卫星遥感揭示海洋环境因子对贻贝微量元素组成的影响及其在浮游生物路径追踪中的应用

本研究针对海洋浮游生物路径追踪中微量元素化学方法空间分辨率受限的问题，通过分析卫星遥感获取的七种海洋环境变量与贻贝壳微量元素组成的关联，建立了广义线性模型(GLM)，成功预测了缺失站位的微量元素数据，将微化学图谱的空间覆盖范围提升了28%。该研究为利用遥感数据优化采样策略、提高海洋生物连通性研究效率提供了创新方法。

　　

在广阔的海洋中，追踪微小浮游生物的移动路径一直是个重大科学挑战。就像通过分析树木年轮可以了解气候历史一样，科学家们发现海洋生物钙化结构中微量元素组成也能记录环境信息，这种称为"微化学标记"的技术为研究海洋生物幼虫扩散和种群连通性提供了重要手段。然而，这种方法通常只能区分相距10公里以上的地点，且空间准确性因物种和海域差异很大，制约了其在海洋生态研究中的应用效果。

微量元素在钙化结构中的沉积受到水温、盐度和浮游食物供应等多种环境因素的影响，这些因素通过影响钙化和生长过程间接改变微量元素组成。但不同研究中环境因素对微量元素沉积的调节作用并不一致，表现出高度情境依赖性，使得预测变得复杂。与此同时，日益丰富的海洋遥感数据为大规模区分海表环境条件差异提供了可能，这些数据能否用于解释钙化结构中微量元素谱的背景变异，从而提高微化学图谱的空间分辨率，成为一个值得探索的研究方向。

在此背景下，Wenjie Wu、Carolyn J. Lundquist和Andrew G. Jeffs在《Journal of Experimental Marine Biology and Ecology》上发表的研究，以新西兰北部丰盛湾(Bay of Plenty)为研究区域，探索了七种卫星遥感海洋环境变量与贻贝(Perna canaliculus)壳中六种参考微量元素浓度之间的关系。丰盛湾是一个面积约9500平方公里的大型海岸湾，拥有复杂的水文特征，包括微弱的向南流动的东奥克兰海流、多个河流输入以及活跃的陶波火山带地质活动，为研究环境梯度对微量元素组成的影响提供了理想场所。

研究人员采用了综合性的技术方法开展此项研究：通过在22个站点进行为期两个连续5周的贻贝原位培养实验获取生物样本；使用激光剥蚀电感耦合等离子体质谱仪(LA-ICP-MS)分析贝壳边缘区域的微量元素组成，重点关注⁷Li、⁵⁹Co、⁶⁰Ni、¹³⁸Ba、¹³⁹La和²³⁸U六种元素与钙的摩尔比值；从新西兰水资源与大气研究所(NIWA)开发的NIWA-SCENZ GIS影像服务中获取七种卫星遥感环境变量数据，包括淡水输入(ADET)、海面温度(SST)、叶绿素a浓度(CHL)、海底光照(EBED)、海水浊度(BBP)、能见度(HVIS)和水体不透明度(KPAR)；运用多元统计方法包括永久性方差分析(PERMANOVA)、Mantel检验和广义线性模型(GLM)分析环境变量与微量元素之间的关系；最后通过建立二次判别分析(QDA)模型评估将遥感预测数据纳入微化学图谱后的性能改善情况。

3.1. 丰盛湾环境条件的时空异质性

研究结果显示，丰盛湾的七种遥感环境变量在两个连续5周采样期间存在显著的空间和时间变异。永久性方差分析表明，环境变量在22个采样点之间存在显著差异(Pseudo-F = 37.07, R2 = 0.52, p = 0.001)。在同一采样期内，相邻站点间环境特征最常呈现相似性，占所有可能站点对的3.7%。在第一次采样期间，从Site 8到Site 16约50公里范围内的海岸站点间环境变量相似性较高(41.7%的站点对)，而第二次采样期间同一区域的相似性仅为11.1%。所有站点在两个采样期之间的比较都显示环境条件存在差异，表明这两个连续5周期间存在实质性的时空环境差异。

3.2. 贻贝壳微化学与环境变量的关系

Mantel检验显示，18个站点的微化学指纹与所有七种遥感环境变量之间存在显著相关性(Mantel's r = 0.145, p = 0.008)。通过AIC优化的简约广义线性模型表明，六种元素浓度均与一个或多个环境变量显著相关(p < 0.05)。其中，BBP和KPAR对最多元素(⁷Li、⁵⁹Co、⁶⁰Ni、¹³⁸Ba和¹³⁹La)有显著影响；ADET对¹³⁸Ba、¹³⁹La和²³⁸U浓度有显著影响；HVIS对¹³⁹La、CHL对²³⁸U有影响；而SST未能显著解释任何元素的变异性。

3.3. GLM预测贝壳微化学的性能评估

对四个站点在第二次采样期的预测结果显示，GLM预测的微量元素浓度与实际采样数据之间无总体差异(Pseudo-F = 0.05, R2 = 2.50×10^-4, p = 0.84)，而四个站点间的元素浓度仍存在显著差异(Pseudo-F = 18.76, R2 = 0.28, p = 0.001)。单个元素的预测准确性各不相同：⁷Li、¹³⁸Ba和²³⁸U的预测准确性最高(75%)，⁶⁰Ni和¹³⁹La为50%，⁵⁹Co最低(25%)。

3.4. 利用卫星环境变量改进微化学图谱

将GLM预测的四个站点的微化学数据与18个成功采样站点的实际数据结合构建的图谱(Atlas 1)，与仅基于18个站点数据构建的图谱(Atlas 2)相比，平均站点留一法交叉验证(LOOCV)准确度略有下降(从62.2%降至58.5%)，平均空间分辨率轻微降低(从4.77公里降至4.98公里)，但空间覆盖范围显著增加了27.9%(从86公里扩大到110公里)。两种图谱构建方法的多类AUC结果均为0.95，表明使用GLM预测数据不会显著影响图谱的敏感性。

研究结论与讨论部分指出，大陆径流/河流输入是海洋环境中多种微量元素的关键自然来源，包括本研究中用于追踪贻贝浮游路径的六种元素。环境变量BBP、KPAR和ADET对贻贝壳中微量元素组成的影响可能主要通过环境中微量元素浓度的相应差异而非生物过程实现，这与之前一些研究发现某些元素(如Ba)的沉积不受温度和盐度显著影响的结果一致。

该研究的创新之处在于证明了卫星遥感环境数据可用于预测邻近未知区域的微化学特征，从而扩展用于追踪贻贝浮游路径的贝壳微化学图谱的空间覆盖范围。遥感技术以其覆盖范围广、时间跨度长和数据获取成本低的特点，能够克服传统野外数据采集方法耗时费力的缺点。通过遥感方法评估研究区域的环境特征，有助于更经济有效地采样微化学图谱，并改进海洋浮游路径的微化学追踪。

具体而言，在环境特征变化较大的区域战略性地增加用于构建微化学参考图谱的样本数量，将有助于提高微化学方法的预测准确性；而在环境特征均匀或相似的区域减少样本数量，则可以平衡其他区域的采样成本，避免对具有相似环境特征区域的过度采样。这种战略性采样能够最大化覆盖环境梯度，增加基于微化学特征预测源位置参考图谱的稳健性。

这项研究不仅为利用遥感数据优化海洋生物连通性研究的采样策略提供了创新方法，还展示了卫星数据在推断海水化学元素组成和可用性模式方面的潜力，例如营养物可用性，这可能为海藻养殖等地点的选择提供信息。这种大范围、低成本的方法可以显著降低研究费用，极大增强了在研究资源有限时扩大研究区域的可行性。

总之，这项研究证实了卫星环境数据在改进野外采样设计和后续微化学图谱构建方面的应用潜力，可优化追踪海洋生物运动的微化学方法，为海洋生态保护和渔业管理提供了重要的科学工具。