气候变化下北海南部湾浮游植物水华提前发生的机制与生态意义

本研究通过多技术整合分析，揭示了北海比利时海域浮游植物水华时间提前与盐度降低、磷酸盐浓度升高的关联性，挑战了传统温度驱动认知，为气候变异下的海洋生态系统响应提供了新见解（支持扰动恢复假说）。

　　

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Sample collection

2018年3月至2021年10月期间，研究人员定期从比利时奥斯坦德休闲沙滩的膝深 surf zone（水深≤1米，坐标51°14′28"N, 2°55′56"E）采集海水样本。三年共收集24份样本（2019年9份、2018年9份、2021年6份），重点聚焦 spring-summer period（该时期浮游植物密度显著升高）。受COVID-19疫情影响，2020年未进行采样。

Sequencing results and phytoplankton community profile

测序共产生382万条高质量 reads（总量2.51 gigabases），中位 read length为652，中位PHRED质量值为9.9。经 demultiplexing 后获得763,711条高质量 reads（最低PHRED质量值≥10）。样本平均 reads数为31,821±1978。

Seasonal dynamics of environmental drivers in the Southern Bight of the North Sea

温带海洋生态系统（包括本研究涉及的北海南部湾）的环境驱动因子呈现显著季节性变化，其中太阳辐射和温度的周期性变化主导了浮游植物生长和水华时间的年际规律。研究发现，尽管海水温度和光合有效辐射(PAR)呈现一致的季节性周期，但2021年的水华提前现象与高温或光照增强无直接关联，而是与磷酸盐浓度上升和盐度降低密切相关。

CRediT authorship contribution statement

Zixia Liu： 原创写作、软件处理、方法论、数据整理、概念化；Ilias Semmouri： 审阅编辑、方法论、概念化；Yunmeng Li： 审阅编辑、方法论、概念化；Maarten De Rijcke： 审阅编辑、方法论、概念化；Emmanuel Van Acker： 审阅编辑、方法论、数据整理；Colin R. Janssen： 审阅编辑、研究指导、概念化；Jana Asselman： 审阅编辑、研究指导、资金获取、概念化。

Declaration of generative AI and AI-assisted technologies in the writing process

论文撰写过程中，作者使用OpenAI开发的ChatGPT进行拼写语法检查与文本流畅度优化，但所有内容均经作者审核并对发表内容负全责。

Declaration of competing interest

作者声明无任何已知的竞争性经济利益或个人关系影响本研究。

Acknowledgements

Zixia Liu获CSC奖学金（编号201906100034）；Jana Asselman获根特大学研究基金资助（BOFSTG2020001201）。