《Ecological Modelling》：A geospatial habitat suitability index model for Ulva sp. in Jamaica Bay, NY: Model validation using
Ulva biomass data
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本研究基于水质参数建立Ulva藻类栖息地适宜性指数模型，采用反距离加权法在ArcGIS Pro进行空间插值，验证显示2012年总体相关性达82%，2015年7月和10月分别为60%和80%，2017年7月和8月为50%和47.5%。磷和溶解有机氮贡献度较高，模型有效揭示6-8月藻类高峰期与水质参数的正相关性，填补了牙买加湾Ulva分布预测的空白，为同类富营养化海湾治理提供方法参考。
Kristine John
美国纽约州圣约翰大学（St John's University, Jamaica, NY）
摘要
几十年来，大型藻类的暴发一直是全球河口富营养化的重要指标，从欧洲到北美都是如此。牙买加湾也不例外，在春季和夏季，Ulva属的藻类大量繁殖。该栖息地适宜性指数模型旨在根据当前的水质条件预测Ulva在牙买加湾的分布情况。该模型考虑了多个水质参数，其中最重要的是温度、底部光照百分比、硝酸盐-亚硝酸盐和铵离子。其他参数还包括pH值、溶解氧、盐度、溶解有机碳、溶解有机氮和磷酸盐。模型采用ArcGIS Pro中的逆距离加权法进行空间插值。这些参数根据其对Ulva生长的适宜性和重要性进行了重新分类和加权。总体而言，当将模型预测结果与实际生物量数据进行比较时，2012年的相关性为82%，2015年7月和10月的相关性分别为60%和80%。2017年7月和8月的相关性分别为50%和47.5%。该模型基于模型输出中每个参数的加权得分总和得出结论：适宜性指数较高的区域具有较高的加权得分，而适宜性指数较低的区域则具有较低的加权得分。值得注意的是，在2012年、2015年和2017年的6月至7月期间，生物量测量结果与模型指数结果之间的吻合度最高，这证实了在这些月份藻类暴发最为严重。本研究的主要目标是开发一个用于估算牙买加湾Ulva暴发的指数模型，并通过生物量数据验证其有效性。这项研究的意义在于，一旦获得足够的水质数据，该方法就可以用来指示美国及其他国家富营养化河口哪些区域容易发生Ulva暴发。
引言
在城市浅水河口中，如牙买加湾，大型藻类的暴发日益对生态系统造成干扰，导致缺氧条件、栖息地丧失以及养分循环减少（Smetacek和Zingone，2013；Wu等人，2018）。这些藻类暴发给商业捕鱼、旅游业和酒店业等活动带来了经济损失（Samantha等人，2019）。大型藻类暴发的其他影响还包括海藻体在海岸线的堆积，以及这些海藻体分解后产生的难闻气味（Bermejo等人，2022）。这种分解还会限制其他沿海物种的生长（Guidone和Thornber，2013），并降低这些沿海栖息地的氧气浓度（Human等人，2016）。当这些沿海栖息地出现缺氧条件时，鱼类和贝类的死亡率会增加。大型藻类的暴发也使得自然群落的恢复及相关生态系统功能的恢复变得困难（Wang，2020）。
Ulva属的大型藻类通常被称为海莴苣。它们常见于富营养化的浅水河口中。在美国，这些藻类主要分布在中大西洋到新英格兰地区的河口中（Mathieson和Dawes，2017）。在世界其他地区，Ulva多生长在受保护的海洋河口的潮间带和亚潮间带（Lamb，2018；Mathieson和Dawes，2017）。Ulva的暴发也发生在温带河流口中。在这些河口中，它们迅速生长，并在上亚潮间带和平均低水位之间形成厚而窄的带状分布。这些暴发通常发生在春季和夏季（Lamb，2018；Mathieson和Dawes，2017）。与其它以藻类暴发为特征的富营养化河口一样，牙买加湾也受到Ulva、Gracillaria和Fucus属藻类的影响（Erskine John，2021；Lamb，2018）。牙买加湾的这些藻类暴发与污水处理厂排放的高营养物质、合流制污水溢流以及其他营养物质来源有关（Benotti等人，2007）。
本研究填补了一个空白：即利用生物量数据验证的栖息地适宜性指数模型（HSIMs）的应用范围有限，且此前从未针对牙买加湾进行过此类预测。本研究的主要目的是根据河口的水质情况估算Ulva的分布。这一估算结果通过牙买加湾不同位置的Ulva生物量密度得到了验证。总体而言，一旦获得富营养化河口的水质数据，就可以使用本研究的方法估算Ulva的预期分布。已有其他研究使用栖息地适宜性模型来测量墨西哥湾北部的漂浮藻类（Correia等人，2022b）。研究表明，墨西哥湾北部普遍存在漂浮藻类，当它们与海草共存时，藻类生物量与动物群丰度和多样性之间存在正相关关系（Correia等人，2022b，Correia等人，2022a）。
栖息地适宜性模型已被用于预测鱼类物种（Linner和Chen，2024；Zlateva等人，2022）、树种（Hernandez-Quiroz等人，2018）、珊瑚（Standaert等人，2023；Yuen等人，2023）、公民科学（Bradter等人，2021）、鸟类（Latif等人，2020；Sass等人，2017）、蜥蜴（Block等人，2016）、河流网络中的环境DNA（Brantschen等人，2024）、红树林（Shih，2020）以及海草（Eddings，2012；Mohammad和Hasan，2022；Vaudrey等人，2013）的分布。本研究填补了这一空白，为受大型藻类暴发影响的河口提供了解决方案。
本研究的主要目标是利用现有文献制定可加权并求和的评分范围，以开发牙买加湾Ulva的栖息地指数模型；同时制定一种可通过Ulva生物量测量进行验证的栖息地指数模型方法，从而准确估算富营养化河口中Ulva的分布，并将该模型应用于其他易发生Ulva暴发的河口，以制定相应的治理措施。
本研究的主要假设是：Ulva的暴发始于春季，此时温度开始上升，并在6月和7月迅速生长；8月至10月期间，Ulva的藻体开始分解。此外，随着6月Ulva开始暴发并在7月持续生长，硝酸盐和铵离子的含量会减少，因为Ulva偏好这些营养物质进行生长。8月温度达到峰值时，Ulva的藻体会开始分解，导致缺氧和厌氧条件以及难闻气味，从而限制Ulva的生长但造成极端的环境毒性。9月和10月温度下降时，Ulva的生长减缓，藻体分解加剧。因此，预计栖息地指数模型的输出在6月和7月的相关性最高，因为这两个月份Ulva的藻体生长最快。然而，由于8月至10月是藻类暴发的高峰期，栖息地指数模型的输出与生物量数据之间也可能存在高相关性。另外，由于10月Ulva不再生长，而河口中的硝酸盐和铵离子含量可能增加，栖息地指数模型的输出与生物量数据之间也可能存在高相关性。
研究区域
牙买加湾是一个盐度介于咸水与淡水之间的浅水河口，属于潟湖或后屏障河口类型，位于纽约州南部（见图1）。牙买加湾北面和东面被皇后区环绕，西面是布鲁克林，南面是洛克阿韦半岛。海水通过西南部的洛克阿韦入口流入湾内（Marsooli等人，2018）。另一个进入牙买加湾的海水来源是哈德逊-拉里坦河口（Lamb，
水质变化
该指数模型选择的水质参数不仅考虑了Ulva的生长适宜性，还考虑了空间和时间上的变化。具体参数详见附录1。
在该指数模型中使用的所有参数都存在空间和时间上的变化。例如，温度、溶解氧、pH值、硝酸盐-亚硝酸盐和铵离子在湾口处的数值较低（水质采样点J1、J11、N9A），而在其他区域数值较高
讨论
从结果来看，磷酸盐和溶解有机氮指数模型的生物量数据与模型输出之间的吻合度高于铵离子和硝酸盐指数模型。这是因为2012年、2015年和2017年6月至10月期间，牙买加湾中的磷酸盐和溶解有机氮含量较高。这一现象在Wallace和Gobler 2015年收集的亚潮间带生物量数据与模型指数之间的比较中尤为明显。
结论
可以得出结论，由于2012年、2015年和2017年6月至10月期间磷酸盐和溶解有机氮的浓度较高，这些模型与生物量数据之间的相关性更强。这是因为Ulva更偏好铵离子和硝酸盐；因此，在夏季生长过程中吸收了这些营养物质。然而，10月份由于温度下降，生物量数据与模型预测之间的吻合度更高作者贡献声明
Kristine John：数据验证、方法论研究、数据整理、概念构建。
