近期，法國索邦大學的科學家Yawouvi將UVP、MultiNet與ZooSCAN相結合，采用了網(wǎng)采和水下原位觀測兩種技術方法，重建了全球海洋中大型(>1mm)浮游動物的標準化生物量粒徑譜(NBSS)，為全球浮游動物的體積和生物量分布提供了更準確的評估結果。
實驗背景
在浩瀚的海洋中，浮游生物雖然微小，卻扮演著至關重要的角色。它們是海洋食物鏈的基礎，更影響著全球碳循環(huán)和氣候系統(tǒng)。然而，目前科學家們對浮游生物的研究卻一直面臨著巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的浮游生物網(wǎng)采樣技術容易漏采某些脆弱或難以捕捉的浮游動物群體(如根足蟲類)，而水下顆粒物和浮游動物原位成像技術雖然能捕捉到這些脆弱生物的圖像，但成像體積卻相對較小。
為了更準確地評估全球海洋中大型(>1mm)浮游動物的體積和質量分布情況，法國索邦大學的科學家Yawouvi結合了MultiNet網(wǎng)采/ZooSCAN圖像分析和UVP水下原位觀測兩種技術方法，重建了浮游動物的標準化生物量粒徑譜(NBSS)，為全球海洋浮游動物的研究提供了一種新視角。
實驗方法
索邦大學的研究團隊使用MultiNet(浮游生物連續(xù)采樣網(wǎng)，德國，HYDRO-BIOS公司)和UVP5(水下顆粒物和浮游動物圖像原位采集系統(tǒng)，法國，HYDROPTIC公司)兩種設備在全球的57個站位(圖1)采集了浮游生物數(shù)據(jù)。
圖1 使用MultiNet和UVP5采樣的57個站點的位置
MultiNet由五個連續(xù)的浮游生物網(wǎng)組成，可以在五個不同的深度水層采集浮游生物樣本，其采樣體積大，能夠捕捉到更廣泛的浮游生物群體；ZooSCAN(浮游動物圖像掃描分析系統(tǒng)，法國，HYDROPTIC公司)是一種高效的浮游動物圖像分析系統(tǒng)，能夠快速、高效地處理和分析浮游動物樣品，其高分辨率圖像使得科學家能夠將浮游動物識別到科甚至屬的水平，為分類學研究和生態(tài)學研究提供強有力的支持。
UVP5(法國，HYDROPTIC公司)則能夠在不破壞生物體的情況下實時記錄浮游生物的尺寸和豐度，高分辨率的圖像數(shù)據(jù)使得研究人員能夠識別和量化各種浮游生物，包括那些脆弱的生物體，從而獲得更全面的生物量估計。
研究團隊將上述兩種實驗方法的研究數(shù)據(jù)進行整合，用于重建中大型浮游動物的NBSS，并比較了兩種實驗方法在計算NBSS斜率和生物量上的差異。
圖2 從左至右分別為MultiNet浮游生物連續(xù)采樣網(wǎng)；ZooSCAN浮游動物圖像掃描分析系統(tǒng)；UVP水下顆粒物和浮游動物圖像原位采集系統(tǒng)(已更新至UVP6-HF版本)
實驗結果
(1)NBSS斜率：重建的NBSS斜率介于MultiNet和UVP5之間，比MultiNet的斜率平緩20%，比UVP5的斜率陡峭7.6%(圖3)。這表明MultiNet低估了某些脆弱生物體的數(shù)量，而UVP5對小生物體的分辨率不足。
圖3 三種方法(UVP5、網(wǎng)具采樣、重建)在不同位置、三個深度層和三個緯度帶中，針對中型浮游動物的NBSS的結果
(2)生物量估計：重建的生物量在熱帶和溫帶地區(qū)顯著高于MultiNet的估計值(圖4)，尤其是在表層水域中更為明顯。UVP5在獲取脆弱生物體(如根足蟲類)信息方面表現(xiàn)優(yōu)異，而MultiNet在采集甲殼類動物方面更為有效。
圖4 三種方法(UVP5、網(wǎng)具采樣、重建)在不同位置、三個深度層和三個緯度帶中，針對中型浮游動物的生物量結果
(3)緯度與深度差異：在熱帶和溫帶地區(qū)，根足蟲類對浮游生物總生物量的貢獻較大，而在極地地區(qū)，甲殼類動物占主導地位。隨著深度增加，浮游生物的生物量逐漸減少。
結論
MultiNet/ZooSCAN和UVP5兩種方法相結合可以更準確地估計浮游生物的體積和生物量分布。MultiNet/ZooSCAN在分類分辨率上具有優(yōu)勢，而UVP5在捕捉脆弱生物體方面表現(xiàn)更好。兩種方法的結合為研究浮游生物生態(tài)系統(tǒng)功能提供了更完整的數(shù)據(jù)集。
展望未來，隨著技術的不斷進步和創(chuàng)新，UVP、MultiNet與ZooSCAN將在浮游生物研究中發(fā)揮更加重要的作用。它們將幫助我們更深入地了解海洋生態(tài)系統(tǒng)的奧秘，為保護海洋生態(tài)環(huán)境、應對全球氣候變化等挑戰(zhàn)提供強有力的支持！
參考文獻
1. Soviadan Y D, Dugenne M, Drago L, et al. Combining in situ and ex situ plankton image data to reconstruct zooplankton (> 1 mm) volume and mass distribution in the global ocean[J]. Journal of Plankton Research, 2024, 46(5)： 461-474.
