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机器学习分离珠江口低氧年际变化的层化与富营养化贡献
日期:2026.10.21 资讯来源:Limnology and Oceanography 浏览人次:160

文献速读

近海低氧受层化与富营养化共同驱动,二者常受同一外部因素(如径流)影响而高度相关,传统统计方法难以分离其贡献。本研究构建可解释机器学习框架,应用于珠江口下游29年水质数据,以表观耗氧量AOU为指标,分离两类过程对低氧年际变率的贡献。结果表明,全时段非层化因素(主要为富营养化)主导AOU变化,但2007年后富营养化相关变量(浊度、磷酸盐)变率下降,AOU波动趋稳,主导因子反转为层化。该框架为近海低氧提供数据驱动归因方案。

图1 | 研究区域与监测站点。(a)珠江口地理位置;(b)珠江口及邻近海域水深;(c)珠江口下游69个监测站点。点色表示29年夏季平均溶解无机氮(DIN)浓度,紫色虚线划分羽流区与非羽流区

研究背景

近海低氧是全球海洋生态系统面临的重大威胁,其形成主要取决于水体层化与富营养化的共同作用:层化抑制底层氧补充,富营养化导致初级生产增强、氧消耗加剧。低氧的严重程度和时空范围存在显著年际变率,其驱动因素既包括淡水输入、热通量和风场等自然因素,也涉及人为营养盐输入。前者主要通过调控层化影响低氧,后者则主要通过驱动富营养化起作用。厘清二者的相对贡献有助于指导管理决策:若人为负荷主导,营养盐削减可带来可测改善;若自然因素(如层化)主导,则需更严格的削减措施且恢复更慢。

难点在于,层化和富营养化常受同一外部因素影响而在时间上高度相关。例如河流径流同时通过淡水输入影响层化、通过营养盐负荷影响富营养化。传统统计方法难以拆分这类共变因子。

研究方法

图2 | 机器学习分析框架

研究以珠江口下游为研究区,使用香港环境保护署69个站点1995-2023年月度水质数据,计算表观耗氧量(AOU;氧饱和浓度与实测氧浓度之差,正值表示耗氧)。研究聚焦夏季(6–8月)底层低氧最显著时段,并单独分析9月以探究季节差异,按表层DIN浓度划分羽流区和非羽流区。

在此基础上,研究构建三步分析框架:(1)用LightGBM模型,以7个层化相关指标(表底层盐度、表底层温度、盐度差、温度差、水深)和年度二分类变量为预测因子,预测底层AOU;(2)用SHAP方法量化各预测因子对AOU预测的贡献,将层化指标的年际贡献与年度偏移项(即非层化贡献)分离;(3)用线性回归分析浊度、硝酸盐+亚硝酸盐、磷酸盐和叶绿素a对非层化贡献年际变率的解释能力。

该框架的分离逻辑在于:层化指标捕捉随层化强弱变化的AOU部分,年度二分类变量则捕捉同一年内所有站点共有的、层化指标未能解释的年际变化,这部分即归为非层化因素的贡献;SHAP则进一步量化各因子的贡献大小。此外,通过固定终止年份为2023、逐年推进起始年份的滑动窗口分析,探究驱动贡献随分析时段的变化。

主要发现

1. 全时段(1995–2023)非层化因素主导夏季耗氧年际变率

全时段非层化因素主导AOU年际变率,其年际波动幅度(时间标准差)为层化贡献的1.3倍(羽流区)至1.8倍(非羽流区)。这说明以富营养化相关过程为主的非层化因素是夏季AOU年际变化的主控因子。

图3 | 模型预测的层化与非层化因素对AOU的贡献。(a-b) 逐年贡献时间序列,图例给出全时段(1995–2023)标准差(代表波动幅度);(c-d) 1995-2006年(空心)与2007-2023年(实心)的均值与标准差对比

2. 2007年后耗氧趋于高位稳定,年际变率的主导因子反转为层化

2007年后,富营养化相关变量(浊度、磷酸盐)变率下降,AOU维持在更高水平但波动趋稳,主导因子由非层化反转为层化。层化贡献的 AOU略有下降(羽流区 8%、非羽流区 3%),但波动幅度增大;非层化贡献则大幅上升(分别增加 25% 和 45%),波动幅度急剧下降(分别减少 28% 和 67%)。因此,2007年后非层化贡献虽量级更高,其年际波动已小于层化贡献,年际风险的预测将更依赖气候敏感的水动力因子。

图4 | 不同时间窗下AOU及其驱动因素的波动幅度(以标准差SD衡量,值越大表示年际波动越剧烈)。(a)实测AOU的波动幅度;(b)层化与非层化贡献的波动幅度;(c-f)浊度、磷酸盐、硝酸盐+亚硝酸盐和叶绿素a波动幅度相对于全时段基准的变化

3. 富营养化主控因子由浊度转向营养盐,且存在季节反转

2007年前浊度(光照条件)是非层化贡献年际变率的主控因子,2007年后磷酸盐、硝酸盐等营养盐变得关键,这可能与浊度下降、光照改善后系统对营养盐输入更敏感有关。

9月(初秋)层化对全时期AOU年际变率的贡献超过非层化,可能源于夏季累积的有机质在初秋继续分解、抬高底层氧需求,使系统对物理氧供给更敏感。这表明低氧主控因子随季节而变。

研究意义与管理启示

对珠江口下游而言,长期治理应把削减营养盐输入放在首位,以降低偏高的耗氧本底;同时,年际风险预判需加强对径流、增温、风场与层化的监测预报。本研究构建的可解释机器学习框架,为分离时间上共变的层化与富营养化贡献提供了定量归因方案,可应用于全球长期多站点监测的河口与海湾,识别驱动转换、支撑适应性管理。

论文信息

Isolating the impacts of stratification and eutrophication on interannual variability in coastal oxygen depletion

刘周啸, 余柳倩*, 陈政

Limnology and Oceanography

DOI:10.1002/lno.70443

原文链接

https://aslopubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/lno.70443


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