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为探究气候变化对阿曼湾溶解氧（DO）浓度的影响，研究人员利用数值模拟，对比 1980 - 2000 年与 2080 - 2100 年数据。结果显示未来阿曼湾上层 400m DO 浓度下降，缺氧区扩大。该研究为应对气候变化提供策略依据。
在广袤无垠的海洋世界里，溶解氧（Dissolved Oxygen，DO）如同生命的 “隐形守护者”，掌控着各类水生生态系统的健康与存亡，主宰着生物在水体中的分布，还在水的生物地球化学循环中扮演着关键角色。然而，自 20 世纪 60 年代起，全球海洋却陷入了一场 “氧气危机”，2% 的溶解氧悄然流失，死寂区域面积新增 450 万平方千米，氧最小区（Oxygen Minimum Zones，OMZ）的体积也在不断膨胀。这背后的 “元凶” 包括人类活动引发的富营养化、海水升温导致气体溶解度降低、水体分层加剧和通气减少，以及海洋环境中初级生产和呼吸作用的增强。
海洋缺氧（Hypoxia）这一严峻问题，正以惊人的速度在全球蔓延，给海洋生态系统带来了沉重打击。它不仅压缩了敏感海洋生物的生存空间，还增加了生物的发病率和死亡率，使生物多样性锐减，严重扰乱了海洋的食物链和生物生产力。更为严重的是，缺氧还影响了海洋中的自然氧化还原反应，改变了生物地球化学循环。例如，在低氧（DO < 4 mmol/m3）条件下，反硝化作用成为主要的再矿化途径，不仅减少了浮游植物生长所需的生物可利用氮，还释放出大量温室气体一氧化二氮，加剧全球变暖。此外，缺氧还会影响沉积物中铁和磷的释放。
阿曼湾，这片位于阿拉伯海与波斯湾之间的海域，拥有全球最厚、最强的氧最小区之一。过去几十年间，诸多研究已经发现阿曼湾及其邻近的阿拉伯海溶解氧含量呈下降趋势。但在全球气候变化持续加剧的大背景下，未来阿曼湾的溶解氧状况究竟会如何变化，仍然是个未解之谜。为了破解这一谜题，推动海洋生态保护和可持续发展，研究人员开展了一项意义重大的研究。
研究人员利用 MIKE 3 Flow Model（FM）水动力模块和 ECO Lab 模块，对 1980 - 2000 年（历史时期）和 2080 - 2100 年（未来时期）阿曼湾的溶解氧浓度进行了数值模拟。历史时期的模拟采用了第五代欧洲中期天气预报中心（ECMWF）全球气候再分析（ERA5）数据集和 2013 年世界海洋图集（WOA）生物地球化学数据；未来时期的模拟则使用了协调区域气候降尺度实验（CORDEX）和耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）中代表不同温室气体排放情景的 RCP 2.6、RCP 4.5 和 RCP 8.5 情景数据。
研究结果
- 溶解氧浓度变化：通过对未来气候不同情景下夏季（6 - 8 月）和冬季（12 - 次年 2 月）阿曼湾溶解氧浓度垂直剖面的模拟分析发现，未来气候下，阿曼湾上层 400m 的溶解氧浓度将会下降。在表层混合层，夏季平均溶解氧浓度分别下降 0.4mg/L、0.5mg/L 和 0.7mg/L，冬季下降 0.2mg/L、0.3mg/L 和 0.4mg/L；在表层混合层以下，夏季平均溶解氧浓度下降 0.5mg/L、0.6mg/L 和 0.8mg/L，冬季下降 0.6mg/L、0.7mg/L 和 1mg/L 。
- 波斯湾流出的通气效应变化：未来波斯湾流出对阿曼湾海水的通气效应也会减弱。通气效应的减弱意味着海水与大气之间的气体交换减少，进一步影响了阿曼湾海水的溶解氧补充。
- 缺氧区域变化：未来气候导致的脱氧作用将使缺氧水域向上扩展。夏季，溶解氧大于 2mg/L 的表层平均厚度将从历史时期的 40m，在 RCP 2.6、RCP 4.5 和 RCP 8.5 情景下分别降至约 32m、26m 和 23m；冬季，缺氧边界将从历史时期的 100m 深度，在上述情景下分别上移至约 91m、84m 和 80m 。
研究结论与讨论
这项研究通过数值模拟，清晰地展示了气候变化对阿曼湾溶解氧浓度的显著影响。未来阿曼湾上层水体溶解氧浓度的下降以及缺氧区域的扩展，将对该地区的海洋生态系统产生深远的负面影响。海洋生物的生存和繁衍将面临巨大挑战，生物多样性可能进一步受损，渔业资源也可能受到冲击，进而影响沿海地区的经济发展。
研究结果为相关政策制定者提供了重要的科学依据，有助于他们制定适应性策略，减轻气候变化对阿曼湾的多方面影响，增强海洋生态系统的韧性，保护这片海域珍贵的生态资源。同时，该研究也为全球气候变化背景下海洋溶解氧变化的研究提供了新的视角和数据支持，对深入理解海洋生态系统与气候变化之间的相互关系具有重要意义。未来，还需要进一步开展长期的观测和研究，以更准确地评估气候变化对海洋生态系统的影响，并探索有效的应对措施。
研究人员利用数值模拟技术，结合多种气候和生物地球化学数据集，对阿曼湾不同时期溶解氧浓度进行研究。数据集来源包括 ECMWF ERA5 数据、CORDEX 数据、World Ocean Atlas 数据、CMIP5 数据等，为研究提供了多方面的基础数据支持，确保研究结果的可靠性。
