이 연구는 미국 국립과학재단(National Science Foundation, OIA-1655221, OCE-1655686)과 로드아일랜드 시 그랜트(Rhode Island Sea Grant, NA22-OAR4170123, RISG22-R/2223-95-5-U)의 지원을 받았다. 또한 Vis-A-Thon 프로젝트와 이 비주얼리제이션을 개발한 Rhode Island School of Design에도 감사의 뜻을 전합니다.

1. N-질량 균형 모델 적용
<ol><li>1990년부터 2015년까지 내러갠섯 베이(Narragansett Bay)의 166개 관측소에 대한 미국 환경보호국(USEPA)의 용존 무기 질소(DIN) 데이터를 다운로드하십시오. 참고: 이 연구에서는 암모늄(NH4+), 아질산염(NO2-) 및 질산염(NO3-) 농도의 합을 DIN 농도로 간주했습니다.</li>
	<li>Narragansett Bay를 축을 따라 15개의 상자로 분할하고, 이전 연구에서 수정한14 Adobe Illustrator를 사용하여 지도에서 Bay를 나눕니다(그림 1).</li>
	<li>N-질량 균형 모형을 적용하여 각 상자에서의 평균 DIN 농도를 계산합니다. 참고: 이 연구에서는 DIN 입력 및 출력 항으로 구성된 N-질량 균형 모델을 이전 연구 2,15에서 수정하여 방정식 1과 같이 Narragansett Bay의 각 상자(1-15)에 적용했습니다. <img alt="Equation 7" src="/files/ftp_upload/65728/65728eq07v2.jpg" style="margin: auto;">식 (1) 표 1은 이 Narragansett Bay 모형에 사용된 각 용어 및 단위의 정의를 보여줍니다. 이 모델은 생물학적 생산에 의한 순 DIN 제거를 나타내는 Narragansett Bay의 각 상자의 차이를 결정하여 평균 DIN 농도를 계산합니다. N-질량 균형 모델에 대한 자세한 정보는 선행 연구 2,15에 나와 있습니다. 본 연구의 모형에 사용된 세부 값은 선행 연구14에서 도출되었다.</li>
	<li>스프레드시트 파일에서 Redfield 비율(C: N = 106:16, 몰비)을 사용하여 순 DIN 제거를 탄소 단위로 변환하여 N-질량 균형 모델 결과를 기반으로 잠재적 1차 생산(PPP) 속도를 계산합니다.</li>
</ol>2. Narragansett Bay 지도에서 3개 구역 시각화
<ol><li>Ocean Data View 소프트웨어를 사용하여 Narragansett Bay의 지도에서 식별된 3개 구역을 등고선도로 플로팅합니다.<ol><li>각 상자의 PPP 속도 데이터를 스프레드시트 파일의 텍스트 파일(.txt)로 저장합니다. 참고: .txt 파일에는 각 상자 번호의 위치도 위도 및 경도로 포함되어 있습니다. 경도를 음수 값으로 입력합니다. PPP 속도 데이터는 PPP [gC·m-2·day-1]로 레이블이 지정됩니다.</li>
		<li>PPP 속도 데이터를 Ocean Data View 소프트웨어에 로드합니다.<ol><li>파일 메뉴에서 열기로 이동합니다.</li>
			<li>메타데이터 변수 연결 창에서 변수 연결 상자, 위도, 경도와 스테이션, 위도 [degrees_north] 및 경도 [degrees_east]를 클릭한 다음 확인 버튼을 클릭합니다.</li>
			<li>가져오기 창에서 확인 버튼을 클릭합니다.</li>
		</ol></li>
		<li>등고선도를 그려 Narragansett Bay의 지도에 PPP 범위를 표시합니다.<ol><li>맵을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고, 확대/축소를 클릭하고, 빨간색 상자를 끌어 맵의 데이터 영역을 확대한 다음, Enter 키를 클릭합니다.</li>
			<li>보기(View) 메뉴에서 레이아웃 템플릿(Layout Templates)의 1 SCATTER 창을 클릭합니다.</li>
			<li>샘플(Sample) 패널에서 우클릭하고 파생 변수(Derived Variables) 를 선택합니다.</li>
			<li>선택 항목 패널의 메타데이터 아래에서 위도를 선택한 후 추가 버튼을 클릭합니다. 경도에 대해서도 동일한 작업을 수행 한 다음 확인 버튼을 클릭합니다.</li>
			<li>분산형 창에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 drvd: 경도 [degrees_East] 를 X-변수로 선택합니다.</li>
			<li>분산형 창을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 drvd: Latitude [degrees_North] 를 Y-변수로 선택합니다.</li>
			<li>산점창 우클릭 후 PPP [gC·m-2·day -1] 을 Z-Variable로 선택합니다.</li>
			<li>분산형 창을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 속성(Properties )을 선택하고 디스플레이 스타일(Display Style ) 옵션으로 이동합니다.<ol><li>그리드 필드를 선택합니다.</li>
				<li>등고선 옵션으로 이동하고 << 버튼을 클릭하여 0, 0.1 및 2 값만 왼쪽의 이미 정의된 창에만 남도록 합니다.</li>
				<li>확인 버튼을 클릭합니다.</li>
			</ol></li>
		</ol></li>
	</ol></li>
	<li>Ocean Data View Software의 등고선도를 기반으로 Narraganset Bay의 갈색, 녹색 및 파란색 구역의 가장자리를 정의하고 Adobe Illustrator를 사용하여 구역을 시각화하여 맵에 세 개의 구역을 그립니다. 참고: 이전 연구15에 따르면, 갈색 존의 PPP 비율은 각각 2 gC·m-2·day-1 이상, 녹색 존은 0.1-2 gC·m-2·day-1 사이, 청색 존은 0.1 gC·m-2·day-1 미만이었다.</li>
</ol>3. LED 조명으로 3 차원 (3D) 프레임으로 3 개의 구역의 등고선 플롯을 변환합니다.
<ol><li>레이저 커터로 3개의 아크릴 패널을 5.5'' x 8''로 에칭하여 각 영역의 경계를 표시합니다.</li>
	<li>조명 프레임에 세 개의 아크릴 패널을 쌓습니다. 파란색, 녹색 및 갈색 영역을 표시하는 각 아크릴 패널을 겹칩니다. 파란색 영역 패널 위에 녹색 영역을 표시하는 패널을 배치하고 그 위에 갈색 영역 패널을 배치합니다.</li>
	<li>두 번째 물리적 모델의 경우 레이저 커터로 4개의 아크릴 시트를 5.5'' x 8''로 에칭하고 UV로 인쇄된 3개의 영역 경계와 전체 Narragansett Bay를 나타내는 1개의 패널을 사용합니다(3.1-3.2단계 참조).</li>
	<li>프레임 하단에 있는 LED를 사용하여 각 영역의 색상을 갈색, 녹색 및 파란색으로 변경합니다.</li>
</ol>

영양소 관리를 위한 생지화학적 데이터의 통합 시각화

<ol>
	<li>Nixon, S. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Coastal+marine+eutrophication:+A+definition,+social+causes,+and+future+concerns.">Coastal marine eutrophication: A definition, social causes, and future concerns.</a> Ophelia. 41, 199-219 (1995).</li><li>Kim, J. S., Brush, M. J., Song, B., Anderson, I. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Reconstructing+primary+production+in+a+changing+estuary:+A+mass+balance+modeling+approach.">Reconstructing primary production in a changing estuary: A mass balance modeling approach.</a> Limnology and Oceanography. 66 (6), 2535-2546 (2021).</li><li>Kemp, W. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Eutrophication+of+Chesapeake+Bay:+historical+trends+and+ecological+interactions.">Eutrophication of Chesapeake Bay: historical trends and ecological interactions.</a> Marine Ecology Progress Series. 303, 1-29 (2005).</li><li>Brush, M. J., Malone, T. C., Malej, A., Faganeli, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Coastal Ecosystems in Transition: A Comparative Analysis of the Northern Adriatic and Chesapeake Bay. Chapter 5, (2021).</li><li>Howarth, R. W., Marino, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Nitrogen+as+the+limiting+nutrient+for+eutrophication+in+coastal+marine+ecosystems:+Evolving+views+over+three+decades.">Nitrogen as the limiting nutrient for eutrophication in coastal marine ecosystems: Evolving views over three decades.</a> Limnology and Oceanography. 51 (1 part 2), 364-376 (2006).</li><li>Paerl, H. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Controlling+eutrophication+along+the+freshwater-marine+continuum:+Dual+nutrient+(N+and+P)+reductions+are+essential.">Controlling eutrophication along the freshwater-marine continuum: Dual nutrient (N and P) reductions are essential.</a> Estuaries and Coasts. 32, 593-601 (2009).</li><li>Kim, J. S., Chapman, P., Rowe, G., DiMarco, S. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Categorizing+zonal+productivity+on+the+continental+shelf+with+nutrient-salinity+ratios.">Categorizing zonal productivity on the continental shelf with nutrient-salinity ratios.</a> Journal of Marine Systems. 206, 103336 (2020).</li><li>Rowe, G. T., Chapman, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Continental+shelf+hypoxia:+Some+nagging+questions.">Continental shelf hypoxia: Some nagging questions.</a> Gulf of Mexico Science. 20 (2), 153-160 (2002).</li><li>Nixon, S. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Eutrophication+and+the+macroscope.">Eutrophication and the macroscope.</a> Hydrobiologia. 629, 5-19 (2009).</li><li>Barbier, E. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+value+of+estuarine+and+coastal+ecosystem+services.">The value of estuarine and coastal ecosystem services.</a> Ecological Monographs. 81 (2), 169-193 (2011).</li><li>Cloern, J. E., Foster, S. Q., Kleckner, A. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Phytoplankton+primary+production+in+the+world's+estuarinecoastal+ecosystem.">Phytoplankton primary production in the world's estuarinecoastal ecosystem.</a> Biogeosciences. 11 (9), 2477-2501 (2014).</li><li>Codiga, D. L., Stoffel, H. E., Oviatt, C. A., Schmidt, C. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Managed+nitrogen+load+decrease+reduces+chlorophyll+and+hypoxia+in+warming+temperate+urban+estuary.">Managed nitrogen load decrease reduces chlorophyll and hypoxia in warming temperate urban estuary.</a> Frontiers in Marine Science. 9, 930347 (2022).</li><li>Sigman, D. M., Hain, M. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+biological+productivity+of+the+ocean.">The biological productivity of the ocean.</a> Nature Education Knowledge. 3 (10), 21 (2012).</li><li>Kremer, J. N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Simulating+property+exchange+in+estuarine+ecosystem+models+at+ecologically+appropriate+scales.">Simulating property exchange in estuarine ecosystem models at ecologically appropriate scales.</a> Ecological Modelling. 221 (7), 1080-1088 (2010).</li><li>Kim, J. S., Chapman, P., Rowe, G., DiMarco, S. F., Thornton, D. C. O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Implications+of+different+nitrogen+input+sources+for+potential+production+and+carbon+flux+estimates+in+the+coastal+Gulf+of+Mexico+(GOM)+and+Korean+Peninsula+coastal+waters.">Implications of different nitrogen input sources for potential production and carbon flux estimates in the coastal Gulf of Mexico (GOM) and Korean Peninsula coastal waters.</a> Ocean Science. 16, 45-63 (2020).</li><li>Lake, S. J., Brush, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+contribution+of+microphytobenthos+to+total+productivity+in+upper+Narragansett+Bay,+Rhode+Island.">The contribution of microphytobenthos to total productivity in upper Narragansett Bay, Rhode Island.</a> Estuarine, Coastal and Shelf Science. 95 (2-3), 289-297 (2011).</li><li>Brush, M. J., Nixon, S. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Modeling+the+role+of+macroalgae+in+a+shallow+sub-estuary+of+Narragansett+Bay,+RI+(USA).">Modeling the role of macroalgae in a shallow sub-estuary of Narragansett Bay, RI (USA).</a> Ecological Modelling. 221 (7), 1065-1079 (2010).</li><li>Deacutis, C. F., Murray, D., Prell, W., Saarman, E., Korhun, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Hypoxia+in+the+upper+half+of+Narragansett+Bay,+RI,+during+August+2001+and+2002.">Hypoxia in the upper half of Narragansett Bay, RI, during August 2001 and 2002.</a> Northeastern Naturalist. 13 (Special Issue 4), 173-198 (2006).</li><li>Oviatt, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Managed+nutrient+reduction+impacts+on+nutrient+concentrations,+water+clarity,+primary+production,+and+hypoxia+in+a+north+temperate+estuary.">Managed nutrient reduction impacts on nutrient concentrations, water clarity, primary production, and hypoxia in a north temperate estuary.</a> Estuarine, Coastal and Shelf Science. 199, 25-34 (2017).</li><li>Boesch, D. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Barriers+and+bridges+in+abating+coastal+eutrophication.">Barriers and bridges in abating coastal eutrophication.</a> Frontiers in Marine Science. 6, 123 (2019).</li><li>Oviatt, C. A., Keller, A. A., Reed, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Annual+primary+production+in+Narragansett+Bay+with+no+bay-wide+winter-spring+phytoplankton+bloom.">Annual primary production in Narragansett Bay with no bay-wide winter-spring phytoplankton bloom.</a> Estuarine, Coastal and Shelf Science. 54, 1013-1026 (2002).</li></ol>

저자는 선언할 이해 상충이 없습니다.

이 연구는 세 가지 이론적 구역을 정의하여 N-질량 균형 모델을 기반으로 Narraganset Bay(NB)의 강변 유입으로 인한 영양염류 영향의 정도를 추정했습니다. 역사적으로 저산소 구역은 여름 기간 동안 프로비던스 강, 그리니치 만의 서쪽 및 마운트 호프 베이 근처에서 나타났으며,18 이 연구에서는 갈색 구역으로 정의되었습니다. 더욱이, NB의 구역화는 NB의 영양소 농도 및 1차 생산을 ?...

식물성 플랑크톤에 의한 유기 화합물의 생산인 1차 생산성은 생태계 먹이 그물에 연료를 공급하며 환경 변화에 대응하여 시스템의 기능을 이해하는 데 중요합니다 1,2. 강어귀의 1차 생산성은 또한 생태계의 과도한 영양분으로 정의되는 부영양화(eutrophication)와 밀접한 관련이있으며1, 식물성 플랑크톤의 과잉 증식과 같은 해안 지역에 여러 가지 해로운 결과를 초래하여 대규모 녹조 발생과 그에 따른 저산소증 3,4을 유발한다. 중요한 것은, 강어귀의 1차 생산성은 강변의 영양염 부하량, 특히 질소 농도에 크게 의존한다는 것인데, 질소 농도는 대부분의 온대 해양 생태계에서 전형적인 제한 영양염류이다 5,6. 그러나 해안 지역에서 강변 질소 영향의 정도를 추정하는 것은 여전히 어렵습니다.
강어귀의 1차 생산성을 추정하기 위해, 질소(N) 질량 균형 모델은 질소 플럭스를 계산하는 데 유용한 도구이다2. N-질량 균형 모델은 또한 데이터 관찰을 넘어 생물학적 메커니즘에 대한 이해를 제공하여 서로 다른 1차 생산성 영역(7)의 가장자리에 있는 정보를 드러낸다. 갈색, 녹색 및 파란색 구역으로 정의되는 세 개의 서로 다른 구역(8)은 저산소 영역에서 영양염 부하의 영향을 예측하는데 특히 유용하다. 강 하구의 가장 가까운 지역으로 정의되는 갈색 지대는 높은 물리적 과정을 나타내고, 녹색 지대는 높은 생물학적 생산성을 나타내며, 청색 지대는 낮은 생물학적 과정을 나타냅니다. 각 구역의 경계는 하천의 흐름, 영양염류 농도, 혼합률8에 따라 달라진다.
내러갠섯 베이(NB)는 미국 로드아일랜드의 해안 온대 강어귀로, 저산소증이 지속적으로 발생하고 있는 경제 및 생태 서비스및 상품 9,10,11을 지원합니다. 용존 산소가 낮은 기간(즉, 리터당 산소 2-3mg 미만)으로 정의되는 이러한 저산소 현상은 특히 7월과 8월에 발생하며 이 기간 동안 강변 질소 부하에 의해 크게 영향을 받는다12. 영양소의 인위적 배출로 인한 1차 생산과 저산소증의 증가13로 인해 NB로의 질소 투입을 이해하는 것은 부영양화 및 저산소증과 같은 해안 문제를 관리하고 해결하는 데 매우 중요합니다. 따라서 이 연구에서 NB의 1차 생산 속도는 역사적으로 관찰된 영양소 데이터, 특히 용존 무기 질소(DIN)를 사용하여 N-질량 균형 모델에서 계산됩니다. Redfield 비율을 사용하여 탄소 단위로 변환한 N-질량 균형 모델의 결과를 기반으로 NB의 강에서 질소 영향의 정도를 시각화하기 위해 3개의 서로 다른 1차 생산성 영역을 식별했습니다. 그런 다음 모델을 3D 표현으로 다시 만들어 다양한 영역을 더 잘 시각화했습니다. 이 연구에서 생산된 제품은 저산소증 및 부영양화에 대한 반응으로 NB의 영양소 관리에 더 나은 정보를 제공할 수 있습니다. 또한, 본 연구의 결과는 다른 해안 지역에도 적용되어 하천 수송이 영양염류와 1차 생산성에 미치는 영향을 시각화할 수 있다.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Adobe Illustrator&#160;</td>
			<td>Adobe</td>
			<td>version 27.6.1</td>
			<td>https://www.adobe.com/products/illustrator.html</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Ampersand Gessobord Uncradled 1/8&#34; Profile 8&#34; x 8&#34;</td>
			<td>Risdstore</td>
			<td>70731053088</td>
			<td>https://www.risdstore.com/ampersand-gessobord-8x8-flat-1-8-profile.html</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Ocean Data View software</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>https://odv.awi.de/en/software/download/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>W-Series (Wide) Flexible LED Strip Light - Ultra Bright (18 LEDs/foot)</td>
			<td>aspectLED</td>
			<td>SKU AL-SL-W-U</td>
			<td>https://www.aspectled.com/products/w-wide-5050-ultra-bright?gclid=CjwKCAjwm4ukBhAuEiwA0z 
			QxkyqisRPqBcHvXEW8KcJE-bK0d2cvGtqlOxXWJI_ 
			E2rd6DzttPR0FLRoCgfkQAvD_BwE</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

visualization of productivity zones based on nitrogen mass balance model in narragansett bay, rhode island

부영양화 및 저산소증과 관련된 해안 지역의 1차 생산성은 생태계 기능에 대한 중요한 이해를 제공합니다. 1차 생산성은 주로 강변의 영양염류 투입량에 의존하지만, 해안 지역의 강변 영양염류 영향 정도를 추정하는 것은 어려운 일이다. 질소 질량 균형 모델은 데이터 관찰을 넘어 생물학적 메커니즘을 이해하기 위해 연안 해양 생산성을 평가하는 실용적인 도구입니다. 본 연구는 저산소증이 빈번하게 발생하는 미국 로드아일랜드주 내러갠섯 베이(Narragansett Bay)의 생물학적 생산 구역을 질소 질량 균형 모델을 적용하여 시각화한 것이다. 베이는 질량 균형 모델 결과에 의해 정의되는 1차 생산성에 따라 갈색, 녹색 및 파란색 영역의 세 가지 영역으로 나뉩니다. 갈색, 녹색 및 파란색 구역은 강의 흐름, 영양염 농도 및 혼합 속도에 따라 높은 물리적 과정, 높은 생물학적 과정 및 낮은 생물학적 과정 영역을 나타냅니다. 이 연구의 결과는 저산소증 및 부영양화에 대한 연안 해양의 영양 관리에 더 나은 정보를 제공할 수 있습니다.

Primary productivity, the production of organic compounds by phytoplankton, fuels ecosystem food webs, and is important for understanding the system&#39;s function in response to environmental changes1,2. Estuarine primary productivity is also closely linked to eutrophication which is defined as excessive nutrients in the ecosystem1, causing several harmful consequences in the coastal regions, such as an overgrowth of phytoplankton leading to large algal blooms and subsequent hypoxia3,4. Importantly, primary productivity in estuaries is highly dependent on the riverine nutrient loading, particularly nitrogen concentrations, which are the typical limiting nutrient in most temperate ocean ecosystems5,6. However, an estimation of the extent of riverine nitrogen impacts in coastal areas remains challenging.
To estimate the estuarine primary productivity, a nitrogen (N) mass balance model is a useful tool to calculate nitrogen fluxes2. The N-mass balance model also provides an understanding of biological mechanisms beyond data observations, revealing information at the edges of different primary productivity zones7. Three different zones8, defined as brown, green, and blue zones, are particularly useful for predicting the impact of nutrient loading in hypoxic regions. The brown zone, defined as the nearest region of a river mouth, represents a high physical process, the green zone has high biological productivity, and the blue zone represents low biological process. The boundary of each zone depends on river flow, nutrient concentrations, and mixing rates8.
Narragansett Bay (NB) is a coastal, temperate estuary in Rhode Island, USA, supporting economic and ecological services and goods9,10,11, in which hypoxia has been consistently occurring. These hypoxic events, defined as the period of low dissolved oxygen (i.e., less than 2-3 mg of oxygen per liter), are particularly prevalent in July and August and are heavily impacted by riverine nitrogen loading during these months12. With an increase in primary production and hypoxia due to anthropogenic emissions of nutrients13, understanding the nitrogen inputs into NB is critical to managing and addressing coastal issues such as eutrophication and hypoxia. Thus, in this study, the rate of primary production in NB is calculated from the N-mass balance model using historically observed nutrient data, especially dissolved inorganic nitrogen (DIN). Based on the results of the N-mass balance model by converting to carbon units using the Redfield ratio, three different primary productivity zones were identified to visualize the extent of nitrogen influence from the river in NB. The model was then recreated into a 3D representation to better visualize the different zones. The products produced from this study can better inform nutrient management in NB in response to hypoxia and eutrophication. Further, results from this study are applicable to other coastal regions to visualize the effects of riverine transport on nutrients and primary productivity.

저자 스포트라이트: 효과적인 영양분 관리를 위한 강변 질소 영향 및 주요 생산성 이해

Visualization of Productivity Zones Based on Nitrogen Mass Balance Model in Narragansett Bay, Rhode Island

This study estimate the extension of the riverine nitrogen impacts and the primary productivity for better nutrient management in Narragansett Bay, the coastal area in the Rhode Island, USA. With increased primary production and hypoxia due to anthropogenic emissions of nutrients, understanding the nitrogen inputs into the bay is critical to managing and addressing coastal issues such as eutrophication and hypoxia. However, estimating the extent of nutrient inputs in coastal areas remains challenging.In this study, three different primary productivity zones were identified to visualize the extent of nitrogen influence from the river in the bay using the N mass balance model. This study also produced the results into a 3D representation for better visualization and nutrient management in the bay. As explained in the manuscript, the three theoretical zone can change over time depending on the nutrient concentration of the freshwater, mixing rate, and the river flow.As a result, the future work are the required to quantify these factors attributed to the flexibility of these regions better.

N-질량 균형 모델을 기반으로 한 Narragansett Bay의 3개 이론적 구역 Narragansett Bay(NB)의 3개 이론적 구역은 N-질량 균형 모델 결과를 기반으로 정의되었으며, 여기서 DIN 데이터는 NB 상자 15개에 적용한 다음 각 상자의 평균 DIN을 여름 기간의 PPP 비율로 변환했습니다. 그림 2에서 볼 수 있듯이 각 박스의 평균 여름(6월-9월) PPP 비율을 기반으로 NB의 3개 영역(갈색, 녹색 ?...

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여기서는 질소 질량 균형 모델을 기반으로 로드 아일랜드주 내러갠섯 베이(Narragansett Bay)의 생물학적 생산성 구역을 시각화하는 것을 목표로 합니다. 결과는 저산소증과 부영양화를 줄이기 위해 해안 지역의 영양소 관리에 정보를 제공할 것입니다.

Primary productivity in the coastal regions, linked to eutrophication and hypoxia, provides a critical understanding of ecosystem function. Although ...

이 연구는 미국 로드아일랜드의 해안 지역인 Narragansett Bay에서 더 나은 영양염 관리를 위한 강변 질소 영향의 확장과 주요 생산성을 추정합니다. 영양염류의 인위적 배출로 인한 1차 생산 및 저산소증 증가로 인해 만으로의 질소 유입을 이해하는 것은 부영양화 및 저산소증과 같은 해안 문제를 관리하고 해결하는 데 매우 중요합니다. 그러나 해안 지역의 영양염류 투입 정도를 추정하는 것은 여전히 어려운 과제입니다.이 연구에서는 N 질량 균형 모델을 사용하여 만의 강에서 질소 영향의 정도를 시각화하기 위해 세 가지 다른 주요 생산성 영역을 식별했습니다. 이 연구는 또한 만에서 더 나은 시각화 및 영양 관리를 위해 결과를 3D 표현으로 생성했습니다. 원고에서 설명한 바와 같이, 세 가지 이론적 구역은 담수의 영양염 농도, 혼합 속도 및 강의 흐름에 따라 시간이 지남에 따라 변할 수 있습니다.결과적으로, 향후 작업은 이러한 지역의 유연성에 기인하는 이러한 요인을 더 잘 정량화하는 데 필요합니다.

visualization-productivity-zones-based-on-nitrogen-mass-balance-model

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222 조회수.  University of Texas - Rio Grande Valley. 이 연구는 미국 로드아일랜드의 해안 지역인 Narragansett Bay에서 더 나은 영양염 관리를 위한 강변 질소 영향의 확장과 주요 생산성을 추정합니다. 영양염류의 인위적 배출로 인한 1차 생산 및 저산소증 증가로 인해 만으로의 질소 유입을 이해하는 것은 부영양화 및 저산소증과 같은 해안 문제를 관리하고 해결하는 데 매우 중요합니다. 그러나 해안 지역의 영양염류 투입 정도?...