Karbonatsystem im Cabo Frio-Auftrieb

Oct 11, 2023

Scientific Reports Band 13, Artikelnummer: 5292 (2023) Diesen Artikel zitieren

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Die quantitative Bewertung des Karbonatsystems stellt eine der größten Herausforderungen auf dem Weg zu den von den Vereinten Nationen im Jahr 2015 definierten „Nachhaltigen Entwicklungszielen“ dar. In diesem Sinne untersuchte die vorliegende Studie die räumlich-zeitliche Dynamik des Karbonatsystems und die Auswirkungen der El Niño- und La Niña-Phänomene über dem Auftriebsgebiet von Cabo Frio. Die physikalische Charakterisierung des Standorts erfolgte anhand von Daten zur Windgeschwindigkeit und Meeresoberflächentemperatur. Während der ozeanografischen Kreuzfahrt an Bord des Diadorim R/V (Forschungsschiff) wurden auch Wasserproben entnommen. Aus diesen Proben wurden die Parameter absoluter und praktischer Salzgehalt, Dichte, pH-Wert, Gesamtalkalität, Carbonat, Calcit, Aragonit, in Bicarbonat gelöster anorganischer Kohlenstoff, Kohlendioxid, Kohlenstoffpartialdruck, Calcium und Gesamtbor ermittelt. Die höchste durchschnittliche Bicarbonatkonzentration in S1 (2018 µmol/kg) scheint zu den Werten für gelösten anorganischen Kohlenstoff beizutragen (2203 µmol/kg). Die Werte für den Calcit-Sättigungszustand, den Aragonit-Sättigungszustand und das Carbonat waren auf der Oberfläche jeder Station höher (Calcit-Sättigungszustand = 4,80–5,48; Aragonit-Sättigungszustand = 3,10–3,63 und Carbonat = 189–216 µmol/kg). Die mittleren pH-Werte waren in den Tag-/Nachtproben ähnlich (7,96/7,97). Das gesamte Karbonatsystem wurde durch thermodynamische Modellierung mit dem Programm Marine Chemical Analysis (AQM) berechnet, das mit den Ergebnissen der folgenden Parameter geladen war: Temperatur, Salzgehalt, Gesamtalkalität und pH-Parameter. Dieses Manuskript präsentiert Originaldaten zum Karbonatsystem und zum „Versauerungsprozess“, der durch den Auftrieb von Cabo Frio beeinflusst wird und direkt von den Schwankungen der Meeresoberflächentemperatur der Phänomene El Niño und La Niña abhängt.

Kohlendioxid (CO2)-Quellen, Transportmechanismen und Umwandlungen sind in ozeanografischen Feldstudien von wesentlicher Bedeutung1,2. Anorganisches CO2 kann innerhalb derselben Wassermasse erhebliche räumliche und zeitliche Schwankungen aufweisen, da der Ozeangehalt von Prozessen wie dem atmosphärischen Austausch über die Meeresoberfläche und dem Abbau organischer Materie (sowohl autochthoner als auch allochthoner Herkunft) abhängt3.

Die durch den Anstieg des CO2 in diesem Kompartiment verursachte Verringerung des pH-Werts des Meerwassers kann zu einem Rückgang des Meereskarbonats führen (Reaktion 1), ein Prozess, der auch als Ozeanversauerung (OA)4 bezeichnet wird. Die Meeresgewässer an der Küste sind auf natürliche Weise täglichen, saisonalen und sogar jährlichen pH-Schwankungen ausgesetzt, die durch OA5 verstärkt werden. Die pH-Schwankung des Meerwassers beeinflusst die Speziation des Karbonatsystems, indem es die Mengen an \({\text{CO}}_{3}^{2-}\) verringert und gleichzeitig CO2 und \({\text{HCO}}_{3} erhöht. ^{-}\)-Inhalte, die in die natürlichen Prozesse der Photosynthese und Verkalkung von Meeresorganismen eingreifen und so negative ökologische, soziale und wirtschaftliche Auswirkungen haben6.

Die Verringerung der im Wasser verfügbaren Menge an \({\text{CO}}_{3}^{2-}\) wird die Fähigkeit des Ozeans verringern, das durch menschliche Aktivitäten in die Atmosphäre freigesetzte CO2 zu entfernen. Die Aufnahme von H+ und CO2 durch \({\text{CO}}_{3}^{2-}\) verringert die Fähigkeit flacher Gewässer, CO2 zurückzuhalten. Mehrere Autoren haben den Kalziumsättigungszustand (Ω) mit einer Verringerung der Verkalkungskapazität von Organismen in Verbindung gebracht, die mit einem Rückgang der Verfügbarkeit von \({\text{CO}}_{3}^{2-}\) verbunden ist5,7,8. Wenn die \({\text{CO}}_{3}^{2-}\)-Konzentration im Meerwasser abnimmt (Reaktion 1), kommt es zu einer Verringerung des Carbonatsättigungszustands (Ω) (Gleichung 1). Das Ω wird mit der Verringerung der Verkalkung von Meeresorganismen in Verbindung gebracht. Die Meerestiere, die Karbonatstrukturen wie Skelette, Muscheln und Stacheln aufweisen, sind am stärksten von OA9,10 betroffen.

Die Speziation und Quantifizierung des Karbonatsystems gelten als Herausforderungen für die 2015 von den Vereinten Nationen11 festgelegten Ziele für nachhaltige Entwicklung (Sustainable Development Goals, SDG) für die nächsten neun Jahre. Eine dieser Herausforderungen besteht darin, ein Analyseprotokoll zu erstellen und ein Überwachungsprogramm für OA zu implementieren. Daten aus Studien zu OA (pH, TA, [\({\text{HCO}}_{3}^{-}\)], [\({\text{CO}}_{3}^{2 -}\)], [CO2]aq, ρCO2, Ωcalc, Ωarag) sind auch wichtig, um regionale und globale Modelle des CO2-Flusses zwischen Ozean und Atmosphäre zu validieren. OA-Studien haben kaum Fortschritte in dieser Richtung gezeigt1,12,13,14,15. Die Hauptschwierigkeiten im Zusammenhang mit der Umsetzung eines OA-Überwachungsprogramms in Küsten- und Meeresgewässern sind (1) das Fehlen einer Datenbank des Karbonatsystems, (2) das Fehlen eines einheitlichen Protokolls zur Bestimmung des pH-Werts und der Gesamtalkalität (TA). ), (3) die Nichtoffenlegung der Polynompräzision der Karbonatsystemdaten und (4) das Fehlen eines integrierten und frei zugänglichen Datenspeichers zu CO2-Flüssen in Küsten- und Meeresgewässern16.

Ein OA-Überwachungsnetzwerk erfordert die Aufzeichnung der wichtigsten chemischen Parameter (z. B. pH-Wert und Gesamtalkalität), was beispielsweise die Bestimmung des Aragonit-Sättigungszustands (ΩArag) und eine vollständige Beschreibung des Carbonatsystems ermöglicht14. Die hierfür geeigneten Parameter werden durch die Bilanz der Reaktionen (2–6) definiert, die bei der Auflösung von CO2 im Meerwasser2,17 wie folgt ablaufen:

Klimaphänomene wie die El Niño-Südoszillation können die Intensität des Auftriebs beeinflussen, indem sie den SST18 erhöhen. Dies ist auf die Stärke von Ereignissen zurückzuführen, die sich auf die tropischen und subtropischen Zyklon- und Antizyklonsysteme auswirken, die Intensität der Winde in der Nähe der Auftriebsregion verändern und zu einem Anstieg des SST führen, wodurch die Stärke des Auftriebs abnimmt. Der Einfluss dieser Phänomene in der Auftriebsregion von Cabo Frio ist noch nicht vollständig geklärt, ebenso wenig wie ihre Auswirkungen auf den Karbonatsättigungszustand. Dieses Experiment ist Teil einer umfassenden Studie über die Machbarkeit der Implementierung eines einheitlichen Protokolls in ein Überwachungsprogramm für die Versauerung von Küsten- und Offshore-Gebieten des brasilianischen Ozeans, wie z. B. (1) Auftriebsgebiete, (2) Korallenriffe, (3) ozeanische Inseln und (4) Ölplattformen. Die vorliegende Untersuchung untersucht ursprünglich die Raum-Zeit-Dynamik des Karbonatsystems beim Wiederaufleben von Cabo Frio und bewertet La Niña und El Niño im Wiederauflebensphänomen.

Der Untersuchungsort liegt an der Küste von Arraial do Cabo (Rio de Janeiro, Brasilien, Abb. 1) und liegt zwischen den Breitengraden 22° 58′–23° 06′ Süd und Längengraden 42° 10′–42° West. Die brasilianische Küste weist in dieser Region eine NE-SW-Ausrichtung auf, was dazu führt, dass der Nordostwind parallel zur Küste weht und sich die flachen Küstengewässer aufgrund des Ekman-Transports in Richtung offenes Meer bewegen19. Das Küstenauftriebsphänomen von Cabo Frio bringt das tiefste, kälteste und nährstoffreichste Wasser20.

Studiengebiet. Probenahmestationen werden durch Punkte und entsprechende Nummern (S1, S2, S3 und S4) dargestellt. Diese Karte wurde mit der ArcMap-Software v. 10.8.2 (https://www.esri.com/en-us/arcgis/about-arcgis/overview) von Senez-Mello, TM erstellt.

Das Campos-Becken steht direkt unter dem Einfluss des Südatlantischen Subtropischen Antizyklons (SASA)21, dem Hauptmerkmal der atmosphärischen Zirkulation über dem Südatlantik, das das brasilianische Wetter und Klima beeinflusst22. Dieses Merkmal ist für die thermodynamische Stabilität und die Nordostwinde geringer Intensität verantwortlich, die in der südöstlichen Region Brasiliens vorherrschen21. Telekonnektionsmuster (Wellenausbreitung in der oberen Atmosphäre) können die Intensität und Lage des subtropischen Hochs im Südatlantik zu jeder Jahreszeit verändern, und Änderungen in der Positionierung der SASA führen zu einer erheblichen Änderung des Windmusters23.

Sun et al.24 analysierten Daten von 1979 bis 2015, um die mittlere Lage der SASA im australischen Sommer mit dem Southern Annular Mode (SAM)25 und dem erweiterten multivariaten El Niño-Southern Oscillation (ENSO)-Index (MEI)26 zu vergleichen. Die Autoren fanden heraus, dass sich das SAM in einer positiven Phase von La Niña befand, wenn sich die SASA polwärts verschiebt, und dass sich die SAM während El Niño in einer negativen Phase befand, wenn sie sich äquatorwärts verschiebt. Die in ganz Brasilien beobachteten Windgeschwindigkeiten können diese Verschiebung im SASA-Muster ebenfalls beschreiben.

In Arraial do Cabo treten drei Wassermassen vom Ufer bis zu einer Tiefe von 500 m auf. Die tropische Wassermasse (TW) befindet sich auf der Außenseite des Festlandsockels in den ersten 200 m und ist durch einen Temperaturbereich zwischen 27,37 und 28,26 °C und einen Salzgehaltsbereich zwischen 36,44 und 37,55 psu1,27,28 gekennzeichnet. Die Masse des Südatlantischen Zentralwassers (SACW) reicht von 142 bis 567 m Tiefe und ist durch Temperaturen zwischen 13,33 und 15,59 °C und einen Salzgehalt zwischen 35,41 und 35,78 psu1,20,27,29,30,31 gekennzeichnet. Das SACW ist eine nährstoffreiche Wassermasse, die durch das Auftriebsphänomen an der Küste von Cabo Frio an die Oberfläche gelangt20,32. Die Küstenwassermasse (CW) befindet sich im inneren Teil des Festlandsockels33 und resultiert aus der Mischung von Kontinentalwasser, TW und SACW. Der CW ist durch Temperaturen über 23 °C und einen Salzgehalt unter 34 psu34 gekennzeichnet. Der primäre Wasserfluss in der Region ist das Brazil Current System (BC). Diese Strömung wirkt bis in eine Tiefe von etwa 500 m und trägt den TW und den SACW nach Süden31.

Das Klima im Untersuchungsgebiet wird als heiß-semiarid klassifiziert35, gekennzeichnet durch starke regionale Verdunstung und geringere Niederschläge im Vergleich zu angrenzenden Gebieten, was zu einem trockenen Klima36 führt.

Daten zur Windgeschwindigkeit und Meeresoberflächentemperatur (SST) aus der Region Cabo Frio (RJ), organisiert in einer Zeitreihe, wurden zur Charakterisierung des Meeresauftriebsphänomens verwendet. Die Tagesmittelwerte der Windgeschwindigkeit repräsentierten die Quadranten NE (0°–45° Richtung) und SW (180°–270° Richtung) von September 2006 bis Dezember 2016. Die Datenreihe der SST-Tagesmittelwerte bezog sich auf den Zeitraum zwischen 1994 und 2016 2016 (Nationales Institut für Meteorologie – www.inmet.gov.br). Die Datenreihe der SST-Wochenmittelwerte bezog sich auf den Zeitraum zwischen 1994 und 2016 (Daten des Admiral Paulo Moreira Marine Research Institute – IEAPM).

Die tägliche durchschnittliche Windgeschwindigkeit aus den NE- und SW-Quadranten wurde mit den jeweiligen SST-Durchschnittswerten (Meeresoberflächentemperatur) von 2006 bis 2016 tabellarisch aufgeführt. In Fällen, in denen die Daten der durchschnittlichen Windgeschwindigkeit keine entsprechenden SST-Daten in der Zeitreihe enthielten, wurde die SST wurde mithilfe der Kriging-Interpolationsmethode geschätzt. Die Schätzung wurde aus der Interpolation der SST-Daten in einem regelmäßigen Raster erhalten, wobei (X) der Zeit in Tagen, (Y) der Zeit in Jahren und (Z) der täglichen und jährlichen SST entsprach37. Eine univariate Statistik der aus dem Interpolationsmodell resultierenden Restwerte der SST wurde verwendet, um den Standardfehler der Daten zu bewerten und die Funktion anzugeben, die am besten zu den Eingabedaten passt. Die Q-Q-Beziehung (Quantil-Quantil) wurde verwendet, um die Windgeschwindigkeit NE und SW im Vergleich zu ihrem jeweiligen SST38 zu analysieren. Die Daten wurden mit denen der Perioden El Niño und La Niña verglichen, um den Einfluss dieser Ereignisse auf die Windgeschwindigkeit und den SST39 zu prüfen. Es wurden auch Trendkurven erhalten, die die durchschnittliche Windgeschwindigkeit mit der SST in Beziehung setzen. Zur Beurteilung der Datenkorrelation wurde der Pearson-R2-Koeffizient verwendet.

Das Diadorim-R/V der brasilianischen Marine sammelte die Wasserproben am 20. Januar 2016 mithilfe eines Nordost-/Südwest-orientierten Transekts. Die erste Station (S1) befand sich zwischen der Insel Cabo Frio und dem Kontinent, und die am weitesten entfernte Station (S4) befand sich 14 km von der Küste entfernt auf der 100-m-Isobathe (Tabelle 1, Abb. 1).

Die Probenahmekampagne umfasste eine zweistufige Analyse. Die räumliche Skala wurde senkrecht zur Küstenlinie (S1–S4) gehalten, Abb. 1. Für die zeitliche Skala lag das Schiff 12 Stunden lang in Station 12 vor Anker. Beide Kampagnen wurden am selben Tag durchgeführt. Beim räumlichen Ansatz wurden zwischen 6:30 und 10:00 Uhr (UTC) Wasserproben von der Oberfläche (~ 3 m) mit einer an einen Schlauch angeschlossenen Pumpe ohne Blasenbildung entnommen. Die anderen Wasserproben unterhalb der Oberfläche wurden mit einer 10-l-Niskin-Flasche für die Mitte (die Hälfte der Gesamttiefe) und den Boden (~ 5 m über dem Meeresboden) gesammelt.

Beim zeitlichen Ansatz wurden in Station 2 die Oberflächenwasserproben stündlich (insgesamt 12 Proben) zwischen 13:00 und 01:00 Uhr (UTC) entnommen, während Mittel- und Grundwasserproben abwechselnd in den Stunden 13 und 15 entnommen wurden , 17, 21, 23 und 1 Uhr.

Wassermessungen wie Temperatur, Tiefe und gelöster Sauerstoff wurden mit einem CTD-Gefäß (Midas Valeport) durchgeführt.

Die in diesem Manuskript beschriebenen Modellierungen und Verfahrenskalibrierungen wurden mit dem Marine Chemical Analysis (AQM)-Programm1,2,16,17 durchgeführt. Das AQM ist ein Paket thermodynamischer Gleichungen, die über MS Excel ausgeführt werden und die komplexe Zusammensetzung des marinen Karbonatsystems vorhersagen können. Dieses Paket basiert auf Messungen, die relativ kostengünstig durchgeführt werden können (pH-Wert, Temperatur und Alkalität), wodurch die Gesamtkosten von Programmen zur Überwachung der Ozeanversauerung gesenkt werden. Das AQM-Programm ist auf Anfrage an die E-Mail-Adresse des entsprechenden Autors erhältlich.

Für Vergleiche zwischen Gruppen wurde der nichtparametrische Kruskal-Wallis-Test ausgewählt. Alle statistischen Tests wurden mit der Software Statistica 7.0 (TIBCO) mit einem Signifikanzniveau von p < 0,05 durchgeführt.

Die Analysemethode basierte auf internationalen Verfahren für Studien zur Chemie von anorganischem Kohlendioxid in Meeresgewässern15,40,41 mit den notwendigen Anpassungen.

Zur Bestimmung von TA wurden Wasserproben gesammelt und in einem Nalgene-Filtrationssystem durch GF/F-Filter gefiltert, bevor sie in BSB-Kolben (300 ml, Marke Kimble) überführt und sofort analysiert wurden40.

Die potentiometrische Bestimmung wurde mit doppelten Proben in einer offenen thermostatisierten Glaszelle durchgeführt, wobei 3 ml (um v1 zu erhalten) und 10 ml (um v2 zu erhalten) 0,1 M HCl zu jeder 100 ml-Probe gegeben wurden42. Die Methode besteht darin, die Steigung der Geraden zu bestimmen, indem zwei Punkte für die Funktion von Gran (F) ermittelt werden: F (1), definiert durch v1, und F (2), definiert durch v242. Für potentiometrische Bestimmungen wurde ein Thermo Scientific Orion Star-Potentiometer verwendet, das an die Orion-Glasreferenzelektrodenzelle, Modell 8102BNUWP, gekoppelt war. Die pH-Elektrode wurde täglich mit „Tris“-Puffer (0,04 m) für Probenablesungen kalibriert (maximal 12 Proben pro Tag). Aufgrund der geringeren Anzahl von Proben pro Tag, der kurzen Dauer der ozeanografischen Kreuzfahrt und der konstanten Arbeitsbedingungen (Stromquelle, Lösungen und Ausrüstung) haben wir uns entschieden, die Elektrodenleistung zu Beginn und am Ende der ozeanografischen Kreuzfahrt zu überprüfen . Der prozentuale Wirkungsgrad der Elektrode lag zwischen 99,49 und 99,54 %, bezogen auf den theoretischen Nernst-Wert (59 mV). Weitere Einzelheiten finden Sie im Wasserstoffpotential (pH).

Die analytische Präzision und Genauigkeit wurden aus fünf Replikaten des Referenzmaterials (Dickson-CRM, für ozeanische CO2-Messungen, Charge 104)43 berechnet, die eine Wiederfindungsrate von 95 % gegenüber dem erwarteten Wert ergaben (Tabelle 2). Die berechnete TA wurde vom AQM-Programm anhand der Gleichung erhalten: TA (µmol/kg) = 660 + 47,6S, definiert von Hunter44 für Gewässer des Atlantischen und Pazifischen Ozeans durch das GEOSECS-Programm. Die normalisierte Gesamtalkalität (NTA) wurde durch das AQM-Programm unter Verwendung der Gleichung erhalten: NTA (µmol/kg) = TA (µmol/kg) × 35/Salzgehalt (g/kg), wobei 35 als repräsentativer Salzgehalt angenommen wurde die Wassermassen.

Der Gesamt-pH-Wert der während der Kreuzfahrt gesammelten Wasserproben wurde im „Nasslabor“ wie folgt bestimmt: pHT (= − log([H+] + [(HSO4−]/co), wobei co die thermodynamische Konzentration (1 mol) ist /kg-Lösung).

Die interne Lösung der kombinierten pH-Elektrode wurde mit 0,7 m NaCl aufgefüllt, um die potenzielle Flüssigkeitsverbindung zu reduzieren. Die elektromotorische Kraft (EMK) der Elektrode hing mit der molaren Konzentration des Protons [H+] zusammen, wie in Gleichung (1) gezeigt. (2).

Dabei ist: E° das Standardelektrodenpotential, bestimmt durch Titration einer 0,7 m NaCl-Lösung mit 0,179 M HCl45. Die pHT-Werte (Gesamtskala) wurden unmittelbar nach jeder Sammlung bei einer konstanten Temperatur von 25 °C in einer Thermostatzelle gemessen, die an ein mikroprozessorgesteuertes Thermostatbad mit externer Zirkulation (Qimis) angeschlossen war, um Temperaturverzerrungen zu vermeiden46. Die Bestimmungen wurden mit dem Thermo Scientific Orion Star-Potentiometer, gekoppelt an die Orion-Glasreferenzelektrode mit einer 0,7 m NaCl-Außenkammerfülllösung, Modell 8102BNUWP, durchgeführt. Die analytische Steigung für die Elektrode lag innerhalb von ± 0,13 mV (theoretischer Nernst-Wert bei 25 °C). Die Elektrode wurde mit einem im Labor hergestellten „Tris“-Puffer (0,04 m) kalibriert47, wobei die pH-Werte durch Spektrophotometrie (m-Kresol-Methode) zugeordnet wurden16,40,48. Der „Tris“-Puffer ermöglicht eine Genauigkeit von 0,001 pH-Einheiten47,49. Anschließend wurden die pH-Ergebnisse mithilfe des AQM-Programms um die zum Zeitpunkt der Probenahme aufgezeichnete Temperatur korrigiert (pHt = pH25 + A + Bt + Ct2)50.

Die Bestimmung von Ca und TB wurde mit einem MIP OES (Mikrowellen-induziertes Plasma-optisches Emissionsspektrometer, 4200 MP-AES, Marke Agilent) durchgeführt. Die externen Analysekurven wurden mit monoelementaren Standards (1000 mg/L, VHG®) mit Konzentrationen im Bereich von 0,1 bis 10 mg/L in einer Reinstwassermatrix erstellt. Es wurde ein Matrixeinflusstest durchgeführt, bei dem festgestellt wurde, dass sowohl die Bor- als auch die Kalziumsignale keinen signifikanten Unterschied zwischen den Reinstwassermatrizen und der 500 mg/L NaCl-Lösung zeigten. Das berechnete Calcium und die Borsäure wurden ebenfalls mithilfe der Gleichungen erhalten: [Ca2+]T = 2,938 × 10−4 × S15 und [B]T = 0,000416 × (S/35)51. Die analysierten gegenüber den berechneten Werten von Ca und TB in Wasserproben zeigten einen relativen Fehler (RE %) von 0,2 bis 8 % (Tabelle 3).

Alle Parameter aus dem anorganischen CO2-System (CO2, \({\text{CO}}_{3}^{2-}\), \({\text{HCO}}_{3}^{-}\) , DIC, ρCO2, ΩCalc und ΩArag) wurden unter Verwendung der Dissoziationskonstante K52 des Carbonatsystems berechnet, die wie folgt definiert ist:

\({lnk}_{B}^{*}\)53

\({lnk}_{Si}^{*}\)54

\({lnk}_{1}^{*}\)(H3PO4)55

\({lnk}_{2}^{*}\) (\({H}_{2}{PO}_{4}^{-}\))55

\({lnk}_{3}^{*}\) (\({HPO}_{4}^{2-}\))55

\({lnk}_{2}^{*}\) (\({CO}_{3}^{2-}\))56

Die wässrigen Konzentrationen (CO2(aq)) und der Partialdruck (ρCO2) wurden aus den Variablen Temperatur, Salzgehalt, pH und TA sowie unter Verwendung der thermodynamischen und stöchiometrischen Konstante K (\({pk}_{1}^) berechnet {o}\), \({pk}_{2}^{o}\), \({pk}_{1}^{*}\) und \({pk}_{2}^{ *}\))57,58. Auch in dieser Phase kam das AQM zur Berechnungsunterstützung zum Einsatz.

Die CO2-Flussgleichung zwischen Ozeanen und Atmosphäre wird zwischen wässrigem CO2 und gesättigtem CO2 wie folgt definiert (Gleichung 3):

Wässriges CO2 und gesättigtes CO2 sind Komponenten, die das „Gleichgewicht“ der Flussgleichung (Gleichung 3) charakterisieren, die in dieser Studie mit dem AQM-Programm ermittelt wurde. Die Windgeschwindigkeit hat einen erheblichen Einfluss auf die Gasübertragungsgleichung. Die Beziehung zwischen Gasaustausch und Windgeschwindigkeit kann je nach Probenahmedesign und Windgeschwindigkeit nichtlineare Auswirkungen auf die Berechnung der Gastransfergeschwindigkeiten für bestimmte Windgeschwindigkeitsmessungen haben1. Der kritischste Parameter in der Gastransfergeschwindigkeitsgleichung (Gleichung 4) im Hinblick auf die Funktion mit der Windgeschwindigkeit basiert auf dem Gasaustauschkoeffizienten (kT in cm/h):

Dabei ist: u das Windgeschwindigkeitsmodul in 10 m Entfernung von der Oberfläche in m/s, Sc die Schmidt-Zahl von CO2 im Meerwasser59,60 und 660 der Sc-Wert im Meerwasser bei 20 °C. Die Schmidt-Zahl ist definiert als die kinematische Viskosität von Wasser dividiert durch einen wie folgt definierten Gasdiffusionskoeffizienten (Gleichung 5) durch ein Polynom:

Die kT-Berechnung (Gl. 4) berücksichtigt, dass die Windgeschwindigkeit (u) eine grundlegende quadratische Abhängigkeit von der CO2-Flussberechnung hat. Typischerweise berücksichtigt die Windgeschwindigkeitsmessung für die kT-Berechnung den klimatologischen Durchschnitt in 10 m Höhe über der Wasseroberfläche61. Allerdings kann ein solches Verfahren einen Fehler im Zusammenhang mit der durchschnittlichen Windunverträglichkeit und der CO2-Probenahme vor Ort beinhalten. Darüber hinaus kann das Ablesen der Windgeschwindigkeit auf der Meeresoberfläche (10 m) aufgrund des orografischen Mittels des durch die Vegetation induzierten Windes zu einem ungenauen Ergebnis führen. Je näher also die Windmessung an der Wasseroberfläche durchgeführt wird, desto signifikanter ist der Einfluss des Windes auf Sc2.

Die an den vier Stationen gewonnenen physikalisch-chemischen Daten sind in den Abbildungen dargestellt. 2, 3 und 4. Die niedrigsten Temperaturen wurden am Boden jeder Station gemessen und schwankten zwischen 13,9 °C (S2) und 14,7 °C (S1), was auf das Vorhandensein von SACW (kälteres und weniger salzhaltiges Wasser) hinweist. In Station 1 trat das Wasser aus und zeigte niedrigere Temperaturen und Salzgehalte, wie die Bodenproben der anderen Stationen. Auf der Oberfläche von Station 1 betrug die Temperatur 18,2 °C und der Salzgehalt 35,59 psu, wobei Temperatur und Salzgehalt SACW2 zu charakterisieren scheinen. Der SACW wurde in S2, S3 und S4 in mittleren Tiefen beobachtet, wo die Temperatur zwischen 15,4 und 16,0 °C und der Salzgehalt zwischen 35,55 und 35,74 psu lag. Das Vorhandensein von SACW wurde an der Unterseite aller Stationen beobachtet. Auf der Oberfläche von S3–S4 lagen die Wassertemperaturen zwischen 22,2 und 25,7 °C und der Salzgehalt betrug mehr als 36 psu. Mit zunehmender Entfernung von der Küste (von S2–5 km) nahmen die Temperatur und der Salzgehalt an der Oberfläche zu, was die TW charakterisiert, siehe Abbildungen. 2 und 3. Der Salzgehalt wies keine signifikanten Unterschiede zwischen Stationen und Tiefen auf (Abb. 3). Die höchsten Werte wurden an der Oberfläche jeder Station aufgezeichnet und variierten zwischen 35,59 (S1) und 36,37 psu (S2), und die niedrigsten Werte wurden am Boden aufgezeichnet und variierten zwischen 35,39 (S2) und 35,41 psu (S4).

Temperatur der Längsproben von der Oberfläche, der Mitte und dem Boden der Wassersäule.

Salzgehalt der Längsproben von der Oberfläche, der Mitte und dem Boden der Wassersäule.

Gelöster Sauerstoff in den Längsproben von der Oberfläche, der Mitte und dem Boden der Wassersäule.

Alle Stationen zeigten die höchsten DO-Konzentrationen (193–216 µmol/L) in oberflächlichen Proben und die niedrigsten Konzentrationen (180–196 µmol/L) in den untersten Proben, Abb. 4. Die höchsten DO-Gehalte wurden in S2 und S3 erhalten und S4, zwischen 10 und 20 m Tiefe, wo die Atmung die Produktivität überwiegen kann, wodurch diese Wassermasse reicher an organischem und anorganischem Kohlenstoff und Nährstoffen wird20. Wenn also SACW an die Oberfläche gelangt, bringt es CO2- und nährstoffreiches Wasser mit sich und O2-armes Wasser. Im Flachwasser wird die Erhöhung der Sauerstofflöslichkeit durch Photosynthese und Gasaustausch mit der Atmosphäre begünstigt (Abb. 4).

Anhand einer täglichen Datenreihe (von September 2006 bis Dezember 2016) des Untersuchungsgebiets wurde beobachtet, dass die NO- und SW-Windgeschwindigkeiten ab dem Jahr 2010 anstiegen. Zwischen 2010 und 2015 erfolgte dieser Anstieg gleichzeitig mit den Zeiträumen, in denen SST einen Anstieg aufwies Abwärtstrend, der höhere Nordost- und Südwestwindgeschwindigkeiten und eine größere Intensität des Wiederauflebens von Cabo Frio von 2010 bis 2015 begünstigt. Zwischen 2012 und 2013 wurden die Ereignisse El Niño und La Niña beobachtet, die aufgrund der signifikanten Abweichungen die größten Schwankungen in der SST begünstigten vom Mittelwert, verifiziert durch den niedrigsten SST für die anderen Perioden der Zeitreihe (Abb. 5 und 6).

Windgeschwindigkeit in den Quadranten SW und NO (blaue Linie) mit der jeweiligen Variation der Meeresoberflächentemperatur (SST) im Auftriebsgebiet Cabo Frio/RJ (Kreis mit einem vertikalen Balken in Rot), die die Durchschnittstemperatur und die Standardabweichung zwischen 09 /2006 und 12/2016, entsprechend milder (schwacher) und mäßiger bis starker (Mod. bis Str.) El Niño- und La Niña-Ereignisse.

Temperaturraster der Meeresoberflächentemperatur (SST) am Cabo Frio-Auftrieb, ermittelt durch Kriging der SST-Daten (1995–2016). Blaue Flecken (kalt): Längere Dauer und Intensität des Auftriebsphänomens. Rote Flecken (heiß): Längerfristige und Intensität der Temperaturanomalien. Ellipse: SST im Zeitraum, der der Probenahmekampagne entspricht. Schraffiertes Rechteck: Str – Periode erhöhter Windstärke (von 2010 bis 2016); Schwach – Ausbleiben der Ereignisse eines milden El Niño (von 2012 bis 2013); und Mod. Bis Str – mäßiger bis starker Wind (von 2006 bis 2010).

Im Gegensatz dazu wirkten sich vor 2010 mäßige bis starke El Niño- und La Niña-Ereignisse auf das Cabo Frio-Wiederauflebensphänomen aus, indem sie seine Intensität verringerten, die SST erhöhten und die Windgeschwindigkeit verringerten (Abb. 5 und 6). Elias62 hatte bereits ein ähnliches Muster beim Wiederaufleben in Cabo Frio beobachtet, jedoch auf einer größeren Zeitskala als in den El-Niño-Perioden, wobei stärkere Winde für Veränderungen im Muster des Wiederauflebens verantwortlich waren und lokale Reflexe im Wiederauflebensprozess erzeugten. Der Autor stellte außerdem fest, dass das Phänomen des Wiederauflebens von Cabo Frio mit der Häufigkeit der Ereignisse El Niño und La Niña zusammenhängt, was zu Veränderungen der SST und der Winddynamik im Laufe der Jahreszeiten führt. Dadurch wird der Nährstofftransport und die Verteilung vom Meeresboden zur Oberfläche in der Auftriebsumgebung beeinflusst.

Während der Wasserprobenentnahmeperiode im Januar 2016, laut Abb. 5 und 6 stiegen die Meeresoberflächentemperaturen aufgrund des starken El Niño im Jahr 2015 (im Durchschnitt von 20 auf 22 °C). Außerdem wurde ein Rückgang der durchschnittlichen Windgeschwindigkeit von 10 auf 8 m/s beobachtet (Abb . 5). Dieser Rückgang der Windgeschwindigkeit wurde durch den Temperaturanstieg der Wasserproben bestätigt, die im Rahmen der ozeanografischen Kampagne im Januar 2016 gesammelt wurden (durchschnittlich 22,7 °C). Im Vergleich zum Durchschnitt der Jahre 2006 bis 2010 ist diese Durchschnittstemperatur sogar noch niedriger (Abb. 5 und 6).

Wenn die Ereignisse El Niño und La Niña selten sind oder fehlen, wird beobachtet, dass die SST abnimmt und der Wind an Geschwindigkeit zunimmt, was die Intensität des Wiederauflebens von Cabo Frio erhöht (Abb. 5 und 6). Es wurde auch beobachtet, dass die Dauer der gemäßigteren Ereignisse El Niño und La Niña die Intensität des Wiederauflebens verringerte, was zu einem Anstieg des SST und einem Rückgang der Geschwindigkeit der Nordost- und Südwestwinde führte (Abb. 5 und 6). Diese Beziehung zwischen SST und Windgeschwindigkeiten kann durch den Vergleich von Windgeschwindigkeitsquantilen mit SST in einem Q-Q-Plot-Dispersionsdiagramm bestätigt werden. Dieser statistische Test zeigte, dass sich die Variablen (Windgeschwindigkeit x SST) in beiden Windrichtungen ähnlich verhalten (R2NE = 0,99 und R2SW = 0,94). Darüber hinaus zeigte die lineare Regression, dass die Windgeschwindigkeit umso größer ist, je niedriger der SST ist (Abb. 7).

Quantil-Quantil-Diagramm (QQ-Diagramm) mit Darstellung der SST- und Windgeschwindigkeitsdatenverteilung von 2006 bis 2016 im Auftriebsgebiet von Cabo Frio. Blaue Punkte: SW-Wind. Grüne Punkte: NO-Wind. Rote Linien: am besten angepasste lineare Gleichung. Grüne Linie: Trendkurve der Nordostwindintensität; Blaue Linie: Trendkurve der SW-Windintensität, beide angepasst an 95 %-Vorhersagebänder.

Die in Abb. 6 dargestellten SST-Daten sowie El Niño und La Niña, die auf einen Einfluss auf das Windmuster im Auftriebsgebiet von Cabo Frio hindeuteten (Abb. 5), könnten mit der Bewegung der Mondnutation zusammenhängen. Der offensichtlichste Effekt ist der Wassereinschluss in einem Knotenzyklus oder Saros in jeder Hemisphäre aufgrund der Veränderung des Schwerpunkts zwischen Mond und Erde63.

Dieser 18,6-Jahres-Zyklus fällt von 1993 bis 2011 zusammen, mit einer minimalen Deklination der Mondbahn (− 18,35°) im Jahr 1998 und einem Maximum (− 28,65°) im Jahr 2006. Die minimale Deklination der Mondbahn trat erneut im folgenden Saros-Zyklus im Jahr 2016 auf (USA). Marine-Ephemeriden-Observatorium). Diese Beobachtung fiel mit dem Einschluss des wärmsten Wassers in der südlichen Hemisphäre zusammen, was die Abnahme der Häufigkeit des Cabo Frio-Wiederauflebensphänomens beeinflussen und die Auswirkungen von El Niño und La Niña auf das Wiederaufleben durch abnehmende Winde verstärken könnte. Ab 2010 wurde die Auftriebsfrequenz intensiver, wobei ein deutlicherer Rückgang der SST zu den höchsten beobachteten Windgeschwindigkeiten führte, da die Auswirkungen von El Niño und La Niña auf den Auftrieb nachließen. Ausnahmsweise gab es in den anderen Jahren der Zeitreihe ab 2010 eine signifikantere Variation der SST (durchschnittlich − 3 °C) und der Windgeschwindigkeit (durchschnittlich + 4 m/s) (Abb. 5). . Ähnliche Auswirkungen dieser jüngsten Veränderungen in Auftriebssystemen wurden bereits beschrieben64, um den Aragonit-Sättigungszustand in Monsungebieten in Indonesien zu verstehen65.

Abb. 8 zeigte, dass der pH-Wert bei der Profilierung jeder Station oder zwischen Stationen kein Muster aufwies. Der Durchschnittswert zwischen den Stationen lag zwischen 7,93 und 7,96. Andererseits zeigten die TA-Konzentrationen die höchsten Oberflächenwerte in allen Stationen (2587–2614 µmol/kg), mit der höchsten Konzentration in S3 (2614 µmol/kg). [CO32−] scheint signifikant (R = 0,95; p < 0,05) zu den TA-Werten der Jahreszeiten beizutragen.

pH-Wert und Alkalität der Längsproben aus der Oberflächen-, Mittel- und Bodenwassersäule.

Die höchste durchschnittliche Konzentration von \({\text{HCO}}_{3}^{-}\) in S1 (2018 µmol/kg) scheint stark zu den DIC-Werten beizutragen (R = 0,92; p < 0,05). (2203 µmol/kg). Ein Teil des [\({\text{HCO}}_{3}^{-}\)] in S1 kann durch den Anstieg von ρCO2 erklärt werden, der durch die Zersetzung organischer Stoffe natürlichen Ursprungs beim Wiederauftreten von Wasser entsteht66 ,67 (Reaktionen 7–9).

SACW trägt auch als Quelle von \({\text{HCO}}_{3}^{-}\) in S1 durch das Auftriebsphänomen bei. Die Werte von ΩCalcite, ΩAragonite und \({\text{CO}}_{3}^{2-}\) waren auf der Oberfläche jeder Station höher (ΩCalcite = 4,80–5,48; ΩAragonite = 3,10–3,63 und \({\text{CO}}_{3}^{2-}\) = 189–216 µmol/kg), Abb. 9. Die durch die Bathymetrie begünstigte Mischung der Wassermassen scheint die hohen Werte der zu beeinflussen Karbonatsystem in Oberflächengewässern. SACW ist im Vergleich zu anderen Wassermassen in der Region66 reich an Nährstoffen und bietet eine photosynthetische Aktivität, die die Gleichgewichtskonstanten des Karbonatsystems beeinflusst2,17 und die Erhöhung des Sättigungszustands, der Karbonat- und TA-Konzentrationen begünstigt. Die Gleichgewichtsreaktionen 4 und 5 verdeutlichen diesen Vorgang.

Calcit-Sättigungszustand (ΩCalcite) und Carbonatkonzentration (µmol/kg) der Längsproben von der Oberfläche, der Mitte und dem Boden der Wassersäule.

Aktuelle Forschungsergebnisse68,69,70 legen nahe, dass Ω aus Meerwasser die Verkalkungsrate (kalzifizierende Flüssigkeit) nicht kontrolliert. Das heißt, wir können die Verfügbarkeit von Carbonat (beeinflusst durch den Abfall des pH-Werts) nicht einfach mit der Verkalkungsrate in Verbindung bringen. Bisher wurde kein \({\text{CO}}_{3}^{2-}\)-Transporter in kalzifizierenden Organismen (z. B. Coccolithophoriden) gefunden. Umgekehrt gibt es zahlreiche Hinweise auf \({\text{HCO}}_{3}^{-}\)-Transporter. Das Bikarbonat in der kalzifizierenden Flüssigkeit sorgt für die Bildung von Kalziumkarbonat (Reaktion 6).

Reaktionen, die die Bildung von Calciumcarbonat beinhalten, hängen vom elektrochemischen Gradienten (\({H}^{+}\)) zwischen der Meeresumwelt und dem Gewebe der Organismen und einem geeigneten Ω (höher) in der Zytoplasmaflüssigkeit ab. Bei der Verkalkung von Meeresorganismen müssen noch einige Lücken geklärt werden6,71,72. Der pH-Wert ist ein meisterhaftes Maß für seine Beteiligung an verschiedenen chemischen Gleichgewichtsreaktionen (Protonenkonzentration), durch den genaue Daten zur Speziation und Quantifizierung des Carbonatsystems zu reduzierten Kosten erhalten werden können1,13,73.

Die Ereignisse El Niño und La Niña können die Parameter des Karbonatsystems stark beeinflussen, da diese Parameter durch SACW beeinflusst werden. Der direkte Einfluss ist der Bikarbonattransport, während der indirekte Einfluss der Nährstofftransport durch das SACW ist, der die photosynthetische Aktivität des Oberflächenwassers stimuliert (Reaktionen 4 und 5) und das CO2 aus dem Wasser entfernt. Es ist wichtig hervorzuheben, dass es im Probenahmezeitraum (Januar 2016) ein extremes El Niño-Ereignis gab, das das Auftriebsphänomen beeinträchtigte und einen Anstieg der SST und eine Abnahme der Geschwindigkeit der Nordost- und Südwestwinde begünstigte. Das gegenteilige Szenario trat vor 2010 auf, als die SST-Mittelwerte höher und die Windgeschwindigkeiten niedriger waren als in den Folgejahren (Abb. 5, 6 und 7).

Die oben besprochenen Werte des Karbonatsystems zeigten, dass das untersuchte Gebiet eine geringe korrosive Wirkung hat, im Gegensatz zu den anderen Quellwässern, die im Allgemeinen pH-Werte unter 7,80 und einen verringerten Karbonatsättigungszustand (< 1,0) aufweisen1. Die geringe korrosive Wirkung war wahrscheinlich auf das Wassermassengemisch (SACW und TW) und den Auftrieb geringer Intensität durch verringerte NO-Windgeschwindigkeiten 5 Tage vor der Sammlung zurückzuführen (Abb. 5 und 6), was die Auswirkungen des intensiven El Niño auf das Auftriebssystem von Cabo Frio.

Bei der zeitlichen Probenahme (S2) konnte der Einfluss des Sonnenlichts auf die Parameter des Karbonatsystems über einen Zeitraum von 12 Stunden nicht aufgeklärt werden (Abb. 10 und 11). Die Mittelwerte von pH, TA, DIC, ρCO2, ΩCa und ΩAr waren in den Tag-/Nachtproben jeweils ähnlich: pH = 7,96/7,97; TA = 2,626/2,632 µmol/kg; DIC = 2,231/2,215 µmol/kg; ρCO2 = 523/518 µmol/kg; ΩCa = 4,6/4,6 und ΩAr = 3,0/3,0. In diesem Zeitszenario waren die physikalischen Variablen (Temperatur und Salzgehalt) bestimmende Faktoren für die Dynamik der Parameter des Karbonatsystems in Bezug auf die biologischen Prozesse (Atmung und Photosynthese). Aus Abb. 10 ging auch hervor, dass es eine Mischung zwischen den TW-Schichten (Temperatur über 18 °C und Salzgehalt 36–37,37 psu) und SACW (Temperatur unter 21 °C und Salzgehalt zwischen 34,29 und 36,19 psu) gab Testphase.

Zeitliche Probenahme. Temperatur (°C), Salzgehalt (psu), Aragonit und Calcit-Sättigungszustand. X-Achse: Stunde–Tag. Y-Achse: Koordinaten der Stationen. Z-Achse: Tiefe-m. Datenerhebung am 20. und 21. Januar 2016 von 13:00 bis 01:00 Uhr.

Zeitliche Probenahme. Gesamtalkalität (µmol/kg), Bicarbonat (µmol/kg), gelöster anorganischer Kohlenstoff (µmol/kg), potenzieller Wasserstoff (pH). Gelöster Sauerstoff (µmol/kg) und Kohlendioxid-Partialdruck (atm). X-Achse: Stunde–Tag. Y-Achse: Koordinaten der Stationen. Z-Achse: Tiefe-m. Datenerhebung am 20. und 21. Januar 2016 von 13:00 bis 01:00 Uhr.

Die Durchschnittswerte der Karbonatsystemparameter zwischen der Oberflächenschicht (TW) und der Bodenschicht (SACW) waren unterschiedlich: ΩCa = 5,2 und 3,9; ΩAr = 3,4 und 2,6; TA = 2642 und 2624 µmol/kg; \({\text{HCO}}_{3}^{-}\) = 2026 und 2217 µmol/kg; DIC = 2182 und 2284 µmol/kg; pH = 7,99 und 7,94; OD = 218 und 181 µmol/kg und ρCO2 = 483 und 566 µmol/kg. Die höheren DIC-Werte in SACW waren auf die höheren Werte von ρCO2 und HCO3− (2026–2217 µmol/kg) zurückzuführen, die bereits im Abschnitt über das Carbonatsystem diskutiert wurden. Reaktion 1 erklärt die höheren \({\text{HCO}}_{3}^{-}\)-Konzentrationen in dieser Wassermasse. Der in SACW festgestellte erhöhte ρCO2-Wert wurde durch die Zersetzung autochthoner organischer Stoffe in aufsteigenden Gewässern verursacht66,67 (Reaktionen 7–9). Höhere Konzentrationen von \({\text{CO}}_{3}^{2-}\) auf der Oberfläche (189–202 µmol/kg) scheinen zu den höheren Werten des Calcit- und Aragonit-Sättigungszustands beizutragen (Reaktion 6) vom Wiederaufleben über 12 Stunden betroffen. Die höheren Werte des Carbonatsättigungszustands auf der Oberfläche (TW) werden durch die photosynthetische Aktivität begünstigt, die die Konzentration von Carbonationen erhöht (siehe Reaktion 1).

Das in den Abb. verwendete Modell. 10 und 11 zur räumlichen Darstellung der Temperatur und des Karbonatsystems über die Sammelzeit (X) und Tiefe (Y) zeigt deutlich eine Mischung zwischen TW- und SACW-Wassermassen. Eine verringerte Auftriebsintensität (20. bis 21. Januar 2016) deutete auf den Einfluss des Nordostwinds während des Tages hin. Die geringere Intensität des Wiederauflebens im Sammelzeitraum vom 20. bis 21. Januar 2016 (Abb. 6) lässt darauf schließen, dass die Auswirkungen des lokalen Nordostwinds, der tagsüber intensiv in Richtung des Kontinents (an Land) weht, durch einen größeren Temperaturgradienten dazwischen verursacht werden B. Ozean und Kontinent, können auch den Einschluss oder die Ansammlung von Oberflächenwassermassen entlang der Küste begünstigen. Andererseits wehen die Winde mit steigender Wassertemperatur nachts in Richtung Meer (offshore), was den Wiederauflebenseffekt von SACW und seine Annäherung an die Küste verstärkt. Dieser Wiederauflebensprozess während der Nacht lässt sich an den niedrigeren Temperatur- und Omega-Werten beobachten (Abb. 10). Darüber hinaus unterstützen die höheren TA-, DIC- und [\({\text{HCO}}_{3}^{-}\)]-Werte sowie die pH-Abnahme während der Nacht die Wirkung des aufsteigenden SACW (Abb. 11).

Das Karbonatsystem der vorliegenden Studie zeigte im Vergleich zu anderen Untersuchungsgebieten eine geringere korrosive Wirkung von SACW, was wahrscheinlich darauf zurückzuführen ist, dass die Phänomene El Niño und La Ninã über dem Cabo Frio-Auftrieb seine Intensität verringerten (siehe Punkt 3.1.2). Untersuchungen1 des Karbonatsystems im Südatlantik (Ozeanbecken Sergipe/Alagoas, Brasilien) zeigten ein korrosiveres Wasser aus SACW (250 m tief) mit folgenden Werten: pH = 7,74 mol/kg-Sonne; ρCO2 = 953 µmol/kg; ΩCa = 1,9; OD = 146 µmol/kg und ΩAr = 1,2. Eine andere Studie65 wies auf die Auswirkung von Auftriebsereignissen auf den Sättigungszustand des Aragonits hin und zeigte niedrigere Werte (2,97–3,44) im Vergleich zu dem Gebiet, das nicht vom Auftrieb betroffen war (4,45–3,57). Eine frühere Studie5 beschrieb ebenfalls die gleiche korrosive Wirkung von aufsteigendem angesäuertem Wasser auf dem Festlandsockel. Alle diese Autoren vermuteten eine korrosive Wirkung von Quellwasser (pH < 7,75 und ΩAr < 1,0).

In jüngster Zeit haben Küstengebiete aufgrund der CO2-Flüsse große Aufmerksamkeit auf sich gezogen74,75,76,77. Diese Forscher erzeugten diese CO2-Flüsse, weil sie versuchten, die Auswirkungen von CO2 auf die Versauerung der Ozeane und die Rolle von Küstengebieten bei der CO2-Sequestrierung zu verstehen. Unabhängig von ihrer Motivation sind die durch diese CO2-Flüsse erzeugten Werte im Hinblick auf die Grenzfläche zwischen Wasser und Luft ungenau2,61,78. Tatsächlich sind grundlegende physikalische K-Komponenten wie die Schmidt-Zahl und die Komponenten des Gasaustauschkoeffizienten (KT) der Flussgleichung bei der Berücksichtigung in Feldexperimenten begrenzt, sobald sie empirisch unter kontrollierten Laborbedingungen generiert werden. Solche K berücksichtigen keine anderen Faktoren, die mit dem CO2-Fluss in Wechselwirkung stehen, wie z. B. die Grenzfläche zwischen Wasser- und Luftturbulenzen, Luftblasen, Tensidsubstanzen und Niederschläge. Welcher Fehler ist bei der Abschätzung des Durchflusses mit diesen nicht berücksichtigten physikalischen Faktoren und den angenommenen Laborbedingungen verbunden? Der durchschnittliche CO2-Fluss vom Wasser in die Atmosphäre betrug in dieser Arbeit 0,12 mmol/m2/Tag, was im Vergleich zum Caravelas-Mündungsgebiet (5–1,377 mmol/m2/Tag)16 und dem dort festgestellten durchschnittlichen CO2-Fluss relativ niedrig ist Auftriebswasser vor der Küste Chiles (1,6–2,19 mmol/m2/Durchmesser)79.

Diese Studie präsentierte neue vorläufige Daten zur Dynamik der „Versauerung“ im Cabo Frio-Auftrieb, die durch die Phänomene El Niño und La Niña gesteuert wird, die den SST steuern. Darüber hinaus zeigte es, wie wichtig es ist, saisonale Studien mit Protokollen durchzuführen, die empfindlichere Analysetechniken mit größerer Präzision und geringeren Kosten umfassen, um mehr Daten zu generieren und das Wissen über das Karbonatsystem entlang der brasilianischen Küste zu fördern1.

Die El-Niño-Südoszillation könnte die Auftriebsintensität beeinflussen, indem sie die SST erhöht. Dieses Klimaphänomen beeinflusst das Karbonatsystem, da diese Parameter durch SACW beeinflusst werden. Calciumcarbonat scheint für die erhöhten TA-Werte in allen untersuchten Stationen verantwortlich zu sein. Andererseits wurde der DIC in der S1-Station durch Bikarbonatkonzentrationen aus aufsteigenden Gewässern beeinflusst. Bei der zeitlichen Probenahme (S2) wurde der Einfluss von Sonnenlicht auf die Parameter des Karbonatsystems über 12 Stunden nicht beobachtet.

Schließlich unterstreichen die Ergebnisse unserer Studie die Bedeutung von ENOS-Phänomenen, und der Knotenzyklus sollte bei Studien zur Versauerung der Ozeane in Wiederauflebensgebieten berücksichtigt werden. Interdisziplinäre Studien mit der Implementierung eines spezifischen Protokolls für zeitliche und saisonale Skalen sind notwendig, um die Auswirkungen auf Biota zu verstehen und Modelle zum Klimawandel zu unterstützen.

Die während der aktuellen Studie verwendeten und/oder analysierten Datensätze sind auf begründete Anfrage beim jeweiligen Autor erhältlich.

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Die Autoren erklären, dass während der Erstellung dieses Manuskripts keine Gelder, Zuschüsse oder sonstige Unterstützung erhalten wurden. Alle Autoren bestätigen, dass sie keiner Organisation oder Organisation angehören oder an dieser beteiligt sind, die ein finanzielles oder nichtfinanzielles Interesse an den in diesem Manuskript behandelten Themen oder Materialien hat.

Postgraduiertenprogramm in Dynamik von Ozeanen und Erde, Federal Fluminense University, Niteroi, 24230-971, Brasilien

Carlos Augusto Ramos e Silva, Livia Viana de Godoy Fernandes, Thaise Machado Senez Mello und Nicole Silva Caliman Monteiro

Abteilung für Meeresbiologie, Federal Fluminense University, Niteroi, 59075-970, Brasilien

Carlos Augusto Ramos und Silva

Zentrum für das Studium von Wasser, Biomasse und Öl (NAB), Federal Fluminense University, Niterói, 24210-330, Brasilien

Carlos Augusto Ramos e Silva, Humberto Marotta, Anderson Araújo Rocha und Raimundo Nonato Damasceno

Landwirtschaftsschule von Jundiaí, Bundesuniversität von Rio Grande do Norte, Macaíba, 59280-000, Brasilien

Flavo Elano Soares de Souza

Sedimentary and Environmental Processes Laboratory (LAPSA), Federal Fluminense University, Niterói, 24210-346, Brasilien

Humberto Marotta

Admiral Paulo Moreira Marine Research Institute, Arraial do Cabo, 28930-000, Brasilien

Flavio da Costa Fernandes, Ricardo Coutinho und Lohengrin Dias de Almeida Fernandes

Ecosystems and Global Change Laboratory (LEMG), International Laboratory of Global Change (LINCGlobal), Niterói, Brasilien

Ludmila Caetano dos Santos

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CAReS – Projektverwaltung, Konzeptualisierung, Methodik, Feldbefragung, Datenerfassung, Untersuchung, Schreiben (ursprünglicher Entwurf und Überprüfung), Überwachung und Validierung. LVGF – Datenerfassung, formale Analyse, Schreiben (ursprünglicher Entwurf). FESS – Formale Analyse, Schreiben (Originalentwurf, Überprüfung und Bearbeitung). HM – Felduntersuchung, Probenvorbereitung, Datenerfassung und Schreiben (Originalentwurf). FCF – Felduntersuchung, Probenvorbereitung, Datenerfassung und Schreiben (ursprünglicher Entwurf). TSS-M. – Datenkuratierung, Visualisierung, Schreiben (ursprünglicher Entwurf, Überprüfung, Bearbeitung und endgültige Validierung), einreichender Agent. NSCM – Formale Analyse, Schreiben (Originalentwurf). AAR – Formale Analyse, Schreiben (Originalentwurf). RC – Datenerfassung, formale Analyse, Konzeptualisierung, Überwachung und Validierung. LDAF – Datenerfassung, formale Analyse und Untersuchung. RND – Untersuchung, Überwachung, Validierung, Schreiben (Überprüfung und Bearbeitung). LCS – Datenerfassung, formale Analyse und Schreiben (ursprünglicher Entwurf). Alle Autoren kommentierten frühere Versionen des Manuskripts. Alle Autoren haben das endgültige Manuskript gelesen und genehmigt.

Korrespondenz mit Carlos Augusto Ramos e Silva.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Silva, CARe, de Godoy Fernandes, LV, de Souza, FES et al. Karbonatsystem im Auftrieb von Cape Frio. Sci Rep 13, 5292 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-31479-x

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Eingegangen: 24. November 2022

Angenommen: 13. März 2023

Veröffentlicht: 31. März 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-31479-x

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