中国海洋大学学报自然科学版  2023, Vol. 53 Issue (9): 113-122  DOI: 10.16441/j.cnki.hdxb.20220256

引用本文  

张瑾, 董明帆, 杨福霞, 等. 苏北浅滩营养盐的分布特征与控制因素[J]. 中国海洋大学学报(自然科学版), 2023, 53(9): 113-122.
Zhang Jin, Dong Mingfan, Yang Fuxia, et al. Distribution and Key Factors of Nutrients in the Northern Jiangsu Shoal[J]. Periodical of Ocean University of China, 2023, 53(9): 113-122.

基金项目

NSFC-山东省联合基金项目(U1906210);国家自然科学基金项目(41876116);山东省自然科学基金项目(ZR2019MD035)资助
Supported by the Joint Found Between NSFC and Shandong Province(U1906210); the National Nature Science Foundation of China(41876116); the National Nature Science Foundation of Shandong Province(ZR2019MD035)

通讯作者

简慧敏, E-mail: jianhm@ouc.edu.cn

作者简介

张瑾(1997—), 女,硕士生。E-mail: m17864731621@163.com

文章历史

收稿日期:2022-05-03
修订日期:2022-06-08
苏北浅滩营养盐的分布特征与控制因素
张瑾1,3 , 董明帆3 , 杨福霞3 , 简慧敏1 , 姚庆祯1,2     
1. 中国海洋大学 海洋化学理论与工程技术教育部重点实验室,山东 青岛 266100;
2. 青岛海洋科学技术试点国家实验室 海洋生态与环境科学功能实验室, 山东 青岛 266237;
3. 中国海洋大学化学化工学院,山东 青岛 266100
摘要:本文根据2017年3、5、9月对苏北浅滩海域3个航次的调查数据,分析了调查海域溶解态营养盐的浓度与时空分布特征,并探讨了影响苏北浅滩营养盐分布变化的控制因素及其与浒苔暴发之间的关系。结果表明NO3--N从3月至5月平均浓度略微降低,而9月NO3--N平均浓度又降低至17.5 μmol/L;PO43--P、SiO32--Si平均浓度从3月到5月再到9月均先降低后升高。NH4+-N平均浓度从3月的2.38 μmol/L上升至5月的7.44 μmol/L,整个调查海域浓度较高,尤其是南部海域,9月又下降至1.28 μmol/L。5和9月DON平均浓度显著低于3月。苏北浅滩海域NO3--N、PO43--P、SiO32--Si浓度均呈现由近岸向远岸梯度递减的平面分布特征,主要受咸淡水混合过程控制;NH4+-N、DON的高值区呈斑块状分布,南部海域高值分布与养殖废水排放、大型藻类有关。N/P比值均偏离Redfield值,调查海域为磷限制。河流输入、水产养殖废水排放、地下水输入、大型藻类吸收是影响N、P营养盐浓度和形态时空变化的主要因素,而SiO32--Si的分布变化主要受陆源输入的影响。
关键词苏北浅滩    营养盐    时空分布    大型藻类    控制因素    

自2007年以来,每年春、夏在黄海海域都会暴发大规模的绿潮[1]。大量的研究结果已经证实黄海绿潮发源于苏北浅滩[2-5]。苏北浅滩是位于江苏省琼港以东的黄海西南部海域,海域北面是砂质海岸,中部是废黄河三角洲的侵蚀海岸,南部分布着大面积潮滩[6]。苏北浅滩海底地形似三角洲状,由大面积的辐射状沙脊群和潮沟组成,沙洲呈扇状向外海辐射[7]。苏北近岸海域水文条件复杂,有众多河流入海,海域生态系统处于不断地变动[8]

已有研究表明,苏北浅滩近岸海域营养盐浓度较高,特别是射阳河、灌河入海口附近海域[1]。河流输入是该海域营养盐的主要来源之一,除河流输入外,连云港至南通的水产养殖排放也是近岸水域营养盐的重要来源。江苏沿海具有独特的潮间带放射状泥滩,每年3~5月在沿海养殖池塘施用数万吨鸡粪,部分未被利用的残留饲料以及有机和无机营养物质排入泥滩,加剧了水体富营养化[9-10]。地下水(SGD)输入也是近岸海域营养盐的重要来源,相比于我国其它近海海域,苏北浅滩SGD通量处于较高水平,且SGD向苏北浅滩输入大量营养盐[11]。浒苔扩散的初始区域位于黄海西南部,最早出现在苏北浅滩附近的紫菜养殖筏架上,浒苔生长需要吸收大量DIN、PO43--P,在适宜条件下繁殖速度极快。由于浒苔对营养盐的吸收,浒苔漂浮海域的营养盐往往会降低。在风和海流的驱动下,浒苔向外海及北方漂移[12-14],最远迁移至山东青岛近岸海域,而浒苔腐烂分解时会释放大量的NH4+-N、DON[15]

黄海绿潮频发对海洋生态系统构成重大威胁,苏北浅滩作为绿潮防控的第一道防线至关重要。近年来,多项研究发现苏北浅滩营养盐浓度较高,射阳至南通之间的近岸海域存在营养盐高值区,NO3--N、PO43--P、SiO32--Si分布主要受近岸淡水输入影响[16-17]。虽然苏北浅滩有关营养盐的研究已有很多,但苏北浅滩营养盐的主要来源、时空分布的主要控制因素等方面的研究稍显不足。本文通过2017年浒苔绿潮暴发前、中、后期对苏北浅滩的调查,分析了浒苔绿潮暴发前、中、后期溶解态营养盐的浓度变化和水平分布特征,探讨了陆源输入、紫菜养殖等人为活动和浒苔绿潮、马尾藻等大型藻类对营养盐水平分布的影响,为浒苔绿潮的发生与治理提供科学依据。

1 材料与方法 1.1 研究区域

分别于2017年3、5、9月利用苏如渔运288号渔船对苏北浅滩海域进行3个航次调查,采样站位如图 1所示,具体站位随航次略有调整,部分站位因CTD异常导致数据缺失,其中3月份和5月份调查站位各为20个,9月份调查站位为19个。

( 1. 苏北沿岸流(春季); 2. 苏北沿岸流(夏季); 3. 长江冲淡水(春季、夏季、秋季); 4. 台湾暖流(春季、夏季、秋季); 5. 苏北沿岸径流。1. Subei Coastal Current (Spring); 2. Subei Coastal Current (Summer); 3. Changjiang Diluted Water (Spring, Summer, Autumn); 4. Taiwan Warm Current (Spring, Summer, Autumn); 5. Subei Coastal Diluted Water. ) 图 1 苏北浅滩海域水文环流状况及全部站位分布 Fig. 1 Hydrological circulation and distribution of all stations in Northern Jiangsu Shoal
1.2 采样和分析方法

用1L聚乙烯桶采集表层水样,用0.45 μm的醋酸纤维膜(滤膜于1∶1 000的盐酸溶液中浸泡24 h,后用大量的Milli-Q水洗至中性)过滤水样,滤液分装于洁净的125 mL高密度聚乙烯瓶中。一份于零下20 ℃冷冻保存,用于各形态N、P的测定;另一份加氯仿常温保存,用于SiO32--Si的测定。

盐度使用便携式多参数水质测定仪现场测定。

各溶解态营养盐采用QUAATRO型营养盐自动分析仪测定,测量过程中采用国家海洋局海洋二所标准物质中心生产的营养盐标准系列作为外标质控样,质控样的标准号及浓度见表 1。各种溶解态营养盐的检出限分别为: PO43--P 0.03 μmol/L、SiO32--Si 0.04 μmol/L、NO3--N 0.02 μmol/L、NO2--N 0.02 μmol/L、NH4+-N 0.03 μmol/L、SiO32--Si 0.04 μmol/L。DTN、DTP采用碱性过硫酸钾氧化法测定,DIN为NO3--N、NO2--N、NH4+-N的总和,DON为DTN与DIN的差值,DTP为PO43--P和DOP之和。

表 1 质控样标准号及浓度 Table 1 Quality control sample standard number and concentration  
2 结果与讨论 2.1 苏北浅滩营养盐浓度与结构

表 2为2017年苏北浅滩不同航次的NO3--N、PO43--P、SiO32--Si、NH4+-N、DON的浓度与结构。3月份NO3--N平均浓度为20.9 μmol/L,5月份平均浓度稍有降低,为19.7 μmol/L,9月份下降至17.5 μmol/L。与董明帆等[17]报道的2016年5月份的研究相比,2017年5月苏北浅滩NO3--N浓度处于较高水平。3月份PO43--P、SiO32--Si平均浓度分别为0.44、17.9 μmol/L,5月份下降至0.34、9.0 μmol/L,SiO32--Si的下降幅度达49.72%;浒苔藻生长所需的NO3--N、PO43--P限制浓度分别为6.5、0.27 μmol/L,高营养盐水平为浒苔绿潮的初始萌发和发展提供了丰富的物质基础。9月份PO43--P、SiO32--Si分别上升至0.48、17.6 μmol/L,二者总体变化趋势一致,均先降低后升高。NH4+-N平均浓度从3月份的2.38 μmol/L上升至5月份的7.44 μmol/L,而后下降至9月份的1.28 μmol/L。DON平均浓度总体呈下降趋势,由3月份的12.9μmol/L下降至5月份的6.80 μmol/L,下降幅度为47.29%;9月份DON平均浓度下降至5.91 μmol/L。可见在5月份浒苔绿潮出现前后,苏北浅滩生源要素浓度发生了明显季节变化。与Shi等[13]2012年的3、5月的研究结果相比,DON的浓度均在5月份大幅下降,9月份NH4+-N、DON、PO43--P的浓度有所降低。

表 2 2017年苏北浅滩表层溶解态营养盐浓度 Table 2 Dissolved nutrients concentration of the Northern Jiangsu Shoal surface in 2017

苏北浅滩海域的N/P、Si/N、Si/P均显著偏离Redfield比值,根据化学计量学营养盐限制标准[18]、营养盐的绝对限制法[19]和潜在性富营养化评价法[20],苏北浅滩大部分海域在3月份为磷中等限制潜在性富营养,5月份为磷限制潜在性富营养,PO43--P相对供应不足,使海域中的浮游植物对PO43--P的浓度变化敏感,一旦有富含大量营养盐的径流输入导致PO43--P浓度升高,易引发海域暴发藻类灾害[21]。9月份苏北浅滩为磷限制中度营养,大部分海域为磷限制。根据Villaresa等测得浒苔藻体中N/P为76.2∶1[22],水体中与浮游生物体中N/P越接近越适宜植物体生长[23],2017年3月份至5月份,N/P由51.6上升至80.78,数值远高于Redfield值,苏北浅滩海域适宜浒苔生长,9月份调查海域N/P下降为39.4,P可能是浒苔等藻类生长的限制元素,这与Shi等[13]2012年的调查结果一致。

2.2 苏北浅滩营养盐平面分布特征

图 2图 3图 4分别为2017年3、5、9月调查海域NO3--N、PO43--P、SiO32--Si、NH4+-N、DON、盐度的平面分布。苏北浅滩近岸海域各航次NO3--N、PO43--P、SiO32--Si平面分布规律相似,近岸海域浓度高,向外海及东南方向逐渐降低,呈现出明显的锋面特征和梯度变化,与苏北沿岸流的输运、扩展有关;各形态营养盐的高值浓度和范围存在显著的季节差异。3月份NO3--N、PO43--P、SiO32--Si浓度最高值与最低值分别位于E、G断面的近岸端与远岸端,高值区主要分布在近岸区域,低值区位于调查海域东北部。E、G断面高营养盐浓度分布区域邻近射阳河和灌江入海口,NO3--N、PO43--P、SiO32--Si的平面分布与盐度的分布正好相反,具有明显的陆源特征,说明近岸区域NO3--N、PO43--P、SiO32--Si的分布主要受咸淡水混合过程控制。5月份NO3--N、PO43--P、SiO32--Si浓度的水平分布同3月份一致,均与盐度显著性相关。调查海域南部I断面NO3--N、PO43--P、SiO32--Si浓度高于H断面,长江口外东北部海域存在东北向扩展的低盐水,长江冲淡水携带高营养盐随江苏沿岸北向潮流输运形成低盐水团,台湾暖流前缘水促进长江冲淡水的东北向偏转,对南部海域的营养盐高值分布存在一定的影响。9月份南部海域NO3--N、PO43--P在H2站位的浓度低于周围海域,H2站位分布有紫菜养殖筏架,筏架梗绳上的附生绿藻脱落入海吸收营养盐。南部海域SiO32--Si浓度显著高于调查海域北部,由于长江口及邻近海域沉积物再悬浮会导致水体SiO32--Si浓度升高[24],9月份调查期间遇十级以上大风,风浪扰动导致沉积物再悬浮释放营养盐,使调查海域南部营养盐浓度较高。

图 2 2017年3月苏北浅滩表层营养盐、盐度平面分布 Fig. 2 Spatial distribution of surface nutrients and salinity in the Northern Jiangsu Shoal in March, 2017
图 3 2017年5月苏北浅滩表层营养盐、盐度平面分布 Fig. 3 Spatial distribution of surface nutrients and salinity in the Northern Jiangsu Shoal in May, 2017
图 4 2017年9月苏北浅滩表层营养盐、盐度平面分布 Fig. 4 Spatial distribution of surface nutrients and salinity in the Northern Jiangsu Shoal in September, 2017

NH4+-N、DON平面分布与NO3--N、PO43--P、SiO32--Si不同,高值区与低值区呈斑块状分布,且不同季节其平面分布差异较大。3月份NH4+-N浓度最高值位于A1站位,最低值位于G6站位,最高浓度是最低浓度的4倍左右。C3、E5、G1站位浓度高于周围区域。3月DON最高值在C3站位,浓度为32.3 μmol/L,呈水舌状北向伸展,最低值出现在E5站位。C3站位及其附近存在大面积紫菜养殖筏架,NO3--N低于周围海域,NH4+-N、DON浓度较高,可能与附生绿藻快速生长及紫菜收获有关。A1站位NH4+-N、DON的高浓度分布可能也受紫菜养殖筏架区附生绿藻、紫菜影响。5月NH4+-N浓度普遍较高,高值区范围大,大部分站位浓度皆高于7.00 μmol/L,各站位浓度显著高于3月份;NH4+-N高值区出现在A断面以南区域,在调查期间H、I断面未见漂浮藻类;低值区分布在B1、B2站位附近,站位附近马尾藻较多。5月DON高值区分布与NH4+-N一致,出现在H、I断面。4月份至6月份的遥感监测在32.6°N—34°N苏北浅滩海域发现大量马尾藻,以南未见漂浮藻类,马尾藻在适宜的温度、光照、营养盐充足的条件下迅速繁殖,与浒苔竞争生长空间与养分,极少入侵苏北浅滩的马尾藻大范围漂浮在海域上,水体透光性降低,浒苔、马尾藻等大型藻类腐烂分解时会释放NH4+-N、DON[25-26]。9月NH4+-N最高值分布与3月相似,由高浓度的A2站位呈舌状向西部及西北部伸展,浓度渐次降低,梯度变化明显,最低值为E4站位。H2站位DON浓度最高,最高值为26.1 μmol/L,该站位分布有紫菜养殖筏架。

2.3 影响苏北浅滩营养盐分布的主要因素 2.3.1 陆源输入

苏北浅滩海域由于特殊的地理位置,沿岸河流、水产养殖、地下水输入等都会对浅滩海域营养盐的浓度和分布产生影响。三个航次营养盐的平面分布皆为近岸区域高,离岸区域低,主要受陆源输入的影响。苏北沿岸有大大小小几十条河流入海,农用化肥、工业废水、城市生活污水排放致使河流携带高营养盐入海,为近岸海域带来了大量氮、磷营养盐。2017年3、5、9月苏北浅滩近岸海域大部分站位盐度小于31,NO3--N、PO43--P、SiO32--Si与盐度均显著性相关,几条主要河流向沿岸海域排放了大量的污染物,尤其是3月份至5月份之间,其中靠近E断面近岸端的射阳河在2017年流入苏北浅滩的氮和磷的年通量大约为7 217和1 338 t,黄沙港输入的氮和磷的年通量分别是2 317和682 t[27],为海域输入了大量的NO3--N、NH4+-N,与Li等研究的河流输入是沿海海域氮的主要来源一致[28],河流氮排放增加导致沿海海域的富营养化加重。调查海域南部A、H、I断面分别临近栟茶运河、通吕运河入海口,长江冲淡水随苏北浅滩的北向潮流也可到达A断面以南的海域[29-30],2017年长江排放的溶解态氮、磷年通量分别是141和15万t左右,受这些高营养盐淡水输入的影响,这些站位的营养盐浓度也较高。9月份调查海域绝大多数站位的PO43--P、SiO32--Si浓度均相对5月份升高,南部海域浓度与变化幅度均高于北部,与长江口雷雨大风天气引起的沉积物再悬浮有关[31-32]

近岸区域营养盐浓度较高,除了受河流输入的影响外,沿岸水产养殖的输入也是易导致近岸海域氮、磷浓度较高的原因之一。苏北浅滩沿岸连云港至南通有大面积养殖池塘,每年使用的数万吨饵料会导致江苏近岸海域营养盐浓度增加,水产养殖所产生的大量富含营养盐的养殖废水会排放入苏北浅滩[33],江苏历年水产养殖输送入海的DIN、DIP的年通量如图 5所示。Li等通过计算发现海水养殖活动剩余的无机、有机营养盐可能导致海域的富营养化[34]。2017年全国污染源调查结果显示,中国水产养殖总氮、总磷和氨氮的排放量分别为9.26、1.61和2.25万t,长江下游、长江中上游总氮和氨氮的排污量处于相对较高水平,而淡水池塘养殖排污量所占总排污量的比例超出50%。2017年江苏海水养殖面积和淡水养殖面积分别为193.39和439.761千公顷,其中池塘养殖面积为297.7千公顷,废水和淤泥中含有大量的养殖产物的排泄物、残饵等,这些排放物中富含氮、磷营养盐及其它有机物,一般每年5月至12月是投苗养殖收获期,最晚收获期是2月份,收获后的池塘陆续放水,3月至4月是池塘养殖准备期,养殖户对池塘进行清塘[35],养殖池塘排放的废水与淤泥可能导致苏北近岸海域高DIN、PO43--P和有机物[36-37]。2017年南通市NH4+-N的年排放量达1.46万t,淮河流域的主要污染物是NH4+-N,5月份NH4+-N高浓度分布南移,可能与沿岸海域养殖废水排放和径流输入有关。海底地下水的输送(SGD)为苏北浅滩提供了丰富的物质基础,研究发现苏北浅滩海底地下水衍生的DIN和DIP通量比当地河流至少高40和2倍,2017年浅层地下水氨氮、硝酸盐超标,SGD中DIN、PO43--P、SiO32--Si和N/P的平均浓度普遍高于近岸水域,地下水端元中富有高浓度的NH4+-N[11],SGD的输入是导致近岸区域营养盐高于离岸区域的又一重要因素。

( 数据源自文献[24];江苏渔业统计年鉴。Data from reference[24]; Jiangsu Fisheries Statistical Yearbook. ) 图 5 江苏近海河流输入(灌河和射阳河的输入总量)、水产养殖营养盐的年通量 Fig. 5 Jiangsu coastal river input (total input from Guanhe and Sheyang rivers)、annual flux of nutrients in aquaculture
2.3.2 浒苔绿潮与紫菜养殖对营养盐时空分布的影响

苏北浅滩海域作为重要的紫菜养殖区,每年的9月到来年的5月为紫菜养殖期,4月至5月期间陆续回收养殖筏架。相较往年,2017年黄海浒苔绿潮持续时间最短,爆发规模最小,以往的研究认为绿潮源于苏北浅滩紫菜养殖筏架上的附生绿藻,2016年末至2017年初,受马尾藻入侵影响,江苏省南部紫菜养殖大幅减产[38],水体拖网作业时发现未见漂浮藻类的水底已有大量浒苔,在一定程度上会限制浒苔北向输运的数量,或许是浒苔在黄海海域爆发规模较小的原因之一。根据卫星遥感影像,2017年苏北浅滩紫菜养殖筏架总面积约34万亩,紫菜产量约为5 436 t[39],紫菜生长吸收无机氮与活性磷酸盐,紫菜养殖面积无序扩大、紫菜腐烂均导致有机氮浓度上升[40],2017年紫菜病烂大面积发生,筏架布满马尾藻。虽然存在藻类的持续吸收,但研究海域营养盐却一直处于较高的浓度,说明此区域存在持续的营养盐输入源。大量的研究证明,苏北浅滩为浒苔的发源地,苏北浅滩终年存在浒苔微观繁殖体,可在养殖筏架上附着萌发,脱离筏架后漂浮入海,其中被人为刮落在浅滩上的附生绿藻生物量达千吨数量级,而浒苔在附生绿藻群落中占据优势地位,苏北浅滩海域营养盐浓度远高于浒苔生长所需的最低浓度[41]图 6是2017年南黄海浒苔绿潮的发展阶段和漂移轨迹,5月14日,辐射沙洲周边海域和盐城射阳附近海域首次出现漂浮浒苔,但出现的位置比较分散,覆盖面积为70.31 km2,浒苔的平均生物量约为13.39 g/m2[42-43];6月份大部分浒苔漂出苏北浅滩;7月份浒苔绿潮基本消亡。浒苔等大型藻类生长需要吸收营养盐,与3月份相比,5月份部分海域营养盐浓度降低,磷限制进一步加重,而NO3--N浓度维持在较高水平,围隔实验表明即使在PO43--P下降后,浒苔也能在富氮环境下继续生长吸收营养盐[44]。2016年10月份在山东半岛东南部海域发现漂浮马尾藻,向南漂移至苏北浅滩,2017年1月至6月大量马尾藻漂浮在江苏近岸海域,最大覆盖面积约240 km2,至6月份上旬,马尾藻随海流向北漂移至35°N[45]。现场调查及卫星遥感数据显示H、I断面及A、A0、C3站位附近所处的沙洲上分布有大量紫菜养殖筏架。3月份是紫菜养殖筏架上的附生绿藻快速生长时期,NH4+-N,DON高值区分布可能与筏架及梗绳上的部分附生绿藻和马尾藻脱落入海降解产物有关。5月份是紫菜养殖收获期,与3月份相比,NH4+-N浓度显著升高,高值区位于调查海域南部紫菜养殖筏架区及养殖废水排放区,马尾藻缠绕在养殖筏架上,部分养殖筏架因马尾藻堆积发生倒塌,藻类在适宜条件下生长,大量繁殖吸收营养盐,5月份海域生产力不断升高,伴随着有机物的释放,DON、NH4+-N高值区分布出现在H、I断面,与NO3--N、PO43--P低值区重合,除养殖废水排放外,调查海域南部NH4+-N、DON高值区可能也与收获紫菜回收梗绳时,直接剥落遗弃大部分的附生绿藻腐烂分解有关。E断面远岸侧是浒苔绿潮随风海流北向漂移的必经之路,由3月份至5月份E断面远岸侧E3、E4站位NO3--N降低幅度较大,而DON浓度较高,可能是漂浮藻类对E断面远岸侧营养盐的影响较大。9月份是紫菜养殖筏架架设时期,A、A0站位和H2站位东南侧有紫菜养殖筏架,筏架梗绳上已出现相当数量的附生绿藻,数量相对5月份降低,H2站位DON浓度较高,NO3--N、PO43--P、NH4+-N浓度低,航次调查期间发现风浪会使筏架上的紫菜、附生绿藻掉落碎屑,可能与脱落的紫菜、附生绿藻等吸收利用有关。2017年苏北浅滩浒苔绿潮出现前后,DON浓度从12.9 μmol/L下降到5.9 μmol/L,可能与浒苔繁殖有关,浒苔生长可以同时利用DIN与DON,但主要吸收NO3--N,存在众多氮源时,NH4+-N的吸收受到抑制,当无机氮源耗尽时,可能吸收有机氮维持浒苔绿潮[46];另外,DON的浓度变化可能与生物活动有关,秋季处于有机物通过矿化分解向无机物转化的过程,会消耗部分DON,为来年春季浒苔绿潮发展提供营养物质基础。

图 6 2017年南黄海浒苔绿潮的发展阶段和漂移轨迹 Fig. 6 The development stage and drift trajectory of green tide in the South Yellow Sea in 2017
3 结语

苏北浅滩海域的NO3--N、PO43--P、SiO32--Si浓度和平面分布在3、5、9月均呈显著变化,氮磷比远高于Redfield比值,磷限制显著。受陆源输入影响,苏北浅滩NO3--N、PO43--P、SiO32--Si高值区分布在近岸海域,南部海域NO3--N、PO43--P、SiO32--Si浓度较高,其与长江冲淡水的扩展和输运有关。

苏北浅滩丰富的营养盐为浒苔绿潮的发展提供了充足的物质基础,紫菜养殖、浒苔和马尾藻等大型藻类的生长与消亡对营养盐的形态、浓度和平面分布产生显著影响。5月份NH4+-N、DON高值区分布在南部海域水产养殖区、紫菜养殖筏架区,养殖废水排放和筏架区脱落的绿藻、紫菜可能会增加NH4+-N、DON的浓度。

致谢: 诚挚感谢中国海洋大学化学化工学院董明帆同学及苏如渔运288号成员对样品采集与分析过程提供的帮助。

参考文献
[1]
Liu F, Pang S J, Chopin T, et al. Understanding the recurrent large-Scale green tide in the Yellow Sea: Temporal and spatial correlations between multiple geographical, aquacultural and biological factors[J]. Marine Environmental Research, 2013, 83: 38-47. DOI:10.1016/j.marenvres.2012.10.007 (0)
[2]
刘材材, 徐韧, 何培民, 等. 南黄海绿潮暴发与紫菜养殖的关系[J]. 海洋科学, 2017, 41(2): 35-43.
Liu C C, Xu R, He P M, et al. Research on the relations between green tide and Porphyra cultivation in the south Yellow Sea[J]. Marine Sciences, 2017, 41(2): 35-43. (0)
[3]
赵昌, 尹丽萍, 王关锁, 等. 黄海浒苔漂移输运模式的建立与应用[J]. 海洋与湖沼, 2018, 49(5): 1075-1083.
Zhao C, Yin L P, Wang G S, et al. The modelling of Ulva prolifera transport in the Yellow Sea and its application[J]. Oceanologia et Limnologia Sinica, 2018, 49(5): 1075-1083. (0)
[4]
Xing Q G, An D Y, Zheng X Y, et al. Monitoring seaweed aquaculture in the Yellow Sea with multiple sensors for managing the disaster of macroalgal blooms[J]. Remote Sensing of Environment, 2019, 231: 111279. DOI:10.1016/j.rse.2019.111279 (0)
[5]
袁超, 张靖宇, 肖洁, 等. 基于哨兵2号卫星遥感影像的2018年苏北浅滩漂浮绿藻时空分布特征研究[J]. 海洋学报(中文版), 2020, 42(8): 12-20.
Yuan C, Zhang J Y, Xiao J, et al. The spatial and temporal distribution of floating green algae in the Subei Shoal in 2018 retrieved by Sentinel-2 images[J]. Acta Oceanologica Sinica, 2020, 42(8): 12-20. (0)
[6]
朱玉荣. 苏北中部滨海平原成陆机制研究[J]. 海洋科学, 2000, 24(12): 33-37.
Zhu Y R. Preliminary study on formation mechanism of the middle littoral plain in the northern part of Jiangsu province[J]. Marine Sciences, 2000, 24(12): 33-37. (0)
[7]
阙江龙, 柯昶, 徐兆礼, 等. 苏北浅滩沙脊潮沟地形和潮流对虾类分布的影响[J]. 生态学杂志, 2013, 32(3): 661-667.
Que J L, Ke C, Xu Z L, et al. Effects of topography and tidal current of sand ridge and tidal creek system in North Jiangsu shoal of East China on the distribution of shrimps[J]. Chinese Journal of Ecology, 2013, 32(3): 661-667. (0)
[8]
周长振, 孙家淞. 试论苏北岸外浅滩的成因[J]. 海洋地质研究, 1981, 1(1): 83-91.
Zhou C Z, Sun J S. On the genesis of the shoal off north Jiangsu[J]. Marine Geological Research, 1981, 1(1): 83-91. (0)
[9]
Cai C F, Gu X H, Ye Y T, et al. Assessment of pollutant loads discharged from aquaculture ponds around Taihu Lake, China[J]. Aquaculture Research, 2013, 44(5): 795-806. DOI:10.1111/j.1365-2109.2011.03088.x (0)
[10]
Pang S J, Liu F, Shan T F, et al. Tracking the algal origin of the Ulva bloom in the Yellow Sea by a combination of molecular, morphological and physiological analyses[J]. Marine Environmental Research, 2009, 69(4): 207-215. (0)
[11]
Zhao S B, Xu B C, Yao Q Z, et al. Nutrient-rich submarine groundwater discharge fuels the largest green tide in the world[J]. Science of the Total Environment, 2021, 770: 144845. DOI:10.1016/j.scitotenv.2020.144845 (0)
[12]
Luo M B, Liu F, Xu Z L. Growth and nutrient uptake capacity of two co-occurring species, Ulva prolifera and Ulva linza[J]. Aquatic Botany, 2012, 100: 18-24. DOI:10.1016/j.aquabot.2012.03.006 (0)
[13]
Shi X Y, Qi M Y, Tang H J, et al. Spatial and temporal nutrient variations in the Yellow Sea and their effects on Ulva prolifera blooms[J]. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 2015, 163: 36-43. DOI:10.1016/j.ecss.2015.02.007 (0)
[14]
张清春, 孔凡洲, 颜天, 等. 苏北浅滩养殖筏架附生绿藻入海过程在黄海绿潮形成中的作用[J]. 海洋与湖沼, 2018, 49(5): 1014-1020.
Zhang Q C, Kong F Z, Yan T, et al. Green algae detached from aquaculture rafts into seawater resulted in green tide occurrence in the Yellow Sea[J]. Oceanologia et Limnologia Sinica, 2018, 49(5): 1014-1020. (0)
[15]
丁月旻. 黄海浒苔绿潮中生源要素的迁移转化及对生态环境的影响[D]. 青岛: 中国科学院海洋研究所, 2014.
Ding Y M. Impacts of Ulva (Enteromorpha) prolifera in the Green Tide on the Yellow Sea Ecological Environment-Implications from Migration and Transformation of Biogenic Elements[D]. Qingdao: Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences, 2014. (0)
[16]
Li H M, Zhang Y Y, Tang H J, et al. Spatiotemporal variations of inorganic nutrients along the Jiangsu coast, China, and the occurrence of macroalgal blooms (green tides) in the southern Yellow Sea[J]. Harmful Algae, 2017, 63: 164-172. DOI:10.1016/j.hal.2017.02.006 (0)
[17]
董明帆, 杨福霞, 简慧敏, 等. 苏北浅滩绿潮爆发早期营养盐的水平分布[J]. 中国海洋大学学报(自然科学版), 2018, 48(11): 93-99.
Dong M F, Yang F X, Jian H M, et al. The saptial distribution of nutrients in Subei Shoal on the early stage of green tide[J]. Periodical of Ocean University of China, 2018, 48(11): 93-99. (0)
[18]
Justić D, Rabalais N N, Turner R E, et al. Changes in nutrient structure of river-dominated coastal waters: Stoichiometric nutrient balance and its consequences[J]. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 1995, 40(3): 339-356. DOI:10.1016/S0272-7714(05)80014-9 (0)
[19]
Nelson D M, Brezezinski M A. Kinetics of silicic acid uptake by natural diatom assemblages in two Gulf Stream warm-core rings[J]. Marine Ecology Progress Series, 1990, 62(3): 283-292. (0)
[20]
郭卫东, 章小明, 杨逸萍, 等. 中国近岸海域潜在性富营养化程度的评价[J]. 台湾海峡, 1998, 17(1): 64-70.
Guo W D, Zhang X M, Yang Y P, et al. Potential eutrophication assessment for Chinese coastal waters[J]. Journal of Oceanography in Taiwan Strait, 1998, 17(1): 64-70. (0)
[21]
张艾芹, 江辉煌, 顾正平, 等. 江苏近岸海域表层海水中营养盐组成、分布及季节变化特征[J]. 海洋湖沼通报, 2018, 40(2): 49-59.
Zhang A Q, Jiang H H, Gu Z P, et al. Composition, distribution and seasonal variation of surface seawater nutrients in Jiangsu coastal waters[J]. Transactions of Oceanology and Limnology, 2018, 40(2): 49-59. (0)
[22]
Villares R, Carballeira A. Seasonal variation in the concentrations of nutrients in two green macroalgae and nutrient levels in sediments in the Rıas Baixas (NW Spain)[J]. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 2003, 58(4): 887-900. DOI:10.1016/j.ecss.2003.07.004 (0)
[23]
高嵩, 石晓勇, 王婷. 浒苔绿潮与苏北近岸海域营养盐浓度的关系研究[J]. 环境科学, 2012, 33(7): 2204-2209.
Gao S, Shi X Y, Wang T. Variation of nutrient concentrations at the inshore coastal area of Northern Jiangsu province and the occurrence of green tide caused by Enteromorpha prolifera[J]. Environmental Science, 2012, 33(7): 2204-2209. (0)
[24]
王盼盼. 长江口及邻近海域沉积物再悬浮对水体营养盐的影响研究[D]. 青岛: 中国海洋大学化学化工学院, 2015.
Wang P P. Effects of Sediment Resuspension on Aqueous Nutrients Loading in the Changjiang Estuary and Its Adjacent Area Abstract[D]. Qingdao: College of Chemistry and Chemical Engineering, Ocean University of China, 2015. (0)
[25]
蔡阿员, 王德祥, 潘滢, 等. 大型经济藻类对湄洲湾泉港区网箱养殖水体的影响[J]. 厦门大学学报(自然科学版), 2009, 48(5): 763-767.
Cai A Y, Wang D X, Pan Y, et al. The influence of Macro-alga in water quality at Quangang Area of Meizhou Bay[J]. Journal of Xiamen University (Natural Science), 2009, 48(5): 763-767. (0)
[26]
Zhang P Y, Xin Y, Zhong X S, et al. Integrated effects of Ulva prolifera bloom and decay on nutrients inventory and cycling in marginal sea of China[J]. Chemosphere, 2021, 264: 128389. (0)
[27]
Zhang H B, Wang G S, Zhang C S, et al. Characterization of the development stages and roles of nutrients and other environmental factors in green tides in the Southern Yellow Sea, China[J]. Harmful Algae, 2020, 98: 101893-101893. (0)
[28]
Li H M, Zhang C S, Han X R, et al. Changes in concentrations of oxygen, dissolved nitrogen, phosphate, and silicate in the southern Yellow Sea, 1980—2012: Sources and seaward gradients[J]. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 2015, 163: 44-55. (0)
[29]
Wei Q S, Yu Z G, Wang B D, et al. Offshore detachment of the Changjiang River plume and its ecological impacts in summer[J]. Journal of Oceanography, 2017, 73(3): 277-294. (0)
[30]
Zhu P, Wu H. Origins and transports of the low-Salinity coastal water in the southwestern Yellow Sea[J]. Acta Oceanologica Sinica, 2018, 37(4): 1-11. (0)
[31]
Pusceddu A, Grémare A, Escoubeyrou K, et al. Impact of natural (storm) and anthropogenic (trawling) sediment resuspension on particulate organic matter in coastal environments[J]. Continental Shelf Research, 2006, 25(19): 2506-2520. (0)
[32]
Verspecht F, Pattiaratchi C. On the significance of wind event frequency for particulate resuspension and light attenuation in coastal waters[J]. Continental Shelf Research, 2010, 30(18): 1971-1982. (0)
[33]
Liu D Y, Keesing J K, He P M, et al. The world's largest macroalgal bloom in the Yellow Sea, China: Formation and implications[J]. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 2013, 129: 2-10. (0)
[34]
Li H M, Zhang Y Y, Tang H J, et al. Spatiotemporal variations of inorganic nutrients along the Jiangsu coast, China, and the occurrence of macroalgal blooms (green tides) in the southern Yellow Sea[J]. Harmful Algae, 2017, 63: 164-172. (0)
[35]
刘守海, 刘材材, 徐韧, 等. 江苏陆上养殖池塘与南黄海绿潮源头的关系分析[J]. 海洋渔业, 2016, 38(3): 291-296.
Liu S H, Liu C C, Xu R, et al. Analysis of relationships between onshore aquaculture ponds in Jiangsu and the source of green tide in the South Yellow Sea[J]. Marine Fisheries, 2016, 38(3): 291-296. (0)
[36]
Funge-Smith S J, Briggs M R P. Nutrient budgets in intensive shrimp ponds: Implications for sustainability[J]. Aquaculture, 1998, 164(1-4): 117-133. (0)
[37]
Páez-Osuna F. The environmental impact of shrimp aquaculture: A global perspective[J]. Environmental pollution, 2001, 112(2): 229-231. (0)
[38]
刘霜, 张洪亮, 刘旭东, 等. 2017年黄海绿潮特点及绿潮灾害防控新挑战[J]. 海岸工程, 2018, 37(4): 62-70.
Liu S, Zhang H L, Liu X D, et al. Green tide characteristics in the Yellow Sea in 2017 and new challenges in prevention and control of green tide disaster[J]. Coastal Engineering, 2018, 37(4): 62-70. (0)
[39]
姜晓鹏. 黄海绿潮早期附着生物量及海上漂移状态参量的估算研究[D]. 烟台: 中国科学院大学(中国科学院烟台海岸带研究所), 2021.
Jiang X P. Study on Estimation of Early Attached Biomass and Drift State Parameters of Green tide in the Yellow Sea[D]. Yantai: University of Chinese Academy of Sciences(Yantai Institute of Coastal Zone Research, Chinese Academy of Sciences), 2021. (0)
[40]
王娟, 曹雷. 紫菜养殖对海州湾水质影响分析[J]. 环境科技, 2020, 33(5): 54-58+64.
Wang J, Cao L. Effect of laver culture on water quality in Haizhou Bay[J]. Environmental Science and Technology, 2020, 33(5): 54-58+64. (0)
[41]
Wang C Y, Su R G, Guo L D, et al. Nutrient absorption by Ulva prolifera and the growth mechanism leading to green-tides[J]. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 2019, 227: 106329. (0)
[42]
Jie X, Wang Z L, Song H J, et al. An anomalous bi-macroalgal bloom caused by Ulva and Sargassum seaweeds during spring to summer of 2017 in the western Yellow Sea, China[J]. Harmful Algae, 2020, 93: 101760. (0)
[43]
宋德彬, 高志强, 徐福祥, 等. 基于GOCI的2017年南黄海浒苔演变遥感分析[J]. 海洋与湖沼, 2018, 49(5): 1068-1074.
Song D B, Gao Z Q, Xu F X, et al. Spatial and temporal variability of the green tide in the South Yellow Sea in 2017 deciphered from the GOCI image[J]. Oceanologia et Limnologia Sinica, 2018, 49(5): 1068-1074. (0)
[44]
吴晓文, 李瑞香, 徐宗军, 等. 营养盐对浒苔生长影响的围隔生态实验[J]. 海洋科学进展, 2010, 28(4): 538-544.
Wu X W, Li R X, Xu Z J, et al. Mesocosm experiments of nutrient effects on Enteromorpha prolifera growth[J]. Advances in Marine Science, 2010, 28(4): 538-544. (0)
[45]
Xing Q G, Guo R H, Wu L L, et al. High-resolution satellite observations of a new hazard of golden tides caused by floating Sargassum in winter in the Yellow Sea[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2017, 14(10): 1815-1819. (0)
[46]
Li H M, Zhang Y Y, Chen J, et al. Nitrogen uptake and assimilation preferences of the main green tide alga Ulva prolifera in the Yellow Sea, China[J]. Journal of Applied Phycology, 2019, 31(1): 625-635. (0)
Distribution and Key Factors of Nutrients in the Northern Jiangsu Shoal
Zhang Jin1,3 , Dong Mingfan3 , Yang Fuxia3 , Jian Huimin1 , Yao Qingzhen1,2     
1. The Key Laboratory of Marine Chemistry Theory and Technology, Ministry of Education, Ocean University of China, Qingdao 266100, China;
2. Laboratory of Marine Ecology and Environmental Science, Pilot National Laboratory for Marine Science and Technology(Qingdao), Qingdao 266237, China;
3. College of Chemistry and Chemical Engineering, Ocean University of China, Qingdao 266100, China
Abstract: Based on the data from three voyages in the Northern Jiangsu Shoal in March, May and September 2017, the concentration and distribution of dissolved nutrients were analyzed, and the key factors affecting the distribution of nutrients, and their relationship with the outbreak of Enteromorpha prolifera were discussed. The results showed that the average concentration of NO3--N decreased slightly from March to May, while decreased to 17.5 μmol/L in September. The average concentration of NH4+-N increased from 2.38 μmol/L in March to 7.44 μmol/L in May, and the concentration in the whole surveyed sea area was higher, especially in the southern sea area, and dropped to 1.28 μmol/L in September. The average concentration of DON in May and September was significantly lower than that in March. The concentrations of NO3--N, PO43--P and SiO32--Si in the Northern Jiangsu Shoal decreased gradiently from nearshore to far shore, which was mainly controlled by the mixing process of seawater and fresh water. The high-value areas of NH4+-N and DON were distributed in patches, and the high-value distribution in the southern sea area was related to the discharge of aquaculture wastewater and macroalgae. The N/P ratios all deviate from the Redfield value, and the surveyed sea area is limited by phosphorus. River input, aquaculture wastewater discharge, groundwater input, and macroalgae absorption are the key factors affecting the temporal and spatial changes of N and P nutrient concentrations and species, while SiO32--Si are mainly affected by terrestrial input.
Key words: Northern Jiangsu Shoal    nutrients    spatiotemporal distribution    macroalgae    key factor