一种遥感框架，揭示了南黄海Ulva prolifera绿潮的生命周期动态及其环境驱动因素

《Marine Environmental Research》：A remote sensing framework unveiling the life-cycle dynamics and environmental drivers of Ulva prolifera green tides in the South Yellow Sea

雨暴导致近岸潮间带沉积物磷积累，总磷浓度从505.18增至759.04 mg/kg，外源输入与内源转化共同作用。不同生境响应差异：潮间带有机磷富集提升生物有效磷（BAP/TP增至46.08%-47.56%），红树林因生物扰动缓解污染风险（BAP/TP降至40.36%）。

　　

吴玉辰|肖凯|潘峰|张艳|杨雪娜|于晓霞|张立聪|李海龙|吴鹏宝|韩广轩|郑春苗

天津市水利科学研究院水资源开发研究中心，中国天津，300061

摘要

磷是影响近岸海水富营养化的关键因素。随着全球气候变化，暴雨事件频率的增加如何改变沿海沉积物中的磷特性仍不清楚。本研究发现，暴雨导致潮间带磷的积累，总磷（TP）浓度从505.18(344.92-1066.80) mg/kg增加到759.04(378.18-2077.50) mg/kg。磷的外源输入和内源转化共同导致了磷含量的增加。不同生境对暴雨的响应过程各不相同。有机磷的富集增加了生物可利用磷（BAP）的含量，从而增加了磷污染的风险（泥滩中的BAP/TP从38.83%增加到46.08%；潮沟中的BAP/TP从44.24%增加到47.56%）。然而，在红树林中，生物扰动减轻了污染风险（BAP/TP从44.92%降低到40.36%）。这些发现有助于更好地理解沿海湿地中生物元素对极端暴雨事件的响应。

引言

磷（P）对生命至关重要，在自然环境中普遍存在（Karl, 2000; Zhang et al., 2019）。它主要以有机磷（OP）和无机磷（IP）的形式存在。IP通常以无机磷酸盐矿物的形式存在，比OP更丰富，OP则以正磷酸酯等磷酸盐衍生物的形式存在（Paytan and McLaughlin, 2007）。磷在生物地球化学循环中起着重要作用，其高生物可利用性通过影响植物生长和微生物繁殖来影响生态平衡（Zhang et al., 2019）。研究表明，磷显著促进了潮间带和河口的富营养化和藻类繁殖（Jenny et al., 2019; Swaney et al., 2012）。

沿海区域是海洋和陆地交汇的地方，对全球养分循环至关重要（Kirwan and Megonigal, 2013; Li et al., 2018）。该区域包括泥滩、红树林、盐沼和潮沟。其中，红树林在积累化学污染物和有机物方面最为有效，增强了磷的封存，并调节了自然磷循环（Fujimoto et al., 2023; Ranjan et al., 2011; Ye et al., 2023; You et al., 2023; Zhang et al., 2023）。沿海地区由于河流众多、地下水流动复杂以及大气事件频繁，对降水和蒸发等环境变化更为脆弱和敏感（Alongi, 2014; Lewis et al., 2011; Lu et al., 2018）。因此，气候变化可能会影响沿海区域的养分负荷，可能导致环境退化。

暴雨通常指24小时内的降水量超过50毫米的强降水事件（中国气象局, 2012）。由于全球气候变化，这类事件的频率在近几十年显著增加（Chaqdid et al., 2023; Ombadi et al., 2023; Zhen et al., 2023），这严重影响了人类活动、工业生产和生态环境（Franzke, 2017; Franzke, 2021; Masson-Delmotte et al., 2021）。研究表明，降水会影响潮间带的养分循环（Ye et al., 2023; Zhang et al., 2023），增加氮和磷的负荷。暴雨对潮间带磷动态有两个主要影响：一是通过改变环境磷通量间接影响；二是通过调节磷的生化反应直接影响。

沿海区域的磷来源包括岩石风化、水动力传输、有机残留物的分解、人类活动以及大气沉降，而汇包括海洋沉积物和生物消耗。大多数陆地磷来源于含磷矿物的风化（Paytan and McLaughlin, 2007; Schlesinger, 2013）。这些磷酸盐以溶解或颗粒形式通过地表或地下径流进入水体并流入海洋（Pu et al., 2021; Zhao et al., 2019），最终作为海洋沉积物沉淀（Doughty et al., 2016; Paytan and McLaughlin, 2007）。潮间带是这一过程的主要区域。一小部分磷通过气溶胶、火山灰和矿物尘埃通过大气沉降迁移（Paytan and McLaughlin, 2007; Wang et al., 2022）。动植物也会对磷的迁移产生生物扰动，尤其是在物种丰富的沿海湿地（Reise et al., 1994; Xia et al., 2023）。磷对生物生长至关重要，被所有生物圈层次的生物不断利用（Zhang et al., 2019）。动植物残骸的分解会向环境中释放大量磷（Sundareshwar and Morris, 1999; Zhou et al., 2007）。此外，人类活动显著影响潮间带的磷迁移和循环（Wang et al., 2022）。富含磷的农业肥料、污水和工业废水通过径流在沿海区域积累并流入海洋（Barcellos et al., 2019; Xiao et al., 2023）。一些研究表明，当前的环境磷通量是人类文明之前的两倍（Paytan and McLaughlin, 2007）。

关于降水对沿海地区磷通量影响的研究有限。在其他环境中，暴雨会加剧土壤侵蚀和养分流失（Fraser et al., 1999），从大气尘埃中沉积磷，并增加水中的磷溶解度或土壤对磷的吸附（Bardgett et al., 2001; He et al., 2014）。强降水会迅速改变径流和流速（Schwarzer et al., 2016），促进磷的传输。降雨还会加速有机物的分解，增加磷循环中的生物扰动（Sundareshwar and Morris, 1999; Zhou et al., 2007）。沿海区域的复杂性使得难以直接将其他环境的研究结果应用于此处。此外，关于极端天气条件下磷的生化反应的研究也很有限。已知暴雨会改变沉积物的化学性质（Bastakoti et al., 2019; Eggleton and Thomas, 2004），并通过影响氧化还原条件改变沉积物-水中的磷关系（Bourgeois et al., 2020; Chakraborty et al., 2016; Li et al., 2022）。暴雨对潮间带磷的影响机制仍有待进一步研究。

本研究调查了暴雨对泥滩-红树林-潮沟连续体中磷成分的影响。我们提出以下假设：1. 暴雨显著影响潮间带的磷分布、迁移、转化和污染。2. 不同的潮间带生境对暴雨的响应不同。为了验证这些假设，我们检测了典型潮间带中磷成分的水平和垂直变化，包括总磷（TP）、无机磷（IP）、有机磷（OP）、铁/铝结合磷（Fe/Al-P）、钙结合磷（Ca-P）、交换性磷（Ex-P）和抗坏血酸激活的铁结合磷（Asc-P）。我们在暴雨前后观察了磷成分的二维分布，以分析空间变化模式和驱动因素。

研究地点和采样策略

研究区域位于中国广东省的深圳湾（22°30′-22°32′N, 113°00′-114°02′E；图1）。该海湾是一个半封闭的水域，北接深圳，南邻香港，总面积约为80平方公里，集水面积约为596平方公里（Zhang et al., 2014; Zhou et al., 2020）。整个海湾的平均宽度为7.5公里，内湾平均深度为2.9米，外湾平均深度为7米（Zhang and Mao,

基本物理和化学参数

暴雨会改变环境、物理和化学参数，从而间接影响磷的含量和分布。潮间带主要由淤泥和沙子组成（图S1），泥滩中的淤泥含量较高（暴雨前：58.99%，暴雨后：68.22%），红树林中的沙子含量较高（暴雨前：78.69%，暴雨后：81.45%）。由于雨水的作用，红树林和潮沟中的细粒沉积物会沉积在泥滩中，导致泥滩中的淤泥和粘土含量增加，同时沙子含量也增加

暴雨对沉积环境的影响

暴雨使潮间带的氧化区达到饱和状态，并通过改变地下水流动影响环境参数（Giambastiani et al., 2013; Zhou et al., 2007）。颗粒大小的变化表明（图S1），暴雨引起的陆地水流从陆地侵蚀到海洋，水平输送了大量细粒沉积物，从而部分影响了磷成分的空间分布

结论

本研究调查了深圳湾的特征性潮间带，分析了降水事件前后沿海地区磷的富集和释放模式，并评估了磷污染的风险。受外源磷输入和内源磷转化的影响，降水事件导致潮间带磷的富集。磷形态含量的梯度如下：OP（165.68%）> TP（50.25%）> Ca-P（23.99%）> IP

作者贡献声明

吴玉辰：撰写——初稿，可视化。肖凯：撰写——审阅与编辑，撰写——初稿，可视化，监督，方法学，调查，概念化。潘峰：撰写——审阅与编辑，可视化，调查。张艳：撰写——审阅与编辑。杨雪娜：撰写——审阅与编辑。于晓霞：撰写——审阅与编辑。张立聪：可视化，调查。李海龙：撰写——审阅与编辑。吴鹏宝：撰写——审阅与

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文工作的财务利益或个人关系。

致谢

本研究得到了深圳市科技创新委员会（编号：20200925174525002）、国家自然科学基金（编号：42572320和42177046）、泰山学者计划（编号：tsqn202408287）以及中国教育部（编号：D20020）的支持。我们感谢北京中国地质大学的张环宇女士在数据分析方面提供的帮助。