Özet

Visualization of Productivity Zones Based on Nitrogen Mass Balance Model in Narragansett Bay, Rhode Island

Published: July 14, 2023
doi:

Özet

여기서는 질소 질량 균형 모델을 기반으로 로드 아일랜드주 내러갠섯 베이(Narragansett Bay)의 생물학적 생산성 구역을 시각화하는 것을 목표로 합니다. 결과는 저산소증과 부영양화를 줄이기 위해 해안 지역의 영양소 관리에 정보를 제공할 것입니다.

Abstract

부영양화 및 저산소증과 관련된 해안 지역의 1차 생산성은 생태계 기능에 대한 중요한 이해를 제공합니다. 1차 생산성은 주로 강변의 영양염류 투입량에 의존하지만, 해안 지역의 강변 영양염류 영향 정도를 추정하는 것은 어려운 일이다. 질소 질량 균형 모델은 데이터 관찰을 넘어 생물학적 메커니즘을 이해하기 위해 연안 해양 생산성을 평가하는 실용적인 도구입니다. 본 연구는 저산소증이 빈번하게 발생하는 미국 로드아일랜드주 내러갠섯 베이(Narragansett Bay)의 생물학적 생산 구역을 질소 질량 균형 모델을 적용하여 시각화한 것이다. 베이는 질량 균형 모델 결과에 의해 정의되는 1차 생산성에 따라 갈색, 녹색 및 파란색 영역의 세 가지 영역으로 나뉩니다. 갈색, 녹색 및 파란색 구역은 강의 흐름, 영양염 농도 및 혼합 속도에 따라 높은 물리적 과정, 높은 생물학적 과정 및 낮은 생물학적 과정 영역을 나타냅니다. 이 연구의 결과는 저산소증 및 부영양화에 대한 연안 해양의 영양 관리에 더 나은 정보를 제공할 수 있습니다.

Introduction

식물성 플랑크톤에 의한 유기 화합물의 생산인 1차 생산성은 생태계 먹이 그물에 연료를 공급하며 환경 변화에 대응하여 시스템의 기능을 이해하는 데 중요합니다 1,2. 강어귀의 1차 생산성은 또한 생태계의 과도한 영양분으로 정의되는 부영양화(eutrophication)와 밀접한 관련이있으며1, 식물성 플랑크톤의 과잉 증식과 같은 해안 지역에 여러 가지 해로운 결과를 초래하여 대규모 녹조 발생과 그에 따른 저산소증 3,4을 유발한다. 중요한 것은, 강어귀의 1차 생산성은 강변의 영양염 부하량, 특히 질소 농도에 크게 의존한다는 것인데, 질소 농도는 대부분의 온대 해양 생태계에서 전형적인 제한 영양염류이다 5,6. 그러나 해안 지역에서 강변 질소 영향의 정도를 추정하는 것은 여전히 어렵습니다.

강어귀의 1차 생산성을 추정하기 위해, 질소(N) 질량 균형 모델은 질소 플럭스를 계산하는 데 유용한 도구이다2. N-질량 균형 모델은 또한 데이터 관찰을 넘어 생물학적 메커니즘에 대한 이해를 제공하여 서로 다른 1차 생산성 영역(7)의 가장자리에 있는 정보를 드러낸다. 갈색, 녹색 및 파란색 구역으로 정의되는 세 개의 서로 다른 구역(8)은 저산소 영역에서 영양염 부하의 영향을 예측하는데 특히 유용하다. 강 하구의 가장 가까운 지역으로 정의되는 갈색 지대는 높은 물리적 과정을 나타내고, 녹색 지대는 높은 생물학적 생산성을 나타내며, 청색 지대는 낮은 생물학적 과정을 나타냅니다. 각 구역의 경계는 하천의 흐름, 영양염류 농도, 혼합률8에 따라 달라진다.

내러갠섯 베이(NB)는 미국 로드아일랜드의 해안 온대 강어귀로, 저산소증이 지속적으로 발생하고 있는 경제 및 생태 서비스 상품 9,10,11을 지원합니다. 용존 산소가 낮은 기간(즉, 리터당 산소 2-3mg 미만)으로 정의되는 이러한 저산소 현상은 특히 7월과 8월에 발생하며 이 기간 동안 강변 질소 부하에 의해 크게 영향을 받는다12. 영양소의 인위적 배출로 인한 1차 생산과 저산소증의 증가13로 인해 NB로의 질소 투입을 이해하는 것은 부영양화 및 저산소증과 같은 해안 문제를 관리하고 해결하는 데 매우 중요합니다. 따라서 이 연구에서 NB의 1차 생산 속도는 역사적으로 관찰된 영양소 데이터, 특히 용존 무기 질소(DIN)를 사용하여 N-질량 균형 모델에서 계산됩니다. Redfield 비율을 사용하여 탄소 단위로 변환한 N-질량 균형 모델의 결과를 기반으로 NB의 강에서 질소 영향의 정도를 시각화하기 위해 3개의 서로 다른 1차 생산성 영역을 식별했습니다. 그런 다음 모델을 3D 표현으로 다시 만들어 다양한 영역을 더 잘 시각화했습니다. 이 연구에서 생산된 제품은 저산소증 및 부영양화에 대한 반응으로 NB의 영양소 관리에 더 나은 정보를 제공할 수 있습니다. 또한, 본 연구의 결과는 다른 해안 지역에도 적용되어 하천 수송이 영양염류와 1차 생산성에 미치는 영향을 시각화할 수 있다.

Protocol

1. N-질량 균형 모델 적용 1990년부터 2015년까지 내러갠섯 베이(Narragansett Bay)의 166개 관측소에 대한 미국 환경보호국(USEPA)의 용존 무기 질소(DIN) 데이터를 다운로드하십시오.참고: 이 연구에서는 암모늄(NH4+), 아질산염(NO2-) 및 질산염(NO3-) 농도의 합을 DIN 농도로 간주했습니다. Narragansett Bay를 축을 따라 15개의 상자로 분?…

Representative Results

N-질량 균형 모델을 기반으로 한 Narragansett Bay의 3개 이론적 구역Narragansett Bay(NB)의 3개 이론적 구역은 N-질량 균형 모델 결과를 기반으로 정의되었으며, 여기서 DIN 데이터는 NB 상자 15개에 적용한 다음 각 상자의 평균 DIN을 여름 기간의 PPP 비율로 변환했습니다. 그림 2에서 볼 수 있듯이 각 박스의 평균 여름(6월-9월) PPP 비율을 기반으로 NB의 3개 영역(갈색, 녹색 ?…

Discussion

이 연구는 세 가지 이론적 구역을 정의하여 N-질량 균형 모델을 기반으로 Narraganset Bay(NB)의 강변 유입으로 인한 영양염류 영향의 정도를 추정했습니다. 역사적으로 저산소 구역은 여름 기간 동안 프로비던스 강, 그리니치 만의 서쪽 및 마운트 호프 베이 근처에서 나타났으며,18 이 연구에서는 갈색 구역으로 정의되었습니다. 더욱이, NB의 구역화는 NB의 영양소 농도 및 1차 생산을 ?…

Açıklamalar

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

이 연구는 미국 국립과학재단(National Science Foundation, OIA-1655221, OCE-1655686)과 로드아일랜드 시 그랜트(Rhode Island Sea Grant, NA22-OAR4170123, RISG22-R/2223-95-5-U)의 지원을 받았다. 또한 Vis-A-Thon 프로젝트와 이 비주얼리제이션을 개발한 Rhode Island School of Design에도 감사의 뜻을 전합니다.

Materials

Adobe Illustrator  Adobe version 27.6.1 https://www.adobe.com/products/illustrator.html
Ampersand Gessobord Uncradled 1/8" Profile 8" x 8" Risdstore 70731053088 https://www.risdstore.com/ampersand-gessobord-8×8-flat-1-8-profile.html
Ocean Data View software https://odv.awi.de/en/software/download/
W-Series (Wide) Flexible LED Strip Light – Ultra Bright (18 LEDs/foot) aspectLED SKU AL-SL-W-U https://www.aspectled.com/products/w-wide-5050-ultra-bright?gclid=CjwKCAjwm4ukBhAuEiwA0z
QxkyqisRPqBcHvXEW8KcJE-bK0d2cvGtqlOxXWJI_
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Kim, J., Hwangbo, M., Thibodeau, P. S., Rhodes, G., Hogarth, E., Copeland, S. Visualization of Productivity Zones Based on Nitrogen Mass Balance Model in Narragansett Bay, Rhode Island. J. Vis. Exp. (197), e65728, doi:10.3791/65728 (2023).

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