近期，挪威極地研究所主導的科研團隊在北極冰川前緣，借助Slimline和MultiNet開展了為期兩個夏季的連續(xù)觀測，首次實現了對冰川羽流區(qū)浮游動物死亡率、上升輸送通量及碳沉降的原位同步量化，為評估氣候變化下極地海洋食物網與碳匯潛力提供了重要依據。

研究背景
隨著全球氣候變暖，北極斯瓦爾巴德群島的入海冰川持續(xù)退縮。冰川融水攜帶沉積物在海底排出后與海水混合形成上升羽流，將深層浮游生物輸送到表層。學界曾推測，羽流中的低鹽環(huán)境會導致浮游動物因滲透壓沖擊而大量死亡，形成“死亡陷阱”；同時，冰川羽流的上升輸運作用（“電梯效應”）可能持續(xù)將浮游生物帶到海表，為海鳥提供豐富的食物來源。
       
然而，冰川前緣羽流區(qū)浮游生物的實際存活率、分布規(guī)律及其生態(tài)效應尚缺乏系統(tǒng)的驗證。為此，挪威極地研究所聯合多國科研團隊，在斯瓦爾巴德群島孔斯峽灣的四個入海冰川前緣開展了高分辨率采樣研究，其中德國HYDRO-BIOS公司的Slimline 6通道水樣采集器和MultiNet浮游生物多聯采樣網在極端作業(yè)條件下發(fā)揮了關鍵作用。

研究過程
研究期間，科研團隊依托科考船和直升機，在孔斯峽灣內灣冰川前緣及鄰近海域（圖1）系統(tǒng)采集水文環(huán)境與浮游生物樣品。
       
直升機采樣采用Slimline 6通道水樣采集器（集成CTD，配備6個3.5 L Niskin采水瓶，圖2），在距克朗布倫冰川前緣33 m、康威布倫冰川前緣93 m處，實現全水柱（海底以上5 m至表層）原位水樣采集，用于鹽度、營養(yǎng)鹽、葉綠素a及懸浮顆粒物分析。該設備緊湊輕便、操作靈活，可在冰崩風險極高的冰川前緣安全作業(yè)。
       
船基浮游生物采樣使用MultiNet（Midi型，圖3），以約0.5 m/s速度分層拖網，設置底層-200 m、200-100 m、100-50 m、50-20 m、20-0 m五個深度層次。MultiNet可在一次拖網中依次采集不同水層的浮游生物樣品，避免多次布網造成的時空差異。采集的樣品經中性紅染色區(qū)分活體與死亡個體，并進行種類鑒定、豐度計數及生物量換算。
 

圖1 a）研究區(qū)域與洋流格局；b）峽灣內外主要環(huán)流模式；c）科考船和直升機采樣站位


圖2 Slimline 6通道水樣采集器                   圖3 MultiNet浮游生物多聯采樣網

實驗結果
1. 浮游動物死亡率遠低于預期
通過中性紅染色鑒定，冰川羽流區(qū)內死亡浮游動物的比例不足5%，僅略高于周邊水域（圖4）�，F場觀測表明，羽流表層水體鹽度不低于30，未達到實驗室中引起高死亡率的低鹽閾值（鹽度<24）。因此，冰川融水造成的滲透壓沖擊并非浮游動物高死亡的主要原因。

圖4 羽流內外活體與死亡浮游動物生物量對比
 

2. “電梯效應”顯著提升表層食物可得性
盡管死亡率較低，“電梯效應”仍將深層浮游動物持續(xù)輸送至表層。在克朗布倫冰川前緣，羽流區(qū)橈足類（尤其是飛馬哲水蚤和北極哲水蚤）及端足類的生物量顯著高于周邊水域。估算表明，在100天融水季節(jié)內，該過程向表層輸送的浮游動物碳通量達12.8噸，為海鳥（三趾鷗、暴雪鹱、北極燕鷗等）提供了穩(wěn)定的高能量食物來源。穩(wěn)定同位素分析進一步顯示，冰川灣內的浮游動物與魚類群落具有獨立的生態(tài)位寬度（圖5）。

圖5 浮游動物群落組成隨距冰川距離的變化；穩(wěn)定同位素生態(tài)位寬度（冰川灣、峽灣中部、陸架三組對比）

3. 底棲食腐動物受益于有機碳沉降
在冰川灣布設的誘捕器捕獲了大量底棲食腐端足類，其捕獲量在羽流外圍區(qū)域最高（每日每陷阱可達50只，圖6）。這些底棲生物依賴于從表層沉降的死亡浮游生物及海鳥排泄物，形成了高效的碳匯鏈路。

圖6 底棲端足類的捕獲量與分布

研究結論
本研究證實，冰川羽流并非高效的“死亡陷阱”，而是通過“電梯效應”持續(xù)向表層輸送浮游動物，成為依賴浮游動物食物的海鳥的重要“氣候避難所”。
       
德國HYDRO-BIOS公司的Slimline 6通道水樣采集器和MultiNet浮游生物多聯采樣網在極端作業(yè)條件下展現了卓越的可靠性與采樣精度：Slimline實現了直升機懸掛作業(yè)下的冰川前緣原位全水柱水樣采集，MultiNet提供了高分辨率的層化浮游生物豐度與生物量數據。兩款設備的聯用為解析極地冰川前緣物理-生物耦合過程、量化碳通量及評估氣候變化對海洋食物網的影響提供了關鍵技術支撐。
 
參考文獻
1.Hop H, Wold A, Vihtakari M, et al. Tidewater glaciers as “climate refugia” for zooplankton-dependent food web in Kongsfjorden, Svalbard. Frontiers in Marine Science, 2023, 10: 1161912.