威尼斯湾浮游植物动态及其对极端气候事件的响应：基于12年长期生态观测的北部亚得里亚海研究

本研究基于12年长期生态观测数据(LTER)，首次系统揭示了北部亚得里亚海威尼斯湾(GoV)浮游植物的双峰型季节模式（以硅藻和纳米鞭毛藻为主），并解析了2014极端降雨与2022严重干旱事件对浮游植物群落的影响，为预测气候变化下海岸带生态系统演变提供了关键科学依据。

　　

在气候变化加剧的背景下，海洋浮游植物作为初级生产者和生态指示剂，其群落动态正受到日益关注。北部亚得里亚海(NwAS)的威尼斯湾(GoV)作为典型半封闭海岸带系统，长期面临河流输入（如波河）、盐度梯度和人类活动的多重压力。尽管该区域自1960年代就有零星的浮游植物研究，但缺乏系统性观测数据来揭示其长期演变规律。更关键的是，IPCC预测极端气候事件（如干旱/暴雨）频率将显著增加，而这些事件对浮游植物群落的影响机制尚不明确。

意大利国家研究委员会(CNR)等机构的研究团队依托Acqua Alta海洋观测塔(LTER-AAOT)，开展了2011-2022年间每月一次的系统性采样。通过CTD剖面仪测量水温/盐度，结合显微镜分类计数，首次构建了该区域浮游植物的完整季节图谱。研究发现：1）群落呈现冬-春和早秋双峰增长模式，硅藻(Bacillariophyceae)和未分类纳米鞭毛藻(nanoflagellates)全年占优，夏季甲藻(dinoflagellates)少量出现；2）2014年极端降雨导致淡水输入增加，促进富营养化类群生长；2022年干旱则使水体趋向贫营养(oligotrophic)，盐度升高抑制部分物种；3）尽管环境波动剧烈，核心季节模式保持稳定，印证了该区域与北亚得里亚海其他水域的生态一致性。

关键技术包括：1）LTER站点月度采样（水深16米）；2）CTD剖面仪获取温盐垂直结构；3）显微镜分类计数（区分硅藻/甲藻/颗石藻等）；4）气候数据整合（Climate Reanalyzer平台）。

【研究结果】

1. 海洋参数变化：CTD数据显示夏季强烈分层（表层高温/低盐），2014年盐度最低（暴雨稀释），2022年盐度峰值（干旱减少淡水输入）。
2. 浮游植物季节模式：双峰型生长曲线与光照/营养盐供应同步，硅藻在春秋占优（占生物量60%），夏季甲藻增加但丰度<10%。
3. 极端事件响应：2014年暴雨使硅藻生物量提升30%，而2022年干旱导致纳米鞭毛藻占比异常升高（反映寡营养趋势）。

【结论与意义】
这项发表在《Estuarine, Coastal and Shelf Science》的研究，通过LTER长期数据首次量化了GoV浮游植物对气候极端事件的敏感性。其核心发现是：尽管环境波动剧烈，浮游植物仍保持基础季节适应性，但极端事件可能加速群落向寡营养化（干旱）或富营养化（暴雨）偏移。这为预测亚得里亚海未来生态状态提供了基线数据，对实施欧盟海洋战略框架指令(MSFD)的"良好环境状态"(GES)评估具有直接指导价值。作者Fabrizio Bernardi Aubry团队强调，持续监测对理解气候-生态耦合机制至关重要，尤其在IPCC预警的极端气候频发背景下。