在低产量季节，纳米比亚泥带大型硫细菌的养分周转

简介

氮(N)和磷(P)是所有生物生长所必需的主要营养物质，它们的可获得性在很大程度上控制着海洋生态系统的生产力。在较长的时间尺度上，海洋氮和磷储量的变化可对全球碳循环产生重大影响(格鲁伯,2008；Wallmann等人，2016)．今天，东部边界上升流系统，包括加利福尼亚流、洪堡流、加那利流和本格拉流系统，在海洋C循环中发挥着重要作用，占海洋初级生产总量和全球捕鱼量的10%至20%，尽管只覆盖不到1%的海洋表面(卡尔,2001；卡彭和哈钦斯，2013年；马龙等，2017年)．在四个主要的上升流系统中，位于安哥拉、纳米比亚和南非海岸(14°S - 34°S)的Benguela上升流系统(BUS)的初级产量最高，为0.37 Gt C年⁻¹（卡尔,2001)．

在BUS的北部，特别是在20°S到25°S之间的纳米比亚近海，沿海岸的地下水域中存在一个常年最低氧区(OMZ)已经存在了数千年(West等人，2004年；Hutchings等人，2009年)．水柱和沉积物中植物碎屑的强烈呼吸作用导致缺氧(Brüchert等，2006；Mohrholz等人，2008年)．在南半球夏季，主要的水团是来自安哥拉环流的向极地传播的温暖的南大西洋中央水(SACW)，它营养丰富，缺氧(~ 20-70µM;Mohrholz等人，2008年)．在南部冬季，跨大陆架环流加强，带来赤道亚热带东部SACW (ESACW)，其含氧量更高(~ 250-300 μ M)，营养物质含量更低。营养供应、高颗粒通量到海底和低O的组合₂在纳米比亚大陆架上形成了长达700多公里的广泛泥带，其特征是颗粒有机碳(POC)含量超过15%干重(Inthorn等人，2006；Meisel et al.， 2011)和高的底栖生物碳呼吸速率。

沉积泥带中的碳呼吸主要通过细菌硫酸盐还原进行厌氧，导致溶解硫化氢(H₂S)在沉积物孔隙水中(Brüchert等，2003；Brüchert等，2006)．H的通量₂S从沉积物到底水主要受该科无色大硫菌(LSB)活性的控制白硫菌科比如化学营养Thiomargarita种虫害和Candidatus Maribeggiatoa氧化H₂S以获得能量(舒尔茨等人，1999年；Brüchert等，2003)．这些细菌是好氧或微嗜氧的，遍布整个泥带，覆盖面积为> 30000公里²（Brüchert等，2006)．如果微生物过滤器的效率受到抑制，H₂硫可以逃离沉积物，并在水柱中产生由卫星图像探测到的单质硫柱(Ohde和Dadou, 2018)．这些硫化物事件似乎与OMZ的季节变化有关，通常发生在南方夏末(2 - 3月)和南方秋初(4 - 5月)(Ohde和Dadou, 2018)．鉴于硫化物的毒性，在水柱中积聚的硫化物可导致大量鱼类死亡(Brüchert等，2003；Brüchert等，2006；Ohde和Dadou, 2018)．明确了解导致底栖H的因素₂因此，碳排放是至关重要的。

LSB用硝酸盐氧化硫化物(${\text{没有}}_{3.}^{-}$)储存在细胞内液泡中，产生铵(${\text{NH}}_4^{+}$)或N₂作为N的最终产物(Otte等人，1999年；Winkel等人，2016)．这些途径被称为硝酸盐异化还原为铵(DNRA)或氮(DNRN)₂)．DNRA和DNRN₂的环境意义，因为前者之间循环固定氮${\text{没有}}_{3.}^{-}$而且${\text{NH}}_4^{+}$，而后者导致净损失固定N为N₂气体。决定这些过程的相对速率的环境因素通常是未知的，但可能与电子受体的相对丰度有关(Kraft et al.， 2014)．DNRA对整个生态系统的氮损失有进一步的意义。例如，相当一部分的${\text{NH}}_4^{+}$在秘鲁近海水柱中被厌氧氨氧化所消耗的，可由沉积物中的DNRA提供(Kalvelage等人，2013；Dale等人，2016a)．在BUS水柱中，已知大量的N损失是通过厌氧氨氧化和反硝化发生的，但底栖生物的贡献${\text{NH}}_4^{+}$对远洋氮流失的影响没有得到很好的解决(Kuypers等人，2005年；内格尔等人，2013年)．对异相硝酸盐还原的更大定量理解对于关闭养分收支和预测横跨泥带的底端-上层反馈至关重要(Brüchert等，2003；Borchers等人，2005年；戴尔等人，2009年)．

除了对底栖氮循环的影响外，LSB还可能对控制孔隙水起作用${\text{阿宝}}_4^{3.-}$浓度和底栖磷通量(舒尔茨和舒尔茨，2005年；Goldhammer等人，2010；布洛克和舒尔茨-沃格特，2011年；Goldhammer等人，2011；Dale等，2013；兰格等人，2018)．除其他微生物外，LSB被认为在缺氧或缺氧条件下积累聚磷酸盐(舒尔茨和舒尔茨，2005年；布洛克和舒尔茨-沃格特，2011年)．聚磷酸盐是由高能量磷酸酐键连接的长链正磷酸盐单元(Gächter和Meyer, 1993)．聚磷酸盐在不利的缺氧或硫化条件下的水解为细菌和释放物提供了能量来源${\text{阿宝}}_4^{3.-}$到孔隙水(琼斯等人，2016)．这一机制已被建议用于驱动P的下沉通过自生羟基磷灰石的沉淀(舒尔茨和舒尔茨，2005年)．

BUS对纳米比亚经济的重要性证明有理由更仔细地检查和了解氮和磷的来源和汇。在本研究中，我们从底栖生物的角度来研究这方面，特别关注LSB。由于C、S和养分循环耦合的复杂性，我们使用一个数值模型来评估LSB如何影响养分周转和沉积物-水交换通量。迄今为止，只有有限的研究量化了纳米比亚陆架N和P的生物地球化学周转率及其与LSB (Brüchert等，2003；舒尔茨和舒尔茨，2005年；戴尔等人，2009年；Goldhammer等人，2010；诺伊曼等人，2016)．在本研究中，利用纳米比亚泥带沉积物的新数据来估计DNRN的相对重要性₂与DNRA的对比以及对传递到水柱的N和P通量的影响。

研究地点与方法

研究区域

数据来自北部BUS的三个站点:23°S的泥带内部和边缘，以及25°S的泥带内部(图1)．23°S的上升流很强，但只是季节性活跃，而25°S - 27°S的上升流全年持续(Mohrholz等人，2008年；Hutchings等人，2009年)．内陆棚泥带总面积达3万公里²（Brüchert等，2006)．它由富含有机及硅藻的泥土组成，经陆源沉积物稀释最少(卡尔弗特和普赖斯，1983年；Borchers等人，2005年)．微生物硫酸盐还原率可以异常(>60 mmol m⁻²d⁻¹)，与溶解的H₂在沉积物表面以下几厘米处，硫含量偶尔超过15毫米(Brüchert等，2006)．在圣14号，Ca。Maribeggiatoa种虫害和Thiomargarita而在St. 41，Thiomargaritasp .占主导地位(Fabian et al.，在prep)。在St. 12，没有观察到明显的LSB。丝状LSB的观察Ca。Marithioploca，亦有报道(Gallardo等人，1998年；Flood等，2021年)，但可能分布不广泛，在本文研究的地点没有观察到标本，也没有根据16S-RNA检测到(数据未显示)。在野外作业过程中，内陆架水团以ESACW为主，防止了底层水域缺氧(Zabel等人，2019年)．尽管如此，O₂(26-53 μ M)，与${\text{没有}}_{3.}^{-}$而且${\text{阿宝}}_4^{\mathrm{3-}}$浓度为~24µM${\text{没有}}_{3.}^{-}$和~1 μ M${\text{阿宝}}_4^{\mathrm{3-}}$，分别(补充表1)．

取样和分析方法

本研究的沉积物数据来自St. 12(23°S)、St. 14(23°S)和St. 41(25°S) (图1)．虽然在整个泥带还对其他几个地点进行了采样，但这三个站的沉积物呈现出清晰和对比明显的地球化学趋势，适合进行建模。在R/V过程中，采用多芯仪(MUC)和重力取心仪(GC)采集沉积物流星在2019年8月4日至9月16日期间，157号游轮，这相当于低产量季节(Zabel等人，2019年)．详细描述了抽样和分析方法Zabel et al. (2019)．取出岩心后，将所有岩心转移到船上凉爽的房间(4°C)。重力岩心长3 ~ 5 m，分采样前在甲板上切成1m段。MUC的部署在每个站点回收了大约40厘米的沉积物。

在氩气作用下，以1至4厘米的分辨率将MUC岩心下采样到手套袋中的Falcon管中。通过离心收集孔隙水样品，并在手套袋内过滤(0.2µm醋酸纤维素过滤器)。湿沉积物被采样到预先称重的塑料杯中，以1至4厘米的分辨率测定含水量和孔隙度。采用根茎取样器(长度为5 cm，多孔聚合物为0.2 μm)，每隔15 ~ 40 cm提取GCs孔隙水样品。在分辨率为1 m的情况下对湿沉积物进行孔隙度采样。

溶解铁(Fe)^{2 +})、磷酸盐(${\text{阿宝}}_4^{3.-}$)和铵(${\text{NH}}_4^{+}$)立即在船上进行分析。其余的样品和孔隙水均被冷藏，以便在航行结束后在国内实验室进行分析。菲^{2 +}采用Hach Lange DR 5000光度计在565 nm处采用柯林斯等人(1959)．将1毫升酸化样品(20 μl 1%抗坏血酸)等分加入50 μl铁谱试剂(默克化学公司)中，用一次性聚苯乙烯试管(Stookey 1970)进行分析。高铁样品^{2 +}用无氧人工海水稀释浓度。${\text{阿宝}}_4^{3.-}$用光度法测定浓度通过钼蓝法使用Hach Lange dr5000光度计(Grasshoff等人，1999年)．用20 μl 30% HCl加标高硫化物样品，用氩气泡1分钟，以限制硫化物干扰${\text{阿宝}}_4^{3.-}$分析。${\text{NH}}_4^{+}$采用聚四氟乙烯(PTFE)带式气体分离器技术进行流动注射测量霍尔和阿勒(1992)．Fe的精度^{2 +}，${\text{阿宝}}_4^{3.-}$,${\text{NH}}_4^{+}$分析结果分别为1%、7%和6%。

MARUM(德国不来梅)的岸基分析包括硫酸盐(${\text{所以}}_4^{2-}$)、硫化氢(H₂S)和阳离子。${\text{所以}}_4^{2-}$采用离子色谱法(Metrohm 861 Advanced Compact IC, Metrohm A Supp 5柱，0.8 ml min⁻¹化学抑制后电导率检测)。溶解总H₂用亚甲蓝法测定了用醋酸锌(ZnAc)固定在板上的样品(渐变群,1969)．的分析精度${\text{所以}}_4^{2-}$和H₂S分析为2%。溶解钙(Ca^{2 +})和镁(Mg^{2 +})在用超纯浓缩HNO酸化的样品中测定_3.电感耦合等离子体发射光谱法(ICP-OES;轴向等离子体观测;安捷伦720)，精度为2%。

R/V过程中采集GeoB12806站点孔隙水数据流星除了St. 41的数据外，还使用了2008年4月/ 5月的cruise M76/1来帮助约束模型，因为这两个站点的位置几乎相同(图1)．介绍了采样和分析方法戈德哈默等人(2011)除了总碱度。总碱度是用0.01或0.05 M的HCl滴定1ml孔隙水至pH 3.8 (Grasshoff等人，1999年)．

gc和MUCs的孔隙水数据比较表明，在岩心渗透到20 cm (St. 12)、37 cm (St. 14)、34 cm (St. 41)和27 cm (GeoB12806)的沉积物过程中，gc的表面沉积物损失了。这里提供的数据已作了相应的更正。

细胞的Thiomargarita在使用立体显微镜进行视觉识别后，从1毫升沉积物子样本中收集sp。来估计所有生物的体积Thiomargarita在1 ml沉积物样品中，首先将细胞分为不同大小的类。然后，单元格数(c)和平均单元格半径($\bar{r}$)为每个尺码等级(一个)，以计算每个尺寸类别的所有细胞的总生物体积，假设细胞结构为球形(式(1))。最后，每1毫升沉积物中所有细胞的总生物体积被确定为所有大小等级生物体积的总和(n)：

收集的200个细胞在无菌过滤海水中洗涤三次，并对其进行震荡冷冻和解冻循环以打破细胞壁后，通过硝酸盐自动分析仪测定细胞内储存的硝酸盐浓度。从这些数据中${\text{没有}}_{3.}^{-}$储存在大型硫细菌内(${\text{没有}}_{3.\text{bac}}^{-}$)可以计算。

假定海水密度为1.023 g cm，孔隙度由冷冻干燥后的失水量确定⁻³且颗粒密度为2.5克厘米⁻³．使用元素分析仪(Euro EA, HEKAtech)分析冻干固相的POC、总颗粒氮(TN)和总颗粒硫(TS)。用0.25 N HCl酸化去除碳酸盐后测定POC。POC含量为C的干重百分比(wt%)(检测限<0.1 wt%，相对误差为3%)。在硝酸、氢氟酸和高氯酸(Scholz et al.， 2011)．为了程序的质量控制，认证的参考物质mes3(加拿大研究委员会)与沉积物样品一起被消化和分析。基准物质中TFe的测量值始终在认证范围内。

改进后的五步顺序提取方案Ruttenberg (1992)；Schenau和De Lange (2000),Küster-Heins et al. (2010)将大约125 mg冻干的沉积物样品依次用25 ml的1)2m nhh₄Cl (pH 7;4 h;重复8 ~ 10次)，2)CDB(柠檬酸盐-二硫铁矿-碳酸氢盐)缓冲液(pH 7.5;8 h)， 3) 1 M醋酸钠缓冲溶液(pH为4;6 h)， 4) 1 M HCl (24 h)， 5) 1 M HCl (24 h)，在550°C下点火3 h。提取的磷成分包括鱼鳞、骨骼和牙齿中的生物性磷，主要由羟基磷灰石(P_Hydap)从步骤1，铁约束P (P_菲自生磷灰石(P_自生)从步骤3中典型对应碳酸盐氟磷灰石，碎屑P (P_碎屑)和有机磷(P_org)第5步。这些分数的和给出了总磷含量(P_总计)．ICP-OES法测定溶液中磷的浓度，精密度<5%。TS, TFe和P相的报告单位为µmol (g干重)⁻¹S, Fe，和P。

采用冻干沉淀物样品进行测定²¹⁰Pb活动。在St. 12，测量样品(>5 g)²¹⁰采用低背景同轴锗(Li)探测器测定铅通过在德国基尔大学的伽马峰为46.5 keV(例如，Bohlen等人，2011)．由于St. 14和St. 41的沉积物数量有限，因此使用国立台湾大学海洋研究所的井型HPGe伽马能谱系统(GWL-100230)测量样品(0.5 - 3.5 g)。Geilert等人，2018)．多余的²¹⁰Pb (²¹⁰Pb_xs)是用减法计算的²¹⁴总量中的Pb²¹⁰Pb。放射性核素的活性衰减校正到采样日期。所有放射性核素数据都是以无盐干重为基础计算的。

物质积累和沉积速率

质量积累速率(MAR，单位:g cm⁻²年⁻¹)是由²¹⁰Pb_xs混合层以下的数据。通过目测来估计混合层的深度²¹⁰Pb_xs内容可辨(图2)．在此深度以下，颗粒通过掩埋和压实(例如，德哈斯等人，1997年)．ln(²¹⁰Pb_xs)活度随深度的变化来确定MAR (哈等人，2009年)．假设泥沙积累处于稳态，则泥沙沉积速率(ω_acc厘米yr⁻¹)，或埋藏速度，然后用孔隙度(φ_∞)的压实泥沙密度(St. 12为0.89,St. 14为0.95,St. 41为0.93)和干泥沙密度(ds) 2.5克厘米⁻³：

φ_∞是由同一岩心的孔隙度数据确定的²¹⁰测定铅。我们假设导数ω_acc数值适用于我们的主要模型模拟的深度(100厘米，见下文)，这意味着在顶部米沉积期间(~1 kyr)的稳态沉积物积累。然而,严格²¹⁰在放射性示踪剂的使用寿命(~100年)内，铅衍生的沉降速率是可靠的。

的²¹⁰Pb_xs数据被进一步用于确定沉积物的混合速率，无论是通过动物(即生物扰动)还是通过电流引起的表层扰动。混合系数，D_B(0) (cm²年⁻¹的逆建模得到²¹⁰Pb_xs数据后Dale et al. (2021)．

Reaction-transport模型

为了量化泥带沉积物中C、S、N和P的周转，采用稳态、垂直分辨的一维反应-运移模型(RTM)模拟地球化学数据。该模型基于先前对低氧环境中生物地球化学循环的研究(戴尔等人，2009年；Bohlen等人，2011；Dale等人，2016a；Dale等人，2016b；Dale等人，2019年)，但现在包括两个途径的DNRA和更全面的P循环，详细如下。

RTM中包含生物地球化学网络图3并模拟了O₂，${\text{没有}}_2^{-}$，${\text{没有}}_{3.}^{-}$，${\text{所以}}_4^{2-}$H₂年代,CH₄，${\text{NH}}_4^{+}$、溶解无机碳(DIC)、${\text{阿宝}}_4^{3.-}$， TA(总碱度)，Ca^{2 +}、镁^{2 +}、铁^{2 +}H₂,${\text{没有}}_{3.}^{-}$储存在大型硫细菌内(${\text{没有}}_{3.\text{bac}}^{-}$)．此外，还包括16种固体物质，由活性POC、有机硫(S_org)、微粒有机氮(N_org)，两个活性铁(羟基)氧化物组分(即高活性(Fe(OH))_{3人力资源})和中等活性(Fe(OH)_3,)和非活性铁馏分(Fe_U)和黄铁矿(FeS₂)．考虑五种颗粒P组分:P_orgP_菲，细胞内聚磷酸盐(P_聚)，在海底沉积的鱼骨(P_鱼)和自生羟基磷灰石(P_偶然发生)．运算定义的P_自生分数不包括在内，因为它在研究的岩心中可以忽略不计(补充图1)，表明碳酸盐氟磷灰石的重要性较小。在纳米比亚边缘，主要的自生相是羟基磷灰石(舒尔茨和舒尔茨，2005年)．在模型中，测量的P_Hydap与模拟P_鱼和P_偶然发生分数，因为这两个成分不能明确地分开分析。固体通过堆积(掩埋)和动物混合(生物扰动)通过沉淀物柱运输。溶质通过分子扩散、(生物)灌溉和生物扰动来运输。对模型的完整描述载于补充材料而且补充表2-6．应当记住，稳态模型仅代表基于取样时测量的地球化学数据的反应速率和通量的一个快照。基于之前对秘鲁近海OMZ沉积物的非稳态建模，我们估计底栖生物通量的季节性变化在年平均值的20%-30% (戴尔等，2017年)．这可以作为对我们模型仿真结果精度的粗略估计。

描述POC再矿化的主要氧化还原反应(补充表5， R1-R6)通过各种电子受体，包括有氧呼吸，${\text{没有}}_{3.}^{-}$而且${\text{没有}}_2^{-}$还原，铁还原，硫酸盐还原，甲烷生成。总POC降解率(R_POC为4个POC组分(POC .)降解速率之和_我， I = 1-4)，分别赋予不同的一阶反应常数(k_POCi， i = 1-4)，即多g模型(Jørgensen, 1978年；Westrich和Berner, 1984)．这个分数的数量是任意的，是捕获研究地点固相和溶液化学演变趋势所需的最小值。POC的降解速率受到了测量结果的约束${\text{NH}}_4^{+}$，${\text{所以}}_4^{2-}$、POC、TA数据和O的底栖通量数据₂H₂年代,${\text{NH}}_4^{+}$,${\text{阿宝}}_4^{3.-}$．

该模型包括一系列次级氧化还原反应(即那些不直接与POC降解耦合的反应)，包括对POC的好氧和厌氧氧化${\text{NH}}_4^{+}$，${\text{没有}}_2^{-}$H₂S和Fe^{2 +}，氧化铁的还原溶解与硫化氢的氧化，FeS₂降水;和厌氧氧化甲烷通过${\text{所以}}_4^{2-}$(急性中耳炎)。羟基磷灰石在泥带孔隙水中饱和度过高(Goldhammer等人，2010)，并将其降水模拟为依赖孔隙水的一级动力学过程${\text{阿宝}}_4^{3.-}$浓度(补充表6；R23)，并受测量数据(图4)．P_org和P_鱼加入到水柱的沉积物中，并经历简单的一级溶解。P_菲与铁(氧)氧化物一起到达海底，也是在铁(氧)氧化物沉淀过程中自生形成的(例如，Slomp等人，1996年)．P_菲对于高活性和中等活性组分(P_菲尔和P_FeMR)．这些过程的动力学速率常数要么由数据约束，要么取自文献(补充表4)．

与LSB相关的关键反应是H₂硫氧化和相关的磷循环(图3)．该模型没有区分不同种类的大型硫细菌，因为这些微生物具有相似的生物地球化学特征(Otte等人，1999年；舒尔茨和约根森，2001年；Mußmann et al.， 2007；Winkel等人，2016)．H的两条路径₂考虑S氧化耦合硝酸盐还原(Winkel等人，2016)．第一个是DNRA:

第二个是DNRN₂：

更少的H₂需要S来还原1mol的硝酸盐₂作为最终产品与${\text{NH}}_4^{+}$．DNRN₂也会导致0.25个碱度当量的净损失，而DNRA没有碱度的净变化。DNRA和DNRN的速率₂受到孔隙水H₂上层沉积物中硫的消耗，${\text{NH}}_4^{+}$浓度,${\text{没有}}_{3.\text{bac}}^{-}$在表层沉积物中。的比率${\text{阿宝}}_4^{3.-}$吸收和储存为P_聚是依赖的${\text{没有}}_{3.\text{bac}}^{-}$内容及环境${\text{阿宝}}_4^{3.-}$浓度。由于尚不清楚P_聚从浸出步骤中提取(Goldhammer等人，2010)，模型P_聚将池添加到其他模拟P物种的总和中，并与总提取P组分(P_总计)．

LSB需要一个连续的来源${\text{没有}}_{3.}^{-}$来维持它们的代谢活动。部分委员会成员白硫菌科就像Ca。Maribeggiatoa动物是能动的，可以占用${\text{没有}}_{3.}^{-}$通过将它们的细丝穿过沉积物表面(舒尔茨和约根森，2001年)．然而，确切的机制Thiomargarita种虫害的访问${\text{没有}}_{3.}^{-}$是很难理解的。自Thiomargarita浮游生物很可能是不活动的，有人认为，它们需要强大的海底水流使沉积物被动混合，以补充细胞内的储存库(舒尔茨和约根森，2001年)．模拟H₂表层沉积物中硫的耗损相当于约3厘米²d⁻¹超过鞋面10厘米(戴尔等人，2009年)．这种混合强度会导致均匀²¹⁰Pb_xs含量在混合层内，这与观察到的不一致，在逐渐减少²¹⁰Pb_xs在混合层中(参见结果)．因此，没有进一步的信息如何Thiomargarita种虫害捕获${\text{没有}}_{3.}^{-}$，${\text{没有}}_{3.\text{bac}}^{-}$被输送到沉积物中假设非本地源项类似于Dale et al. (2009)(见补充表2)．

模型总长度为650厘米，尽管这里的重点是反应速率最高的上方100厘米。通过模拟比感兴趣的部分更大的深度，我们避免了在100 cm处施加较低边界条件所引起的伪影。从100厘米下降到650厘米，模型只适合${\text{所以}}_4^{2-}$H₂年代,${\text{NH}}_4^{+}$，以及POC数据，目的是更可靠地评估顶部100厘米内缓慢降解的有机质组分(Dale et al.， 2011)．当深度低于100 cm时，有机质降解的动力学速率常数变得更加不确定，因为不能假设沉积物积累在650 cm以上处于稳定状态。因此，我们将100厘米以下的模型模拟图归为补充材料．

利用MATHEMATICA软件对模型进行求解，并运行到稳态。所有物种的上边界条件列于补充表1包括固定浓度的溶质和固体通量。在650 cm处，除H .外，所有物种的Neumann边界均为零梯度₂年代和${\text{NH}}_4^{+}$在St. 12，根据测量的浓度梯度配置非零梯度。

结果

沉积物生物地球化学

四个地点顶部100厘米的沉积物地球化学数据载于图4,${\text{所以}}_4^{2-}$H₂年代,${\text{NH}}_4^{+}$，上650 cm内的POC数据见补充图2．

上层沉积物以高含水量为特征。St. 14和St. 41的孔隙度从0.98略微下降到约0.9,St. 12的孔隙度从0.93下降到约0.82 (图4)．²¹⁰Pb_xsSt. 12、St. 14和St. 41的地表混合层分别为7 cm、12 cm和14 cm (图2)．St. 12 (83 cm²年⁻¹)，圣14(24厘米)处的数值较低²年⁻¹)和圣41(35厘米²年⁻¹)．MAR范围为0.019 ~ 0.030 g cm⁻²年⁻¹整个网站。根据各地点的预测，St. 14的沉积速率最高(0.22 cm年)⁻¹相比之下，圣41年(0.11厘米yr⁻¹)和圣12(0.095厘米yr⁻¹)．这些顺序与纳米比亚陆架和斜坡上其他地点确定的顺序相同(~0.1 cm yr)⁻¹，戴尔等人，2009年；Emeis等人，2009年)．

POC含量在先前报告的泥带数值范围内(图4)，由5%至15%不等(Inthorn等人，2006)．TN含量的变化趋势与POC相似。St. 12、St. 14和St. 41的平均C/N比值分别为8.9、7.5和8.4 (补充图1)．TS含量变化在317 ~ 636 μ mol g之间⁻¹．总铁(TFe)随深度从112 μ mol g增加到135 μ mol g⁻¹在St. 12和55至100 μ mol g⁻¹在St. 14，而随着深度从158到132µmol g下降⁻¹地址是St. 41/GeoB12806。P_总计浓度在St. 14 (< 70 μ mol g⁻¹)，最高在St. 41(>300µmol g⁻¹)，并在顶部30厘米处普遍减少(圣12和圣14)或增加(圣41)(补充图1)．从固相中提取的磷有68% (St. 12)、52% (St. 14)和77% (St. 41)以上由磷组成_Hydap．P_org是第二丰富相，P_自生P_菲，和P_碎屑次要的:次要的P_org所有部位的浓度相当相似，下核变化很小(15-20 μ mol g⁻¹)．平均有机C:P_org12号、14号和41号分别为592、537和507。C与总活性磷的平均比值(P_无功= P_Hydap+ P_菲+ P_自生+ P_org)分别为102、106和54。总的来说，95%以上的磷是磷_无功．

Thiomargarita在St. 14和St. 41以及泥带的其他车站都有出现，但St. 12 (Zabel等人，2019年)．的总生物体积Thiomargaritasp .在St. 14 (0.2 μ l ml⁻¹的含量)低于St. 41 (2.5 μ l ml⁻¹沉积物)。细胞内的情况正好相反${\text{没有}}_{3.}^{-}$这些位点的浓度均为445 mmol L⁻¹在St. 14和188 mmol L的生物体积⁻¹在St. 41的生物容量。将这些值转换为孔隙率为0.9的孔隙水当量。平均${\text{没有}}_{3.\text{bac}}^{-}$St. 14和St. 41的孔隙水浓度分别为0.10和0.52 mmol L⁻¹分别是孔隙水。对于23°S和25°S的所有采样站，其中Thiomargarita观察sp .，平均${\text{没有}}_{3.\text{bac}}^{-}$为0.18 mmol L⁻¹孔隙水，0.61 mmol L⁻¹分别是孔隙水。这些数据在模型中被用作细胞内的边界条件${\text{没有}}_{3.}^{-}$（补充表1)．

一般来说,${\text{所以}}_4^{2-}$由于有机物被微生物降解，浓度在上方100厘米处下降(图4)．在圣12号，${\text{所以}}_4^{2-}$顶部30厘米的浓度异常稳定，接近海水值。${\text{NH}}_4^{+}$和H₂S在St. 12的浓度表现出与${\text{所以}}_4^{2-}$顶部30厘米的浓度很低。在圣14号，${\text{NH}}_4^{+}$在沉积物表面以下立即增加，而H .₂S保持在μ M水平，向下至15厘米，低于H₂S在40厘米处增加到5毫米。两个近地点St. 41和GeoB12806表现出混合的情况，较高${\text{NH}}_4^{+}$和H₂在St. GeoB12806沉积物表面以下立即可检测到硫的浓度。在圣41号，${\text{NH}}_4^{+}$和H₂S浓度在St. GeoB12806上10cm较低，但随后上升至与St. GeoB12806相似的水平。100 cm以下的重力核数据表明${\text{NH}}_4^{+}$和H₂S浓度在St. 14和St. 41继续增加，而在St. 12，它们都在向地核底部稳步下降(补充图2)．在St. GeoB12806测量到总碱度超过20 mM的高水平，可能是由于硫酸盐还原对有机物的厌氧分解。

块${\text{NH}}_4^{+}$与${\text{所以}}_4^{2-}$用来估计摩尔比${\text{NH}}_4^{+}$生产与${\text{所以}}_4^{2-}$减少,r_{护士:年代}在St. 14和St. 41，假设硫酸盐还原是主要的碳呼吸途径(Burdige 2006；Burdige和Komada, 2013；Dale等人，2021年)．孔隙水的变化${\text{NH}}_4^{+}$而且${\text{所以}}_4^{2-}$浓度计算相对于底水浓度(显示为首都三角洲，Δ，在图5)．式中所示数据的线性回归斜率为方程的左边图5：

在维_我溶质的体积分子扩散系数是多少我（补充表3)．对于Redfield C/N化学计量为16，并假设被氧化的有机碳的氧化态为零，则之间的期望斜率为${\text{NH}}_4^{+}$而且${\text{所以}}_4^{2-}$为0.3 (Dale等人，2021年)．r_{护士:年代}泥带的数值随着沉积物深度的增加而增大，减小。在圣14号，r_{护士:年代}从0.49下降到0.37，在St. 41，r_{护士:年代}从0.43降低至0.15。

溶解的铁^{2 +}浓度在所有站点的表面峰值均达5µM。的铁^{2 +}与St. 41相比，St. GeoB12806的峰值更为明显。10cm以下，Fe^{2 +}水平<1µM。的铁^{2 +}峰与局部极大值一致${\text{阿宝}}_4^{3.-}$浓度，在St. GeoB12806达到最高水平约340 μ M。Ca^{2 +}和毫克^{2 +}St. 12和St. 14的底水值随深度变化不大，表明很少或没有净碳酸盐沉淀^{2 +}和毫克^{2 +}在100厘米处下降到8.3 mM和50.0 mM。

成岩模型模拟

基线模型模拟显示，在100厘米以上的区域，与现场数据有很好的对应关系(图4)和超过650厘米${\text{所以}}_4^{2-}$H₂年代,${\text{NH}}_4^{+}$，及POC (补充图2)．这主要是通过调整POC降解速率常数和POC在海底的边界通量来实现的。不变的浓度${\text{所以}}_4^{2-}$H₂年代,${\text{NH}}_4^{+}$在圣12号降至35厘米(图4一)只能模拟假设强烈的(生物)灌溉孔隙水溶质，如后面讨论。该模型能够再现铁的表面^{2 +}而且${\text{阿宝}}_4^{3.-}$峰值，且测量的颗粒物P分数模拟得相当好(图4B, C)．

孔隙水与固相数据良好对应所需的POC(即降雨率)到海底的总模型通量分别为17.5、9.0和12.8 mmol m⁻²d⁻¹分别位于St. 12、St. 14和St. 41/GeoB12806 (表1)．根据该模型，反应性最强的POC组分高度不稳定，一级降解常数分别为33年、30年和12年⁻¹分别在圣12日、圣14日和圣41日，对应的半衰期为8、8和21天。该组分在混合层内完全氧化。活性较低的组分的半衰期(由速率常数计算)为30 - 9000年，并在更深的深度降解。POC矿化深度综合率分别为8.7、6.1和9.1 mmol m⁻²d⁻¹位于St. 12、St. 14和St. 41的C /GeoB12806 (补充表7；补充图3)．硫酸盐还原(R5，补充表7；补充图3(5.0 ~ 7.7 mmol C m)是POC的主要再矿化途径和硫酸盐的主要汇⁻²d⁻¹)．相比之下，其他POC再矿化途径可以忽略不计(补充表7)．

该模型预测H₂St. 14和St. 41硫酸盐还原产生的S主要被DNRA和DNRN消耗₂在上10厘米处(补充图4)．∑DNRA + DNRN深度剖面₂街14号及41号的收费(补充图4)与H总量几乎相同₂S的氧化速率，说明这些途径主要负责H₂氧化。这两个速率(R15 + R16)的和分别为1.9和3.4。更易与米⁻²d⁻¹H₂S，分别为(补充图3D)．在St. 12，没有观察到LSB，模型预测一小部分H₂S经氧氧化，H大量生成₂S被推断为通过(生物)灌溉而损失到上覆水中(模型数据未显示)。在St. 14和St. 41, POC降解和DNRA的贡献相同${\text{NH}}_4^{+}$生产(补充图3)．在这些站点，DNRN₂是DNRA的两倍，因此是主要的硝酸盐还原途径。

生物源磷的深度整合率_鱼3个站点溶出度相似(R29;0.33 -0.43 mmol P m⁻²d⁻¹；补充表7；补充图3)．有机磷的溶解速率相对较低(0.031 ~ 0.19 mmol P m⁻²d⁻¹)，而铁相关磷的周转率可以忽略不计。虽然P_鱼各个地点的溶解率峰值相似${\text{阿宝}}_4^{3.-}$St. 12的浓度<25µM, St. 14的浓度为150µM, St. 41的浓度为100µM (图4)．该模型能够重现${\text{阿宝}}_4^{3.-}$颗粒物P含量在圣14和圣41达到峰值_聚模型中包含累积和击穿。P_聚1.8 mmol P m⁻²d⁻¹在圣14号)。相比之下，P_偶然发生降水速率范围为<0.01 mmol P m⁻²d⁻¹在St. 12 ~ 0.24 mmol P m⁻²d⁻¹在圣41号。

${\text{NH}}_4^{+}$，${\text{阿宝}}_4^{3.-}$，和H₂S模拟通量范围为−0.3 ~−1.6、−0.3 ~−0.5、−0.0013 ~−2.97 mmol m⁻²d⁻¹分别在St. 12、St. 14和St. 41 (补充表8)．通过比较，的通量${\text{没有}}_{3.}^{-}$+${\text{没有}}_2^{-}$(以下$\Sigma {\text{没有}}_{3.}^{-}$)范围为0.86 ~ 5.18 mmol N m⁻²d⁻¹（补充表8)，显示沉积物的净沉降量$\Sigma {\text{没有}}_{3.}^{-}$．的模型通量比$\Sigma {\text{没有}}_{3.}^{-}$：${\text{阿宝}}_4^{3.-}$因此是负的(大约为−1.1到−2.1)。包括细胞内摄取$\Sigma {\text{没有}}_{3.}^{-}$导致−2.2到−18.5的比例更低(补充表8)．模型总溶解无机氮通量比(${\text{NH}}_4^{+}$+${\text{没有}}_{3.}^{-}$+${\text{没有}}_2^{-}$)：${\text{阿宝}}_4^{3.-}$范围从−1.1到4.6,DIC:${\text{阿宝}}_4^{3.-}$由12岁至31岁(补充表8)．这些数值远低于16和106的雷德菲尔德比值，表明相对于氮和碳，溶解磷从沉积物富集到水柱中(补充表8)．最高的预测底栖O₂通量为2.5 mmol O₂米⁻²d⁻¹St. 12为最低，St. 14为0.71 mmol O₂米⁻²d⁻¹)．模拟的通量与同一活动期间使用底栖室测量的通量比较好非原位扩散通量(图6)．显然，测量通量的可变性很高。

讨论

POC降解和掩埋

由于生物产量高，在BUS北部形成了一条与海岸线平行的广阔泥带，其中包括富含有机物的硅藻软泥，其间还夹杂着鱼类碎屑和磷矿沉积物(Bremner 1980；Emeis等人，2004年)．我们的模型推导的POC雨率(~9 ~ 18 mmol C m⁻²d⁻¹)与先前报道的13.7 mmol C m的沉积物陷阱值比较良好⁻²d⁻¹（表1)．这大约是初级产量(137 mmol C m)的10%⁻²d⁻¹；Emeis等，2018)．结果表明，沉积物中POC的累积速率(~7 ~ 15 mmol C m⁻²d⁻¹；表1)，相当于初级产量的3%-7%，这可以解释为新合成POC的整体保存效率(表1)．这与纳米比亚和秘鲁大陆架的其他报告类似(戴尔等，2015年；Emeis等，2018)，但远低于泥带100m等深线估计的40%Brüchert et al. (2003)．这可能是因为POC降雨率和掩埋率不是由这些工作人员直接测量的，而是从其他数据推断出来的。应该注意的是，报告的平均测量硫酸盐还原率Brüchert et al. (2003)为100 m等深线(20 mmol S m⁻²d⁻¹)要求碳雨速率至少为40 mmol m⁻²d⁻¹根据反应化学计量学，POC的含量比我们地点高2-4倍。虽然不能排除时间上的变化，但这些差异强调了泥带底栖碳周转的异质性，以及新产品的高度不一致的保存效率。有机碳在整个泥带的带状分布和底栖溶质通量的大范围分布(Bremner 1983；诺伊曼等人，2016；Sommer等人，在准备)．

海底POC沉积的碳埋藏效率(CBE， %)可估计为POC积累率/降雨率× 100%。我们站点的cbe是使用10厘米深度的POC累积率计算的(与秘鲁的类似数据进行比较，请参阅表1)和模式推导的降雨率。这个计算假设到达海底的有机物是从光带垂直沉积的。衍生的cbe相当相似:St. 12, St. 14和St. 41分别为84%，78%和67% (表1)．根据沉积物捕集器数据计算的cbe较低，为50% (Emeis等，2018)．

氨基酸降解指数(DI;道韦等人，1999年)的研究结果(内格尔等人，2016年)，其中高DI值表明有机物保存良好。根据附近地点的数值，St. 14的DI约为0.9,St. 41的DI约为0.7,St. 12的DI约为0.4，这表明St. 12的有机物降解程度更高。从St. 14和St. 41(~7)的地表沉积物C:N比值低于St. 12 (~9) (补充图1)．根据这些结果，从泥带到St. 12的CBE下降可能会更明显。

碳保存的其他控制因素包括氧气有效性和生物扰动。有机颗粒暴露于氧气中可促进碳的降解(赫奇斯和凯尔，1995年；哈特内特等人，1998年)．生物扰动可以通过持续的沉积物再加工进一步延长氧气暴露时间。动物群落分析表明，与St. 14和其他沿23°S的泥带站点相比，St. 12泥带西部边缘的大型动物生物量更高(M. Zettler, pers。通讯)。这与推断的混合速率相一致²¹⁰Pb_xs，其中最高的是圣12号(图2)．底水O₂泥带边缘的水位也往往比靠近陆地的地点高(内格尔等人，2016年)．这些观察结果与DI和C/N比值的发现相吻合，即与St. 14和St. 41相比，St. 12的条件应该有利于降低CBE。我们推测，St. 12的CBE计算被底部星云状层中有机粒子的横向运移(Inthorn等人，2006；Mollenhauer等人，2007年)．离岸粒子输运导致较老的、重新加工过的物质的增量沉积，正如边缘较深的水所描述的那样(Inthorn等人，2006)以及秘鲁边缘和加利福尼亚盆地(Berelson等人，1996年；Arthur et al.， 1998；戴尔等，2015年)．由于这种物质本质上比从光带垂直沉积的物质反应性更弱，因此POC积累速率将与计算出的CBE一起向上倾斜(即在最西侧的St. 12)。

中部泥带的CBEs明显高于秘鲁内大陆架相似水深下测定的33% (图7而且表1)．秘鲁大陆架上的DI值(~0.2至0.6)和总水解氨基酸含量较长期缺氧的OMZ (Lomstein等人，2009年)．这表明，与纳米比亚中部的泥带相比，秘鲁内陆架的有机质退化程度更高。秘鲁大陆架上相对较低的CBE被怀疑是由沿海截留波通过时底水的周期性氧化作用引起的₂浓度高于100 μ M，并增加海底有机颗粒的氧气暴露时间(Gutiérrez等，2008；戴尔等，2015年)．氧合作用进一步与大型动物群落从管栖、界面喂食者向穴居、沉积物喂食者的转变以及氧气暴露时间的进一步增加有关(Gutiérrez等，2008)．在纳米比亚，这种剧烈的通风活动不太频繁(施密特和埃格特，2016年；投手等，2021年)，而泥带中的有机物保存可能是由底层水的长期氧化还原状态所驱动的。然而，由于高孔隙水H₂随着泥带中硫含量的增加，有机碳的硫化很可能进一步增加碳的保存性(韦克汉姆等人，1995；Brüchert等，2000)，尽管其数量意义在很大程度上尚不清楚(戴尔等人，2009年)．在秘鲁，H区孔隙水趋于枯竭₂S在上端10 ~ 20厘米因滑动氧化非常有效Marithioplocaspp。(Dale等人，2016a)．

通过LSB耦合S和N循环

持续低O₂纳米比亚陆架底水的水平排除了好氧呼吸作为泥带沉积物中POC降解的主要途径。相反，硫酸盐还原是碳矿化的主要氧化还原过程(Brüchert等，2003)．微生物硫酸盐还原产生的硫化物为通过氧化硫化物而茁壮成长的LSB提供了能量来源通过不同的硝酸盐还原途径(舒尔茨等人，1999年；Brüchert等，2003)．这些细菌对H₂孔隙水中的S及其对水柱的通量。在St. 14和St. 41观察到LSB, H的孔隙水枯竭₂S下降到约15 cm，与观测到的LSB深度分布一致舒尔茨等人(1999)．底栖生物H₂St. 14和St. 41的S通量可以忽略不计。底栖生物H₂在23.5°S (St. 226680)的泥带中，硫通量也可以忽略不计，尽管硫酸盐还原速率高出5倍(表2；戴尔等人，2009年)．因此，H₂LSB在这些位置的S氧化效率接近100%。然而，整个泥带的情况要多变得多。利用纳米比亚边缘水深25 - 125米的数据，Brüchert et al. (2003)报告了显著的H通量₂−1 ~−32 mmol S m⁻²d⁻¹)，加上一个平均的H₂S的氧化效率只有16%。Sommer等人(准备中)还测量了底栖生物H的显著变化₂S通量在泥带。

H₂S通量与LSB (Brüchert等，2006)．这些工人指出，一些白硫菌科压力,例如,Ca。Maribeggiatoa对H .₂S与其他人的比较，例如，Thiomargarita对于底栖H₂年代的排放。不同的生理适应可能部分解释了这种行为。H₂S氧化势Thiomargaritasp .取决于的量${\text{没有}}_{3.}^{-}$储存在它们的液泡中，反过来又被认为依赖于物理再悬浮事件来补充(舒尔茨和约根森，2001年)．因为它们是丝状的，而且能运动，Ca。Maribeggiatoa对动物有生态优势Thiomargarita因为它们可以接触到海水${\text{没有}}_{3.}^{-}$通过将它们的细丝延伸到水底，垂直地在沉积物中滑行，直接形成水池。因此,Ca。Maribeggiatoasp .能氧化H₂S至沉积物表面以下更深的地方(舒尔茨和约根森，2001年)．丝状的冲击Marithioploca在秘鲁的OMZ更引人注目。它们能够保持H₂尽管硫酸盐还原速率与泥带相似，但无硫孔隙水可降至30cm或以上(亨利克斯和法灵顿，1984年；福辛等人，1995年；Dale等人，2016a)．任何特定位置的主要微生物群落都可以帮助解释为什么秘鲁OMZ的硫化物事件与北部BUS相比很少。因此，生态系统模型必须能够将LSB群落的区域分布纳入其预测中(施密特和埃格特，2016年)．

虽然Thiomargarita沉积物样品中DNRA和DNRN含量均为sp .₂不是直接测量而是估计通过模拟与实测孔隙水数据的曲线拟合。敏感性试验表明，预测的H₂LSB的S氧化速率被测量结果很好地约束${\text{NH}}_4^{+}$和H₂S数据(补充图5)．${\text{NH}}_4^{+}$如果H₂相反，通过假设DNRA是LSB唯一的S氧化途径，将S浓度与数据拟合，这证明了将DNRA纳入模型的合理性。关闭DNRA和DNRN₂提高H的浓度₂S对整个沉积物核的影响，但降低了S的浓度${\text{NH}}_4^{+}$．与此同时，${\text{没有}}_{3.}^{-}$摄取量下降至0.41 mmol m⁻²d⁻¹而且${\text{NH}}_4^{+}$通量下降到−0.56和−0.84 mmol m⁻²d⁻¹在St. 14和St. 41，而H₂S通量增加到−1.6和−3.0 mmol m⁻²d⁻¹（表3)．

进一步的证据，DNRA是由测量r_{护士:年代}比率(图5)．这些可以用来推导出正在降解的有机物的碳氮比，r_{C: N}（Dale等人，2021年)，并与沉积物岩心的测量值进行比较。假设POC的氧化态为零，r_{C: N}等于2/r_{护士:年代}，其中因子2表示每摩尔氧化POC的摩尔数${\text{所以}}_4^{2-}$在微生物硫酸盐还原过程中还原(补充表5)．这给了r_{C: N}St. 14和St. 41的上层沉积物分别为4.1和4.7 (图5)．在上部剖面(顶部约30厘米)测得的C:N比值要高得多，范围为~7至11 (补充图1)．多余的${\text{NH}}_4^{+}$可归因于DNRA (Dale等人，2016a)．

不幸的是，我们不能应用这种方法来量化DNRN₂由于测量溶解氮的分析挑战₂，在沉积物孔隙水中(普罗科彭科等人，2011年)．几种LSB的基因组研究强调了它们氧化H的能力₂S通过化学营养反硝化(Mußmann et al.， 2007；Winkel等人，2016)．这包括本属的种Thiomargarita种虫害和Ca。Maribeggiatoaspp.，在调查沉积物中最为丰富(Fabian et al.，数据未发表)。到目前为止，纳米比亚物种的基因组Thiomargarita namibiensis尚未发表。分离生物的孵化实验初步表明，它们能够在DNRA和DNRN之间切换₂（舒尔茨,2006， Fabian et al.，未发表)。然而，人们对每种代谢活动的条件所知甚少Thiomargarita细胞(斯维斯等人，1990年；Otte等人，1999年)．

通过研究瓜伊马斯盆地的丝状LSB，舒特等人(2018)提出H .₂年代和${\text{没有}}_{3.}^{-}$决定是否反硝化(DNRN .₂)或DNRA在单个生物体中占主导地位。在高H供应的情况下₂S相对于${\text{没有}}_{3.}^{-}$，微生物获得更多的能量${\text{没有}}_{3.}^{-}$通过进行脱氧核糖核酸(舒特等人，2018年)．H₂S可以被更有效地氧化通过DNRN₂如果${\text{没有}}_{3.}^{-}$供应充足，例如，靠近沉积物-水界面(比较式(3)和(4))。DNRN之间的比值₂St. 14和St. 41的DNRA与Guaymas盆地微生物垫的测定值(~ 2-3)处于同一数量级。尽管敏感性分析证实需要包括DNRN₂在模型中，为了捕捉孔隙水数据和底栖通量的趋势，需要对这一过程进行更直接的测量，以确定DNRN₂来Thiomargarita并能更准确地定量出砂率。重要的是，这一努力是自${\text{没有}}_{3.}^{-}$营业额以DNRN为主₂在这里研究的地点(见补充图3DR16)。已知DNRN₂导致生物有效无机氮的损失，DNRN相对比例的变化₂与DNRA相比，可能对海床释放的再生营养物质的N:P比和OMZ的氧气收支有更广泛的影响(见下文)。

原因不明的H₂S消耗在St. 12

我们的模型预测了St. 12和St. 41相似的硫酸盐还原速率(补充图3BR5)。考虑到St. 12沉积物未被LSB定殖，孔隙水中应富含H₂与圣41相似的程度。溶解H₂St. 12的S浓度在35厘米深处几乎可以忽略不计。缺乏H₂S堆积在泥沙孔隙中，与水一起${\text{所以}}_4^{2-}$而且${\text{NH}}_4^{+}$浓度接近底部水值，这表明在该地点孔隙水和海水快速交换。这些趋势是使用在上层沉积物层上应用的伪(生物)灌溉交换过程来模拟的。这有带来${\text{所以}}_4^{2-}$同时冲洗H₂S一旦被硫酸盐还原出来，就会随之产生${\text{NH}}_4^{+}$氨化产生的。其他地方也报告了类似的趋势，包括纳米比亚大陆斜坡(Fossing等人，2000年)．动物的生物灌溉可以被排除，因为在该地点约5厘米深以下没有观察到穴居和管栖动物(Zettler, pers。通讯)。海水通过管道和甲烷气泡从柔软的表面沉积物中上升而产生的裂缝渗透，可以产生与St. 12 (海克尔等人，2007年；Brüchert等，2009；Chuang等，2013)．尽管自由气体在泥带中广泛存在，并且已观察到以声波后向散射(Emeis等人，2004年；Currie等，2018)，在声学Parasound数据中，没有证据表明在St. 12取心点的正下方存在游离气体。由于泥带相当平坦，由于较浅水域的大量浪费而导致沉积物层的非稳态沉积是一个不太可能的替代解释。的²¹⁰Pb_xs数据还显示，在混合层(7厘米)以下是逐渐减少的，而不是浊积岩沉积的均匀信号。出于类似的原因，可以排除底部电流对上部35厘米的混合。虽然该模型能够模拟St. 12的现场数据，但对H . 12的趋势进行了力学解释₂年代,${\text{所以}}_4^{2-}$,${\text{NH}}_4^{+}$浓度仍有待解释。

磷在泥带循环

大陆边缘是全球海洋中磷流失的主要地点(Wallmann 2010；Ruttenberg 2014)．在泥带中，生物源P_鱼和P_org是输送到沉积物中最重要的P相(补充图3)，与秘鲁的OMZ (休斯,1981；Lomnitz等人，2016)．我们的模型预测，这些组分的溶解在北部BUS沉积物中是重要的，除了磷_聚营业额。P_菲有微不足道的影响${\text{阿宝}}_4^{3.-}$水平(补充图3)，因为沉积物中的活性铁含量较低(Brüchert等，2003；戴尔等人，2009年)．因此，在孔隙水中同时出现地下峰值${\text{阿宝}}_4^{3.-}$和菲^{2 +}是不是证据的控制${\text{阿宝}}_4^{3.-}$水平由铁矿物溶解。P_菲在OMZ以下，底水O₂水位较高，沉积物减少较少(Küster-Heins等，2010)．

磷的优先溶解_org相对于POC导致有机C:P再矿化率较低(Goldhammer等人，2011)和高残留有机颗粒碳磷比(C:P)，这些都是缺氧沉积物的特征(Slomp和Van Cappellen, 2007)．P_org仅占2%-13% (补充表8)，与其他缺氧设置的< 2%-11%相似(Dale等人，2016b)．然而，由于P的一部分从P中解放出来_鱼和P_org沉淀为羟基磷灰石，C:P_无功要低得多(54-106)。这种“水槽转换”增强了P (Ruttenberg和Berner, 1993；Slomp等人，1996年)．尽管如此，底栖生物通量相对于溶解的C和n仍然高度富集p。这种行为，除了在水柱中去除氮外(Kuypers等人，2005年)，导致底层水体的氮磷比较低(例如4.6:1)(van der Plas等人，2007)．

模型敏感性测试可以更清楚地说明这种相互作用(图8)．如果${\text{阿宝}}_4^{3.-}$只从P_org补充矿质,${\text{阿宝}}_4^{3.-}$浓度随着深度的增加而不断增加${\text{阿宝}}_4^{3.-}$没有模拟峰值(蓝色实线)(Van Cappellen和Berner, 1988年)．包括羟基磷灰石的沉淀降低了整体${\text{阿宝}}_4^{3.-}$但其结果可以忽略不计_Hydap内容(蓝色虚线)。底栖生物的${\text{阿宝}}_4^{3.-}$在这种情况下，通量(−0.17 mmol m⁻²d⁻¹)低于- 0.28 mmol m的基线模型结果⁻²d⁻¹．和P_鱼解散包括${\text{阿宝}}_4^{3.-}$峰值和通量可以正确地模拟，但代价是过高估计P_Hydap在上20厘米的地方${\text{阿宝}}_4^{3.-}$峰的位置(红色曲线)。进一步纳入P_聚动力学降低P_Hydap与观测值相匹配并增加${\text{阿宝}}_4^{3.-}$通量轻微(黑色曲线)。支持这一发现的间接证据是在St. GeoB12806 (Zabel et al.， 2012)，泥浆带沉积物中羟基磷灰石沉淀速率为0.21 ~ 0.78 mmol P m⁻²d⁻¹（Goldhammer等人，2010)中与例子中的一致图8(0.28 mmol P m⁻²d⁻¹在圣41号)。

在当前的模型配置中，细胞内P_聚LSB的积累和分解使其他磷循环途径相形见绌，尽管P的净速率_聚累积及分解量较小(补充图3)．模拟细胞内P_聚累积速率(0.21 ~ 1.83 mmol P m⁻²d⁻¹，补充表7)与LSB对磷的吸收速率(0.25 ~ 1.2 mmol P m)相似⁻²d⁻¹在孵化实验中戈德哈默等人(2010)．这些可能是最低估计，因为存在聚磷酸激酶1 (ppk1)和外聚磷酸酶(ppx)，表明存在广泛的微生物合成和水解磷的可能性_聚除LSB外(Zoss等人，2019年)．要确定P的意义仍然很困难_聚直到它的丰度和营业额能够更好地量化。标准操作定义的湿式化学萃取不包括磷_聚显然，目前尚不清楚通过这些方法是否完全或部分恢复(Goldhammer等人，2010)．先进的分析技术，如³¹P核磁共振和拉曼光谱更有前途，因为它们能够量化P_聚生物物质的含量，如细胞内聚磷酸盐包体、溶解有机物和下沉颗粒(Diaz等人，2008年；费尔南多等人，2019年)．

基于这些原因，微生物对磷的吸收与磷的吸收之间的联系_聚磷的积累仍是推测性的，特别是关于暴露在可变氧化还原条件下的设置，以及我们对微生物磷释放的环境临界点的理解(兰格等人，2018)．突然发生的缺氧情况可触发LSB释放大量磷，并诱导羟基磷灰石自发沉淀(舒尔茨和舒尔茨，2005年)．同样的动态被用来解释孔隙水中的大量富集${\text{阿宝}}_4^{3.-}$在Eckernförde湾出现季节性缺氧后(Dale等，2013)．提供了支持性的实验证据兰格等人(2018)，他曾使用¹⁸地₂O标记实验用Beggiatoasp.菌株35Flor来阐明代谢活性P_聚在高磷和低氧条件下的池_聚贫氧条件下的富集。这些工人和其他人(布洛克和舒尔茨-沃格特，2011年)，进一步表明高硫化物水平是一个额外的应力诱导因素，导致细胞内磷的损失，这显然与泥带特别相关。H的作用₂由于缺乏相关H的经验数据，模型中没有考虑微生物P动态的S₂细胞内磷分解的S阈值浓度。

结论和未来展望

海洋脱氧已成为全球普遍现象，全球海洋脱氧对海洋生产力、养分循环、碳循环和海洋生境(Breitburg等人，2018)．通过本研究中建立的模型，我们已经能够对LSB活性与氮和磷从沉积物到水柱的循环通量之间的潜在反馈提供一些清晰的信息。关于N和P循环的新发现有两个方面:i) DNRN的N周转₂在数量上比DNRA和反硝化的总和更显著，ii)养分通量中P相对于N明显富集，部分原因是LSB的活性。这表明LSB对靠近海岸的初级生产有潜在的负反馈。考虑到白硫菌科群落覆盖大陆架面积3万公里²（Brüchert等，2006)，这强调了在北部BUS的区域模型中，需要用LSB正确地解释底栖氮周转。我们的模型预测将受益于量化DNRN比率的实验研究₂和DNRA白硫菌科BUS中常见的菌株以及它们可能在这些途径之间切换的环境条件。

模型中的概念P旋回与来自泥带的现有经验观测相一致。然而，LSB对羟基磷灰石沉淀和P埋藏的影响尚不能明确证实。该模型被调整为在一组关于P周期的简化假设下模拟数据。自然底栖磷循环是复杂的，模型以一种基本的方式处理关键的磷循环途径(例如磷循环)_聚动力学)或完全忽略它们(例如，磷灰石前体成核)。不幸的是，几乎没有公布的数据可以显著改进概念P模型。自生羟基磷灰石和异源羟基磷灰石(如鱼骨)是OMZs中颗粒P的主要成分，如果能更好地进行分析分离，将会取得重大进展。在季节性变化的底水氧化还原机制下，C、S和养分循环进一步与其他潜在的巨大不确定性相关。区域生态系统模型可以用来测试LSB的季节性动态如何改变水柱中的养分收支的合理情景。

数据可用性声明

本研究中提供的数据存档于PANGAEA世界数据中心:https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.913247，https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.913250，https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.945658，https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.945659．P组分的顺序提取:https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.945664，https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.945660，https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.945665．沉积物数据上传到PANGAEA世界数据中心，可以在补充材料．

作者的贡献

P-CC和AWD设计了研究，进行了模型模拟，并撰写了手稿。所有作者都对手稿的审阅和编辑做出了贡献。地球化学数据由CHA、MK、JF、C-CS、PV、MZ、FS、HNS-V和SS提供。所有作者都对文章做出了贡献，并批准了提交的版本。

资金

本研究由德国联邦教育与研究部(BMBF)的EVAR (03F0814)项目资助(https://www.ebus-climate-change.de/home)．

致谢

我们感谢R/V的船长、船员和科学船队流星巡航M157。A. Bleyer, B. Domeyer和R. Surberg在生物地球化学分析方面是公认的。我们也感谢国立台湾大学海洋研究所的许凤欣和张耀礼的协助²¹⁰Pb分析。我们感谢Silvana Pape为SEDEX P序列提取和沉积物地球化学分析提供了宝贵的技术和分析支持。

利益冲突

作者声明，这项研究是在没有任何商业或财务关系的情况下进行的，这些关系可能被解释为潜在的利益冲突。

出版商的注意

本文中所表达的所有主张仅代表作者，并不代表他们的附属组织，也不代表出版商、编辑和审稿人。任何可能在本文中评估的产品，或可能由其制造商提出的声明，都不得到出版商的保证或认可。

补充材料

本文的补充资料可在以下网址找到://www.gosselinpr.com/articles/10.3389/fmars.2022.929913/full#supplementary-material

参考文献