《Harmful Algae》：Assessing the influences of wind, temperature, and cyst abundance on interannual variability of
Alexandrium catenella toxicity in the Gulf of Maine
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一个三维的物理-生物模型将有害藻华（HAB）与毒素的吸收和净化过程结合起来。
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一个三维的物理-生物模型将有害藻华（HAB）与毒素的吸收和净化过程结合起来。
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25年的回溯模拟预测了缅因湾中Alexandrium catenella的生长及其毒性。
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通过与州监测站收集的贝类毒性数据对比，可以量化模型的预测能力。
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卵囊数量的年际变化并不会提高模型的预测准确性。
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温度影响藻华的规模，但下沉风驱动了沿海地区的毒性事件。
引言
有害藻华（HABs）的发展和影响取决于多种物理和生物因素（Wells等人，2020年）。了解这些主导因素有助于开发预测模型，从而帮助预报HABs并减轻其对公共健康或环境的影响。通常，HAB模型开发的一个关键限制是缺乏足够的观测数据进行校准和评估（Ralston和Moore，2020年）。在没有单一主导因素能够跨多年预测HABs的情况下，长期记录藻类细胞数量、毒素水平以及影响其生长和分布的环境参数尤为重要。
由甲藻Alexandrium catenella在缅因湾（GOM）引起的有害藻华是一个具有丰富观测记录、对人类健康风险有明显影响的例子，并且拥有成熟的基于物理-生物的模型。A. catenella会产生神经毒素saxitoxin，这种毒素会导致麻痹性贝类中毒（PSP）（Anderson等人，2012年）。自1972年以来，缅因湾几乎每年都会发生大规模的藻华，尽管其规模和毒性影响存在显著的年际变化（Anderson, Couture等人，2014年）。区域监测工作跟踪贝类中的毒性水平，并据此发布捕捞禁令，这导致了巨大的经济损失（Shumway等人，1988年；Jin等人，2008年）。
A. catenella在缅因湾的年际变化受到多种物理和生物因素的影响。A. catenella在其生命周期的一部分时间内以休眠卵囊的形式存在于沉积物中，之后在水中萌芽并开始营养生长（Anderson，1998年）。缅因湾某些区域，尤其是芬迪湾口附近以及佩诺布斯科特湾和卡斯科湾附近的沿海地区，是藻华发生的主要地点（Anderson, Stock等人，2005年；McGillicuddy等人，2005年；Anderson, Keafer等人，2014年）。近年来，底栖卵囊的空间分布结构相对稳定，但卵囊的总数量每年都有大约数量级的变化（Anderson, Keafer等人，2014年；Solow等人，2014年）。
卵囊萌发后，藻华的发展取决于生长条件和传输过程。A. catenella的净生长速率受水温、营养物质可用性、光照条件以及浮游动物的摄食等因素的影响（例如，Townsend等人，2001年；Etheridge和Roesler，2005年；Stock等人，2005年；Turner和Borkman，2005年）。影响藻华范围的传输过程包括区域性的沿海洋流、河流排放、风驱动的上升流和下降流，以及与分层作用相关的垂直混合（Franks和Anderson，1992年；McGillicuddy等人，2003年；Townsend等人，2005年）。沿海监测站检测到的毒性程度在年和十年时间尺度上都有很大差异（Shumway等人，1988年；Anderson, Couture等人，2014年；Anderson, Keafer等人，2014年）。
如下所述，已经为缅因湾的A. catenella开发了一个物理-生物模型（McGillicuddy等人，2005年；Stock等人，2005年；He等人，2008年）。该模型利用潮汐、河流排放、风力以及与西北大西洋大陆架的交换作用来求解三维水动力学方程。A. catenella的模型根据环境条件对卵囊的释放、细胞生长和死亡率进行了参数化。模型模拟结果与1993年（Stock等人，2005年）、1994年（Stock等人，2007年）、1998年（McGillicuddy等人，2005年）、2005年（He等人，2008年）、2006年（Li等人，2009年）、2009年（Li等人，2020年）和2010年（McGillicuddy等人，2011年）的船上调查显示的A. catenella细胞分布进行了比较。然而，船上采样的空间和时间覆盖范围有限，难以定量确定多年间的变化来源（Stock等人，2005年；Li等人，2009年；McGillicuddy等人，2011年）。该模型主要描述了A. catenella的细胞分布，而没有直接反映其对沿海贝类毒性的影响，而后者与公众健康更为相关（Record等人，2022年）。
在本研究中，我们使用25年的回溯数据评估了缅因湾A. catenella的物理-生物模型（Clark等人，2022年）。该模型基于之前的研究框架，包括底栖卵囊、依赖环境条件的营养生长、环境洋流的传输以及死亡率（McGillicuddy等人，2005年；Stock等人，2005年；He等人，2008年）。此外，我们还将物理-生物模型中的A. catenella细胞浓度与基于现场观测数据开发的吸收和净化模型相结合，以评估贝类的毒性（Gaillard等人，2026年）。通过将这种耦合模型系统的25年回溯结果与沿海监测站的贝类毒性观测数据进行比较，来评估模型的性能。我们利用模型结果和观测数据来分析影响沿海毒性年际变化的因素。最后，我们讨论了模型的局限性以及影响藻华范围的各种因素的长期趋势。
章节摘录
季节性藻华发展
缅因湾的季节性升温是A. catenella藻华发展的关键因素（McGillicuddy等人，2005年）。在25年的模拟期间，整个流域的近海表面温度在4月初之前普遍保持在4°C以下（图S2）。随着春季的推进，缅因湾西部（WGOM）的升温速度比东部（EGOM）和芬迪湾更快。A. catenella的生长速率随温度的变化大致呈线性上升，直到约17°C
讨论
确定量地预测有害藻华及其对人类健康的影响仍然是一个重大挑战。对于缅因湾的A. catenella和PSP来说，我们幸运地可以利用现有的大量研究和监测数据为基础。然而，藻华的分布不均匀且短暂，使得定量评估变得困难。之前的研究主要比较了准同步船舶调查得到的细胞分布快照，但这些研究主要评估的是大尺度空间结构，缺乏对局部细节的深入分析
总结
一个耦合模型系统被用来描述影响缅因湾有害藻类和贝类毒性的物理和生物过程。该方法将A. catenella的海洋循环和种群模型与贝类毒性模型（包括毒素的吸收和净化过程）联系起来。通过与25年回溯期间的毒性监测数据进行比较来评估模型性能。模型在季节性和年际时间尺度上成功再现了毒性的变化模式
CRediT作者贡献声明
David K. Ralston：撰写——审稿与编辑、撰写——初稿、资金筹措、理论构思。 Dennis J. McGillicuddy Jr.：撰写——审稿与编辑、资金筹措、理论构思。 Donald M. Anderson：撰写——审稿与编辑、资金筹措。 Sylvain Gaillard：撰写——审稿与编辑、方法学设计。 Judith L. Kleindinst：数据管理。
David K. Ralston | Dennis J. McGillicuddy | Donald M. Anderson | Sylvain Gaillard | Judith L. Kleindinst
