因缺乏对边缘海复杂过程的高分辨率表征，难以准确估算其碳输出能力。

UVP作为核心观测装备，在获取高垂直分辨率颗粒物原位数据方面发挥了不可替代的作用，为融合光学观测与数据驱动模型研究海洋碳循环提供了范例。

参考文献

1. Xu, Z., Huang, Y., Xu, F., Wang, Y., Fan, W., Li, W., et al. (2026). Physical and ecological forcings drive the particle dynamics and enhanced carbon export efficiency in the tropical marginal sea. Geophysical Research Letters, 53, e2025GL118489.