Sediment oxygen uptake and hypoxia in coastal oceans, the Pearl River Estuary region  

海岸海洋沉積物耗氧與缺氧：以珠江口區域為例  

來源：Water Research,  267 (2024) 122499

《水研究》期刊，第267卷，2024年，文章編號122499  

 

摘要內容

 

該研究針對珠江口（PRE）區域（水深10-70米）的沉積物耗氧（SOU）及其對缺氧的貢獻展開。研究發現：  

珠江口區域沉積物消耗了水體中約50%的有機質，并氧化了沉積物有機質降解產生的88%銨鹽，導致高SOU（平均41.1 ± 16.3 mmol m?2 d?1）。  

 

在分層條件下，沉積物對底層氧的影響受底部邊界層（BBL）厚度的強烈調控，且二者關系穩定，可用于參數化SOU。  

 

通過構建質量平衡模型，量化了BBL內水體耗氧（WOUBBL）及總氧損失，并發現：  

 

氧水平對SOU的敏感性主要受分層持續時間控制；  

 

有機質沉降速度決定了SOU對總耗氧的貢獻比例。  

模型可進一步用于評估缺氧的主要驅動因素（分層vs.高耗氧）、缺氧發展的時間尺度，并解釋系統內及跨系統的變異性。  

 

研究目的

量化生物（SOU）和物理（分層）驅動因素對缺氧形成的貢獻。  

 

建立SOU與BBL厚度的關系，改進區域生物地球化學模型中的SOU參數化方法。  

 

揭示不同系統（如PRE、墨西哥灣北部、長江口）缺氧敏感性的差異機制。  

 

研究思路

現場觀測：采集珠江口區域水體物理化學參數（CTD）、沉積物氧微剖面（Unisense電極）、SOU（底泥培養實驗）及孔隙水銨通量（Fick擴散定律計算）。  

 

數據分析：  

 

通過銨通量與SOU的化學計量關系，計算沉積物有機碳礦化速率及硝化貢獻（表1）。  

 

 

利用浮力頻率（N2）定義BBL厚度，分析其與SOU對底層氧的聯合影響（圖1C）。  

 

模型構建：  

 

建立質量平衡模型，關聯SOU與WOUBBL，推導缺氧發展時間尺度。  

 

通過參數敏感性分析（如分層時長T、有機質反應性f），解釋跨系統差異（圖4, 6）。  

 

 

測量數據及研究意義（數據來源標注）

水體物理參數（CTD測量）：  

 

溫度、鹽度、密度、溶解氧（圖1B, C）。  

 

意義：量化分層強度（N2）和BBL厚度（h），揭示物理過程對氧輸送的限制（圖1C）。  

沉積物氧剖面（Unisense微電極測量）：  

 

氧滲透深度（OPD）（圖2A-D）。  

 

意義：反映沉積物耗氧強度，OPD與水深呈負相關（圖2D），指示近岸高礦化速率。  

沉積物耗氧率（SOU）（底泥培養實驗）：  

 

SOU范圍16.5–70.5 mmol m?2 d?1（表1, 圖3A）。  

 

意義：直接量化沉積物耗氧量，為模型提供關鍵輸入（圖4, 6）。  

孔隙水銨通量（菲那酸鹽法）：  

 

銨通量及硝化比例（αnitrif. = 87.5 ± 7.3%）（表1）。  

 

意義：結合SOU計算沉積物有機碳礦化速率（Fs-C = 32.7 ± 13.1 mmol m?2 d?1），揭示氮循環對耗氧的貢獻。  

 

結論

沉積物耗氧主導缺氧：珠江口沉積物消耗近50%初級生產力，SOU平均41.1 mmol m?2 d?1，其中21%由硝化貢獻（表1）。  

 

BBL厚度調控缺氧敏感性：  

 

底層氧濃度與SOU/h（單位體積耗氧率）呈顯著負相關（圖4A）。  

 

當BBL厚度＜28米時，SOU是缺氧主因；＞28米時，水體耗氧（WOU）主導（圖6A）。  

跨系統差異機制：  

 

分層時長（T）決定氧對SOU/h的敏感性（如墨西哥灣T＞30天，缺氧更顯著）（圖4C, D）。  

 

有機質沉降速度通過參數f影響SOU/WOU比例，解釋河口與陸架耗氧貢獻差異（圖5）。  

 

缺氧時間尺度：珠江口薄BBL（＜10米）缺氧發展需＜15天，厚BBL需＜60天（圖6B）。  

 

Unisense電極測量數據的研究意義

 

丹麥Unisense微電極測量的沉積物氧微剖面（圖2A）提供以下關鍵信息：  

毫米級分辨率氧消耗：顯示氧在沉積物-水界面1–7毫米內降至檢測限（＜0.3 μmol L?1），證實珠江口沉積物為高效"耗氧熱點"。  

 

全球對比價值：OPD與水深的關系揭示珠江口比開放海域耗氧更劇烈（圖2C, D），凸顯人類活動（富營養化）對近岸缺氧的放大作用。  

 

硝化過程量化基礎：結合銨剖面，計算沉積物中88%銨被氧化，闡明氮循環耦合碳礦化，修正了SOU的硝化貢獻比例（平均21%）。  

 

模型參數約束：OPD數據直接用于估算沉積物有機質礦化效率（ε=0.75），支撐質量平衡模型中SOU-WOUBBL的定量關聯。