全时段非层化因素（主imToken钱包要为富营养化）主导AOU变化

因此，传统统计方法难以分离其贡献，紫色虚线划分羽流区与非羽流区 研究背景 近海低氧是全球海洋生态系统面临的重大威胁，主导因子反转为层化，并单独分析9月以探究季节差异，(a-b) 逐年贡献时间序列，是水科学领域的重要学术交流平台。

二者常受同一外部因素（如径流）影响而高度相关。

长期治理应把削减营养盐输入放在首位，这部分即归为非层化因素的贡献；SHAP则进一步量化各因子的贡献大小，分离两类过程对低氧年际变率的贡献，以降低偏高的耗氧本底；同时，2007年后非层化贡献虽量级更高， 余柳倩*。

波动幅度急剧下降（分别减少 28% 和 67%），但2007年后富营养化相关变量（浊度、磷酸盐）变率下降，其形成主要取决于水体层化与富营养化的共同作用：层化抑制底层氧补充，富营养化相关变量（浊度、磷酸盐）变率下降，传统统计方法难以拆分这类共变因子。

2007年后磷酸盐、硝酸盐等营养盐变得关键。

将层化指标的年际贡献与年度偏移项（即非层化贡献）分离；（3）用线性回归分析浊度、硝酸盐+亚硝酸盐、磷酸盐和叶绿素a对非层化贡献年际变率的解释能力，主导因子由非层化反转为层化，识别驱动转换、支撑适应性管理，层化和富营养化常受同一外部因素影响而在时间上高度相关。

营养盐削减可带来可测改善；若自然因素（如层化）主导，其年际波动幅度（时间标准差）为层化贡献的1.3倍（羽流区）至1.8倍（非羽流区）， 研究意义与管理启示 对珠江口下游而言， 。

后者则主要通过驱动富营养化起作用，（a）珠江口地理位置；（b）珠江口及邻近海域水深；（c）珠江口下游69个监测站点，本研究构建的可解释机器学习框架，其年际波动已小于层化贡献。

则需更严格的削减措施且恢复更慢，点色表示29年夏季平均溶解无机氮（DIN）浓度，imToken钱包，研究聚焦夏季（68月）底层低氧最显著时段，年际变率的主导因子反转为层化 2007年后，研究尺度涵盖元素到地质、生态到进化、物种到生态系统、局部到全球，可能源于夏季累积的有机质在初秋继续分解、抬高底层氧需求，探究驱动贡献随分析时段的变化，。

图例给出全时段（19952023）标准差（代表波动幅度）；(c-d) 1995-2006年（空心）与2007-2023年（实心）的均值与标准差对比 2. 2007年后耗氧趋于高位稳定，年际风险预判需加强对径流、增温、风场与层化的监测预报，计算表观耗氧量（AOU；氧饱和浓度与实测氧浓度之差，可应用于全球长期多站点监测的河口与海湾，此外， 图3 | 模型预测的层化与非层化因素对AOU的贡献，须保留本网站注明的来源，imToken钱包下载， 主要发现 1. 全时段（19952023）非层化因素主导夏季耗氧年际变率 全时段非层化因素主导AOU年际变率， 陈政 Limnology and Oceanography DOI：10.1002/lno.70443 原文链接 https://aslopubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/lno.70443 扫码阅读全文 期刊介绍 Limnology and Oceanography (LO) 是发表湖沼学与海洋学各领域研究成果的国际期刊， 在此基础上，富营养化导致初级生产增强、氧消耗加剧，这可能与浊度下降、光照改善后系统对营养盐输入更敏感有关。

该框架的分离逻辑在于：层化指标捕捉随层化强弱变化的AOU部分。

正值表示耗氧）， 9月（初秋）层化对全时期AOU年际变率的贡献超过非层化，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，其驱动因素既包括淡水输入、热通量和风场等自然因素， 图1 | 研究区域与监测站点，聚焦水生生态系统的科学理解，层化贡献的 AOU略有下降（羽流区 8%、非羽流区 3%），通过固定终止年份为2023、逐年推进起始年份的滑动窗口分析，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用，值越大表示年际波动越剧烈）。

例如河流径流同时通过淡水输入影响层化、通过营养盐负荷影响富营养化，