2022, Vol. 43
2. 华东师范大学河口海岸学国家重点实验室, 上海 200241;
3. 山东省海洋资源与环境研究院, 山东省海洋生态修复重点实验室, 烟台 264006,;
4. 中国海洋大学深海圈层与地球系统前沿科学中心, 海洋化学理论与工程技术教育部重点实验室, 青岛 266100
, WANG Yu-jue2 , LI Fan3 , LIU Ke4 , WANG Ying1 , YU Yang1 , GAO Yan-jie1 , XIAO Xiao-tong4 , LV Zhen-bo1
2. State Key Laboratory of Estuarine and Coastal Research, East China Normal University, Shanghai 200241, China;
3. Shandong Provincial Key Laboratory of Restoration for Marine Ecology, Shandong Marine Resource and Environment Research Institute, Yantai 264006, China;
4. Frontiers Science Center for Deep Ocean Multispheres and Earth System, Key Laboratory of Marine Chemistry Theory and Technology, Ministry of Education, Ocean University of China, Qingdao 266100, China
莱州湾位于渤海南部, 是渤海三大海湾之一, 也是我国最重要的产卵场、索饵场和渔场之一[1].莱州湾河网密集, 大量淡水和营养物质的输入使莱州湾海域具有极高的初级生产力和适宜的产卵环境, 其生物发生量和资源补充量对整个渤海海洋生物资源的可持续性具有极其重要的影响[2~4].近半个世纪以来, 高氮低磷淡水的持续输入, 使莱州湾可溶性无机氮显著升高, 营养盐结构失衡; 环境因子的变化显著影响了浮游植物丰度、群落结构及其空间分布[5~7].特别是最近20年, 入海河流污染程度加剧, 导致莱州湾水环境不断恶化[8, 9], 赤潮频发, 生物资源持续下降[10].
小清河是莱州湾无机氮和污染物的主要来源[11], 其入海口位于莱州湾西南部海岸凹陷处, 海水交换弱, 陆源营养物质入海后难以向外海扩散[12], 截至到2017年, 小清河河口附近海域已连续8 a的四季均出现劣4类水质区[13].持续呈现高营养盐状态, 使该区域浮游植物生物量明显高于莱州湾内其它区域, 且生物多样性低, 是赤潮频发的区域[14, 15], 也是莱州湾污染治理的重点区域.为了彻底解决该区域生态环境的问题, 在“清河行动”的基础上, 山东省于2018年对小清河流域开展专项治理, 清除主要干支流两侧影响水环境的排污口、垃圾堆、违法鱼塘和畜禽养殖场等, 改善干支流水质, 严控入海总氮.专项治理后, 小清河入海口羊口监测站水质得到明显改善, 主要污染物浓度呈现下降趋势[16], 但小清河专项治理及入海总氮控制对莱州湾环境和浮游植物的影响尚不可知.
为了摸清小清河污染专项治理对莱州湾生态环境的影响, 本研究在2018年8月(治理后丰水期)对莱州湾海域环境因子和浮游植物进行了跟踪调查, 分析了莱州湾环境因子、叶绿素a(Chla)和浮游植物群落空间分布特征, 通过与历史同期数据进行对比, 探讨了小清河流域治理后莱州湾水环境和浮游植物群落结构变化特征, 并结合冗余分析(RDA)对莱州湾浮游植物和水环境的关系进行考察, 分析了驱动浮游植物变化的关键环境因子, 揭示入海河流污染防治对莱州湾水环境和浮游植物群落的影响, 以期为莱州湾海域生态环境保护和渤海综合治理提供重要基础资料和理论支持.
1 材料与方法 1.1 样品采集选择了2018年8月河流输入影响较大的丰水期, 对莱州湾水域开展了生态环境综合调查, 共设置调查站位26个(图 1).每个站位取表层水样监测温度、盐度、溶氧和pH值; 取500 mL海水用甲醛溶液固定用于浮游植物鉴定(站位A14样品运输中不慎撒落); 同时用醋酸纤维滤膜过滤200 mL水样用于营养盐分析, 另取水样经GF/F膜过滤后于-20℃下避光保存用于浮游植物色素测定, 样品采集严格按照《海洋调查规范》(GB/T 12763-2007)进行.
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图 1 采样站位示意 Fig. 1 Sampling sites |
环境因子分析严格按照《海洋监测规范》(GB17378-2007)操作要求.温度、盐度、pH值和水深使用船载CTD(Seabird 911)测定, 溶解氧(DO)采用碘量法.硝酸盐(NO3-)、亚硝酸盐(NO2-)、铵盐(NH4+)、磷酸盐(DIP, 即PO43--P)和硅酸盐(DSi, 即SiO32--Si)使用营养盐自动分析仪(QuAAtro AutoAnalyzer 39)测定.
为了准确分析调查区域浮游植物组成, 避免重要的小粒径浮游植物在显微镜下漏检.浮游植物样品分别采用显微镜计数法和色素分类法进行分析.浮游植物显微镜计数采用Utermöhl[17]方法, 固定好的浮游植物样品摇匀, 取25 mL放入Utermöhl计数框, 静置24 h, 在OLYMPUS CKX53倒置显微镜下(200~400倍)进行浮游植物的计数, 单位为cell·L-1.浮游植物色素分类法是通过测定浮游植物中具有指示意义的特征色素的含量, 根据特征色素的含量与特定浮游藻类群存在数量关系, 用数学分析方法将样品特征色素的信息解析为不同浮游藻类群对Chla的贡献量, 从而解释藻类浮游类群组成的方法.色素分类法能够大大提高浮游植物监测的效率, 还可以检测一些光学显微镜下很难鉴定的微型和微微型浮游植物[18], 是近年来浮游植物功能类群监测研究的重要方法[19, 20].浮游植物色素采用HPLC方法测定[21], 色素标准品购自丹麦水资源与环境研究所, 内标8′-Apo-beta-carotenal购自ChromaDex公司.色素数据利用Chemtax软件进行分析, 初始比率矩阵参考我国海域先前开展的色素分类研究构建[22, 23].为了提高计算的准确性, 使用初始色素比率矩阵中每个单元乘以随机因子F, 生成60个新矩阵, 60个比率矩阵均作为Chemtax优化的起点.利用残差最小的解来估计分类丰度, 选取结果中最好的10%(n=6)计算丰度估计的平均值[24]. F由以下公式得出:
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式中, S为比例因子(通常选0.7), R为使用Microsoft Excel RAND函数生成的0~1之间的随机数.
1.3 统计分析采用物种优势度指数(Y)指示某种浮游植物在种群中的优势地位, 当Y≥0.02时, 即认为该种为优势种[25].
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式中, ni为第i种的总个体数, N为采集到的生物个体总数, fi为i物种在所有站位上出现频率.
海水环境因子、Chla、浮游植物丰度和群落结构数据使用SPSS 22.0进行正态性检验, 对不符合正态分布的数据进行lg(x+1)转换.转换后的环境因子、Chla和浮游植物丰度数据进行皮尔森(Pearson)相关性分析; 环境因子、Chla和浮游植物群落结构数据进行趋势的对应分析(DCA), 结果显示4个轴最大梯度的长度小于3, 因而选择RDA分析研究环境因子和浮游植物群落结构的相关性.站位图和浮游植物群落分布使用Arcgis10.7绘制, 环境因子空间分布图使用Surfer10绘制.
2 结果与分析 2.1 莱州湾环境因子的时空分布特征 2.1.1 温度、盐度、pH和DO2018年8月, 调查海域表层水温变化范围为24.31~31.39℃, 平均值为29.17℃, 整体呈现由近岸向湾外逐渐降低的趋势, 高值区出现在调查海南侧[图 2(a)], 范围大概在近岸40 km范围内, 低值区出现在莱州湾和渤海交界处.盐度变化范围为27.65‰~31.79‰, 平均值为30.61‰, 整体呈现明显的经度梯度, 低值区出现在莱州湾西部小清河和黄河一侧的海域[图 2(b)].pH值变化范围为7.85~7.96, 平均值为7.96, 高值区在莱州湾北部离岸海域和胶莱河河口西北侧近岸海域, 低值区则在莱州湾西南侧和东侧近岸海域[图 2(c)].DO的变化范围为5.32~7.40 mg·L-1, 平均值为6.31 mg·L-1, 高值区分布与pH值类似, 但低值区则在小清河东侧胶莱河以西的近岸海域[图 2(d)].
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图 2 2018年8月莱州湾温度(T)、盐度(S)、pH值和溶解氧(DO)的空间分布特征 Fig. 2 Spatial distribution of temperature, salinity, pH, and DO in the Laizhou Bay in August 2018 |
2018年8月莱州湾DIN整体呈现西高东低的趋势[图 3(a)~3(d)]. NO3-是最主要的氮营养盐, c(NO3-)变化范围为0.39~40.57 μmol·L-1, 高值区主要分布在莱州湾西北侧黄河口附近海域; NH4+次之, 其浓度变化范围为0.05~4.16 μmol·L-1, 高值区主要分布在小清河和新弥河河口附近; c(NO2-)变化范围为2.10~20.39 μmol·L-1, 高值区介于两者之间, 主要分布在小清河河口附近. c(DIP)变化范围为0.11~1.75 μmol·L-1, 平均值为0.43 μmol·L-1.与DIN不同, DIP整体呈现南高北低的趋势, 高值区主要分布在潍河河口及其西北部近岸海域[图 3(e)]. c(DSi)变化范围为1.94~27.46 μmol·L-1, 平均值为11.08 μmol·L-1, 其空间分布与DIN类似, 整体呈现西高东低的趋势, 高值区分别位于黄河口东侧和新弥河河口北侧海域[图 3(f)].
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图 3 2018年8月调查海域营养盐的空间分布特征 Fig. 3 Spatial distribution of nutrients in the Laizhou Bay in August 2018 |
色素分类法用Chla指示浮游植物生物量, 用不同类群对Chla的贡献率指示浮游植物组成. 2018年8月, 调查水域ρ(Chla)变化范围为0.08~8.54 μg·L-1, 平均值为2.43 μg·L-1. Chla空间分布整体呈现西高东低的趋势, 高值区出现在莱州湾西南部海域[图 4(a)], 蓝藻、金藻和青绿藻是Chla的主要贡献者[图 4(b)], 贡献率分别为39.3%、21.3%和15.8%, 低值区出现在莱州湾东侧海域[图 4(a)], 金藻(28.3%)、蓝藻(26.7%)和隐藻(18.4%)是Chla的主要贡献者[图 4(b)].浮游植物群落结构空间差异明显, 黄河口附近海域, 隐藻、金藻占比较高; 其它海域蓝藻明显占优势.
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(a)Chla, (b)浮游植物组成 图 4 2018年8月调查海域Chla浓度和浮游植物群落的空间分布特征 Fig. 4 Spatial distribution characteristics of Chla and phytoplankton communities in August 2018 |
2018年8月, 显微镜检法共检测到浮游植物5门28种, 其中硅藻20种, 是主要浮游植物种类, 占总物种数的71.4%; 其次为绿藻门3种(10.7%); 再次为蓝藻门2种(7.1%); 金藻门、隐藻门和甲藻门各1种, 分别占3.6%.浮游植物细胞丰度变化范围为2.6×106~202×106cell·m-3, 平均值为21.5×106 cell·m-3.优势种(Y≥0.02)共4种, 分别为针杆藻(Synedra spp.)、角毛藻(Chaetoceros sp.)、平裂藻(Merismopedia sp.)和窄面角毛藻(Chaetoceros paradoxus).细胞丰度的空间分布与Chla不同, 高值区出现在莱州湾西北部黄河三角洲附近海域[图 5(a)], 以窄面角毛藻和角毛藻为主[图 5(b)].
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(a)Chla, (b)浮游植物组成 图 5 浮游植物丰度及优势种空间分布 Fig. 5 Spatial distribution of phytoplankton abundance and dominant species in the Laizhou Bay |
为了研究小清河专项治理后影响莱州湾浮游植物生物量的主要环境因素, 对2018年8月莱州湾环境因子、Chla和浮游植物细胞丰度进行了Pearson相关性分析(表 1).结果显示, 浮游植物细胞丰度与所有环境因子均没有显著的相关性; Chla与DSi呈现显著正相关关系, 与盐度呈显著负相关关系; 盐度与NO3-、NH4+、NO2-和DIN存在极显著的负相关关系, 与DSi呈显著负相关关系, 与DIP呈现不显著的正相关关系.
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表 1 环境因子、Chla和浮游植物细胞丰度间Pearson相关系数1) Table 1 Pearson correlation coefficient between environmental factors, Chla, and phytoplankton abundance |
2.2.4 RDA分析
为了进一步研究莱州湾环境因子与浮游植物群落结构的相关关系, 分别对环境因子与浮游植物色素分类结果和镜检结果进行了RDA分析(图 6).
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图 6 调查海域浮游植物与环境因子的RDA排序 Fig. 6 RDA ordination plot between phytoplankton composition and environmental factors in the study area |
环境因子与浮游植物色素分类结果的RDA分析显示, 排序图第1轴和第2轴分别解释了33.9%和18.8%的物种变化[图 6(a)].影响排序轴1的环境因子主要是DSi和盐度(负相关); 影响排序轴2的环境因子主要是NO2-和DO.盐度与大部分营养盐呈现明显的负相关关系, 但与磷酸盐呈正相关关系.浮游植物与环境因子的相关性关系大致可以分为两类, 一类是金藻、隐藻、定鞭藻、甲藻和硅藻, 他们与温度和氮营养盐呈现正相关关系, 与盐度呈现明显的负相关关系; 另一类是蓝藻、青绿藻和绿藻, 他们与DO呈现明显的负相关关系, 与氮营养盐没有明显的相关关系.
环境因子与镜检浮游植物优势种的RDA分析显示, 排序图第1轴和第2轴分别解释了59.4%和1.9%的物种变化[图 6(b)].影响排序轴1的环境因子主要是NO3-和DIN; 影响排序轴2的环境因子主要是NO2-和盐度.盐度与营养盐的相关关系与色素分类结果类似, 说明无机氮和硅酸盐与盐度呈现明显的负相关, 但与磷酸盐呈正相关.针杆藻和平裂藻与盐度呈现明显的负相关关系; 窄面角毛藻和角毛藻则与NO3-和DIN呈现明显的正相关关系, 与DIP、DSi和DO呈现负相关关系.
3 讨论 3.1 小清河流域专项治理后莱州湾环境因子空间分布特征及其影响因素通过对2018年8月(治理后)莱州湾环境因子空间分布特征进行跟踪调查发现, 小清河流域专项治理后莱州湾海域环境因子及其空间分布与治理前同期相比发生明显变化.
2018年8月, 莱州湾海域NO2-、NO3-、DIN和DSi与历史同期相比整体呈现明显下降的趋势[14, 26], 平均值仅为临近2017年份同期的40.1%~60.4%(表 2), 这与2018年8月小清河入海口羊口监测站水质明显提升、入海口水质呈好转状态、营养盐明显下降的研究结果相符[16, 27], 说明小清河流域专项治理和入海总氮控制能够有效降低莱州湾主要营养盐浓度.与其他营养盐不同, DIP浓度呈现明显增加的趋势, DIN的降低和DIP的升高使调查海域DIN/DIP明显降低, DSi/DIN升高, 在一定程度上优化了莱州湾海域营养盐结构.Pearson相关性分析和RDA分析均显示盐度与大部分营养盐呈现明显的负相关关系, 但与磷酸盐呈正相关关系(表 1), 说明河流淡水输入是莱州湾营养物质的主要来源, 但磷酸的来源可能与其他营养盐不同.
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表 2 莱州湾海域8月环境因子的变化 Table 2 Variation in environmental factors in the Laizhou Bay in August |
2018年调查海域营养盐空间分布与莱州湾先前的研究类似[5, 7, 12, 15, 26], 莱州湾西南部仍然是营养盐较高的海域, 一方面可能是由于夏季莱州湾逆时针环流主要影响黄河口和莱州湾东部海域(图 7), 莱州湾西南部受环流影响较小, 扩散较慢[28~31]; 另一方面, 莱州湾东部为扇贝养殖区, 扇贝的滤食作用也在一定程度上降低了营养物质浓度[15].与历史同期相比, 莱州湾西南部海域营养盐浓度降低幅度明显高于莱州湾其他海域[5, 7], 说明小清河流域专项治理和入海总氮控制是解决莱州湾西南侧水动力较弱区域营养盐超标的有效手段.
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1表示辽东湾顺时针环流, 2和3表示渤海湾逆时针和顺时针环流, 4表示莱州湾逆时针环流, 5和6表示黄河口逆时针和顺时针环流, 改自文献[25, 26] 图 7 渤海环流示意 Fig. 7 Marine flow-current patterns in the Bohai Sea |
此外, 本次调查还发现黄河口东南侧海域存在一个明显的NO3-、DIN和DSi的高值区, 而2017年(未调水调沙年)同期黄河口附近海域并未出现营养盐高值区[15], 2018年夏季调水调沙期间大量富含氮、硅营养盐随黄河口顺时针环流输送到莱州湾可能是该高值区出现的原因[32], 同时也说明黄河也是莱州湾重要的氮营养盐来源[23, 33], 且黄河对莱州湾的影响可能随径流量变化存在明显差异.从DIN组成来看, 黄河口附近NO3-浓度较高, 而NO2-和NH4+高值则主要分布在小清河附近, 这说明黄河输入莱州湾的氮营养盐主要以NO3-为主, 而小清河则是NO2-和NH4+的主要来源.由于丰水期黄河径流量较大, 且极易随莱州湾逆时针环流和黄河口顺时针环流影响莱州湾水环境, 因此, 开展莱州湾环境治理时应充分考虑黄河径流输入量的影响.
3.2 小清河流域专项治理后莱州湾浮游植物空间分布特征及其影响因素环境因子的变化能够显著影响浮游植物丰度和群落结构[34], 小清河流域专项治理后莱州湾浮游植物丰度和群落结构空间分布与历史同期相比也发生了明显变化.
2018年8月, 调查海域大部分营养盐浓度明显低于历史同期, 浮游植物细胞丰度与历史同期接近[7, 35], 但Chla浓度明显低于历史同期[36](表 3), 这可能与小粒径浮游植物占比明显升高有关.Chla高值区出现在莱州湾西南部凹陷处, 主要受小清河高浓度营养物质输入影响, 这与该海域先前的研究基本重合[14].浮游植物细胞丰度高值区则出现在黄河口附近海域, 可能与区域黄河输入大量营养物质有关.Chla浓度和浮游植物丰度高值区产生差异的主要原因可能是浮游植物群落组成存在差异, 作者分析了莱州湾西南部Chla高值区浮游植物组成, 发现该区域珊藻和平裂藻等多细胞团聚类浮游植物占比较高, 计数时通常以群体计, 其单个群体Chla含量明显高于小粒径单细胞浮游植物[37, 38], 因此该区域呈现高Chla浓度、低藻细胞丰度的现象.
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表 3 莱州湾海域浮游植物丰度和优势种/属的变化1) Table 3 Variation in phytoplankton abundance and dominant species/genera in the Laizhou Bay |
小清河流域专项治理后, 调查海域浮游植物群落结构发生了明显变化, 色素分类法和镜检法的结果均证实绿藻、蓝藻、金藻的种类和占比明显升高, 整个区域由硅藻占绝对优势转变为硅藻、蓝藻共同占优.这一方面可能是由于先前的研究多采用网采法采样, 很多粒径较小的种群容易被漏采[39]; 另一方面, 小清河流域专项治理后, 莱州湾海域营养盐结构发生变化, DIN/DIP降低, NH4+/NO3-升高, 蓝藻在这种条件下具有更高的竞争力[40, 41], 因此浮游植物群落结构逐渐由硅藻向蓝藻转变.
浮游植物功能类群与环境因子的RDA分析显示, 大部分浮游植物类群与氮营养盐呈现明显的正相关关系, 与盐度呈现明显的负相关关系, 这与河流径流输入的氮营养盐是促使该海域浮游植物生长的重要原因的研究结果类似[7, 14, 26].此外, 与历史同期相比明显增多的蓝藻和绿藻与氮营养盐和盐度没有明显的相关性, 但与DO呈现明显的负相关关系, 这说明浮游植物群落结构的变化还可能和溶氧相关, 但由于缺少夏季莱州湾溶氧变化的历史数据, 两者是否有直接关系仍需要进一步研究.浮游植物优势种与环境因子的RDA分析显示, 4种优势种与环境因子的相关关系虽然存在一定差别, 但总体呈现与氮、硅营养盐正相关, 与盐度和磷酸盐负相关的关系, 这与适宜温度范围内氮营养的升高有利于角毛藻生长研究相符[42], 同时也说明小清河污染治理后, 陆源营养物质输入仍然是影响浮游植物变化的重要因素; 而营养盐浓度和结构的变化可能是针杆藻和平裂藻等淡水水库的常见优势种[43, 44]丰度明显升高的主要影响因素.
4 结论(1) 小清河流域专项治理后, 丰水期莱州湾DIN、DSi、NO3-和NO2-浓度比治理前明显降低, DIP浓度呈上升趋势但总体仍在较低水平, 营养盐结构得到一定程度优化.
(2) 小清河流域专项治理后, 丰水期浮游植物的生物量总体与治理前接近, 但Chla浓度明显降低; 浮游植物群落结构及空间分布发生一定变化, 浮游植物由硅藻占绝对优势转变为硅、蓝藻共同占优势, 出现蓝藻优势种.
(3) RDA分析发现: 小清河流域专项治理后, 盐度和氮营养盐与大部分浮游植物类群和主要优势种呈现明显的相关性, 陆源输入营养盐浓度和结构的变化可能是莱州湾浮游植物群落结构变化的主要影响因素.
| [1] |
杨建强, 朱永贵, 宋文鹏, 等. 基于生境质量和生态响应的莱州湾生态环境质量评价[J]. 生态学报, 2014, 34(1): 105-114. Yang J Q, Zhu Y G, Song W P, et al. The eco-environmental evaluation based on habitat quality and ecological response of Laizhou Bay[J]. Acta Ecologica Sinica, 2014, 34(1): 105-114. |
| [2] |
黄建涛. 近30年莱州湾滨海湿地景观格局变化及主要驱动因素分析[D]. 青岛: 青岛理工大学, 2019. Huang J T. Landscape pattern change and main driving factors of coastal wetland in Laizhou Bay in recent 30 years[D]. Qingdao: Qingdao University of Technology, 2019. |
| [3] | Tang Q S, Jin X S, Wang J, et al. Decadal-scale variations of ecosystem productivity and control mechanisms in the Bohai Sea[J]. Fisheries Oceanography, 2003, 12(4-5): 223-233. DOI:10.1046/j.1365-2419.2003.00251.x |
| [4] | Jin X S, Shan X J, Li X S, et al. Long-term changes in the fishery ecosystem structure of Laizhou Bay, China[J]. Science China Earth Sciences, 2013, 56(3): 366-374. DOI:10.1007/s11430-012-4528-7 |
| [5] |
姜会超, 王玉珏, 李佳蕙, 等. 莱州湾营养盐空间分布特征及年际变化趋势[J]. 海洋通报, 2018, 37(4): 411-423. Jiang H C, Wang Y J, Li J H, et al. Annual variation and spatial distribution of nutrients in the Laizhou Bay[J]. Marine Science Bulletin, 2018, 37(4): 411-423. |
| [6] |
蒋红, 崔毅, 陈碧鹃, 等. 渤海近20年来营养盐变化趋势研究[J]. 海洋水产研究, 2005, 26(6): 61-67. Jiang H, Cui Y, Chen B J, et al. The variation trend of nutrient salts in the Bohai Sea[J]. Marine Fisheries Research, 2005, 26(6): 61-67. |
| [7] | Jiang H C, Liu D Y, Song X K, et al. Response of phytoplankton assemblages to nitrogen reduction in the Laizhou Bay, China[J]. Marine Pollution Bulletin, 2018, 136: 524-532. DOI:10.1016/j.marpolbul.2018.09.042 |
| [8] |
赵玉庭, 刘霞, 李佳蕙, 等. 2013年莱州湾海域营养盐的平面分布及季节变化规律[J]. 海洋环境科学, 2016, 35(1): 95-99. Zhao Y T, Liu X, Li J H, et al. Distribution and seasonal variation in nutrients in Laizhou Bay, 2013[J]. Marine Environmental Science, 2016, 35(1): 95-99. |
| [9] | 国家海洋局. 2017年中国海洋生态环境状况公报[R]. 青岛: 国家海洋局, 2018. |
| [10] |
李凡, 张焕君, 吕振波, 等. 莱州湾游泳动物群落种类组成及多样性[J]. 生物多样性, 2013, 21(5): 537-546. Li F, Zhang H J, Lü Z B, et al. Species composition and community diversity of nekton in Laizhou Bay, China[J]. Biodiversity Science, 2013, 21(5): 537-546. |
| [11] |
孙丕喜, 王波, 张朝晖, 等. 莱州湾海水中营养盐分布与富营养化的关系[J]. 海洋科学进展, 2006, 24(3): 329-335. Sun P X, Wang B, Zhang Z H, et al. Relationship between nutrient distributions and eutrophication in seawater of the Laizhou Bay[J]. Advances in Marine Science, 2006, 24(3): 329-335. DOI:10.3969/j.issn.1671-6647.2006.03.009 |
| [12] | He X Q, Chen G J, Fang Z Y, et al. Source identification of chromium in the sediments of the Xiaoqing River and Laizhou Bay: a chromium stable isotope perspective[J]. Environmental Pollution, 2020, 264. DOI:10.1016/j.envpol.2020.114686 |
| [13] |
刘瑜婷, 韩美, 潘彬, 等. 小清河下游水质评价及污染物入海通量研究[J]. 水文, 2020, 40(3): 88-96. Liu Y T, Han M, Pan B, et al. Water quality assessment and pollutant fluxes into the sea in the lower reaches of Xiaoqing River[J]. Journal of China Hydrology, 2020, 40(3): 88-96. DOI:10.3969/j.issn.1006-009X.2020.03.022 |
| [14] |
孙慧慧, 刘西汉, 孙西艳, 等. 莱州湾浮游植物群落结构与环境因子的时空变化特征研究[J]. 海洋环境科学, 2017, 36(5): 662-669. Sun H H, Liu X H, Sun X Y, et al. Temporal and spatial variations of phytoplankton community and environmental factors in Laizhou Bay[J]. Marine Environmental Science, 2017, 36(5): 662-669. |
| [15] |
张欣泉, 姜会超, 马元庆, 等. 2017年丰水期莱州湾环境因子分布特征及网采浮游植物的响应[J]. 海洋环境科学, 2020, 39(4): 614-621, 629. Zhang X Q, Jiang H C, Ma Y Q, et al. The spatial distribution of environmental factors and the response of net-phytoplankton in the Laizhou bay during wet-season in 2017[J]. Marine Environmental Science, 2020, 39(4): 614-621, 629. |
| [16] |
李昶, 陈丽贵, 何造胜. 莱州湾小清河入海口水质变化及成因分析[J]. 环境与发展, 2020, 32(11): 118-119, 121. Li C, Chen L G, He Z S. Analysis of water quality change and causes of Xiaoqing River estuary in Laizhou Bay[J]. Environment and Development, 2020, 32(11): 118-119, 121. |
| [17] | Utermöhl H. Zur Vervollkommnung der quantitativen phytoplankton methodik[J]. Mitteilingen der Internationalen Vereinigung fur Theoretische und Angewandte Limnologie, 1958, 9: 1-38. |
| [18] | Wright S W, Jeffrey S W. Pigment markers for phytoplankton production[A]. In: Volkman J K (Ed. ). Marine Organic Matter: Biomarkers, Isotopes and DNA[M]. Berlin, Heidelberg: Springer, 2006. 71-104. |
| [19] | Yao P, Yu Z G, Deng C M, et al. Spatial temporal distribution of phytoplankton pigments in relation to nutrient status in Jiaozhou Bay, China[J]. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 2010, 89(3): 234-244. DOI:10.1016/j.ecss.2010.07.003 |
| [20] | Schüller S E, Allison M A, Bianchi T S, et al. Historical variability in past phytoplankton abundance and composition in Doubtful Sound, New Zealand[J]. Continental Shelf Research, 2013, 69: 110-122. DOI:10.1016/j.csr.2013.09.021 |
| [21] | Zapata M, Rodríguez F, Garrido J L. Separation of chlorophylls and carotenoids from marine phytoplankton: a new HPLC method using a reversed phase C8 column and pyridine-containing mobile phases[J]. Marine Ecology Progress Series, 2000, 195: 29-45. DOI:10.3354/meps195029 |
| [22] | Yao P, Yu Z G, Deng C M, et al. Spatial-temporal distribution of phytoplankton pigments in relation to nutrient status in Jiaozhou Bay, China[J]. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 2010, 89(3): 234-244. DOI:10.1016/j.ecss.2010.07.003 |
| [23] | Zhu Z Y, Ng W M, Liu S M, et al. Estuarine phytoplankton dynamics and shift of limiting factors: a study in the Changjiang (Yangtze River) Estuary and adjacent area[J]. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 2009, 84(3): 393-401. DOI:10.1016/j.ecss.2009.07.005 |
| [24] | Wright S W, van den Enden R L, Pearce I, et al. Phytoplankton community structure and stocks in the Southern Ocean (30-80°E) determined by CHEMTAX analysis of HPLC pigment signatures[J]. Deep Sea Research Part Ⅱ: Topical Studies in Oceanography, 2010, 57(9-10): 758-778. DOI:10.1016/j.dsr2.2009.06.015 |
| [25] | Lampitt R S, Wishner K F, Turley C M, et al. Marine snow studies in the Northeast Atlantic Ocean: distribution, composition and role as a food source for migrating plankton[J]. Marine Biology, 1993, 116(4): 689-702. DOI:10.1007/BF00355486 |
| [26] | Wang Y B, Liu G H, Yu G, et al. Evaluation of the spatial heterogeneity in marine organic pollution and land-based influencing factors: a case study of the marine area of Laizhou Bay, China[J]. Regional Studies in Marine Science, 2021, 45. DOI:10.1016/j.rsma.2021.101867 |
| [27] |
范新凤, 韩美, 王磊, 等. 小清河入海口近十年水质变化及驱动因素分析[J]. 环境科学, 2020, 41(4): 1619-1628. Fan X F, Han M, Wang L, et al. Analysis of water quality change and its driving factors of the Xiaoqing River estuary in recent ten rears[J]. Environmental Science, 2020, 41(4): 1619-1628. |
| [28] |
赵鹏, 江文胜, 毛新燕, 等. 2000-2005年莱州湾盐度的变化及其主要影响因素[J]. 海洋与湖沼, 2010, 41(1): 12-23. Zhao P, Jiang W S, Mao X Y, et al. Salinity change and influencing factor in the Laizhou Bay from 2000 to 2005[J]. Oceanologia et Limnologia Sinica, 2010, 41(1): 12-23. |
| [29] | Li M K, Zhu S Y, Ouyang T P, et al. Magnetic fingerprints of surface sediment in the Bohai Sea, China[J]. Marine Geology, 2020, 427. DOI:10.1016/j.margeo.2020.106226 |
| [30] | Qiao S Q, Shi X F, Zhu A M, et al. Distribution and transport of suspended sediments off the Yellow River (Huanghe) mouth and the nearby Bohai Sea[J]. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 2010, 86(3): 337-344. DOI:10.1016/j.ecss.2009.07.019 |
| [31] | Hu N J, Huang P, Liu J H, et al. Characterization and source apportionment of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) in sediments in the Yellow River Estuary, China[J]. Environmental Earth Sciences, 2014, 71(2): 873-883. DOI:10.1007/s12665-013-2490-0 |
| [32] | Zhang J J, Li F, Lv Q M, et al. Impact of the water-sediment regulation scheme on the phytoplankton community in the Yellow River estuary[J]. Journal of Cleaner Production, 2021, 294. DOI:10.1016/j.jclepro.2021.126291 |
| [33] |
刘喜惠, 刘方, 丁页, 等. 渤海环流对近岸海域无机氮分布特征的影响[J]. 中国环境监测, 2019, 35(6): 78-84. Liu X H, Liu F, Ding Y, et al. Influence of circulation on the distribution characteristics of inorganic Nitrogen in the Bohai Coastal Sea[J]. Environmental Monitoring in China, 2019, 35(6): 78-84. |
| [34] | Gímez M I, Piola A R, Kattner G, et al. Biomass of autotrophic dinoflagellates under weak vertical stratification and contrasting chlorophyll levels in subantarctic shelf waters[J]. Journal of Plankton Research, 2011, 33(8): 1304-1310. DOI:10.1093/plankt/fbr031 |
| [35] |
孙慧慧. 黄河口邻近海域浮游植物群落结构时空变化及其对调水调沙的响应[D]. 烟台: 中国科学院烟台海岸带研究所, 2017. Sun H H. Temporal and spatial variations of phytoplankton community in response to the water-sediment regulation event in the adjacent sea of the Yellow River Estuary[D]. Yantai: Yantai Institute of Coastal Zone Research, Chinese Academy of Sciences, 2017. |
| [36] |
郭富, 王保栋, 辛明, 等. 2015年春、夏季莱州湾营养盐分布特征[J]. 海洋科学进展, 2017, 35(2): 258-266. Guo F, Wang B D, Xin M, et al. Nutrient distributions in the Laizhou Bay in spring and summer of 2015[J]. Advances in Marine Science, 2017, 35(2): 258-266. DOI:10.3969/j.issn.1671-6647.2017.02.010 |
| [37] | Takahashi M, Bienfang P K. Size structure of phytoplankton biomass and photosynthesis in subtropical Hawaiian waters[J]. Marine Biology, 1983, 76(2): 203-211. DOI:10.1007/BF00392736 |
| [38] | Hallegraeff G M, Jeffrey S W. Tropical phytoplankton species and pigments of continental shelf waters of North and North-West Australia[J]. Marine Ecology-Progress Series, 1984, 20(1-2): 59-74. |
| [39] | Le Quéré C, Harrison S P, Prentice I C, et al. Ecosystem dynamics based on plankton functional types for global ocean biogeochemistry models[J]. Global Change Biology, 2005, 11(11): 2016-2040. |
| [40] | Glibert P M, Wilkerson F P, Dugdale R C, et al. Pluses and minuses of ammonium and nitrate uptake and assimilation by phytoplankton and implications for productivity and community composition, with emphasis on nitrogen-enriched conditions[J]. Limnology and Oceanography, 2016, 61(1): 165-197. DOI:10.1002/lno.10203 |
| [41] | Glibert P M. Eutrophication, harmful algae and biodiversity-Challenging paradigms in a world of complex nutrient changes[J]. Marine Pollution Bulletin, 2017, 124(2): 591-606. DOI:10.1016/j.marpolbul.2017.04.027 |
| [42] |
王朝晖, 齐雨藻, 陈菊芳, 等. 大亚湾角毛藻细胞数量波动及其与环境因子关系的多元分析[J]. 生态学报, 2006, 26(4): 1096-1102. Wang Z H, Qi Y Z, Chen J F, et al. Population dynamics of Chaetoceros spp. and multivariate analysis of its relationship with environmental factors in Daya Bay, South China Sea[J]. Acta Ecologica Sinica, 2006, 26(4): 1096-1102. DOI:10.3321/j.issn:1000-0933.2006.04.016 |
| [43] |
刘陈, 魏南, 王庆, 等. 广东汕头南澳岛近岸海域浮游植物群落结构与环境特征[J]. 应用与环境生物学报, 2019, 25(5): 1091-1098. Liu C, Wei N, Wang Q, et al. Phytoplankton community and environmental characteristics in the coastal waters of Nanao Island, Shantou, Guangdong[J]. Chinese Journal of Applied & Environmental Biology, 2019, 25(5): 1091-1098. |
| [44] | Zhang S S, Pei H Y, Wei J L, et al. The seasonal and spatial variations in diatom communities and the influence of environmental factors on three temperate reservoirs in Shandong province, China[J]. Environmental Science and Pollution Research, 2019, 26(24): 24503-24515. DOI:10.1007/s11356-019-05480-9 |