伶仃洋夏季葉綠素a 時(shí)間變化特征及分析

曾滇婷, 李君益,2,5, 謝玲玲,2, 葉小敏, 周達(dá)

1. 廣東海洋大學(xué), 海洋與氣象學(xué)院, 近海海洋變化與災(zāi)害預(yù)警實(shí)驗(yàn)室, 廣東 湛江 524088;

2. 陸架及深遠(yuǎn)海氣候資源與環(huán)境廣東省高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 廣東 湛江 524088;

3. 國家衛(wèi)星海洋應(yīng)用中心, 北京 100081;

4. 國家海洋技術(shù)中心, 天津 300112;

5. 自然資源部空間海洋遙感與應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100081

河口是海陸相互作用的耦合帶, 具有獨(dú)特的環(huán)境和生態(tài)特征(曹振悅 等, 2005), 其復(fù)雜的水文和生態(tài)特征一直是河口系統(tǒng)研究的關(guān)注點(diǎn)。近年來隨著人類生產(chǎn)活動(dòng)的日益增加, 陸源物質(zhì)由河流不斷向海洋輸送, 使近海海洋環(huán)境受到人類活動(dòng)的影響日益加劇, 河口作為河流與海洋的過渡帶, 其生態(tài)環(huán)境和水質(zhì)狀況更加引起關(guān)注。葉綠素a質(zhì)量濃度(Chlorophylla, Chla)的變化與水環(huán)境質(zhì)量密切相關(guān),是水體理化性質(zhì)動(dòng)態(tài)變化的重要指標(biāo)。

前人對河口區(qū)葉綠素a的時(shí)間變化特征有了一定的研究。沈新強(qiáng)等(1999)在1996 年9 月和1997年5 月對長江河口區(qū)進(jìn)行綜合調(diào)查發(fā)現(xiàn), 鹽度、潮流、浮游植物細(xì)胞數(shù)量、營養(yǎng)鹽類、光照、海水濁度等環(huán)境因子與葉綠素a的分布和變化關(guān)系密切。車志偉等(2007, 2014, 2015)利用三亞河口2007 年4月20 日10 時(shí)至21 日11 時(shí)連續(xù)26h 的水文及水質(zhì)同步監(jiān)測資料, 發(fā)現(xiàn)葉綠素a變化趨勢與潮汐變化趨勢相反。沙慧敏等(2009)利用中等分辨率成像光譜儀(moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)獲取的2002 年7 月—2007 年12 月中國東海海域的海表溫度(Sea Surface Temperature, SST)和葉綠素a質(zhì)量濃度數(shù)據(jù), 發(fā)現(xiàn)東海葉綠素a質(zhì)量濃度的分布與SST、河口徑流、季節(jié)等因素有關(guān)。李榮欣等(2011)研究了九龍江河口2009 年春、夏、秋季節(jié)水體葉綠素a含量和初級(jí)生產(chǎn)力的時(shí)空變化,結(jié)果表明, 在高無機(jī)氮和高可溶性硅酸鹽含量狀態(tài)下, 水溫與活性磷酸鹽含量對九龍江河口水體葉綠素a和初級(jí)生產(chǎn)力的時(shí)空變化起調(diào)控作用。黃云峰等(2012)對珠江口葉綠素a進(jìn)行了取樣調(diào)查, 結(jié)果表明葉綠素a質(zhì)量濃度與營養(yǎng)鹽濃度、溫度呈現(xiàn)出一定的正相關(guān)關(guān)系, 與鹽度、溶解氧呈現(xiàn)出一定的負(fù)相關(guān)關(guān)系。孫越峰等(2020) 2013 年8 月、2013 年10 月和2014 年5 月先后3 次對遼河口海域進(jìn)行航次調(diào)查, 發(fā)現(xiàn)遼河口葉綠素a質(zhì)量濃度的季節(jié)變化特征表現(xiàn)為夏季最大、春季次之、秋季最小; 春季硝酸鹽與葉綠素a呈負(fù)相關(guān), 夏季硝酸鹽、磷酸鹽、硅酸鹽、總氮及懸浮物濃度均與葉綠素a呈顯著負(fù)相關(guān), 表層水溫與葉綠素a表現(xiàn)為顯著正相關(guān), 秋季懸浮物與葉綠素a存在顯著正相關(guān)。綜上研究可以看出, 河口區(qū)葉綠素a的濃度變化與河口徑流以及外海進(jìn)入河口的海水營養(yǎng)鹽有關(guān), 同時(shí)還受海水溫度的影響。

伶仃洋位于珠江河口外側(cè), 位于 113°33′—114°09′E, 22°12′—22°45′N, 水域面積約為2110km2(李孟國 等, 2019), 是華南最大的河口灣。深圳、珠海、廣州、佛山、東莞、中山、香港和澳門等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市環(huán)繞伶仃洋, 灣內(nèi)航運(yùn)發(fā)達(dá)。伶仃洋灣頭有珠江4 條大支汊虎門水道、蕉門水道、洪奇瀝水道和橫門水道注入, 灣口與南海相接, 水動(dòng)力狀況復(fù)雜, 主要受潮流和珠江徑流共同作用。伶仃洋屬弱潮河口灣, 潮差小, 無涌潮, 潮汐屬于不正規(guī)半日潮類型。徑流年際變化不大, 但年內(nèi)分配不均, 與降水季節(jié)變化相適應(yīng)。鹽度隨季節(jié)變化明顯, 與徑流大小密切相關(guān), 同時(shí)還存在半日周期和半月周期的變化, 變化趨勢和周期與潮位基本一致(陳冰,2009)。海表葉綠素a質(zhì)量濃度季節(jié)變化明顯, 徑流量是影響其空間分布的主要驅(qū)動(dòng)因子(劉華健 等,2017)。

前人使用周日連續(xù)觀測數(shù)據(jù), 對該區(qū)域及相關(guān)海域葉綠素a的變化做了詳盡的研究, 不過受限于觀測的時(shí)間長度, 很難把葉綠素a受潮汐的影響分離出來。同時(shí), 前人關(guān)注點(diǎn)為葉綠素a同環(huán)境生化參數(shù)(如營養(yǎng)鹽)之間的關(guān)系。本文基于2019 年7 月5 日—20 日伶仃洋連續(xù)定點(diǎn)觀測的水文要素?cái)?shù)據(jù),利用小波分析和集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)方法分析葉綠素a的時(shí)間變化特征, 分析葉綠素a的潮周期變化及其影響因子, 分析葉綠素a的低頻特征事件及其影響因子, 探討研究區(qū)環(huán)境水文參數(shù)對葉綠素a的影響和兩者之間的關(guān)系。

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 數(shù)據(jù)

2019 年7 月5 日—20 日在內(nèi)伶仃島西北側(cè)(113°46′48.5″E, 22°25′22.4″N)使用浮標(biāo)搭載綜合氣象站、流速流向監(jiān)測儀和水質(zhì)監(jiān)測儀, 對海面以下0.5m 深度處的葉綠素a質(zhì)量濃度、溫度、鹽度、流速、流向及海面2m 處的氣溫、氣壓、風(fēng)速、風(fēng)向進(jìn)行了定點(diǎn)連續(xù)觀測, 觀測站位如圖1 所示。數(shù)據(jù)的采樣頻率為1h。觀測完成后, 對缺測或無效的數(shù)據(jù)進(jìn)行線性內(nèi)插, 得到完整的時(shí)間序列。

圖1 伶仃洋觀測站位分布圖該圖基于國家測繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載的審圖號(hào)為GS(2019)4342 的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作, 底圖無修改Fig. 1 Distribution of observation station in Lingding Bay

葉綠素a質(zhì)量濃度、溫度和鹽度數(shù)據(jù)利用Seabird 與Wetlabs 聯(lián)合開發(fā)的WQM 水質(zhì)儀進(jìn)行觀測, 葉綠素a的測量原理為內(nèi)體熒光法, 分辨率為滿量程的0.04%, 精度為滿量程的0.2%, 溫度的測量精度為0.002℃, 分辨率為0.0001℃, 電導(dǎo)率的測量精度為0.0003S·m–1, 分辨率為0.00005S·m–1。風(fēng)速、風(fēng)向、氣溫和氣壓采用德國Lufft 公司的WS600一體式氣象站進(jìn)行觀測, 風(fēng)速的測量精度為測量值±0.3m·s–1或最大值的 3% (0～35m·s–1)、5% (＞35m·s–1), 分辨率為0.1m·s–1, 風(fēng)向的精度＜3° (風(fēng)速＞1.0m·s–1), 分辨率為0.1°, 氣溫的測量精度為測量值±0.2℃(–20℃～+50℃), ±0.5℃(＜–30℃), 分辨率為0.001℃, 氣壓的測量精度為0.5hPa (0～40℃),分辨率為0.1hPa。流速和流向由挪威安德拉公司生產(chǎn)的4100 多普勒海流傳感器測得, 流速的測量精度為0.5cm·s–1, 流向的精度為5° (傾斜角0～15°)、7.5°(傾斜角15°～35°)。

降水資料來自美國國家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration, NASA)戈達(dá)德太空飛行中心的TRMM 數(shù)據(jù)(https://gpm.nasa.gov/data-access/downloads/trmm), 時(shí)間分辨率為3h, 空間分辨率為10km×10km。

MODIS 可見光波段影像來自NASA 的MODIS系列產(chǎn)品(https://atmosphere-imager.gsfc.nasa.gov/products), 時(shí)間分辨率為1d, 空間分辨率為250m×250m。將影像轉(zhuǎn)為灰度圖像后, 灰度值大于180 的像素判定為云。

1.2 分析方法

1.2.1 集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解

集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)是Wu 等(2009)為了克服經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)的模態(tài)混合問題而提出的一種噪聲輔助數(shù)據(jù)分析方法。EEMD 方法實(shí)質(zhì)上是對EMD 算法的一種改進(jìn), 主要是根據(jù)白噪聲均值為零的特性, 在信號(hào)中加入白噪聲, 仍然用EMD 進(jìn)行分解, 對分解的結(jié)果進(jìn)行平均處理, 平均處理的次數(shù)越多噪聲給分解結(jié)果帶來的影響就越小。設(shè)信號(hào)為s(t), 具體的分解步驟如下:

1) 將s(t)設(shè)定平均處理次數(shù)為m。

2) 給s(t)添加具有一定幅值的隨機(jī)白噪聲ni(t),組成新的一系列信號(hào):

1.2.2 小波分析

小波分析是用一簇小波函數(shù)系來表示或逼近某一信號(hào)或函數(shù), 它通過伸縮平移運(yùn)算對信號(hào)或函數(shù)逐步進(jìn)行多尺度細(xì)化, 最終達(dá)到高頻處時(shí)間細(xì)分,低頻處頻率細(xì)分, 能自動(dòng)適應(yīng)時(shí)頻信號(hào)分析的要求,從而可聚焦到信號(hào)的任意細(xì)節(jié)。

1) 連續(xù)小波變換

2 葉綠素a 的時(shí)間變化

葉綠素a質(zhì)量濃度的小波功率譜如圖2 所示,由5%顯著性水平實(shí)線圍成的黃紅區(qū)域代表了葉綠素a高能量事件, 即葉綠素a變化劇烈的事件。由圖2 可以看出, 葉綠素a的能量主要集中在4～6h、12h 和24h 波段。此外, 葉綠素a在周期80h 附近, 雖然沒有通過置信度檢驗(yàn), 但存在高能量分布。從時(shí)間分布看, 葉綠素a變化主要發(fā)生在2019 年7 月9日—18 日。其中, 在周期4～6h 附近, 葉綠素a在7月9 日—12 日、7 月15 日—17 日發(fā)生了濃度變化。在周期12h 附近, 葉綠素a在7 月9 日—18 日存在濃度變化。在周期24h 附近, 葉綠素a在觀測區(qū)間內(nèi)均存在變化, 但變化主要集中在7 月9 日—17 日。在周期80h 附近, 葉綠素a變化主要發(fā)生在7 月9日—15 日。

圖2 2019 年7 月5 日—20 日葉綠素a 的小波功率譜黑色細(xì)線表示影響錐, 黑色粗線表示對紅色噪聲5%的顯著水平Fig. 2 The wavelet power spectrum of chlorophyll a

由小波功率譜可以看到葉綠素a質(zhì)量濃度變化的波段和時(shí)間分布。進(jìn)一步對葉綠素a進(jìn)行EEMD分解, 獲取葉綠素a變化的具體量值, 結(jié)果如圖3所示。圖3a 為葉綠素a的原始時(shí)間序列, 圖3b～3e為分解出的4 個(gè)IMF 分量, 計(jì)算各分量相鄰極大(小)值的距離, 取其均值和方差來表示該分量的周期。經(jīng)計(jì)算后, 前3 個(gè)IMF 分量的周期分別為6.1±1.8h(6h 波段)、12.4±4.3h (12h 波段)和24.5±3.1h (24h波段), 第4 個(gè)分量為持續(xù)時(shí)間為80h 左右的特征事件。各IMF 對應(yīng)的周期與葉綠素a的小波功率譜結(jié)果一致,f為趨勢項(xiàng)。由圖3a 可知, 觀測期間葉綠素a的變化范圍為 0.44～1.75μg·L–1, 平均值為0.80μg·L–1。葉綠素a存在日變化, 變化幅度約為0.5μg·L–1, 極值位于7 月11 日, 增幅約為1μg·L–1。從圖3b 可見, 在6h 波段上, 7 月5 日—9 日葉綠素a變化振幅約為0.05μg·L–1, 7 月10 日葉綠素a質(zhì)量濃度變化的振幅存在明顯增加, 最大達(dá)到0.17μg·L–1,之后變化振幅為0.05～0.13μg·L–1。從圖3c 可見, 葉綠素a的IMF2 分量的平均周期為12h, 7 月9 日—18 日變化振幅較大, 最大為0.15μg·L–1。IMF3 為葉綠素a信號(hào)中周期為24h 的分量(圖3d), 7 月10 日—15 日振幅較大, 最高達(dá)到0.15μg·L–1。由圖3e 可以看出, 葉綠素a的IMF4 分量為非平穩(wěn)信號(hào), 7 月5日—8 日葉綠素a質(zhì)量濃度減小, 9 日—11 日葉綠素a大幅度上升, 達(dá)到0.3μg·L–1, 11 日之后葉綠素a質(zhì)量濃度逐漸下降, 17 日葉綠素a有一個(gè)小的升高,增幅為0.1μg·L–1。圖3f 顯示葉綠素a濃度的變化趨勢是在觀測期間先升高, 7 月13 日后逐漸降低, 濃度增加量值為0.4μg·L–1。

圖3 2019 年7 月5 日—20 日葉綠素a 質(zhì)量濃度(Chl a)的EEMD 分解結(jié)果a. 原始時(shí)間序列; b～e. 本征模函數(shù)(IMF)分量; f. 趨勢項(xiàng)Fig. 3 Ensemble Empirical Mode Decomposition of chlorophyll a

葉綠素a的小波功率譜和EEMD 分解結(jié)果均顯示, 在觀測期間, 觀測站位海表面葉綠素a質(zhì)量濃度在4～6h、12h 和24h 波段存在波動(dòng)變化, 在7 月9日—13 日存在一個(gè)異常增加的事件。4～6h、12h、24h 與潮周期相同, 分別對應(yīng)了淺水分潮、半日分潮和全日分潮。同時(shí), 葉綠素a的異常增加事件與葉綠素a在周期4～6h、12h、24h 的事件同步增加。因此, 葉綠素a的變化與潮密切相關(guān), 并且與低頻異常事件有關(guān)。

3 葉綠素a 變化的影響因子

3.1 葉綠素a 潮周期變化特征

海水表層葉綠素a質(zhì)量濃度、溫度、鹽度和流速的時(shí)間序列如圖4 所示。海水表層溫度存在明顯的日變化, 平均變化大于1℃。海水表層溫度日變化在7 月9 日—11 日較小, 小于0.5℃, 在15 日—20日變化較大, 大于2℃。海水表層鹽度同樣存在明顯的周日變化。海水表層鹽度在7 月9 日—11 日整體明顯減小。海流東分量與北分量變化趨勢大體一致,北分量流速較大。葉綠素a質(zhì)量濃度同樣存在日變化, 與溫度、鹽度及海流存在較為明顯的對應(yīng)關(guān)系。7 月9 日—11 日海水表層葉綠素a增加的同時(shí), 海水表層溫度變化幅度減小, 海水表層鹽度降低。

圖4 2019 年7 月5 日—20 日溫鹽和流速的時(shí)間序列a. 溫度和鹽度; b. 海流流速東分量和北分量及葉綠素a 質(zhì)量濃度(Chl a)的時(shí)間序列Fig. 4 Time series of temperature, salinity and flow velocity

由于葉綠素a質(zhì)量濃度存在4～6h、12h 和24h的潮周期信號(hào), 這里對海流流速和葉綠素a質(zhì)量濃度做交叉小波分析和EEMD 分解, 結(jié)果如圖5 所示。由圖5a、5b 可知, 海流東分量、北分量和葉綠素a的交叉小波能譜主要分布在6h、12h、24h 及80h 的周期波段。其中, 通過5%置信水平檢驗(yàn)的區(qū)域主要分布6h、12h 和24h 周期波段, 并且主要發(fā)生于7 月9 日—18 日。在6h 的周期波段海流與葉綠素a的延遲時(shí)間為0～3h, 兩者基本為同相位。在12h的周期波段, 7 月5 日—8 日, 海流與葉綠素a關(guān)系呈反相位, 以北分量為例, 海流向南流(極小值),葉綠素a質(zhì)量濃度為極大值, 海流向北流, 葉綠素a質(zhì)量濃度為極小值; 9 日—14 日, 海流與葉綠素a同相位; 15 日—18 日, 海流滯后葉綠素a0～3h; 19日—20 日, 海流與葉綠素a的變化恢復(fù)為反相位。在24h 周期波段, 7 月5 日—12 日海流(尤其是南北分量)與葉綠素a呈負(fù)相位, 13 日—20 日海流滯后于葉綠素a5～8h。

葉綠素a質(zhì)量濃度和海流流速經(jīng)EEMD 分解后的淺水分潮、半日潮分量結(jié)果同交叉小波變換結(jié)果類似。在全日潮波段海流東分量(圖5c)于7 月5 日—7 日與葉綠素a基本呈反相位; 9 日—10 日, 滯后葉綠素a4～8h; 11 日—12 日, 與葉綠素a呈反相位;13 日—15 日, 與葉綠素a同相位, 16 日—20 日, 與葉綠素a呈反相位。海流北分量在全日潮波段(圖5d)于7 月5 日—12 日, 與葉綠素a呈反相位關(guān)系; 13日—18 日, 滯后葉綠素a4～8h, 19 日—20 日, 與葉綠素a呈反相位。

3.2 事件特征分析

3.2.1 天氣的影響

氣溫、氣壓、風(fēng)速與葉綠素a質(zhì)量濃度經(jīng)EEMD分解后的低頻分量如圖6 所示?？梢钥闯? 7 月9日—13 日葉綠素濃度大幅度上升階段伴隨著氣溫氣壓降低, 風(fēng)由西南風(fēng)轉(zhuǎn)化為東北風(fēng)的現(xiàn)象。而隨著氣溫氣壓升高, 風(fēng)由東北風(fēng)轉(zhuǎn)為西南風(fēng), 葉綠素a逐漸減少。氣象參數(shù)經(jīng)EEMD 分解后的潮波段分量對葉綠素a潮波段分量影響較小。

3.2.2 降雨的影響

觀測期間, 珠江流域存在強(qiáng)降雨過程, 7 月10 日珠江流域降雨分布如圖7a 所示。珠江流域(范圍如圖7a 中黑框所示)總降雨量的變化如圖8a 所示, 降雨總量自 7 月5 日開始增大, 至 9 日達(dá)到最大, 為507.9mm·h–1, 之后逐漸減少, 至17 日開始增加, 19 日達(dá)到極值。珠江口附近海域7 月12 日云覆蓋情況如圖7b 所示, 除去7 月9 日數(shù)據(jù)缺測以外, 7 月10 日云層近似覆蓋了整個(gè)珠江口, 其他時(shí)間的覆蓋比例基本在0.2 以下(圖8b)。圖8c 為葉綠素a質(zhì)量濃度的低頻事件分量的日平均變化。從降雨、云覆蓋和葉綠素a的時(shí)間變化上看, 珠江流域在7 月6 日—20 日均存在降雨, 7 月9 日珠江流域總降雨量達(dá)到最高, 7 月10 日珠江口的云覆蓋率達(dá)到最大, 7月9日—11日伶仃洋海表葉綠素a質(zhì)量濃度大幅度增加。從以上結(jié)果看出, 降雨過程伴隨了珠江河口葉綠素a質(zhì)量濃度的增加。

圖7 研究區(qū)域7 月10 日降雨分布(a)和珠江口7 月12 日的云覆蓋范圍(b)圖a 中地圖來自MATLAB 軟件自帶底圖, 黑色框線為珠江流域, 紅點(diǎn)為觀測站位; 圖b 為MODIS 可將光影像Fig. 7 Rainfall distribution in the study area on July 10 (a); Cloud cover over the Pearl River Estuary on July 12 (b)

圖8 2019 年7 月5 日—20 日降雨量、云覆蓋率和葉綠素a 質(zhì)量濃度(Chl a)低頻事件分量的日變化圖a. 降雨量; b. 云覆蓋率; c. 葉綠素a 質(zhì)量濃度經(jīng)EEMD 分解的IMF4 的日平均Fig. 8 Diurnal variations of rainfall, cloud coverage and the low frequency event component of chlorophyll a

4 討論

由以上分析結(jié)果可知, 觀測期間伶仃洋表層葉綠素a質(zhì)量濃度的變化范圍為0.44～1.75μg·L–1, 平均值為0.80μg·L–1, 其變化周期主要為6h、12h 和24h,除此之外, 還存在一個(gè)持續(xù)時(shí)間為80h 左右的低頻事件。

前人研究表明, 伶仃洋的潮汐屬于不正規(guī)半日潮, 主要分潮有全日分潮、半日分潮和淺水分潮(王彪 等, 2012), 周期分別為24h、12h 和6h。這與本文的觀測結(jié)果一致。同時(shí), 伶仃洋表層葉綠素a質(zhì)量濃度與潮流在6h、12h 和24h 周期波段存在一定的關(guān)系, 并且在發(fā)生降雨時(shí)兩者存在相位關(guān)系的轉(zhuǎn)換。其中, 葉綠素a和潮流在24h 周期波段上的相位關(guān)系轉(zhuǎn)換最為明顯: 7 月5 日—12 日海流流速與葉綠素a質(zhì)量濃度呈負(fù)相位, 7 月13 日—20 日海流滯后于葉綠素a5～8h, 兩者在7 月13 日發(fā)生相位變化;而在7 月8 日—13 日期間珠江流域有大量降雨, 7月8 日—12 日葉綠素a變化振幅由之前的0.03μg·L–1增加到0.15μg·L–1。如果潮流各個(gè)分量與葉綠素a呈線性關(guān)系, 那么葉綠素a與潮流不會(huì)存在相位轉(zhuǎn)換, 因此可能的原因是降雨導(dǎo)致了兩者相位關(guān)系的轉(zhuǎn)變。

珠江流域于7 月8 日—13 日發(fā)生了一次強(qiáng)降雨, 伴隨著風(fēng)、氣壓和氣溫的變化, 變化的周期約為80h, 這與葉綠素a質(zhì)量濃度的變化周期相近。因此, 葉綠素a的變化應(yīng)該是強(qiáng)降雨造成的。強(qiáng)降雨過程給河口帶來大量陸源營養(yǎng)物質(zhì)(朱建榮,2004; 柯志新 等, 2013; 馬方方 等, 2019), 造成了葉綠素a的增加。

對葉綠素a質(zhì)量濃度與溫鹽做交叉小波變換,結(jié)果如圖9 所示。葉綠素a和溫鹽的交叉小波能譜主要分布在12h、24h 和80h 的周期波段。其中, 通過5%置信水平檢驗(yàn)的區(qū)域主要分布在葉綠素a與溫度的交叉小波譜中的12h 和24h 周期波段, 且主要發(fā)生在7 月11 日—18 日。在溫度與葉綠素a的交叉小波譜中顯示: 12h 周期波段, 7 月5 日—10 日溫度與葉綠素a的相位關(guān)系隨時(shí)間變化, 無明顯規(guī)律, 7 月11 日—20 日大部分時(shí)間葉綠素a滯后溫度4～6h (反相位); 24h 周期波段, 7 月5 日—13 日葉綠素a滯后溫度約為3h (近乎同相位), 7 月14 日—18日葉綠素a與溫度間存在相位轉(zhuǎn)換, 7 月19 日—20日葉綠素a滯后溫度約9h; 在80h 周期波段, 雖然兩者的交叉小波沒有通過置信水平檢驗(yàn), 但是兩者交叉小波的能量較高。7 月5 日—13 日溫度滯后葉綠素a約30h, 7 月14 日—16 日溫度與葉綠素a存在相位轉(zhuǎn)換, 7 月17 日—20 日溫度與葉綠素a基本呈正相位。

圖9 2019 年7 月5 日—20 日葉綠素a 質(zhì)量濃度和溫度、鹽度的交叉小波變換a. 溫度與葉綠素a 質(zhì)量濃度的交叉小波譜; b. 鹽度與葉綠素a 質(zhì)量濃度的交叉小波譜。黑色細(xì)線表示影響錐, 黑色粗線表示對紅色噪聲5%的顯著水平, 箭頭表示兩個(gè)時(shí)間序列之間的相位關(guān)系, 前后兩個(gè)曲線同相(反相、滯后、超前)指向右(左、上、下)Fig. 9 The cross wavelet transform of chlorophyll a, temperature and salinity

鹽度與葉綠素a質(zhì)量濃度的交叉小波譜顯示,在12h 的周期波段, 7 月5 日—10 日鹽度與葉綠素a基本呈反相位, 7 月11 日—14 日鹽度與葉綠素a基本呈正相位, 7 月15 日—20 日鹽度滯后葉綠素a4～6h; 24h 周期波段, 7 月5 日—12 日葉綠素a滯后鹽度6～12h (反相位), 7 月13 日—15 日葉綠素a與鹽度存在相位轉(zhuǎn)換, 7 月16 日—20 日鹽度滯后葉綠素a0 (正相位)～3h; 80h 周期波段, 7 月5 日—15 日葉綠素a與鹽度基本呈負(fù)相位, 7 月16 日—20 日葉綠素a滯后鹽度30～40h。溫度、鹽度與葉綠素a質(zhì)量濃度的相位關(guān)系不相同的主要原因是河口區(qū)海水表層溫度和鹽度之間也存在一定的相位關(guān)系。

相對于海水而言, 徑流中營養(yǎng)物質(zhì)豐富, 陸源物質(zhì)隨徑流進(jìn)入河口會(huì)導(dǎo)致河口區(qū)葉綠素a質(zhì)量濃度增加。因此, 一般來說, 漲潮(海水上漲)時(shí)葉綠素a濃度低, 落潮(徑流入海)時(shí)葉綠素a濃度高。7 月5 日—12 日葉綠素a與潮流的日周期波段分量(尤其是南北分量)基本呈反相位關(guān)系, 漲急時(shí), 葉綠素a濃度最低, 落急時(shí), 葉綠素a濃度最高。降雨導(dǎo)致河水渾濁, 營養(yǎng)鹽增加, 徑流中的物質(zhì)組成被改變,從而導(dǎo)致葉綠素a和潮流之間的相位關(guān)系發(fā)生轉(zhuǎn)變。7 月13 日—20 日潮流滯后于葉綠素a約6h, 由于珠江河口潮流特性為前進(jìn)潮(丁芮, 2015), 流速由漲急向落急轉(zhuǎn)換時(shí)(即高潮時(shí))葉綠素a濃度最低,低潮時(shí)葉綠素a濃度最高。

Correia 等(2020)經(jīng)觀測發(fā)現(xiàn)河口懸浮物、鹽類和水位呈現(xiàn)一定的相位延遲, 在落急時(shí), 葉綠素a硝酸鹽類、懸浮物呈現(xiàn)最大值。這與本文觀測結(jié)果相同, 在降雨之前, 在漲(落)急時(shí), 葉綠素a呈現(xiàn)最小(大)值。不過由于降雨會(huì)改變上述關(guān)系, 由相差 12h (反相位)轉(zhuǎn)換為相差 5～8h。Southwell 等(2010)年發(fā)現(xiàn)在光照條件下, 無機(jī)鹽經(jīng)過很短的時(shí)、間就可以從懸浮物中分解出來。分解出的無機(jī)鹽將引起葉綠素a的增加。徑流中的物質(zhì)組成被降雨改變, 造成了葉綠素a和潮流之間的相互關(guān)系的轉(zhuǎn)變。由圖8b 可以看出, 在7 月12 日—13 日, 云覆蓋率確實(shí)較小。這樣的相位轉(zhuǎn)變在12h 和24h 周期波段較為明顯, 對于6h 周期波段, 周期相對于反應(yīng)時(shí)間可能過短。

5 結(jié)論

綜上所述, 本文利用2019 年7 月5 日—20 日在珠江河口內(nèi)伶仃島西北部連續(xù)觀測得到的表層葉綠素a質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)以及氣溫、氣壓、海表溫度、鹽度、海流數(shù)據(jù), 研究了內(nèi)伶仃島西北部表層葉綠素a的時(shí)間變化特征及其影響因子, 結(jié)論如下:

1) 內(nèi)伶仃島西北部表層葉綠素a質(zhì)量濃度的變化周期主要為6h、12h 和24h。葉綠素a與相對應(yīng)波段的潮流存在明顯的相位關(guān)系。其中, 在 6h的周期波段, 海流流速與葉綠素a的延遲時(shí)間為0～3h, 兩者基本為同相位; 在12h 的周期波段, 7月5 日—8 日海流流速與葉綠素a關(guān)系呈反相位, 9日—14 日海流流速與葉綠素a同相位, 15 日—18日海流流速滯后葉綠素a0～3h, 19 日—20 日海流流速與葉綠素a的變化恢復(fù)為反相位; 在24h 周期波段, 7 月5 日—12 日海流(尤其是南北分量)流速與葉綠素a呈負(fù)相位, 13 日—20 日海流流速滯后于葉綠素a5～8h。

2) 伶仃島西北側(cè)表層葉綠素a質(zhì)量濃度在6h、12h 和24h 周期波段的振幅在降雨前后均發(fā)生變化,都是由0.02～0.09μg·L–1增加到0.15μg·L–1左右, 葉綠素a質(zhì)量濃度增加約3 倍。

3) 本次研究期間, 珠江流域存在一次強(qiáng)降雨過程, 對珠江河口的葉綠素a質(zhì)量濃度造成了一個(gè)增加事件, 事件持續(xù)時(shí)間為 80h, 濃度增加了0.3μg·L–1。該事件對葉綠素a濃度在12h 和24h 周期波段影響較大。7 月5 日—12 日葉綠素a與潮流基本呈反相位關(guān)系, 漲急時(shí)海水占優(yōu), 葉綠素a濃度低, 落急時(shí)河水占優(yōu), 葉綠素a濃度高; 13 日—20日潮流滯后于葉綠素a約6h, 水位最高時(shí)葉綠素a濃度最低, 水位最低時(shí)葉綠素a濃度最高。