南海东北部上升流区浮游植物水华面积在气候变化下的长期下降趋势及其多尺度调控机制

本研究针对全球变暖背景下南海东北部上升流区浮游植物水华面积持续下降的生态问题，通过22年数据整合，采用集合经验模态分解（EEMD）和随机森林模型，揭示了海表温度（SST）、冬季风速和气候指数（MEI/PDO）的多尺度调控作用，证实SST上升通过抑制营养盐垂向输送导致水华萎缩，模型预测精度达R2=0.92，为海洋生态评估提供量化依据。

　　

在全球海洋持续变暖的背景下，上层海水层化加剧正深刻改变着海洋生态系统的运作机制。作为海洋食物链基础的浮游植物，其生产力变化牵动着整个海洋碳循环与渔业资源的命脉。南海东北部上升流区凭借其独特的物理过程，常年将富含营养盐的深层海水输送至透光层，造就了该海域旺盛的初级生产力。然而近年来，这个"海洋绿洲"正悄然发生变化——卫星观测显示，浮游植物水华覆盖面积呈现持续萎缩态势。这一现象背后，究竟是气候振荡的周期性波动，还是全球变暖引发的不可逆趋势？其驱动机制又涉及哪些时空尺度的复杂相互作用？

为解答这些问题，广东海洋大学的研究团队对2003-2024年间南海东北部上升流区的生态动力学过程展开了系统性研究。通过整合22年的多源卫星数据，研究人员创新性地采用集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD）方法，将非平稳的水华面积时间序列分解为季节、年际和年代际等多尺度分量，并结合滞后相关分析与随机森林建模，首次量化了不同环境因子对水华面积变异的贡献权重。相关成果发表在《Ocean》期刊，为理解气候变化下上升流生态系统的响应机制提供了新范式。

研究团队运用的关键技术包括：基于GlobColour数据库的4 km分辨率叶绿素a（Chl-a）遥感反演、NASA的MODIS-Aqua海表温度（SST）数据同化、交叉校准的CCMP海面风场（SSW）数据集，以及表征气候振荡的多变量ENSO指数（MEI）和太平洋年代际振荡（PDO）指数。通过EEMD非线性信号处理技术提取水华面积的多尺度特征后，采用滞后互相关分析揭示环境因子的时滞效应，最终构建随机森林回归模型进行驱动因子重要性排序和预测验证。

长期下降趋势
线性回归显示2003-2024年间水华面积以每年24.63 km²的速度递减（R²=0.68），2015年后萎缩加剧。EEMD残差分量揭示该趋势与全球变暖背景下SST持续升高（+0.12°C/decade）导致的营养盐垂向输送抑制密切相关。

季节尺度调控
半年度分量与冬季风速呈显著正相关（r=0.57，p<0.01），印证了Ekman输运对上升流的驱动作用；而季度分量与SST存在强负相关（r=-0.83），表明春季SST每升高1°C可使水华面积缩减约15%，凸显层化效应的影响。

气候振荡影响
年际分量与滞后2-3年的MEI指数负相关（r=-0.30），反映厄尔尼诺事件通过改变风场强度间接调控营养盐供应；年代际分量与滞后4年的PDO相位转换高度同步（r=-0.94），揭示太平洋热力状态对上升流系统的远程调控。

模型预测效能
整合关键控制因子构建的随机森林模型在训练集和测试集分别达到R²=0.92和0.75的预测精度，其中SST、冬季风速和PDO的贡献度占比达82%，证实物理过程对生态响应的非线性控制。

这项研究开创性地解析了南海上升流生态系统对气候变化的级联响应机制：短期来看，季节性的风场变化和局地SST波动主导水华面积变异；而从十年尺度观察，全球尺度的PDO相位转换通过改变大气环流模式，最终影响上升流强度。特别值得注意的是，研究预测在当前RCP8.5情景下，持续升高的SST可能导致本世纪末该区域水华面积再缩减30-45%，这将直接威胁到吕宋岛西北渔场的生产力。研究成果不仅为区域海洋生态管理提供科学依据，其建立的多尺度分析方法论更可推广至其他边缘海上升流系统的脆弱性评估，对完善全球海洋碳汇预测模型具有重要启示意义。