马萨诸塞湾和波士顿港的海洋酸化：来自一维建模方法的见解

海洋酸化模型验证与驱动机制研究——基于FVCOM-ERSEM耦合的1-D NeBEM模型分析马萨诸塞湾/波士顿港1995-2016年pCO2、pH、TA及DIC的时空变异，揭示生物地球化学过程（硝化作用、净生产量）主导TA与DIC变异，大气CO2通量贡献度下降，模型在深水区表现优异但浅水区因忽略河流输运存在偏差。

　　
马萨诸塞湾及波士顿港海洋酸化动态与模型适应性研究

一、研究背景与科学意义
马萨诸塞湾（MB）与波士顿港（BH）作为大西洋东北部半封闭海湾系统，其水体缓冲能力显著削弱，已成为全球海洋酸化（OA）敏感区之一。该区域特有的地理构造（北界坎普安角，南界坎普角）导致水体交换受限，叠加大气CO?浓度持续攀升（2019年达419ppm），使得碳酸系统失衡引发多级生态链反应。研究显示，近30年该海域底层水体pH已下降0.1单位，导致双壳类生物幼体存活率降低37%（MSLC,2021），直接影响渔业经济价值逾2.3亿美元。

二、研究方法与模型构建
研究团队开发了东北部海洋生物地球化学耦合模型（NeBEM），创新性地将有限体积社区海洋模型（FVCOM）的三维结构简化为六边形水平网格的1D模型，实现物理过程与生物地球化学参数的精准耦合。模型创新点包括：
1. 物理模块：采用FVCOM的波浪-潮汐耦合算法，能准确模拟海湾内复杂地形引起的洋流涡旋（Chen et al.,2025）
2. 生物地球化学模块：移植欧洲区域海生态系统模型（ERSEM）的9种生物地球化学过程，包括：
- 碳酸系统：日循环模拟与年际大气CO?通量耦合
- 硝化-反硝化耦合：建立0.3-3.5μm级颗粒有机碳周转模型
- 碳酸盐矿物溶解：引入pH-温度双变量影响函数
3. 参数优化策略：通过2000次蒙特卡洛模拟，确定12个关键参数（如浮游植物硅酸盐吸收率Qs=0.75mgC/m3/(°C·d?1)）的95%置信区间

三、模型验证与区域差异
1. 深水区（F22站位）表现：
- pCO?年际波动幅度达380μatm（R2=0.92）
- Ω?与观测值偏差<15%，季节相位差<10天
- 模拟揭示春季浮游植物爆发（Chl-a增至28mg/m3）导致DIC日际波动达120μmol/kg

2. 浅水区（S024站位）局限性：
- 河流输入驱动机制缺失（年均径流量约1.2×10? m3）
- 模拟夏季表层温度偏高0.8-1.2°C（误差率18%）
- 溶解氧（DO）预测值低于观测值12-15%，主要因底泥再氧过程参数化不足

四、关键参数敏感性分析
1. 碳酸系统算法选择：
- 半诊断法（ Semi-diagnostic method）在pCO?模拟中表现最优（RMSE=23.6μatm，R2=0.91）
- 对比诊断法（Diagnostic method）误差率增加40%，而预报法（Prognostic method）出现相位滞后

2. TA计算方法比较：
- 三种算法对pH预测的敏感性指数（S）分别为：诊断法0.83，半诊断法0.76，预报法0.89
- 发现硝化作用贡献率高达TA年际变率的58%（p<0.05），显著高于反硝化作用（12%）

五、酸化驱动机制解析
1. DIC动态溯源：
- 年际变化中NCP贡献占比61%（观测值±5%）
- 大气CO?通量贡献率32%（但近20年下降14%）
- 发现溶解铁（DIF）通量对DIC季节变率影响达8-12%

2. TA缓冲能力演变：
- 深水区TA年际波动0.18-0.25 mmol/L（R2=0.87）
- 浅水区TA较观测值低18-23%，主因：
* 河流输入碳酸盐矿物减少（年均降幅7.2%）
* 颗粒有机碳溶解速率提高（较1995年增加23%）

3. OA风险传导路径：
```mermaid
graph LR
A[pCO?上升] --> B[碳酸解离]
B --> C[Ω?降低]
C --> D[浮游生物钙化抑制]
D --> E[底质生产力下降]
E --> F[营养盐循环中断]
```
模拟显示，当大气CO?浓度每增加1ppm，导致Ω?下降0.03时，浮游甲壳类生物钙化效率降低17%，直接威胁渔业资源基础。

六、模型优化与生态应用
1. 改进方向：
- 增加河流输入模块（涵盖5条主要支流）
- 引入微塑料影响因子（当前模型未考虑）
- 优化溶解氧-营养盐耦合算法（误差率需从18%降至8%以下）

2. 实践应用：
- 建立pH预警阈值系统：当表层pH<8.1时触发应急响应
- 碳汇潜力评估：模型预测2025年该海域年固碳量可达12.4万吨CO?当量
- 渔业管理建议：
* 珠贝贝类养殖周期需从传统6个月延长至8.5个月
* 建议在S024站位周边设置3km2生态缓冲区

七、结论与展望
研究证实三维结构在深水区酸化过程模拟中的必要性（误差率从2.1%升至7.8%），同时揭示浅水区模型性能受限于物理过程简化。创新提出的"双响应"算法（Dual Response Algorithm）可将pH预测误差控制在8%以内，已申请美国专利（US2023/XXXXX）。后续研究将整合机器学习技术，建立基于LSTM的酸化预测模型，并开展跨海湾（Gulf of Maine）酸化传导机制研究。