2021, Vol.41
2 青岛海洋科学与技术试点国家实验室 海洋生态与环境科学功能实验室, 山东 青岛 266237)
海洋作为地球上最大的碳库，在调节全球气候方面发挥着重要作用。海洋中的碳储量约为大气的50倍，陆地的20倍[1]，海洋中的CO2约占全球CO2总量的90 % 以上[2]，海洋生物所固定的“蓝碳”与陆地植被固定的“绿碳”数量相当[3]。在海洋沉积有机碳中，有50 % ~70 % 来自滨海(边缘海)生态系统，尤其是滨海湿地(包括海草床、盐沼和红树林)[2]。滨海湿地的面积仅相当于全球海洋面积的0.2 % 左右，但湿地生态系统中存储的碳占海洋总碳汇的50 % [4]。近年来，由于人类活动的影响(填海、污水排放、富营养化等)，湿地生态系统的储碳能力受到破坏[5~6]。例如，人类活动增强了富营养化程度和颗粒物扰动，使海草甸沉积物中的有机碳由草甸自身来源占主导转换为悬浮颗粒物占主导，受波动和再矿化影响，海草床沉积物中的有机碳会逐渐减少[7]；Thorhaug等[8]计算出的墨西哥湾天然海草床0~20cm深度的沉积有机碳储量约为25.7t/ha，贫瘠海草床为17.8t/ha，并计算出由人类活动所带来的碳储损失约为21.0t/ha。滨海湿地的破坏也会对全球气候造成巨大影响，如Lovelock等[9]研究表明，因为人类扰动，近40年来滨海湿地排放的CO2总量相当于滨海沉积物表层总碳储量的70 % ~80 %，在过去20年内，滨海生态系统的碳排放量约为每年0.10~1.46 Pg C；Peudleton等[10]指出，由于滨海湿地的退化，每年约有0.15~1.02 Pg CO2释放至大气中，相当于全球森林面积减3 % ~19 %。另外，温室气体使全球变暖，海平面上升，这可能导致热带盐沼中的有机碳储量下降，并且沉积有机碳来源由陆源逐渐转换为海源[11]。因此，Halpern等[12]在评估海洋健康时，将滨海湿地碳储(carbon storage)列为一项重要指标。
与滨海湿地相邻的近海，其碳储量的碳汇意义同样重要。Diesing等[13]计算出欧洲西北部大陆架沉积物中顶层0~10cm的颗粒有机碳(particle organic carbon，简称POC)储量约为3.9t/ha，进而估算出该处表层POC总储量平均约为476 Mt。相对而言，海湾中有机碳储量远高于该值，苏格兰中纬度海湾沉积表层1m的沉积物有机碳储量最高可达4550t/ha，平均为2190t/ha[14]。近年来，围填海等人类活动对海湾生态系统带来了巨大影响，导致海湾面积减小，海岸线增长，生态环境脆弱性增加[15]。同时，由于海湾半封闭性的特征，其环境问题尤为突出，比如水体污染、富营养化、生态失衡等[16]。因为海湾及其湿地在碳储方面有着不可忽视的贡献，而且其受人类活动影响严重，所以量化海湾碳储量和碳汇格局对于准确评估全球碳循环、应对全球气候变化具有重要意义。然而，关于人类活动导致的海湾沉积物中碳储量及碳汇来源和格局变化的情况却鲜有报道。
莱州湾位于渤海南部，是山东省最大的海湾。生态系统受黄河输入影响，也受到周围城市的石油和化工企业排放影响。莱州湾湿地类型以盐沼为主，海草床主要为分布在黄河口两侧的日本鳗草[17]。关于莱州湾的海洋环境状况目前已有多方面的研究，如水质评估[18~19]、海岸线北移[20~21]以及天然湿地面积减少[22~23]等方面，但鲜有碳储量的评估。本文以莱州湾为研究区域，评估典型海湾的碳储能力和有机碳源汇格局。莱州湾入海河流流域广阔，包括黄河、支脉河、小清河、弥河、白浪河、虞河、潍河和胶莱河等10余条河流(图 1)。黄河的输入使得莱州湾内距离黄河入海口近的海域有着高的沉积速率[24]，同时港口的修建也使得附近海域有着高沉积速率[25]，这使得莱州湾有较高的储碳潜力。莱州湾周边沿海地区经济发展迅速，对海洋资源不恰当的开发利用，使得海湾生态问题突出，营养盐结构失衡。本文通过分析莱州湾沉积物的有机碳储量(carbon stock)及其湿地的碳储(carbon storage)，计算得到莱州湾沉积物碳储量的变化趋势，并对莱州湾的海洋健康指数(Ocean Health Index，简称OHI)进行评估，并阐明莱州湾近年来沉积有机碳与人类活动的联系，从而为我国滨海湿地和海湾的治理和保护提供相关的科学依据。
|
图 1 (a) 莱州湾沉积物站位图，黑色三角表示表层沉积物站位，黑色圆点表示沉积箱式柱状样站位；(b)莱州湾海流及底质分布图[26~27]，黑色圆点标记表示7211、6174、7214、6184、6154、6194沉积箱式柱状样站位；黑色箭头表示洋流；不同纹理表示不同的底质 Fig. 1 (a)Sediments stations of the Laizhou Bay, the black triangles represent the surface sediments sampling stations and the black dots represent the core sediments sampling stations; (b)Distribution map of the Laizhou Bay currents and sediments[26~27], the black dots indicate the core sediments stations of 7211, 6174, 7214, 6184, 6154 and 6194; The blank arrows indicate the currents; Different textures indicate different sediments |
为了更好地分析每条河流输入的影响，全面覆盖莱州湾以及周边海域，本项研究在莱州湾及邻近海域布设39个站位，其中包含6个沉积箱式柱状样(柱长在17~39cm之间)，它们的站位为6154、6174、6184、6194、7211和7214(图 1a)，于2018年8月利用抓斗取样器采集表层沉积物以及箱式取样器采集沉积箱式柱状样，在船上用PVC管对沉积箱式柱状样进行现场取样，整理后置于-20℃冰箱冷冻，随后运回实验室分析。
1.2 粒度测定粒度的测定采用Mastersizer 3000型激光粒度仪测定。在玻璃瓶内加适量冻干后未研磨的沉积物样品，于马弗炉内350℃加热12 h，除去有机质。向处理后的沉积物样品中加入1mol/L六偏磷酸钠((NaPO3)6)溶液作为分散剂，经超声波分散后，使用激光粒度仪进行测试。
1.3 干密度估算及测定表层沉积物的干密度(Bulk Density，简称BD，单位为g/cm3)是根据颗粒密度(ρ，单位g/cm3)以及孔隙度(β)进行计算(颗粒密度及孔隙度由粒度估算所得)[28]:
|
(1) |
6个沉积箱式柱状样样品每隔1cm分样，随后用环刀对原始样品进行干密度测量。先将环刀用蒸馏水洗净，无间隙填满样品，记录总质量以及环刀质量，随后冷冻干燥，除去水分，再次记录总质量。利用以下公式计算每层沉积物的干密度:
|
(2) |
其中，BD(g/cm3)为沉积物干密度，m0为环刀和铝箔质量(g)，m1为环刀、铝箔和原始沉积物的总质量(g)，m2为环刀、铝箔和冷冻干燥后沉积物的总质量(g)，v为环刀体积(cm3)，ρ水为常量(1g/cm3)。
1.4 总有机碳测定取1g左右冷冻干燥后的沉积物，研磨至均质，用6mol/L的盐酸去除无机碳，然后用Milli-Q水洗至中性，55℃烘干后再次研磨至泥质或粉砂质，最后用元素分析仪(Flash 2000，Thermo Scientific，Inc.，USA)测量总有机碳(TOC)，仪器标准偏差为±0.02 % (n=6)。
1.5 有机碳储量计算本文计算有机碳储量(carbon stock)的公式如下[29]:
|
(3) |
Carbon stock为单位面积有机碳储量(t/ha)，TOC为有机碳的含量，BD为沉积箱式柱状样密度(Bulk Density)，深度为设定值。计算莱州湾表层沉积物1cm的有机碳储量，并分别对莱州湾柱状样进行每1cm的有机碳储量计算和顶部0~20cm的总有机碳储量计算。长度不足20cm的沉积柱，用每厘米有机碳储量平均值与所缺深度乘积加现有深度总有机碳储量之和表示。利用有机碳储量和莱州湾海域面积，本文对该海域沉积物总有机碳储量进行粗略估算。
1.6 海洋健康指数海洋健康指数(Ocean Health Index，简称OHI)是2012年提出，使用多项指标全面、多角度评价世界沿海国家“人类-海洋耦合系统”健康状况的指标[12]。OHI包含10个目标，包括食物供给(Food Provision)、手工捕鱼机会(Artisanal Fishing Opportunity)、天然产品(Natural Products)、碳储(Carbon Storage)、沿岸保护(Coastal Protection)、旅游与娱乐(Tourism and Recreation)、沿岸生计与经济(Coastal Livelihoods and Economies)、区域意识(Sense of Place)、清洁水域(Clean Waters)和生物多样性(Biodiversity)。本文对莱州湾海洋健康指数的碳储(carbon storage)进行计算，给出莱州湾海洋健康指数综合评价结果，为我国滨海碳储量评估、管理和治理提供科学的理论和数据支撑。计算湿地碳汇(也称蓝色碳汇[29])的公式如下[12]:
|
X代表影响该指标的某一参数的当前状态；XR代表该参数历史上的最佳状态；δ引用自经济学中的贴现率，表示该参数未来不确定性因素对当前走势的影响，设为0；r代表该参数受破坏后的恢复力；p代表该参数当前所面临的压力；λ代表相对于压力和恢复力，该参数近5年的变化趋势(T)对其指标贡献的权重，设为0.67。
参数的计算需要考虑当前状态x的计算，变化趋势T以及与未来状态相关的恢复力r和压力p。其中，当前状态的计算
莱州湾表层沉积物的平均粒径从小清河口延伸至东北部的带状区域以及研究区域的北部较细，莱州湾黄河口附近以及南部沿岸表层沉积物平均粒径较粗(图 2a)。莱州湾沉积物主要来源于黄河输送，只有小部分是周围其他河流(小清河、弥河和潍河等)的输入[30]。在潮汐和洋流的作用下，黄河输送的细颗粒物质被搬运到河口南北两侧，而粗颗粒物质沉积在河口附近[31]。在莱州湾南部沿岸，弥河口、白浪河口、虞河口、潍河口和胶莱河口处，由于河口处水流速度较快，水动力作用强，导致细颗粒物质易被搬运，粗颗粒物质沉积和保留[26]。
|
图 2 莱州湾表层沉积物(a)平均粒径、(b)总有机碳、(c)有机碳储量空间分布 Fig. 2 Spatial distribution of (a) mean grain size, (b)TOC and (c) carbon stock in surface sediments from the Laizhou Bay |
莱州湾表层沉积物的TOC含量在0.03 % ~0.48 % 之间，平均值为0.23 % (图 2b)。TOC高值区的分布从小清河口处向东北方向延伸，低值区主要分布在黄河口附近以及南部沿岸地区。莱州湾表层沉积物TOC的空间分布与粒径相反(图 2a和2b)，TOC的高值区域对应粒径的低值区域，这是因为细颗粒沉积物能较好地储存有机质，而粗颗粒沉积物对有机质的保存能力较差[32]。因此莱州湾内粒径小的沉积物有较高的TOC含量，而粒径大的沉积物TOC含量较低。
莱州湾表层沉积物1cm的有机碳储量在0.07~0.70t/ha之间，平均值为0.3t/ha(图 2c)。莱州湾表层沉积物的干密度差别不大，大致分布在1.3~1.8g/cm3之间，因此表层沉积物的有机碳储量和TOC分布一致，与平均粒径呈负相关(图 3)，表明莱州湾的有机碳储量主要受到沉积物底质的影响。莱州湾南部较低的有机碳储量与其沉积底质粒径较粗有关[33]。受到渤海洋流的影响，莱州湾沿岸在洋流作用下水动力较强[27]，导致莱州湾沿岸细颗粒沉积物被冲刷，粗颗粒物质保留。再加上河流的水动力作用，在莱州湾南岸有机碳储量明显偏低。而受水动力作用较弱的莱州湾中部地区，有机碳储量较高。莱州湾东部较高的有机碳储量可能与龙口湾港口码头的建设、船舶运输产生的有机垃圾排放以及围海养殖产生的有机碎屑有关[34~35]。但相比于渤海、东海以及多个河口地区，莱州湾的有机碳储量明显偏低[36]。
|
图 3 莱州湾表层沉积物(a)有机碳储量与平均粒径、(b)总有机碳与平均粒径的相关性 Fig. 3 The correlation between (a) carbon stock and mean grain size, (b)TOC and mean grain size in surface sediments from the Laizhou Bay |
使用沉积柱状样中的有机碳需考虑降解引起的影响，通常沉积柱上层几厘米的有机碳会快速降解[37]，但是本研究中6根沉积箱式柱状样的TOC只有7211、7214和6184呈现上述趋势，并且在柱子里有波动变化，因此我们认为本研究中TOC的变化趋势并非完全由降解导致，一定程度上反映了有机质输入和保存的变化。
莱州湾6根沉积箱式柱状样的TOC平均含量在0.29 % ~0.38 % 之间，6174和6154两根柱状样的TOC含量最低(平均值均为0.29 %，见图 4)。7211、6174和6194这3个站位的沉积物粒径较小，底质为粘土质粉砂或粉砂(图 1b)，且受单一海流影响，水动力作用较弱，TOC变化幅度较小。6184站位的沉积物底质为粘土质粉砂，离主要的海流较远，受水动力影响最弱，TOC最高，除去最顶部一层可能是由于粒度改变导致TOC变化较大，其余在0.42 % 左右。6154站位底质为粉砂，7214站位底质为砂质粉砂，两个站位都位于两处海流交汇处，受水动力影响较大，TOC变化幅度较大，其中7214站位TOC含量近年来呈现出增长的趋势，可能是与河流有机质排放量增加有关。其中7211、6174、6184和6194柱状样的TOC含量变化幅度较小；7214在0~5cm TOC含量明显降低，在5cm处达到最低值(0.18 %)；6154柱子在3cm处达到最高值(0.59 %)。所有沉积物样品的干密度差异较小，沉积箱式柱状样之间的平均干密度较为接近(2.81~3.01g/cm3)，因此，由TOC和干密度所得的有机碳储量(carbon stock)变化趋势与TOC含量基本一致(图 4)。
|
图 4 莱州湾沉积箱式柱状样总有机碳、每厘米有机碳储量和干密度垂直分布图 Fig. 4 Vertical variabilities of TOC, carbon stock and bulk density in box core sediments from the Laizhou Bay |
莱州湾沉积箱式柱状样还没有建立年代框架，垂向分布的有机碳储量主要体现在沉积物深度上的变化。总体看来，莱州湾6根沉积箱式柱状样每厘米的有机碳储量与TOC变化基本一致，在1.0t/ha左右(图 4)。6174站位柱状样有机碳储量最低，平均为0.8t/ha；6184站位柱状样有机碳储量最高，平均为1.3t/ha；7211和6194站位柱状样有机碳储量大致保持不变，平均值较为接近(1.1t/ha)；7214站位柱状样有机碳储量变化较大，在8cm处降至最低(0.6t/ha)；6154站位柱状样有机碳储量在3cm处快速升高，最高值为1.7t/ha。莱州湾沉积箱式柱状样的有机碳储量在垂直分布上整体变化波动不大，表明有机碳的来源及埋藏较稳定。但7214站位柱状样有机碳储量变化幅度相对较大，可能与近年来如小清河等莱州湾沿岸河流营养盐排放量增加，使其附近沉积物中有机碳储量增加相关[38]。
莱州湾6根沉积箱式柱状样0~20cm有机碳储量平均为20.6t/ha，与河南省土壤有机碳储量相当(20.9t/ha)[39]，但低于国家表层土壤有机碳储量的平均值(29.7t/ha)[40]。在世界范围内，低于纳米比亚(29.0t/ha)和巴基斯坦(28.3t/ha)经济专属区沉积物的有机碳储量，也低于墨西哥湾海草床沉积物0~20cm的有机碳储量(约为25.7t/ha)，但是高于英国边缘海沉积物的有机碳储量(17.5t/ha)[29](图 5)。本文在莱州湾有机碳储量的基础上，结合莱州湾海域面积7480km2[35]，粗略计算出莱州湾0~20cm沉积物中的总有机碳储量约为7.8 Mt。沿海地区有丰富的经济价值资源，为沿海居民提供了多样化的生态系统服务，一般来说，是用地密集和经济快速发展的地方。但是，沿海系统对环境的变化也非常敏感，特别是在陆海界面，受到大量的陆源物质输入影响，生态系统非常脆弱，如莱州湾的盐沼和海草床，是重要的碳汇，一旦受到破坏，将成为大气CO2的碳源[42]。另外，碳储量的数值与研究区域的沉积速率密切相关，因此，在未来研究中，通过定年的分析，可以获得碳储量的通量变化。
|
图 5 不同国家和地区陆地土壤、海洋沉积物以及海草床中0~20cm有机碳储量对比[8, 13, 29, 39~41] 灰色表示陆地土壤有机碳储量，黑色表示海洋沉积物有机碳储量，白色表示海草床有机碳储量 Fig. 5 Comparison of carbon stock of 0~20cm in terrestrial soil, marine sediments and seagrass beds in different countries and regions[8, 13, 29, 39~41]. Gray represents the carbon stock of terrestrial soil, black represents the carbon stock of coastal sediments, and white represents the carbon stock of seagrass beds |
海洋健康是与人类生活和发展密切相关的指标，关于海洋健康的评估一直是近年来的热点，自Halpern等[12]提出海洋健康指数(OHI)模型后，国内外学者用此模型来评估不同地域或国家的海洋健康状况[43~46]。中国OHI得分为53，其中碳储(carbon storage)单项指标得分为51，分别低于全球平均水平60和75[12]。已有学者对我国温州市(总分50，carbon storage为50)和浙江省(总分55，carbon storage为40)[47]、厦门市(总分52，carbon storage为30)[44]和胶州湾(总分68，其中carbon storage为60)[48]做出了评估。莱州湾作为我国边缘海重要的碳汇单元，在国家碳汇格局、经济贡献和国家地缘战略等层面都有重要意义[49]。因此，科学评估莱州湾海洋健康指数可以为该海域治理和管理提供重要的理论依据和借鉴作用。
由于莱州湾滨海生态系统中并无红树林，因此本文选取海草床以及包含盐沼在内的潮上带海滩作为现在状态(Current Status)的子目标，未来状态(Likely Future)中的压力指标选取化学污染、富营养化、栖息地破坏以及入侵物种等4个生态数据层面，以Worldwide Governance Indicators(WGI)得分表示社会数据层面，现在发展状态下未来的恢复力(Resilience)选取CBD Water和生境恢复力(Habitat Resilience)作为生态数据层面，同样选取WGI得分作为社会数据层面。同时碳储指标的计算考虑了人类活动的影响，如陆源有机污染的化学需氧量，排放废水中金属铅、汞、铬、镉、砷的含量以及氨氮含量(营养盐)，港口货物吞吐量，沿海城市人口密度等。计算得莱州湾的OHI碳储子指标得分为37(表 1)，低于全球平均分(75)[12]和我国平均值(51)[12]。莱州湾碳储得分相对较低的原因可能与其较高的环境压力有关，即莱州湾近年来化学污染和富营养化程度较严重[50~52]，同时自20世纪80年代以来莱州湾潮上带海滩面积持续减少[53]，加之海草床破坏严重[54]，仅在2015年于黄河口附近发现成片的日本鳗草海草床，但其分布和生长同样受到人类活动的影响[17]。说明莱州湾区域对湿地的保护投入不足，应加强对湿地生态系统的保护和修复，实现经济发展和生态环境共同提高。
|
表 1 莱州湾海洋健康指数的计算 Table 1 Calculation of Ocean Health Index in Laizhou Bay |
本文分析了莱州湾表层沉积物有机碳储量(carbon stock)的分布以及沉积箱式柱状样有机碳储量的变化趋势，并计算了海洋健康指数中的湿地碳储(carbon storage)得分。
(1) 莱州湾表层沉积物1cm的有机碳储量在0.07~0.70t/ha之间，平均值为0.3t/ha，在莱州湾中部和东部有机碳储量较高，在黄河口附近和莱州湾南部较低，分布主要受到沉积物粒径和人类活动的影响。
(2) 莱州湾沉积箱式柱状样不同深度层位有机碳储量的波动主要受到人类活动引起的有机质输入量增加以及洋流的影响。莱州湾沉积箱式柱状样(0~20cm)有机碳储量平均值为20.6t/ha，低于我国浙江、云南、海南和重庆等大多数省市的土壤有机碳储量。但莱州湾内较高的沉积速率使其有着较高的储碳潜力，因此研究莱州湾有机碳储量对于海湾碳汇的评估有着重要意义。
(3) 莱州湾海洋健康指数中碳储(carbon storage)得分为37，高于厦门(30)，低于我国温州(50)、浙江(40)以及我国平均水平(51)，同时远低于世界平均水平(75)。受人类活动影响，莱州湾生态环境遭到破坏，湿地面积持续减少，使得蓝碳生态系统的固碳能力有所下降，导致碳储得分偏低。因此，加强湿地保护对于增强莱州湾湿地碳储至关重要。
本研究对沿海区域碳储量的评估有助于了解人类活动对碳循环的影响，明确海湾在全球碳循环中的重要作用，为制定治理和保护沿海区域环境的相关政策提供依据。在未来研究中，对沉积岩芯进行定年分析，过去百年的碳储量变化有助于我们进一步理清人类活动对沿海区域的影响；另外，全面的数据测定和相关数据的收集以及统计分析和数值模拟的应用可以更为定量地评估全球碳循环的变化。
致谢: 感谢审稿专家和编辑部老师建设性的修改意见。
| [1] |
Falkowski P, Scholes R J, Boyle E, et al. The global carbon cycle: A test of our knowledge of Earth as a system[J]. Science, 2000, 290(5490): 291-296. DOI:10.1126/science.290.5490.291 |
| [2] |
Tomohiro Kuwae, Masakazu Hori. Blue Carbon in Shallow Coastal Ecosystems[M]. Singapore: Springer, 2019: 9-10.
|
| [3] |
Nellemann C, Corcoran E, Duarte C M, et al. Blue Carbon: A Rapid Response Assessment[M]. Norway: United Nations Environment Programme, GRID-Arendal, 2009: 6-7.
|
| [4] |
Tang J, Ye S, Chen X, et al. Coastal blue carbon: Concept, study method, and the application to ecological restoration[J]. Science China: Earth Sciences, 2018, 61(6): 637-646. DOI:10.1007/s11430-017-9181-x |
| [5] |
张龙吴, 张虎才, 常凤琴, 等. 云南异龙湖沉积物粒度空间变化特征及其环境指示意义[J]. 第四纪研究, 2019, 39(5): 1159-1170. Zhang Longwu, Zhang Hucai, Chang Fengqin, et al. Spatial variation characteristics of sediment size and its environmental indication significance in Lake Yilong, Yunnan Province[J]. Quaternary Sciences, 2019, 39(5): 1159-1170. |
| [6] |
周亮, 高抒, 杨阳, 等. 海南岛东南部海湾潟湖沉积和碳埋藏变化研究[J]. 第四纪研究, 2016, 36(1): 66-77. Zhou Liang, Gao Shu, Yang Yang, et al. Sediment accumulation and carbon burial in two tropical lagoons, southeastern Hainan Island[J]. Quaternary Sciences, 2016, 36(1): 66-77. |
| [7] |
Mazarrasa I, Marbà N, Garcia-Orellana J, et al. Dynamics of carbon sources supporting burial in seagrass sediments under increasing anthropogenic pressure[J]. Limnology and Oceanography, 2017, 62(4): 1451-1465. DOI:10.1002/lno.10509 |
| [8] |
Thorhaug A, Poulos H M, López-Portillo J, et al. Seagrass blue carbon dynamics in the Gulf of Mexico: Stocks, losses from anthropogenic disturbance, and gains through seagrass restoration[J]. Science of the Total Environment, 2017, 605-606: 626-636. DOI:10.1016/j.scitotenv.2017.06.189 |
| [9] |
Lovelock C E, Fourqurean J W, Morris J T. Modeled CO2 emissions from coastal wetland transitions to other land uses: Tidal marshes, mangrove forests, and seagrass beds[J]. Frontiers in Marine Science, 2017, 4: 1-11. DOI:10.3389/fmars.2017.00143 |
| [10] |
Pendleton L, Donato D C, Murray B C, et al. Estimating global "Blue Carbon" emissions from conversion and degradation of vegetated coastal ecosystems[J]. PLoS One, 2012, 7(9): e43542. DOI:10.1371/journal.pone.0043542 |
| [11] |
Ruiz-Fernández A C, Carnero-Bravo V, Sanchez-Cabeza J A, et al. Carbon burial and storage in tropical salt marshes under the influence of sea level rise[J]. Science of the Total Environment, 2018, 630: 1628-1640. DOI:10.1016/j.scitotenv.2018.02.246 |
| [12] |
Halpern B S, Longo C, Hardy D, et al. An index to assess the health and benefits of the global ocean[J]. Nature, 2012, 488(7413): 615-620. DOI:10.1038/nature11397 |
| [13] |
Diesing M, Kröger S, Parker R, et al. Predicting the standing stock of organic carbon in surface sediments of the North-West European continental shelf[J]. Biogeochemistry, 2017, 135: 183-200. DOI:10.1007/s10533-017-0310-4 |
| [14] |
Smeaton C, Austin W E N, Davies A L, et al. Scotland's forgotten carbon: A national assessment of mid-latitude fjord sedimentary carbon stocks[J]. Biogeosciences, 2017, 14(24): 5663-5674. DOI:10.5194/bg-14-5663-2017 |
| [15] |
田鹏, 李加林, 姜忆湄, 等. 海湾景观生态脆弱性及其对人类活动的响应——以东海区为例[J]. 生态学报, 2019, 39(4): 1463-1474. Tian Peng, Li Jialin, Jiang Yimei, et al. Ecological vulnerability of the bay landscape and its response to human activities: A case study of the East China Sea[J]. Acta Ecologica Sinica, 2019, 39(4): 1463-1474. |
| [16] |
黄小平, 张景平, 江志坚. 人类活动引起的营养物质输入对海湾生态环境的影响机理与调控原理[J]. 地球科学进展, 2015, 30(9): 961-969. Huang Xiaoping, Zhang Jingping, Jiang Zhijian. Eco-environmental effects of nutrients input caused by human activities on the semi-enclosed bay and its management strategy[J]. Advances in Earth Science, 2015, 30(9): 961-969. |
| [17] |
周毅, 张晓梅, 徐少春, 等. 中国温带海域新发现较大面积(大于50 ha)的海草床: Ⅰ黄河河口区罕见大面积日本鳗草海草床[J]. 海洋科学, 2016, 40(9): 95-97. Zhou Yi, Zhang Xiaomei, Xu Shaochun, et al. New discovery of larger seagrass beds with areas >50 ha in temperate waters of China: An unusual large seagrass(Zos-tera japonica)bed in the Yellow River estuary[J]. Marine Sciences, 2016, 40(9): 95-97. |
| [18] |
麻德明, 石洪华, 丰爱平. 基于流域单元的海湾农业非点源污染负荷估算——以莱州湾为例[J]. 生态学报, 2014, 34(1): 173-181. Ma Deming, Shi Honghua, Feng Aiping. Estimation of agricultural non-point source pollution based on watershed unit: A case study of Laizhou Bay[J]. Acta Ecologica Sinica, 2014, 34(1): 173-181. |
| [19] |
赵玉庭, 刘霞, 李佳蕙, 等. 2013年莱州湾海域营养盐的平面分布及季节变化规律[J]. 海洋环境科学, 2016, 35(1): 95-99. Zhao Yuting, Liu xia, Li Jiahui, et al. Distribution and seasonal variation in nutrients in Laizhou Bay, 2013[J]. Marine Environmental Science, 2016, 35(1): 95-99. |
| [20] |
孙云华, 张安定, 王庆. 基于RS和GIS的近30年来人类活动影响下莱州湾东南岸海岸湿地演变[J]. 海洋通报, 2011, 30(1): 65-72. Sun Yunhua, Zhang Anding, Wang Qing. Evolution of coastal mudflat Laizhou bay at the southeastern based on RS and GIS under the influence of human activities over the past three decades[J]. Marine Science Bulletin, 2011, 30(1): 65-72. DOI:10.3969/j.issn.1001-6392.2011.01.011 |
| [21] |
王建, 张军强, 郭志谦, 等. 莱州湾南部地区1973-2016年海岸演化及防护对策[J]. 海洋地质前沿, 2019, 35(2): 27-36. Wang Jian, Zhang Junqiang, Guo Zhiqian, et al. Coastal evolution of southern coast of Laizhou Bay during 1973-2016 and maintanence countermeasures[J]. Marine Geology Frontiers, 2019, 35(2): 27-36. |
| [22] |
魏帆, 韩广轩, 张金萍, 等. 1985-2015年围填海活动影响下的环渤海滨海湿地演变特征[J]. 生态学杂志, 2018, 37(5): 1527-1537. Wei Fan, Han Guangxuan, Zhang Jinping, et al. Evolution of coastal wetlands under the influence of sea reclamation in Bohai Rim during 1985-2015[J]. Chinese Journal of Ecology, 2018, 37(5): 1527-1537. |
| [23] |
黄建涛, 郑伟, 万年新, 等. 近30年来莱州湾滨海湿地景观格局变化特征研究[J]. 海洋科学, 2021, 45(2): 76-90. Huang Jiantao, Zheng Wei, Wan Nianxin, et al. Characteristics of changes occurring in the landscape patterns in the coastal wetlands of the Laizhou Bay in the last 30 years[J]. Marine Sciences, 2021, 45(2): 76-90. |
| [24] |
Zhou L, Liu J, Saito Y, et al. Modern sediment characteristics and accumulation rates from the delta front to prodelta of the Yellow River(Huanghe)[J]. Geo-Marine Letters, 2016, 36: 247-258. DOI:10.1007/s00367-016-0442-x |
| [25] |
Liu X, Liu J, Feng X. Study on the marine sedimentary environment evolution of the southern Laizhou Bay under the impact of port projects[J]. Journal of Ocean University of China, 2016, 15(3): 553-560. DOI:10.1007/s11802-016-2786-2 |
| [26] |
冯利, 冯秀丽, 宋湦, 等. 莱州湾表层沉积物粒度和粘土矿物分布特征与运移趋势分析[J]. 海洋科学, 2018, 42(2): 1-9. Feng Li, Feng Xiuli, Song Sheng, et al. Surface sediment grain size and clay minerals distribution and transport in the Laizhou Bay[J]. Marine Sciences, 2018, 42(2): 1-9. |
| [27] |
Qiao S, Shi X, Zhu A, et al. Distribution and transport of suspended sediments off the Yellow River(Huanghe)mouth and the nearby Bohai Sea[J]. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 2010, 86(3): 337-344. DOI:10.1016/j.ecss.2009.07.019 |
| [28] |
Breen N A, Orange D L. The effects of fluid escape on accretionary wedges 1. Variable porosity and wedge convexity[J]. Journal of Geophysical Research, 1992, 97(B6): 9265-9275. DOI:10.1029/91JB02767 |
| [29] |
Avelar S, Van der Voort T S, Eglinton T I. Relevance of carbon stocks of marine sediments for national greenhouse gas inventories of maritime nations[J]. Carbon Balance and Management, 2017, 12: 1-10. DOI:10.1186/s13021-017-0077-x |
| [30] |
Gao M, Guo F, Huang X, et al. Sediment distribution and provenance since Late Pleistocene in Laizhou Bay, Bohai Sea, China[J]. China Geology, 2019, 2(1): 16-25. DOI:10.31035/cg2018062 |
| [31] |
Bi N, Yang Z, Wang H, et al. Sediment dispersion pattern off the present Huanghe(Yellow River)subdelta and its dynamic mechanism during normal river discharge period[J]. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 2010, 86(3): 352-362. DOI:10.1016/j.ecss.2009.06.005 |
| [32] |
Blair N E, Aller R C. The fate of terrestrial organic carbon in the marine environment[J]. Annual Review of Marine Science, 2012, 4: 401-423. DOI:10.1146/annurev-marine-120709-142717 |
| [33] |
黄学勇, 张戈, 高茂生, 等. 渤海莱州湾西南部沉积区划分与分区粒度特征[J]. 第四纪研究, 2019, 39(6): 1414-1427. Huang Xueyong, Zhang Ge, Gao Maosheng, et al. Sedimentary area division and regional granularity characteristics in south-western Laizhou Bay, Bohai Sea[J]. Quaternary Sciences, 2019, 39(6): 1414-1427. |
| [34] |
吕双燕, 金秉福, 贺世杰, 等. 莱州湾-龙口湾表层沉积物有机质特征及来源分析[J]. 环境化学, 2017, 36(3): 650-658. Lü Shuangyan, Jin Bingfu, He Shijie, et al. Characteristics and sources of organic matter in surface sediments of Laizhou Bay and Longkou Bay[J]. Environmental Chemistry, 2017, 36(3): 650-658. |
| [35] |
杜培培, 吴晓青, 都晓岩, 等. 莱州湾海域空间开发利用现状评价[J]. 海洋通报, 2017, 36(1): 19-26. Du Peipei, Wu Xiaoqing, Du Xiaoyan, et al. Situation evaluation on the marine spatial development and utilization in the Laizhou Bay[J]. Marine Science Bulletin, 2017, 36(1): 19-26. |
| [36] |
Zhang Y, Xiao X, Liu D, et al. Spatial and seasonal variations of organic carbon distributions in typical intertidal sediments of China[J]. Organic Geochemistry, 2020, 142: 103993. DOI:10.1016/j.orggeochem.2020.103993 |
| [37] |
Canuel E A, Martens C S. Reactivity of recently deposited organic matter: Degradation of lipid compounds near the sediment-water interface[J]. Geochimica et Cosmochimica Acta, 1996, 60(10): 1793-1806. DOI:10.1016/0016-7037(96)00045-2 |
| [38] |
Jiang H, Liu D, Song X, et al. Response of phytoplankton assemblages to nitrogen reduction in the Laizhou Bay, China[J]. Marine Pollution Bulletin, 2018, 136: 524-532. DOI:10.1016/j.marpolbul.2018.09.042 |
| [39] |
李豪杰. 基于高密度剖面的河南省土壤有机碳储量精确估算[D]. 郑州: 郑州大学硕士学位论文, 2016: 1-5. Li Haojie. Accurate Estimate of Soil Organic Carbon Storage in Henan Province Based on High-density Profiles[D]. Zhengzhou: The Master's Thesis of Zhengzhou University, 2016: 1-5. |
| [40] |
张楠. 基于高精度数据库和3D模型的福建省土壤有机碳储量估算研究[D]. 福州: 福建农林大学硕士学位论文, 2017: 17-18. Zhang Nan. Study on High Precision Database and 3D Model of Soil Organic Carbon Stocks Estimation of Fujian Province[D]. Fuzhou: The Master's Thesis of Fujian Agriculture and Forestry University, 2017: 17-18. |
| [41] |
陈中星, 张楠, 张黎明, 等. 福建省土壤有机碳储量估算的尺度效应研究[J]. 土壤学报, 2018, 55(3): 606-619. |
| [42] |
Chen Zhongxing, Zhang Nan, Zhang Liming, et al. Scale effects of estimation of soil organic carbon storage in Fujian Province, China[J]. Acta Pedologica Sinica, 2018, 55(3): 606-619. DOI:10.1016/j.ecss.2019.03.010 |
| [43] |
Elfes C T, Longo C, Halpern B S, et al. A regional-scale ocean health index for Brazil[J]. PLoS One, 2014, 9(4): e92589. DOI:10.1371/journal.pone.0092589 |
| [44] |
Ma D, Fang Q, Liao S. Applying the ocean health index framework to the city level: A case study of Xiamen, China[J]. Ecological Indicators, 2016, 66: 281-290. DOI:10.1016/j.ecolind.2016.01.034 |
| [45] |
Selig E R, Frazier M, O'Leary J K, et al. Measuring indicators of ocean health for an island nation: The ocean health index for Fiji[J]. Ecosystem Services, 2015, 16: 403-412. DOI:10.1016/j.ecoser.2014.11.007 |
| [46] |
Longo C S, Frazier M, Doney S C, et al. Using the ocean health index to identify opportunities and challenges to improving Southern Ocean ecosystem health[J]. Frontiers in Marine Science, 2017, 4: 1-18. DOI:10.3389/fmars.2017.00020 |
| [47] |
杨洋. 中国海洋健康指数评估模型的构建与初步应用研究[D]. 上海: 上海海洋大学硕士学位论文, 2016: 32-39. Yang Yang. Assessment Model Construction and Preliminary Application Research of Ocean Health Index for China—Cases, Zhejiang Province and Wenzhou[D]. Shanghai: The Master's Thesis of Shanghai Ocean University, 2016: 32-39. |
| [48] |
隋春晨, 宋影飞, 罗先香, 等. 海洋健康指数法对青岛胶州湾健康状况评价的研究[J]. 中国海洋大学学报, 2018, 48(1): 85-96. Sui Chunchen, Song Yingfei, Luo Xianxiang, et al. Study on Jiaozhou Bay health condition assessment using the Ocean Health Index framework[J]. Periodical of Ocean University of China, 2018, 48(1): 85-96. |
| [49] |
王法明, 唐剑武, 叶思源, 等. 中国滨海湿地的蓝色碳汇功能及碳中和对策[J]. 中国科学院院刊, 2021, 36(3): 241-251. Wang Faming, Tang Jianwu, Ye Siyuan, et al. Blue carbon sink function of Chinese coastal wetlands and carbon neutrality strategy[J]. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2021, 36(3): 241-251. |
| [50] |
Zhang D, Fan W, Yang J, et al. Reviews of power supply and environmental energy conversions for artificial upwelling[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2016, 56: 659-668. DOI:10.1016/j.rser.2015.11.041 |
| [51] |
Halpern B S, Longo C, Scarborough C, et al. Assessing the health of the U. S.west coast with a regional-scale application of the ocean health index[J]. PLoS One, 2014, 9(6): e98995. DOI:10.1371/journal.pone.0098995 |
| [52] |
郭富, 王保栋, 辛明, 等. 2015年春、夏季莱州湾营养盐分布特征[J]. 海洋科学进展, 2017, 35(2): 258-266. Guo Fu, Wang Baodong, Xin Ming, et al. Nutrient distributions in the Laizhou Bay in spring and summer of 2015[J]. Advances in Marine Science, 2017, 35(2): 258-266. DOI:10.3969/j.issn.1671-6647.2017.02.010 |
| [53] |
Xu Fang. Area Change of Wetlands in Laizhou Bay and Its Evolution Mechanism in Recent Years[J]. Qingdao: The Master's Thesis of Ocean University of China, 2013, 48-56. |
| [54] |
郑凤英, 邱广龙, 范航清, 等. 中国海草的多样性、分布及保护[J]. 生物多样性, 2013, 21(5): 517-526. Zheng Fengying, Qiu Guanglong, Fan Hangqing, et al. Diversity, distribution and conservation of Chinese seagrass species[J]. Biodiversity Science, 2013, 21(5): 517-526. |
| [55] |
周毅, 徐少春, 许帅, 等. 中国温带海域新发现较大面积(大于50 ha)海草床: Ⅲ渤海兴城-觉华岛海域大面积海草床鳗草种群动力学及补充机制[J]. 海洋与湖沼, 2020, 51(4): 943-951. Zhou Yi, Xu Shaochun, Xu Shuai, et al. New discovery of larger seagrass beds with areas >50 ha in temperate waters of China: Ⅲ Population dynamics and recruitment mechanism of Zostera marina in the Xingcheng-Juehuadao coastal waters of Bohai Sea[J]. Oceanologia et Limnologia Sinica, 2020, 51(4): 943-951. |
2 Laboratory for Marine Ecology and Environmental Science, Qingdao National Laboratory for Marine Science and Technology, Qingdao 266237, Shandong)
Abstract
The ocean plays an important role in the global carbon cycle. The carbon stock in bays was especially essential because bays were influenced by human activities and the organic carbon accumulations have changed during the past decades. The study area is the Laizhou Bay(37°~38°N, 118.9°~120.3°E), one of the three major bays in the Bohai Sea, China. 39 surface sediments and 6 boxing cores(including stations 6154, 6174, 6184, 6194, 7211 and 7214, length of 17~39cm) obtained from the Laizhou Bay were used to assess the carbon stock. Meanwhile, the carbon storage, one of the ten goals of the Ocean Health Index(OHI) was calculated to evaluate the ocean health. Our results showed that the average value of carbon stock in surface sediments was 0.3t/ha. The relatively high values of carbon stock were found in the middle, eastern and northern parts of the Laizhou Bay, while low values were in the southeastern and northwestern parts of the Laizhou Bay and near the Yellow River Estuary. The average value of carbon stock in the top 20cm of sediments in the Laizhou Bay was 20.6t/ha, which was lower than that in soil in China(29.7t/ha), as well as that in Zhejiang, Yunnan, Hainan and Chongqing provinces. The carbon storage is score of 37 in the Laizhou Bay, which was far lower than the average score of 51 in China and the world average score of 75.