硅藻轉(zhuǎn)換函數(shù)的應(yīng)用研究進(jìn)展

徐斌, 陳敏, 吳詩(shī)勇, 王承濤, 張愛(ài)梅, 方琦

硅藻轉(zhuǎn)換函數(shù)的應(yīng)用研究進(jìn)展

徐斌1,2,3, 陳敏1,*, 吳詩(shī)勇3, 王承濤1, 張愛(ài)梅1, 方琦1

1. 自然資源部第三海洋研究所, 廈門(mén) 361005 2. 江西省地質(zhì)工程(集團(tuán))公司, 南昌 330029 3. 安徽理工大學(xué)地球與環(huán)境學(xué)院, 淮南 232001

論文簡(jiǎn)述了硅藻轉(zhuǎn)換函數(shù)建立過(guò)程及因子分析和回歸模型等基礎(chǔ)理論, 同時(shí)回顧了國(guó)內(nèi)外近幾十年硅藻轉(zhuǎn)換函數(shù)的應(yīng)用。國(guó)外轉(zhuǎn)換函數(shù)的應(yīng)用已較為成熟, 目前國(guó)內(nèi)硅藻轉(zhuǎn)換函數(shù)在湖泊中應(yīng)用較為深入, 部分區(qū)域湖泊的總磷、鹽度數(shù)據(jù)庫(kù)已建立。在海洋和河口區(qū)中應(yīng)用尚顯單薄, 環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)均未建立。今后研究方向?yàn)橥晟聘鞯貐^(qū)環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù), 為后續(xù)古環(huán)境定量研究打好基礎(chǔ)。

硅藻; 轉(zhuǎn)換函數(shù); 數(shù)據(jù)庫(kù)

0 前言

硅藻是一種單細(xì)胞生物, 細(xì)胞形似小盒。最早的硅藻出現(xiàn)在白堊紀(jì), 在晚白堊紀(jì)和第三紀(jì)時(shí)達(dá)到了發(fā)展的最盛期。由于其具有分布廣、種類(lèi)多、易保存且對(duì)環(huán)境變化敏感等特點(diǎn), 在研究古環(huán)境時(shí)作為良好的研究材料[1]。隨著工業(yè)化進(jìn)程的不斷加大, 我們賴(lài)以生存的環(huán)境不斷遭到破壞, 環(huán)境問(wèn)題日益凸顯, 環(huán)境的相關(guān)研究絡(luò)繹不絕, 研究方法日新月異。國(guó)外20世紀(jì)20年代開(kāi)始研究硅藻與古環(huán)境間的關(guān)系, 根據(jù)不同時(shí)空分布來(lái)分析古氣候變化。在20世紀(jì)60年代已經(jīng)證實(shí)硅藻分布受到各種環(huán)境因子的影響, 主要環(huán)境因子為溫度、鹽度、水深、潮流和底質(zhì)物類(lèi)型等[2]。研究對(duì)象主要為表層沉積硅藻和鉆孔沉積硅藻, 根據(jù)研究對(duì)象的不同, 可將研究方法分為兩類(lèi): 第一類(lèi)通過(guò)鑒定硅藻屬種, 根據(jù)優(yōu)勢(shì)種和特征種習(xí)性分析影響其分布的環(huán)境因子, 劉師成等、藍(lán)東兆等、陳敏等均有相關(guān)研究[3–7]。第二類(lèi)是通過(guò)沉積柱樣硅藻鑒定結(jié)果, 根據(jù)硅藻種類(lèi)、豐度和生態(tài)習(xí)性等進(jìn)行硅藻組合分帶, 分析不同硅藻組合的生存環(huán)境[8-9]。通過(guò)硅藻組合分帶只能定性分析古環(huán)境大致的變化階段, 不能確定古環(huán)境的整個(gè)變化過(guò)程, 然而定量分析方法則很好的解決了這個(gè)問(wèn)題。自20世紀(jì)70年代以來(lái), 國(guó)內(nèi)外利用硅藻與環(huán)境因子建立函數(shù)的研究層出不窮[10-13], 該方法在研究第四紀(jì)古環(huán)境演化扮演重要角色。

1 硅藻轉(zhuǎn)換函數(shù)建立過(guò)程

1.1 轉(zhuǎn)換函數(shù)建立的理論基礎(chǔ)

1.1.1 因子分析

硅藻分布一般受多個(gè)環(huán)境因子的影響, 在建立轉(zhuǎn)換函數(shù)時(shí), 應(yīng)選擇解釋變量較大的環(huán)境因子作為目標(biāo)環(huán)境因子, 需通過(guò)因子分析進(jìn)行排序處理獲取。目前因子分析軟件有SPSS、Canoco等, 其功能是通過(guò)一系列的多變量排序手段來(lái)提取影響硅藻分布的主要環(huán)境變量[15]。其中典型對(duì)應(yīng)分析(Canonical correspondence analysis , CCA)是目前相對(duì)最有效的直接梯度分析方法, 主要作用是能將生物屬種、環(huán)境因子和取樣站位同時(shí)顯示在一個(gè)低維的空間中, 從而更直觀地揭示出屬種排列分布和各環(huán)境指標(biāo)的關(guān)系[16]。

1.1.2 回歸分析

回歸模型主要有非線性加權(quán)平均回歸模型(Weighted Average, WA)和偏最小二乘法加權(quán)平均回歸(Weighted Average—Partial Least square, WA—PLS)。WA方法由于理論與計(jì)算都相對(duì)簡(jiǎn)單, 因此被大量被使用。其理論主要基于一個(gè)重要假設(shè), 假定一個(gè)屬種的豐度值在某環(huán)境因子最適宜值內(nèi)能達(dá)到最大, 使得通過(guò)對(duì)每個(gè)取樣站位的環(huán)境參數(shù)取平均值, 且對(duì)該取值進(jìn)行屬種豐度值加權(quán)來(lái)估算每個(gè)屬種的環(huán)境最適值成為可能。根據(jù)不同的還原方式和對(duì)屬種忍耐值是否降權(quán)進(jìn)行分類(lèi), 可分為傳統(tǒng)加權(quán)平均(WA—Cla)、反向加權(quán)平均(WA—Inv )、降權(quán)的傳統(tǒng)加權(quán)平均(WAtol—Cla)和反向加權(quán)平均(WAtol—Inv)。WA—PLS方法是最小二乘方法與反向還原回歸方法的結(jié)合, 考慮硅藻數(shù)據(jù)的殘差結(jié)構(gòu), 通過(guò)每一次殘差結(jié)構(gòu)組分的不斷提取, 提高硅藻屬種的環(huán)境適宜值計(jì)算的準(zhǔn)確性, 降低推導(dǎo)誤差和最小偏差[17]。

1.2 轉(zhuǎn)換函數(shù)建立步驟

轉(zhuǎn)換函數(shù)建立步驟如圖1所示:首先對(duì)硅藻數(shù)據(jù)進(jìn)行消拱對(duì)應(yīng)分析(Detrended correspondence analysis, DCA), 目的是選擇合適的因子分析方法消除拱形效應(yīng)。當(dāng)四個(gè)軸中梯度長(zhǎng)度都小于3時(shí), 選用線性模型; 當(dāng)大于4時(shí), 采用單峰模型, 在介于3—4之間兩種模型均適用。再利用典型對(duì)應(yīng)分析(CCA)分析所有環(huán)境因子中膨脹因子(Variance inflation factor, VIF), 如果VIF>20, 則該環(huán)境因子應(yīng)被刪除; 隨后通過(guò)偏CCA分析各因子對(duì)硅藻分布的解釋量, 將剩余環(huán)境變量進(jìn)行CCA分析影響硅藻分布的最小環(huán)境因子組合; 再由硅藻數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行降維典型對(duì)應(yīng)分析(Detrended anonical correspondence analysis, DCCA)確定數(shù)據(jù)庫(kù)使用線性加權(quán)回歸模型或非線性加權(quán)回歸模型, 最后通過(guò)對(duì)比各個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù)相關(guān)系數(shù)(Coefficient of determination, R2)和推導(dǎo)誤差(Root mean square error of prediction, RMSEP)確定最優(yōu)轉(zhuǎn)換函數(shù)[18]。

2 轉(zhuǎn)換函數(shù)的應(yīng)用

最初轉(zhuǎn)換函數(shù)由Imbrie 和Kipp創(chuàng)立[16], 被應(yīng)用于建立有孔蟲(chóng)—海表溫度轉(zhuǎn)換函數(shù), 再根據(jù)鉆孔有孔蟲(chóng)組合反演海表溫度, 這種定量分析方法隨后被廣泛應(yīng)用于硅藻研究。目前硅藻轉(zhuǎn)換函數(shù)常應(yīng)用于研究海洋、湖泊和河口區(qū)古環(huán)境, 并取得豐碩成果。

圖1 硅藻轉(zhuǎn)換函數(shù)建立流程圖

Figure 1 Flow chart about the process of establishing the diatom transfer function

2.1 在海洋中的應(yīng)用

海洋具有地域廣闊、生物種類(lèi)繁多和營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)豐富等特點(diǎn)。由于海洋中洋流作用和潮汐作用對(duì)硅藻的分布影響巨大, 建立硅藻與環(huán)境轉(zhuǎn)換函數(shù)較為困難, 目前定量研究主要集中在海平面和海表溫度, 逐漸應(yīng)用于海冰的研究。Horton等在印度尼西亞蘇拉威西的兩個(gè)紅樹(shù)林環(huán)境中收集了現(xiàn)代硅藻, 利用現(xiàn)代硅藻定量研究了海平面的變化[19]。Benito等利用沿海濕地中硅藻建立了硅藻—導(dǎo)電率轉(zhuǎn)換函數(shù), 進(jìn)而研究沿岸濕地的鹽度變化, 最后分析其海平面變化[20]。Justwan等利用硅藻重建東冰島伊爾明格全新世海表溫度, 通過(guò)偏最小二乘法加權(quán)平均(WA—PLS)、最大似然(Maximum Likelihood, ML)和因子分析(I＆K)3個(gè)模型建立硅藻—溫度轉(zhuǎn)換函數(shù), 結(jié)合AMS14C測(cè)年數(shù)據(jù)重建11.5 cal kyr BP以來(lái)8月份海表溫度。研究發(fā)現(xiàn)三個(gè)模型吻合度較高, 均很好的顯示了水溫經(jīng)歷了2個(gè)變化階段, 2.7—10.4 cal kyr BP時(shí)間段主要受到北極水流的影響, 海表溫度逐漸降低; 2.7 cal kyr BP時(shí)受到大西洋暖流的注入, 海表溫度得到控制, 水溫基本保持不變[21]。沙龍濱在研究西格陵蘭島氣候變化時(shí), 利用72個(gè)表層沉積樣品建立了硅藻—海冰覆蓋率轉(zhuǎn)換函數(shù), 并將此轉(zhuǎn)換函數(shù)應(yīng)用于DA06—139G鉆孔恢復(fù)其海冰覆蓋率。研究結(jié)果表明5000年以來(lái), 海冰覆蓋率介于40%-70%之間, 平均覆蓋率達(dá)到55%。5000—3860 cal yr BP期間海冰覆蓋率達(dá)到最大值, 在3860—1510 cal yr BP時(shí)期在變化期間不斷發(fā)生波動(dòng), 1510—1120 cal yr BP時(shí)期海冰覆蓋率低于平均值, 在650 cal yr BP以后海冰覆蓋高于平均值, 海冰覆蓋廣泛[22]。

2.2 在河口區(qū)的應(yīng)用

河口區(qū)位于河流與海洋交接位置, 是內(nèi)陸與海洋物質(zhì)交換的紐帶。河口區(qū)其環(huán)境特征相比海洋、湖泊更為獨(dú)特, 建立轉(zhuǎn)換函數(shù)相對(duì)困難。目前國(guó)外已有在河口區(qū)建立硅藻轉(zhuǎn)換函數(shù)的相關(guān)報(bào)道, Hassan等在阿根廷東北沿岸Mar Chiquita河口、Quequen Grande河口和Quequen Salado河口重建古鹽度, 建立硅藻—鹽度轉(zhuǎn)換函數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù), 為后續(xù)研究單個(gè)河口古環(huán)境奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)[23]。Logan等利用威爾士和昆士蘭已建成的52個(gè)亞熱帶河口硅藻環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù), 研究了單個(gè)河口區(qū)水質(zhì)[24]。2010年宗永強(qiáng)等人對(duì)珠江口進(jìn)行硅藻—鹽度轉(zhuǎn)換函數(shù)研究, 在河口共收集77表層硅藻樣品和3個(gè)環(huán)境數(shù)據(jù)(鹽度、水深、沉積物粒徑), 對(duì)表層硅藻樣品進(jìn)行因子分析, 利用偏最小二乘加權(quán)回歸(WA—PLS)、現(xiàn)代模擬技術(shù)(Modern Analog Technique, MAT)和h—block 4種模型建立多個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù), 目標(biāo)是從多個(gè)函數(shù)中選擇推導(dǎo)性最強(qiáng)的函數(shù), 函數(shù)推導(dǎo)性主要根據(jù)相關(guān)系數(shù)和推導(dǎo)誤差的大小進(jìn)行判斷。通過(guò)對(duì)比得出WA—PLS組合5中2的最大值和RMSEP的最小值, 其推導(dǎo)性最強(qiáng)。將轉(zhuǎn)換函數(shù)運(yùn)用于鉆孔V37重建珠江口古鹽度, 分析得出鉆孔鹽度變化主要分為3個(gè)階段[25]。

2.3 在湖泊中的應(yīng)用

湖泊是內(nèi)陸地區(qū)最主要淡水來(lái)源, 研究其古環(huán)境變化意義深遠(yuǎn)。湖泊較海洋和河口來(lái)說(shuō)是一個(gè)相對(duì)封閉的區(qū)域, 湖泊水平面和鹽度主要受流域降雨的影響, 湖內(nèi)依靠徑流與蒸發(fā)進(jìn)行物質(zhì)交換[26]。干旱半干旱內(nèi)陸湖泊受到外部環(huán)境影響較小, 定量建立轉(zhuǎn)換函數(shù)研究水質(zhì)或古環(huán)境變化可信度更高。目前在南美洲、歐洲和亞洲等地建立了不同環(huán)境因子轉(zhuǎn)換函數(shù)來(lái)研究湖泊的環(huán)境變遷。Ma?gorzata 建立了波蘭北部46個(gè)湖泊硅藻—總磷轉(zhuǎn)換函數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù), 并將該數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用于?abińskie 湖總磷重建, 恢復(fù)了公元1888—2010年以來(lái)湖泊總磷變化。結(jié)果表明, 20世紀(jì)20年代末?abińskie 湖處于富營(yíng)養(yǎng)化, 50年代受氣候作用營(yíng)養(yǎng)化程度不斷波動(dòng),直到70年代開(kāi)始營(yíng)養(yǎng)化程度逐漸降低[27]。Battarbee等在蘇格蘭湖建立硅藻—pH轉(zhuǎn)換函數(shù), 重建1800年以來(lái)的湖泊pH值。其利用不同模型建立了三個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù), 得出當(dāng)時(shí)的pH值為5.5?5.7之間。利用現(xiàn)代模擬技術(shù)(MAT)得出pH值為5.8, 通過(guò)兩種方法對(duì)比, 得出推導(dǎo)性最強(qiáng)的轉(zhuǎn)換函數(shù)[28]。Gomes等人建立硅藻轉(zhuǎn)換函數(shù)重建巴西Boqueirao Lalce湖水面變化, 采集了72個(gè)表層沉積硅藻樣品, 經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理后剔除相對(duì)百分含量小于1的物種, 最后剩余60個(gè)物種數(shù)據(jù), 所選環(huán)境因子有粘土含量、淤泥含量、pH、溶解氧及水深。利用限制典型對(duì)應(yīng)分析進(jìn)行梯度分析, 排序結(jié)果表明淤泥和水深是主要的解釋變量。經(jīng)過(guò)主因子分析后建立了6個(gè)硅藻—水深轉(zhuǎn)換函數(shù), 各個(gè)模型在水位下降或洪水時(shí)期吻合度很高, 表明基于硅藻—深度轉(zhuǎn)換函數(shù)重建Boqueirao Lalce湖水面變化是可靠的[29]。近年來(lái)國(guó)內(nèi)對(duì)湖泊硅藻定量重建也取得了長(zhǎng)足的發(fā)展。羊向東等人多年致力研究高原湖泊硅藻分布與環(huán)境因子之間的關(guān)系, 2003年對(duì)青藏高原41個(gè)湖泊進(jìn)行電導(dǎo)率重建, 硅藻－電導(dǎo)率轉(zhuǎn)換函數(shù)推導(dǎo)誤差為0.27, 相關(guān)系數(shù)為0.88, 通過(guò)與加拿大數(shù)據(jù)庫(kù)(RMSEP=0.151,2=0.709)、非洲和歐洲硅藻-鹽度數(shù)據(jù)庫(kù)(RMSEP=0.453,2=0.766)對(duì)比發(fā)現(xiàn)該函數(shù)具有很強(qiáng)推導(dǎo)能力[30]。2006年董旭輝等在研究長(zhǎng)江中下游湖泊水質(zhì)時(shí), 由于儀器監(jiān)測(cè)時(shí)間較短, 無(wú)法研究器測(cè)之前自然因素和人為因素對(duì)水質(zhì)影響的程度, 故利用硅藻化石建立轉(zhuǎn)換函數(shù)定量研究湖泊水質(zhì)。由于不同的磷濃度反映湖泊生態(tài)系統(tǒng)對(duì)營(yíng)養(yǎng)水平的響應(yīng)過(guò)程和調(diào)節(jié)能力, 選取總磷作為研究湖泊水質(zhì)的目標(biāo)環(huán)境變量是可靠的。此次共收集了49個(gè)湖泊數(shù)據(jù)來(lái)建立總磷轉(zhuǎn)換函數(shù), 通過(guò)典型對(duì)應(yīng)分析得出總磷對(duì)于硅藻分布具有最大的解釋意義, 利用加權(quán)回歸模型建立了10個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù), 根據(jù)推導(dǎo)誤差和相關(guān)系數(shù)對(duì)比得出反向加權(quán)平均建立的函數(shù)推導(dǎo)性最強(qiáng)。本次研究成果建立了長(zhǎng)江中下游47 個(gè)湖泊總磷數(shù)據(jù)庫(kù), 為研究長(zhǎng)江中下游湖泊水質(zhì)打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)[31]。近幾年已應(yīng)用于龍感湖、淀山湖、石塘湖和巢湖等湖泊水質(zhì)研究中, 并取得了豐碩成果[32-35]。

硅藻轉(zhuǎn)換函數(shù)在湖泊中應(yīng)用較為廣泛, 國(guó)內(nèi)外研究均較為深入, 建立了多個(gè)地區(qū)環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)。

3 結(jié)論與展望

目前硅藻轉(zhuǎn)換函數(shù)已被應(yīng)用于海洋、湖泊和河流的古地理和古氣候研究, 并取得豐碩成果, 此種定量方法已得到廣泛認(rèn)同。但該方法尚存在些不足之處需要完善, 主要包括分析方法的改進(jìn)和環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)的完善。通過(guò)因子分析尋找目標(biāo)環(huán)境因子時(shí), 一般先對(duì)所有已收集到的環(huán)境因子進(jìn)行排序, 然后通過(guò)一系列的CCA分析, 選出解釋量最大的環(huán)境因子作為目標(biāo)環(huán)境因子, 但在此過(guò)程中可發(fā)現(xiàn)仍然有許多物種未被解釋, 丟失的解釋量被誤認(rèn)為由各個(gè)環(huán)境因子之間相互作用提供, 未被解釋的部分有可能是其他未收集到的環(huán)境因子控制。今后在目標(biāo)環(huán)境因子選取上應(yīng)該采取更科學(xué)的方法, 找出所有影響硅藻分布的主要環(huán)境因子。目前硅藻轉(zhuǎn)換函數(shù)的應(yīng)用大部分是基于研究單個(gè)環(huán)境因子或小范圍的研究區(qū), 僅適用于研究區(qū)內(nèi)的單個(gè)環(huán)境因子, 為更好研究各地區(qū)古環(huán)境, 今后硅藻研究的重心應(yīng)側(cè)重完善各地區(qū)的環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)。

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Review on applications of the diatom transfer function

XU Bin1,2, CHEN Min1,*, WU Shiyong2, WANG Chengtao1, ZHANG Aimei1, FANG Qi1

1. Third Institute of Oceanography, Ministry of Natural Resources, Xiamen 361005, China 2. Jiang Xi Geo-Engineering (Group) Corporation, Nanchang 330029, China 3. School of Earth and Environment, Anhui University of Science and Technology, Huainan 232001, China

This paper reviews recent applications of the diatom transfer function in China and internationally including a brief introduction to the basic theories of the diatom transfer function, factor analysis and the regression model. Applications of the diatom transfer function have been more extensive internationally and in the study of lakes, and databases for the total phosphorus and salinity of some regional lakes have been established. Applications in the ocean and in estuaries are still relatively infrequent, and corresponding environmental databases have not been established. Future research directions include expanding the coverage of regional environmental databases and improving their quality, which will lay a good foundation for subsequent studies of past and ancient environments.

diatoms;transfer functions; database

10.14108/j.cnki.1008-8873.2019.05.029

Q143

A

1008-8873(2019)05-220-05

2018-04-27;

2018-07-07

國(guó)家海洋局第三海洋研究所基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)(海三科2016015); 國(guó)家自然科學(xué)基金(41372167)

徐斌(1993—), 男, 江西撫州人, 碩士研究生, 主要從事海洋微體古生物研究, E-mail: 1165089394@qq.com

陳敏, 女, 副研究員, 主要從事海洋微體古生物研究, E-mail:catherine9960@163.com

徐斌, 陳敏, 吳詩(shī)勇, 等. 硅藻轉(zhuǎn)換函數(shù)的應(yīng)用研究進(jìn)展[J]. 生態(tài)科學(xué), 2019, 38(5): 220-224.

XU Bin, CHEN Min, WU Shiyong, et al. Review on applications of the diatom transfer function[J]. Ecological Science, 2019, 38(5): 220-224.