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近期论文

水下光合有效辐射剖面参数化方案的评估与改进

编辑 :杭州Argo野外站    时间 :2021-04-09 13:17:51    访问次数 :
       近日,野外站邢小罡副研究员与缅因大学教授Emmanuel Boss合作在国际期刊Geophysical Research Letters上发表论文“Chlorophyll-based model to estimate underwater Photosynthetically Available Radiation for modeling, in-situ and remote-sensing applications”。基于全球BGC-Argo浮标数据,该研究评估了目前几种水下光合有效辐射剖面的参数化方案,并提出了一种新方案,显著提高了水下光合有效辐射的估算精度。
 
       光合有效辐射(Photosynthetically Available Radiation, PAR)是指海表面或水下某一深度处单位时间单位面积上接收到的可见光波段(400-700nm)的光子总数,代表了可供浮游植物进行光合作用的光照水平。PAR在海水中的垂向分布是计算真光层深度、估算初级生产力以及海洋生态数值模拟中的一个重要光学参量。估算 PAR的垂向分布,需要首先对PAR的漫衰减系数Kd(PAR)进行参数化模拟。目前通常的做法是估算海表面的Kd(PAR)并假设它在整个水柱内均匀分布,甚至也有简单地将海表面的490nm漫衰减系数Kd(490)作为Kd(PAR)来使用。
       该研究基于全球BGC-Argo数据集,评估了目前几种关于PAR剖面的参数化方案,研究结果显示:1)Kd(490)不能作为Kd(PAR)的替代性参数使用,即使在混合层内也显著高估了真实的PAR值(平均相对误差可达100%);2)叶绿素浓度剖面对PAR的垂向分布具有非常重要的影响,特别是在贫营养水体中,通常存在叶绿素次表层极大值(Deep Chlorophyll Maximum, DCM),此处的PAR剖面存在一个非常快速的衰减(图1);3)目前所有基于“均匀分布假设”的参数化方案在DCM型水体中都存在非常大的偏差(如Lee05,图1c和图2b),到1.5倍真光层深度处其平均相对误差甚至超过300%。
       基于此,该研究提出一种基于叶绿素的高光谱参数化方案,将整个叶绿素剖面作为输入参量,主要步骤包括:(1)首先将海表面的PAR值分解为1nm分辨率的辐照度光谱;(2)每个波段的辐照度各自随水深和叶绿素的变化衰减,得到各个波段的辐照度垂向分布;(3)最后在不同深度上,对各个波段的辐照度进行积分得到该深度的PAR值。这种处理方法有效改进了PAR垂向分布的估算精度,在所有水体类型中均有较好的表现(GCMMprof,图1和图2)。此外,研究还发现,目前基于经验公式利用海表叶绿素浓度推算整个叶绿素剖面的方法(GCMMUitz)虽然在一定程度上降低了“均匀分布假设”带来的误差,但是从0.8倍真光层深度处开始,该方法仍然会出现PAR值的高估(图2b)。这是由于真实海洋中DCM层出现的深度、强度和厚度与表层叶绿素浓度之间并没有必然的联系,仅依赖于海表叶绿素浓度进行整个叶绿素剖面的估算仍然存在非常大的难度。
       该研究成果有利于进一步深入理解海洋生物光学关系、改进真光层深度与初级生产力的估算精度以及优化海洋生态数值模型。
 
图1. 评估不同的PAR参数化方案的剖面示例(来自6901648号浮标于2014年11月12日在西地中海的观测)。(a)经过质量控制的浮标实测叶绿素剖面(红)和基于Uitz06模型通过海表叶绿素浓度估算的叶绿素剖面(紫);(b)浮标观测的瞬时光合有效辐射iPAR剖面(黑)以及不同模型估算的剖面,包括Lee05(蓝)、GCMMsurf(绿)、GCMMUitz(紫)和GCMMprof(红);(c)不同模型的相对误差(δ%)。黑色水平虚线代表混合层深度、灰色虚线代表真光层深度(z1%)


 
图2. 不同参数化方案模拟PAR剖面的平均相对误差(深度已归一化到真光层深度z1%),包括Lee05(蓝)、GCMMsurf(绿)、GCMMUitz(紫)和GCMMprof(红)。(a)混合型(叶绿素剖面上不存在次表层极大值);(b)DCM型(存在叶绿素次表层极大值)。
 
论文信息:
Xing, X., & Boss, E. (2021). Chlorophyll-based model to estimate underwater photosynthetically available radiation for modeling, in-situ, and remote-sensing applications. Geophysical Research Letters, 48, e2020GL092189.