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    塞拉利昂海域雨季深海聲學(xué)散射層生物垂直遷移現(xiàn)象分析

    2023-09-14 11:46:00屈泰春馮春雷李靈智范瑞良邵盛男張志超
    海洋漁業(yè) 2023年4期
    關(guān)鍵詞:水層聲學(xué)百分比

    屈泰春,馮春雷,,李靈智,,范瑞良,邵盛男,張志超

    (1.中國水產(chǎn)科學(xué)研究院海洋捕撈工程技術(shù)研究中心,上海 200090;2.中國水產(chǎn)科學(xué)研究院東海水產(chǎn)研究所,農(nóng)業(yè)農(nóng)村部東海與遠(yuǎn)洋漁業(yè)資源開發(fā)利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海 200090)

    海洋水體,根據(jù)深度在垂向上可分為上層帶(epipelagic zone,0~200 m)、中層帶(mesopelagic zone,200~1 000 m)、深層帶(bathypelagic zone,1 000~4 000 m)、深淵層帶(abyssopelagic zone,4 000~6 000 m)和遠(yuǎn)洋海底帶(hadopelagic zone,>6 000 m)[1]。伴隨日出日落,中層帶與上層帶之間重復(fù)上演著地球上規(guī)模最大的生物晝夜垂直遷移運(yùn)動(dòng)(diel vertical migration,DVM)[2]。日落時(shí)分,海洋生物由約300~850 m的中層帶上升至<200 m的上層帶捕食,日出時(shí)分再下降到初始水層[3]。由于此生物層由聲學(xué)探測設(shè)備發(fā)現(xiàn),因此被稱為深海聲學(xué)散射層(deep scattering layers,DSL或DSLs)。

    DSL最早于1942年在太平洋被發(fā)現(xiàn)[4]。隨后的調(diào)查表明,世界各大洋均有DSL的分布[5-7],是中層帶的一個(gè)普遍特征[8]。DSL生物由大洋中層魚類(mesopelagic fishes),主要是燈籠魚科(Myctophids)或圓罩魚屬(Cyclothone)魚類,以及小魷魚、小蝦和膠質(zhì)浮游生物(gelatinous plankton)集群等組成[5]。中層帶占據(jù)了約20%的海洋水體[9],其中很可能蘊(yùn)藏著最大的海洋生物量[6]。DSL生物,特別是其中的游泳動(dòng)物(micronekton)是食物網(wǎng)中連接浮游生物(zooplankton)和頂級(jí)捕食物種的關(guān)鍵紐帶[5],是生物碳循環(huán)(biological carbon pump,BCP)的一個(gè)重要環(huán)節(jié)[6,10-11]。同時(shí),DSL生物的活動(dòng)規(guī)律和空間分布被認(rèn)為與大尺度的環(huán)境條件有關(guān)[9]。因此,對DSL的探測可作為海洋相關(guān)學(xué)科研究和海洋環(huán)境監(jiān)測的一種方法[4]。

    塞拉利昂海域?qū)儆跓釒ШS?,位于東大西洋三大強(qiáng)烈涌升流區(qū)域之一的毛里塔尼亞(Mauritania)涌升流勢力范圍以南,以高初級(jí)生產(chǎn)力著稱[12],其專屬經(jīng)濟(jì)區(qū)(exclusive economic zone,EEZ)面積104 850 km2,漁業(yè)資源豐富[13]。1963—1974年間,由海洋學(xué)家RICHARD主持的WHOI(Woods Hole Oceanographic Institution)項(xiàng)目的主要目標(biāo)為發(fā)現(xiàn)大西洋中層魚類分布與DSL之間的關(guān)系[12],調(diào)查范圍遍及整個(gè)大西洋以及部分與大西洋毗鄰的北冰洋海域。該項(xiàng)調(diào)查共進(jìn)行了1 040次中層拖網(wǎng),但在塞拉利昂海域附近僅實(shí)施了一個(gè)網(wǎng)次拖網(wǎng),調(diào)查強(qiáng)度極低,不足以了解該海域DSL的組成和時(shí)空分布規(guī)律。此后,鮮見針對該海域DSL的報(bào)道。塞拉利昂海域DSL的研究有助于對中東大西洋生物碳循環(huán)規(guī)律的認(rèn)知和海洋環(huán)境的監(jiān)測,也對該海域漁業(yè)資源形成和發(fā)展的相關(guān)研究具有重要意義。本文利用2021年5月于塞拉利昂海域中上層漁業(yè)資源與環(huán)境調(diào)查中獲取的船載Simrad EK60科學(xué)漁探儀(38 kHz)聲學(xué)數(shù)據(jù),對該海域DSL生物的垂直遷移過程和遷移量進(jìn)行分析研究,以期為了解該海域DSL組成和分布規(guī)律提供參考。

    1 材料與方法

    1.1 數(shù)據(jù)來源

    原始聲學(xué)數(shù)據(jù)于2021年5月1日—5月8日西非塞拉利昂中上層漁業(yè)資源與環(huán)境調(diào)查時(shí)采集(圖1)。聲學(xué)探測設(shè)備為船載Simrad EK60型分裂式波束科學(xué)漁探儀,于4月22日在調(diào)查海域(8°30′06″N、13°34′17″W)進(jìn)行校準(zhǔn)[14]。38 kHz聲學(xué)換能器發(fā)射功率2 kW,數(shù)據(jù)采集最大水深1 km,聲脈沖收發(fā)間隔1 s。

    圖1 調(diào)查海域及研究數(shù)據(jù)選取位置Fig.1 Survey area and locations of data used

    選取走航中[4,15]底深大于800 m、垂直遷移前后1.5 h內(nèi)的38 kHz聲學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,共有12段聲學(xué)數(shù)據(jù)適用于垂直遷移現(xiàn)象的研究(表1)。但5月4日上升區(qū)域R4站位數(shù)據(jù)質(zhì)量較差,未被采用;因此,共有6段上升和5段下降的可用數(shù)據(jù)。

    表1 適用于垂直遷移現(xiàn)象研究的原始聲學(xué)數(shù)據(jù)時(shí)段Tab.1 Raw acoustic data suitable for the analysis of diel verticalm igrations

    1.2 數(shù)據(jù)處理軟件

    Echoview?(V8.0)軟件用于對聲學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,MATLAB(R2016a)用于對Echoview導(dǎo)出的數(shù)據(jù)做進(jìn)一步處理,Surfer 16用于部分圖形的制作。

    1.3 數(shù)據(jù)處理

    1.3.1 聲學(xué)數(shù)據(jù)預(yù)處理

    首先,提取、剔除原始聲學(xué)數(shù)據(jù)的背景噪聲(background noise,BN)[16-17],重采樣間隔為20 Pings×5 m;之后手動(dòng)剔除表層盲區(qū)、泡沫、海底回波及其他混響數(shù)據(jù);最后,根據(jù)回波映像結(jié)合DSL生物的垂直遷移特征,將研究水體由上到下依次劃分為淺水層(shallow layer,SL)、中間層(middle layer,ML)和深海聲學(xué)散射水層(deep scattering layer,DSL)3個(gè)水層。

    1.3.2 遷移速率的計(jì)算

    采用凈垂直速率(net vertical velocity,NVV)[18]表征DSL生物的遷移速率,即遷移速度在垂向上分量的絕對值,通過對遷移生物層的深度時(shí)間曲線求導(dǎo)獲得。

    首先,應(yīng)用Echoview軟件中可編輯線及相關(guān)位圖運(yùn)算模塊,依據(jù)視覺辨別,粗略提取出遷移回波信號(hào),回波信號(hào)分層的則分別提取。在提取出的各層回波信號(hào)范圍內(nèi)先后使用最大Sv拾取器(maximum Sv line pick)和平滑濾波器(smoothing filter)功能模塊,即可獲得各遷移生物層的原始深度時(shí)間曲線。

    然后,應(yīng)用MATLAB軟件中的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition, EMD)工具箱[19-20]對原始深度時(shí)間曲線進(jìn)行分解,對最后一個(gè)本征模函數(shù)(intrinsic mode function,IMF)求導(dǎo)得出遷移速率。當(dāng)EMD最后一個(gè)本征模函數(shù)與原始深度時(shí)間曲線相差過大時(shí),使用原始深度時(shí)間曲線求得遷移活動(dòng)的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

    1.3.3 遷移量的計(jì)算

    由于較難確定遷徙生物的物種組成,所以無法給出直觀的遷移生物資源量。但由于NASC(nautical area scattering coefficient)值與生物量呈線性關(guān)系[8],所以本文采用各水層生物遷移前、后1.5 h至0.5 h之間的1 h時(shí)間段內(nèi)NASC值的變化代表對應(yīng)水層生物量的變化。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 聲學(xué)數(shù)據(jù)預(yù)處理

    依據(jù)聲學(xué)數(shù)據(jù)預(yù)處理后的回波圖(圖2)和遷移生物分布規(guī)律,將水體劃分為11~96 m的淺水層(SL)、96~277 m的中間層(ML)和277~563 m的深海聲學(xué)散射層(DSL)(圖3)。

    圖2 聲學(xué)數(shù)據(jù)預(yù)處理前(a),后(b)對比圖Fig.2 Contrast figure between before(a)and after(b)process of raw acoustic data

    圖3 水層和邊界線的定義Fig.3 Definition of layers and their boundary lines

    2.2 遷移速率

    遷移生物日落時(shí)分上升,日出時(shí)分下降,且分層進(jìn)行(圖4)。各采樣點(diǎn)生物分層數(shù)量和遷移規(guī)律存在差異。本文共獲得38個(gè)生物分層,即38條深度時(shí)間曲線。6個(gè)上升區(qū)域曲線數(shù)量2~4條,共20條,平均每個(gè)區(qū)域3.3條;5個(gè)下降區(qū)域曲線數(shù)量2~5條,共18條,平均每個(gè)區(qū)域3.6條(表2)。

    表2 各數(shù)據(jù)區(qū)域遷移曲線數(shù)量Tab.2 Number of depth-time curves in each region

    圖4 Echoview軟件中獲得的垂直遷移原始深度時(shí)間曲線(綠色)Fig.4 Raw depth-time curves(green)acquired by Echoview

    遷移速率集中分布在0~7.2 cm·s-1,上升速率峰值位置(1.6 cm·s-1)小于下降速率峰值位置(2.0 cm·s-1)(圖5)。

    各層生物上升開始時(shí)間介于16∶33~17∶31,約0.97 h;結(jié)束時(shí)間介于19∶26~19∶39,約0.21 h;上升持續(xù)時(shí)長介于1.95~3.10 h,上升速率均值為3.41 cm·s-1(表3)。

    表3 各生物分層上升參數(shù)匯總Tab.3 Summary of ascending parameters for biological stratifications

    各層生物下降開始時(shí)間介于5∶47 ~6∶18,約0.51 h;結(jié)束時(shí)間介于6∶43~8∶53,約2.18 h;下降持續(xù)時(shí)長介于1.98~3.06 h;下降速率均值為4.30 cm·s-1(表4)。

    表4 各生物分層下降數(shù)據(jù)匯總Tab.4 Summary of descending parameters for biological stratifications

    將上升或下降的所有生物層的NVV按1 m間隔水層統(tǒng)計(jì)算術(shù)平均值,即得1 m間隔水層平均遷移速率(圖6)。結(jié)果表明,200 m以淺,上升和下降的各水層平均遷移速率相差較小且明顯大于200 m以深的水層;200 m以深,下降的各水層平均遷移速率遠(yuǎn)大于上升的。

    圖6 1 m間隔水層平均上升和下降遷移速率Fig.6 Average net vertical rate of ascending and descending data by 1 m vertical separation

    2.3 遷移層的分離與聚合

    生物分層在遷移過程中會(huì)發(fā)生分離和聚合的現(xiàn)象。分離現(xiàn)象多發(fā)生在上升過程中,且表現(xiàn)為一分二(圖7)。本研究中,6個(gè)上升區(qū)域有4個(gè)區(qū)域發(fā)生分離現(xiàn)象,分別為R2、R3、R5和R7區(qū)域;5個(gè)下降區(qū)域僅有D4區(qū)域發(fā)生分離現(xiàn)象(圖8)。因此,11個(gè)遷移研究區(qū)域中共有5個(gè)發(fā)生分離現(xiàn)象,占比45.5%。

    圖7 R2區(qū)域發(fā)生的生物層分離示意圖Fig.7 Separation of biological stratifications in region R2

    聚合現(xiàn)象多發(fā)生在下降過程中,信號(hào)較弱且多發(fā)生在200 m以淺水域,表現(xiàn)為二合一(圖9)。本研究中,6個(gè)上升區(qū)域中僅有R5區(qū)域發(fā)生聚合現(xiàn)象;5個(gè)下降區(qū)域有2個(gè)發(fā)生聚合現(xiàn)象,分別為D2和D4區(qū)域。因此,在11個(gè)遷移研究區(qū)域中共有3個(gè)區(qū)域發(fā)生聚合現(xiàn)象,占比27.3%。

    圖9 D2區(qū)域發(fā)生的生物層聚合示意圖Fig.9 Aggregation of biological stratifications in region D2

    僅R5一個(gè)區(qū)域同時(shí)出現(xiàn)生物層的分離與聚合,表現(xiàn)為兩個(gè)生物層在上升開始后逐漸匯聚為一個(gè)生物層,在水深約200 m時(shí)再次分離為兩個(gè)生物層。

    2.4 遷移量

    向上遷移過程中,生物從DSL水層進(jìn)入并停留在ML和SL水層。調(diào)查期間6個(gè)上升活動(dòng)前后各水層NASC值的變化如表5。DSL水層的NASC值上升前為1 323.23~2 829.13 m2·nmi-2,減少量ΔNASCDSL為982.72~2 575.70 m2·nmi-2,變化百分比為62.63% ~92.70%;SL水層NASC值增加量ΔNASCSL為984.12~2 633.73m2·nmi-2,占ΔNASCDSL的百分比為59.92% ~260.46%,其中R5、R7和R8區(qū)域約為100.00%;ML水層NASC值增加量ΔNASCML為-103.20~56.52 m2·nmi-2,占ΔNASCDSL的百分比為-8.31% ~2.95%;未進(jìn)入SL和ML水層的ΔNASCother為-1 606.53~1 135.48 m2·nmi-2,占ΔNASCDSL的百分比為-158.83%~44.08%。

    表5 上升前后各水層NASC值變化情況Tab.5 Variation of NASC in biological stratifications before and after ascending

    向下遷移過程中,生物從SL水層向下運(yùn)動(dòng)進(jìn)入并停留在ML和DSL水層。調(diào)查期間5個(gè)下降活動(dòng)前后各水層NASC值的變化如表6。生物下降前后,SL水層NASC值減少量ΔNASCSL為907.25 ~2 468.54 m2·nmi-2;DSL水層NASC值增加后為946.90~2 203.13 m2·nmi-2,增加量ΔNASCDSL為431.73~1 757.91 m2·nmi-2,變化百分比為45.59% ~79.79%,占SL水層減少量ΔNASCSL的百分比為32.71% ~98.67%;ML水層NASC值增加量ΔNASCML為-319.97~-115.35 m2·nmi-2,占ΔNASCSL的百分比為-18.56%~-7.05%;未進(jìn)入DSL和ML水層的ΔNASCother為149.25~1 889.58 m2·nmi-2,占ΔNASCSL的百分比為8.38%~87.68%。

    表6 下降前后各水層NASC值變化情況Tab.6 Variation of NASC in biological stratifications before and after descending

    3 討論

    調(diào)查海域DSL水層生物黃昏時(shí)分上浮,黎明時(shí)分下沉,規(guī)律明顯(圖2),屬于常規(guī)類型的DVM[2]。遷移活動(dòng)分層進(jìn)行(圖4),分層數(shù)量為2~5層,生物分層遷移是DVM 的一個(gè)普遍特征[2,4,21]。根據(jù)逃避捕食者假說(predator evasion hypothesis),生物受視覺捕食者的影響程度不同[2],小尺度物種更早到達(dá)而更晚離開表層[22],同種不同脂肪儲(chǔ)備的個(gè)體在表層攝食時(shí)長也不同[23];此外,白天和夜間不同種類的物種聚集于不同水層[12],這些因素均可能是生物分層遷移及遷移層分離與聚合現(xiàn)象的誘因。塞拉利昂海域遷移生物分層的種類組成和分層誘因還有待進(jìn)一步的調(diào)查研究。

    本文對每個(gè)生物分層的遷移規(guī)律進(jìn)行了分析,結(jié)果表明,各生物分層垂直遷移的起始時(shí)間、起始深度、抵達(dá)深度和持續(xù)時(shí)間等參數(shù)均不相同(表3,表4)。例如各生物層起始遷移時(shí)間在不同采樣點(diǎn)或相同采樣點(diǎn)均不相同。上升活動(dòng)開始時(shí)間,不同采樣點(diǎn)最大相差約58 min,相同采樣點(diǎn)最大相差約104min(表3);下降活動(dòng)開始時(shí)間,不同采樣點(diǎn)最大相差約31 min,相同采樣點(diǎn)最大相差約47 min(表4)。基于Gilliam’s rule的權(quán)衡(trade-off)模型說明浮游動(dòng)物的DVM起始時(shí)間具有個(gè)體大小依賴性,在其他影響條件相同的情況下,個(gè)體越大,越容易被視覺性捕食者發(fā)現(xiàn),因此會(huì)越晚上升而越早下降[22]。薩尼奇灣口中太平洋磷蝦(Euphausiapacifica)的小個(gè)體相對于大個(gè)體提前30 min上升,落后45 min下降[21]。根據(jù)權(quán)衡模型的推論,個(gè)體尺寸相差較大的不同物種遷移活動(dòng)起始時(shí)間可能相差更大。

    本研究中下降速率均值4.30 cm·s-1大于上升速率均值3.41 cm·s-1(表3,表4),說明生物以更快的速度下降。最大上升速率為24.98 cm·s-1(約100 m),最大下降速率為29.15 cm·s-1(約200 m)。聲學(xué)記錄到的生物快速游動(dòng)和高機(jī)動(dòng)性行為被認(rèn)為與魷魚行為特性相關(guān)[18]。對短鰭魷魚(Illexillecebrosus)游泳行為的研究表明,其經(jīng)濟(jì)游泳速度(economical speed)為34~50 cm·s-1(不考慮游泳角度)[24]。結(jié)合拖網(wǎng)樣本,本研究記錄到的高速遷移數(shù)據(jù)可能與魷魚有關(guān)。

    遷移活動(dòng)是變速運(yùn)動(dòng),與中國南海相關(guān)研究結(jié)果一致[4]。本研究中上升活動(dòng)一般是加速運(yùn)動(dòng)(圖10),下降活動(dòng)一般是減速運(yùn)動(dòng)(圖11),說明生物在較淺水域的遷移速率大于較深水域的。本研究表明,200 m以淺水域生物層的遷移速度大于200 m以深水域(圖6),造成這一現(xiàn)象的原因還需要進(jìn)一步的研究論證。

    圖11 D7-1下降曲線及下降速率Fig.11 D7-1 descending curve and net vertical velocity

    DSL水層的NASC 值介于1 338.55~3 328.10 m2·nmi-2(表5,表6),處于熱帶和亞熱帶海域DSL值的記錄范圍158~7 617 m2·nmi-2內(nèi)[8];DSL水層NASC值變化百分比的算術(shù)平均值為69.95%,為便于與KLEVJER等[3]的研究結(jié)果做對比,將本文數(shù)據(jù)應(yīng)用到MP(proportion of animalsmigrating)公式中,得出本文的MP算術(shù)平均值為0.75,高于之前文獻(xiàn)報(bào)道中北大西洋的MP值0.38,說明調(diào)查期間塞拉利昂海域有更多的深水散射層生物參與遷移活動(dòng)。但由于DVM存在明顯的地理和季節(jié)性差異[3,22],MP值僅做參考,不具普遍意義。本文不同地理位置的遷移生物量及遷移百分比就存在較大差異(表5,表6)。

    短時(shí)間內(nèi),在不考慮生物交換和內(nèi)部消耗時(shí),同一水域內(nèi)聲學(xué)回波積分結(jié)果應(yīng)保持不變。但是,由于探測設(shè)備性能[5]、生物時(shí)空分布差異[6]、垂直遷移前后生物體結(jié)構(gòu)的改變[7,25-26]等都會(huì)影響到聲學(xué)回波積分結(jié)果。因此,本文引入ΔNASCother變量來衡量引起聲學(xué)積分結(jié)果異常的其他潛在因素的綜合影響。

    上升后,DSL減少的生物絕大部分進(jìn)入SL,其他可忽略不計(jì);下降后,SL減少的生物大部分進(jìn)入DSL,小部分停留在ML,還有一部分受潛在因素影響消失在調(diào)查設(shè)備探測能力以外(表5,表6)。受潛在因素影響消失的信號(hào),既可能是生物集群密度降低,造成集群信號(hào)淹沒于背景噪聲;也可能是上下水層洋流不同造成生物斑塊的水平移動(dòng)[2],或者可能是某些物種下潛到38 kHz換能器的探測范圍之外[18]。具體誘因是哪種潛在因素還有待后續(xù)研究。

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