氧化POM：基于细致温度灵敏性的氧气与颗粒有机物动力学生物化学模型

溶解氧浓度偏低的时期——缺氧和缺氧——威胁着水生生态系统的健康及其所提供的服务。缺氧受温度影响显著，但大多数模型未考虑氧气消除和生产过程对温度的不同灵敏度和响应函数。本文提出了 OxyPOM——氧气与颗粒有机物（Oxygen and Particulate Organic Matter），这一细致考虑温度灵敏度的生物化学模型。OxyPOM 包含了光合作用、溢解、呼吸、矿化和硝化等关键氧气相关过程的细致温度灵敏度。此外，还包括最优光强、冬季 grazing 抑制以及致病等敏感变量。我们在理想化水柱实验中测试了该模型，代表典型的河口季节性低氧环境。细致与统一的温度灵敏度之间的差异影响了氧气相关过程的季节性模式，导致在年内不同时段出现高估或低估，尤其在夏季差异更大。虽然这些变化在整体年氧气预算中可能相互抵消，但统一的灵敏度会导致全年颗粒有机碳生产量低估最高可达四倍，同时高估养分浓度。这一细致的温度灵敏度方法使我们能够探索与测试与气候变暖和热浪相关的新假设，应对气候变化模型所要求的生态系统变化。