揭示全球叶绿素a浓度的时间复杂性，对海洋生态系统的影响
叶绿素a是海洋中浮游植物进行光合作用的关键色素，它的浓度变化直接反映了海洋的健康状况和生产力，最近，科学家们通过卫星数据，深入研究了过去25年全球叶绿素a浓度的时间变化，揭示了叶绿素a变化的复杂性。
全球浮游植物的长期变化趋势
加拿大新斯科舍省哈利法克斯达尔豪斯大学的研究团队发表在《Nature》上的研究，探讨了全球浮游植物的长期变化趋势，研究团队基于从1900年代早期的分光光度法到现代的荧光测量法测量数据，这些数据涵盖了全球范围内的浮游植物叶绿素浓度数据。
这项研究，首次揭示了浮游植物的百年变化趋势，从局部、区域到全球尺度，全面分析了浮游植物的变化规律，明确了海洋表面温度上升对浮游植物衰退的主导作用，并揭示了短期气候波动的影响。
研究发现，全球浮游植物的数量在过去一个世纪中以每年约1%的速度下降，这一趋势在10个主要海洋区域中的8个呈下降趋势，其中南大西洋、南太平洋和赤道大西洋的衰退最为显著，而北印度洋和南印度洋的浮游植物数量有所增加。
不过令人奇怪的是，高纬度地区的北极和南极的浮游植物数量也呈现下降趋势，尽管这些区域的海洋表面温度上升理论上应有利于浮游植物生长，但实际结果反而呈现相反的趋势。
研究还发现，浮游植物的数量变化与海洋表面温度的升高密切相关。随着全球气候变暖，海洋上层水温上升，导致水体分层加剧，营养物质难以从深层上升到表层，这直接限制了浮游植物的生长，特别是在热带和亚热带海域，这种抑制效应尤为显著。
浮游植物除了长期趋势，浮游植物的数量还受到短期气候波动的影响。例如，厄尔尼诺现象和北大西洋涛动等气候事件会导致海洋环境的变化，进而影响浮游植物的生长。在厄尔尼诺期间，赤道太平洋区域的浮游植物数量会显著减少，呈负相关；在北大西洋涛动期间，北大西洋的浮游植物数量也会出现波动，也呈负相关。
这项研究通过整合百年数据，首次揭示了全球浮游植物的长期衰退趋势，并明确了海洋表面温度上升是其主要驱动因素，研究不仅填补了长期数据空白，还为理解海洋生态系统的变化提供了重要科学依据。
图：百年叶绿素观测数据
a，海洋透明度(红色)和现场Chl(蓝色)测量的时间可用性。条形图表示每年收集的总观测量的比例，x轴上的彩色箭头表示包含数据的年份。b，c，现场Chl(b)和透明度数据的空间分布(c)。颜色表示每5°x5°单元格中的测量次数(对数转换)。d，每个单元格中混合透明度和现场数据的平均Chl浓度。
区域叶绿素a趋势的不确定性
上文是一个大的全球局势，那局部趋势变化如何呢？英国南安普顿大学海洋与地球科学系等研究团队2020年《Nature》上的一项研究，使用了1997年至2018年的卫星观测数据，结合气候模型，分析了全球23个海洋区域的叶绿素变化趋势。
通过分析这23个海洋区域，18个区域的叶绿素浓度发生了显著变化，变化范围在每年±1.8%之间，有增有减，如印度洋叶绿素a浓度每年减少约0.60%±0.14%，赤道太平洋每年减少约0.91%±0.13%；大西洋和高纬度地区的叶绿素浓度呈现上升趋势。通过全球加权平均处理，叶绿素趋势为每年0.08%±0.35%，表明全球范围内叶绿素浓度变化不显著。（与上一个有点差异？为什么呢？😂）
为什么叶绿素a浓度会变化不一呢？研究指出不同区域的叶绿素a浓度变化趋势可能受不同因素影响。在高纬度地区，如南大洋和北大西洋，风力的增加可能导致海水混合加剧，从而为浮游植物提供了更多的营养物质，促进了它们的生长。而在热带地区如赤道太平洋等区域，海水的分层现象可能加剧了营养物质的匮乏，导致浮游植物数量减少。
此外，浮游植物种类的变化也可能影响叶绿素浓度，在某些区域的浮游植物逐渐转向体型较大的硅藻类，这类浮游植物由于体积较大，受到捕食的压力较小，因此数量增加，导致叶绿素浓度上升。
这项研究通过将全球海洋划分为23个区域，研究揭示了不同区域的叶绿素变化趋势及其驱动因素，弥补了全球平均趋势的局限性。
图：全球海洋研究区域划分
（a）趋势估计值和（b）每个地区采用 CMIP5 先验的时空模型的不确定性（95% HDI 宽度）。白色区域表示趋势在统计上与零无异。趋势在中高纬度地区通常更为积极。不确定性遵循不同的模式，似乎部分取决于海洋区域；它在北大西洋较高，在南大洋较低。这些省区为：（1）东部热带大西洋省，（2）印度季风环流省，（3）印度南亚热带环流省，（4）北大西洋热带环流省，（5）北太平洋赤道逆流省，（6）北太平洋热带环流省，（7）太平洋赤道辐合区，（8）南大西洋环流省，（9）西太平洋暖池省，（10）西部热带大西洋省，（11）墨西哥湾流省，（12）黑潮省，（13）北大西洋漂移省，（14）北大西洋亚热带环流省（东），（15）北大西洋亚热带环流省（西），（16）北太平洋极锋省，（17）北太平洋亚热带环流省（西），（18）太平洋亚北极环流省（东），（19）太平洋亚北极环流省（西），（20）南太平洋亚热带环流省、(21) 南亚热带辐合省、(22) 亚南极省和 (23) 塔斯曼海省。
如何量化叶绿素a的时间复杂性？
如何量化全球叶绿素-a浓度时间序列的复杂性，不同海洋区域的时间序列复杂性是否存在相似性？为了探究这些问题，一项新的研究利用1998年至2022年间共计25年间全球叶绿素a卫星观测数据，分析了全球不同海洋区域的叶绿素a时间序列的复杂性和变化规律。
研究开发了两个指标来衡量叶绿素a时间序列的复杂性，分别为弹性系数和分形维度。简单来说，弹性系数衡量的是叶绿素a浓度变化的规律性，而分形维度则反映了时间序列的“粗糙度”，也就是极端值出现的可能性。
从1998年到2022年，全球海洋的叶绿素a浓度整体呈现下降趋势，特别是在2003年之后，随着更多卫星传感器的投入使用，分形维度有所上升，而弹性系数下降，表明全球海洋的叶绿素a变化变得更加规律，极端事件的发生频率降低。
在寡营养海域，如亚热带环流区域，叶绿素-a浓度通常很低，生产力也不高，但这些区域的弹性系数最高，表明叶绿素a浓度的变化非常不规则，这些区域的浮游植物生长受到多种复杂因素的驱动，没有明显的周期性。
相比之下，在高叶绿素浓度且具有显著季节性循环的区域，如巴塔哥尼亚陆架、波罗的海和西太平洋等区域，这些区域的弹性系数较低，表明这些区域的浮游植物生长受到稳定的气候和季节驱动。
通过分形维度的分析显示，全球大部分海洋的叶绿素a时间序列都非常粗糙，分形维度值通常在1.85以上，整体较为稳定。但在某些区域，比如亚马逊河口和马达加斯加东部海岸，分形维度较低，而这些区域更容易出现极端值，究其原因，可能是由于河流输入、海洋涡流等自然因素导致的。
研究进一步探究了时间序列的复杂性与叶绿素a浓度的关系，发现弹性系数和分形维度与叶绿素a浓度的变化不一致，表明时间序列的复杂性与其浓度大小无关。
这项研究在全球范围内量化了叶绿素-a时间序列的复杂性，并发现复杂性与其浓度大小无关。即使两个区域的叶绿素-a浓度相似，它们的动态变化可能完全不同。这对我们理解全球海洋生态系统的运作方式具有重要意义。
图：根据 25 年（1998-2022 年）每日叶绿素a浓度时间序列计算得出的全球弹性图
较深的颜色（紫色）表示相应 25x25km 像素的弹性较大，而较浅的颜色（黄色）表示弹性较小。提供了一些时间序列及其弹性值的示例。白色区域表示超过 80% 的时间序列缺少观测值或连续测量时间少于 400 天的像素。“时间指数”是指从 1998 年 1 月 1 日到2023 年 1 月 1日的采样日期。
叶绿素a动态时间复杂性的根本驱动因素是什么？叶绿素时间序列中的异常事件与生态系统健康有何关系？未来研究可以进一步探索驱动叶绿素-a时间序列复杂性的环境或生态因素，如混合层稳定性、涡旋形成、温度变化等。
参考文献：Vitul Agarwal, Jonathan Chávez-Casillas, Keisuke Inomura & Colleen B. Mouw ，Patterns in the temporal complexity of global chlorophyll concentration. Nature Communications volume 15, Article number: 1522 (2024) ，doi.s41467-024-45976-8
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