【研究】沿海上升流驱动了从海洋表层到深海海底的生态系统时间变异 - 海底生态系统研究

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生态系统变异性是衡量生态系统稳定性的指标，是测度群落在正常的环境中所表现出来的特征，即群落适应环境正常波动能力的大小，反映了群落的稳定性。

海洋生态系统变异的驱动因素在很大程度上仍然未知，特别是在生态测量困难和罕见的真光层之下。一项发表于《美国国家科学院院刊》的研究，使用加利福尼亚蒙特瑞湾海洋研究所（MBARI）对海洋生态系统的长期监测数据，对加利福尼亚海流生态系统中的生态系统时间变异性进行研究。

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图源：MBARI

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该生态系统受到季节性的沿海上升流支持，在这个过程中，风将富含营养的地下水吸入阳光照射的表层海洋。研究人员将独立监测地表、中层水和深海底栖生物群落的30年时间序列结合在一起，证明了上升流驱动了从地表到深海海底的生态系统的时间变异。该研究支持了先前的假设，即生物种群会抑制与动物寿命相关的时间尺度上的环境波动。因此，识别这些时间尺度可能会提供有关动物寿命的线索，这是一个有价值但通常未知的生物学参数。

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监测整个海洋水柱生态系统的长期生物时间序列极为罕见。因此，经典的范式还有待检验。研究中一个范例是，沿海上升流的变化驱动了整个水柱海洋生态系统的变化。研究通过使用横跨加州中部洋流上升流系统表层(0米)、中层水(200至1000米)和底栖(~ 4000米)栖息地的30对年时间序列的数据来检验这一假设。数据包括表面浮游生物的微观计数、中层水动物的视频定量和底栖海底无脊椎动物的成像。研究表明，高上升流期有利于生物生物量或密度的增加，从海洋表层通过中层水向下到深海海底。

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研究人员很早就认识到海洋是如何对风和天气的季节性变化做出反应的。然而，这些相互作用的具体细节，尤其是整个海洋水柱上涌的生物影响，尚未完全清楚。

在加利福尼亚附近，风推动季节性上升流，支持海洋生产力。但是物理学(风有多强)和生物学(有多少动物)之间的具体联系并不总是显而易见的。这项研究通过海洋表面、中层和深海海底的长期监测数据，揭示了大气和海洋之间的联系。

海岸上升流是海洋生态学的一个基本过程。海洋表层水域生产力的激增被认为是在整个水柱中层叠的，沿海上升流的变化推动了海洋生态系统从地表到海底的变化。

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由于其长达数十年的持续时间和对蒙特利湾表层水域的浮游生物种群、蒙特利湾的中层水、以及加利福尼亚中部的深海海底等不同栖息地的关注，这些时间序列为研究整个水柱和深海海底的时间尺度范围内的生态系统变异性提供了前所未有的支持。结合这些数据集，研究人员揭示了整个水柱的生物群落如何对大气强迫作出反应。

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“令人惊奇的是，一个过程如何对海洋中的生命产生如此多的不同影响。根据海洋群落本身的不同，它的表达可能有很大的不同，因为它们彼此之间显示出不同的时间变异性。”研究人员说。

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在每个时间序列中，群落的密度和生物量随着时间的推移而增加和减少。但这种生命的潮起潮落在不同的时间序列中是不一样的。随着浮游生物的季节性繁殖，海洋表面的群落变化很大，而中层水和深海海底群落在较长的时间尺度上经历了更多的变化，年与年之间都有不同。

上升流带来了大量的营养物质，海洋生物对食物的丰富做出了迅速的反应。这种对生物群落的影响会持续很长一段时间，有时会持续几年。在海洋表面，对沿海上升流的生物反应持续大约两周。在深海海底，这种反应持续了三年多。在中层水群落中，持续时间没有明确定义，但至少为一年。

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这些结果表明，沿海上升流对生态系统的影响从海洋表层通过水柱一直到海底深处。这种联系最有可能直接通过光合作用的浮游植物(初级生产)的变化、有机物下沉到海底(垂直输出)、动物摄食相互作用发生，并在较小程度上通过其他海洋变化间接发生。

物种对上升流做出反应的时间尺度——海洋生物对上升流信号做出反应的时间周期——是分类单元特有的，可能与生物寿命有关。确定特定物种上升流信号持续的时间可以提供有关动物寿命的信息，这仍然很难测量，尤其是深海动物。

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文：Sara   审：Daisy

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参考资料：

1.https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2214567120

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2.https://phys.org/news/2023-03-unique-long-term-datasets-reveals-upwelling.html

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4.https://www.pwsannong.com/c/2016-04-13/552764.shtml

Citation:

Messié M, Sherlock R E, Huffard C L, et al. Coastal upwelling drives ecosystem temporal variability from the surface to the abyssal seafloor[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2023, 120(13): e2214567120.

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