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全球上层海洋中磷酸盐、硝酸盐和硅酸盐的每月气候：春夏出口生产和浅层再循环

平日卢安奇和雷蒙德·纳贾尔

宾夕法尼亚州立大学气象系，大学公园

摘要。我们利用1998年发布的“世界海洋地图集”，即国家海洋学研究所的海洋气候实验室，建立了500米以上海洋营养物质的每月气候。 地理数据中心数据处理类似于Najjar和Keling[1997]用来创造氧气气候学的数据。养分空间外推利用区域关系 海洋中的营养物质和温度之间。营养物质的年平均水平和垂直分布遵循海洋环流的大尺度模式，如以前所报道的文学作品，在高纬度地区和一些受限制的上升流区，营养物质的表面季节变化很大，而亚热带的营养盐则全年都很低。 地表季节变化的特点是冬季高值，夏季低值，与冬季夹带优势和总和生物生产优势一致。 在文献中，气候与有限的季节营养变化报道之间有很好的一致性。相反相位的季节变化较弱，大致如下。 100米，很可能反映了夏季再矿化和冬季通风的优势。春夏出口生产来源于乌皮地区季节性养分的减少。 R 100 m为4.2_0.6Tmol P，59_8 Tmol N，70-Z_15 Tmol Si。N：P下降比在误差范围内与传统值16相一致。同样，Si：n下降比也是一致的。 不受胁迫条件下硅藻生长的期望值为1。从磷酸盐的提取中估算出有机碳的出口量为5.3~0.8GT C。 从100~200 m的季节性磷酸盐变化来看，碳和二氧化硅通量为2.6_1.1GT C，考虑到碳和二氧化硅通量由于不捕获而在全球出口生产中处于较低的界限。 在动态控制系统中的生产信号，与其他有机碳和二氧化硅出口的尺度估计值是合理的。计算的f比(使用基于卫星的ES) (初级生产周期)和浅珠光带再矿化与新生产的比率随着纬度的增加而增加，支持温度的呼吸增加。 正如最近的研究所建议的那样。

1. 介绍

海洋中生物物质的向下迁移是海洋中许多化学物质垂直梯度的主要驱动因素，也是大气CO2在大气中的重要调节因子。尽管这种所谓的“出口”或“新”生产的重要性，它在全球范围内的估计有很大的差异，从3到15 Pg C yr^-1[Ducklow，1995]。不为人所知的是从表层海洋出口生物成因二氧化硅[Gnanadesikan，1999]，主要由硅藻介导，可以说是海洋中最重要的生物地球化学生物之一。碳和二氧化硅出口估计数的范围为DXE，原因是缺乏对出口生产的直接观察和对其物理和生物参数化的大规模模型的依赖。 不幸的是，仍然受到观察的限制。因为海洋中的生物过程主要是季节性的，特别是在温带水域，所以营养物质的年度循环非常明显。 NTS常被观察到。特别是，在夏季光照充足时，通过生物活动从地表水中去除营养，在垂直物理的冬季补充养分，垂直物理交换占主导地位[例如，Takahashi等人，1993年]。利用简单的质量平衡，夏季养分下降提供了出口生产的明确的下限估计。这种方法在当地应用[例如，Minas和Minas，1992年；Minas和Codispoti，1993年]，但从未大规模应用，可能是因为营养数据库不够广泛。然而，最近 ，国家海洋学数据中心(NODC)提供了全球海洋养分数据库[Conkright等人，1998年]。在这篇文章中，我们利用这些数据库建立了海洋500米以上营养盐(磷酸盐、硝酸盐和硅酸盐)的月平均气候。在简要描述了气候之后，我们利用它们对有机碳和生物二氧化硅的养分提取和隐含出口生产进行了大规模的估算。我们还讨论了提取的化学计量学，以及采光带以下季节变化所暗示的再矿化。

2.数据处理

用于产生每月气候的磷酸盐、硝酸盐和硅酸盐数据取自1998年世界海洋地图集[Conkright等人，1998年]，NODC的海洋气候实验室。我们首先从观察到的水平，质量控制版本的这一数据集，其中包括287，554磷酸盐剖面，171，141硅酸盐剖面和66，446硝酸盐剖面。我们加了三个 1985年至1987年在印度洋获得的数据集[Poisson等人，1988年、1989年、1990年]。由于我们的主要兴趣是在年度周期，我们将我们的分析限制在500米以上。我们生产月养分气候的过程非常类似于Najjar和Keling[1997]用于每月产生氧气异常的气候学。主要区别在于利用营养温度关系对养分数据进行过滤和外推。

2.1.温度与养分的关系

众所周知，表层海洋中的营养物质与温度高度相关[例如，Karnykowski ALT：·Zentara，1985年、1986年；Takahashi等人，1993年)。我们发现营养温度 NODC数据集上500米的关系主要是水平的，而不是垂直的和时间的，所以我们把海洋划分为八个区域：北太平洋(15个)。 (1)、 南大西洋(15°S以南)和南印度(15°S以南)。图1显示了一些典型的营养温度分布图.为了方便数据的过滤和外推，我们定义了每种营养物的最佳拟合曲线，作为每个区域温度的函数。大多数散射图揭示了低温下的非线性关系，以及在高温下接近于零的线性关系(例如，图1)。因此，对于每个区域，我们定义了在0到500m之间的数据的最佳拟合曲线，如下所示：在25°C以下，我们假设抛物线最小二乘拟合；在30°C以上 假设养分浓度等于0；在25％和30％之间，我们假设在25％和30％的C之间连接这些点的线性关系。表1显示了相关COE的平方 最佳拟合曲线的影响(R2)在0.43~0.87之间.由于这些数值是基于每个地区至少1000个点，它们表明营养温度关系是非常重要的。在高纬度地区(北大西洋除外)，磷酸盐和硝酸盐的相关性一般最好，这也反映在每个地区的平均距离上(表1)。

2.2.过滤数据

即使在Conkright等人进行了广泛的质量控制之后[1998]，我们仍然发现数据中仍有许多离群点，因此，我们利用上面描述的营养温度关系进行了额外的过滤。我们只从每个区域的最佳拟合曲线中删除了大于定义的偏差的所有营养数据。因为养分浓度的变异性 N随着温度的降低而增加(图1)，我们允许这个偏差随着温度的降低而增加。确切的关系(表1)是由试验和错误确定的。我们在这里的目标是在保持感兴趣的季节性信号的同时，绘制出相当平滑的地图。

2.3.垂直插值

使用Steffen[1990]的单调方案，我们使用Steffen[1990]的单调方案将数据垂直内插到顶部14NODC标准电平（0、10、20、30、50、75、100、125、150、200、250、300、400和500m），如下所述 Najjar和Keeling[1997]。在某些情况下，由于测量的垂直分辨率较差，无法执行插值。过滤和垂直插值后残留的剖面数磷酸盐为183 451，硝酸盐为48 254，硅酸盐为121 124。由于我们选择筛选数据的偏差很大(参见表1和图1)， 丢弃的配置文件是垂直插值处理的结果(例如，每个配置文件有两个或更少的数据)。

2.4.观测的水平和时间分布

图2显示了每个区域每个日历月使用的配置文件的最终数量。大部分数据来自北太平洋和北大西洋。虽然南部地区的面积比北部地区大得多，但南方的数据较少。幸运的是，在南方地区，营养物质与温度之间的相关性最好。在热带地区，全年的数据分布相当均匀，而在其他地区，当地夏季的观测量显著增加。

2.5将数据合并到等面积网格上

用Najjar和Keling[1997]描述的等面积网格计算了养分图的水平间距。网格为2英寸纬度，经度可变(赤道2至两极120)。对于每个深度级别，计算了包含一个观测值的每个网格点的平均值。正如Najjar和Keling[1997]所给出的，我们每个月都这样做，然后我们还使用这些绑定的数据来创建三个月和五个月的移动平均线。例如，对于一月份，我们有一个二进制字段表示一月份的数据，第二个字段代表12月至2月的数据，第三个字段代表11月至3月的数据。

2.6.水平插值平滑

为了在一个月的二进制字段中没有观察到的情况下填充网格点并且还施加一些平滑，用1000公里的Cressman函数计算每个网格点的距离加权平均值[Cressman，1959]，但只有在1000公里内的五个或更多的网格盒进行观测时。这使得许多网格点没有值。在可能的情况下，这些网格点被填充了使用应用于三个月绑定数据的相同平滑和填充过程产生的字段。这仍然使一些网格点没有值。这些网格点是由基于五个月二进制数据的地图导出的值填充的。这些地图是通过简单地用上面描述的营养温度关系来填写五个月的双关字段的值来创建的然后用Cressman函数平滑这些映射。得到的每月地图，是基于一个月，三个月，和五个月的双标场以及营养温度关系，再次用Cressman函数平滑。消除异常值的最后一个步骤是将混合场与仅使用营养温度关系产生的场进行比较，我们称之为回归场。如果两者在给定网格点上的差值大于表1中给出的间隔，则混合字段中的网格点将被回归字段中相应的网格点所取代。这个最后的测试只是为了确保在最终的地图中没有不具代表性的极端。然后使用Cressman函数最后一次平滑字段。

2.7.对数据处理的错误估计

每月字段的可靠误差估计很难进行。这些数据是在不同的航行和时间周期内，使用不同的测量技术获得的。大量的观测是在1960年至1985年之间进行的(平均是在1970年代初)。在此期间，用于测量营养物质的技术对磷酸盐、硝酸盐和硅酸盐具有典型的1-5%的准确度，并由Riley和Skirrow[1965]、Holm-Hansen和Booth[1966]，Strickland and Parsons[1972]和Trdguer和Le Corre[1975]描述。这些误差比表1所示的平均距离小得多。由于这些拟合被用于插值，因此与测量技术相关的映射中的误差相对较小，因此被忽略。为了估计插值误差，我们采用了一个类似于数据本身处理的过程。首先，在每个网格点(水平和垂直)上计算一个月双值字段的标准差除以数据点的数目。对于只有一个基准面的网格点，采用5%的测量技术，误差最大。这些被绑定的字段使用与数据描述相同的过程水平平滑。为了填补空白，我们使用了表1中列出的匹配值的平均距离。这些每月错误字段将再次使用与上述相同的程序(第2.6节)水平平滑。以下将列出每年平均误差字段(第3和第4节)。最后一个月误差场允许我们估计季节变化、化学计量比以及生产和再矿化率上的误差。我们使用了Bevington和Robinson[1992]描述的标准误差传播方法。

3.气候概况

3.1.全球海洋营养盐的月分布

图3、图4和图5分别显示了2月份、5月、8月和11月10米磷酸盐、硝酸盐和硅酸盐的分布情况。两个半球的亚热带环流缺乏营养，磷酸盐、硝酸盐和硅酸盐的含量分别低于0.4、4.0和6.0·mol/l。在热带地区，上升流地区在一年中的某些时期有很高的养分浓度。特别是赤道东太平洋和索马里上升流地区8月份所有营养物质的浓度相对较高(图3c、4c和5c)。两个半球的高纬度都是营养丰富的，尽管程度不同。北太平洋和南大洋的营养物质从未枯竭，这与这些地区所报道的高营养/低叶绿素特征是一致的。[Jacques and Minas, 1981; Le Corre and Minas, 1983; Cullen, 1991]. 相反，北大西洋在5月和8月期间养分枯竭(图3b、3c、4b、4c、5b和5c)，这与北大西洋的发展相一致。

3.2全球海洋养分的季节变化

平板1显示表面磷酸盐、硝酸盐和硅酸盐的季节变化，由7月、8月和9月(JAS)的平均值减去1月、2月和3月(JFM)的平均值。之所以选择这两个时期，是因为它们通常是养分极端集中的时期。一般来说，这三种营养物质的季节变化空间格局是相似的。季节差异变化标志着赤道以北，类似于温度[Shea等人，1992年]和氧异常[Najjar和Keling，1997年]。在温带地区，冬季和夏季的养分浓度最高，反映了秋冬夹带、富营养水和春季夏季生物吸收的优势。季节性变化通常会在波列沃方向（很高的纬度除外）增加，大概是由于自然环境的季节性强（太阳辐射、温度和混合层深度）。由于类似的原因，北大西洋和北太平洋盆地西部的季节养分变化最大。东部太平洋、索马里沿海和几内亚湾的上升流地区在7月至8月至9月期间浓度较高，当时上升流最大。总的来说，板块1所显示的季节变化的空间模式与Najjar和Keling[1997]描述的表层海洋氧异常的空间模式是一致的。板块2显示了JAS的纬向和垂直结构减去JFM养分浓度。在两个半球，表面的季节性变化达到最大的50-60度的纬度。季节差异随着深度的增加而减小，直到它在大约50到150米的深度发生变化。这一信号在数据密度最大的30至60海里的磷酸盐和硝酸盐中最为明显。我们认为，标志的变化反映了有机物的再利用。据我们所知，这是第一次大尺度的季节营养变化已经被报道在透光带下面。这些季节变化与氧气[Jenkins和Goldman，1985年；Najjar和Keling，1997年]和溶解无机碳(Ono等人，2000年)的变化相一致。每个月2.7节估计的误差是为了估计分区平均季节营养差的误差。这些误差除以平均平均季节性养分差的绝对值(板2)，如图6所示。在海洋的前100米，这些误差往往小于20%的营养变化本身，特别是在中纬度和高纬度。在珠光体层，由于养分季节变化较小，相对误差较大。在100米以下，磷酸盐和硝酸盐的季节变化(2a和2b板块)仅在高纬度地区显著，相对误差小于80%(图6a和6b)。相对误差说明了季节变化显著的地方，显然，中、高纬度地区出现了显著变化。存在较高误差的区域主要位于热带。除了两个半球的45和65之间，硅酸盐的季节变化的相对误差大于50%(图6c)，这可能反映了在上层海域生源硅的溶解速率很小。

4.与以往工作的比较

4.1年平均

图7给出了从我们的分析中得到的磷酸盐的年平均分布和纬向平均分布，并给出了相应的误差。这个磷酸盐场的误差从表面的0.002 GMOL/1增加到0.008 GMOL/1(图7b)。该误差具有类似于浓度的分布，导致在大约0.6％处相当恒定的分数误差。从硝酸盐和硅酸盐分析中估计出类似

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