材料和方法

2.1、物種和生物材料

本研究中調(diào)查的物種的選擇主要是因?yàn)樗鼈兊纳鷳B(tài)重要性或經(jīng)濟(jì)相關(guān)性：它們沿著 Sungo Bay 海岸線豐富，雖然不跨越其門的真正分類范圍，但很好地代表了當(dāng)前的群落組合。 Sungo Bay 大型藻類群落本身可與全球其他海岸線相媲美。 例如，Macrocystis pyrifera 最初是從墨西哥進(jìn)口的，現(xiàn)在在水產(chǎn)養(yǎng)殖中進(jìn)行商業(yè)種植。 同樣，糖精最初于 1970 年代從日本引進(jìn)，此后成為中國最重要的商業(yè)種植海藻。

2.2、樣品采集

M. pyrifera 的成熟孢子體最初于 1978 年在墨西哥圣托馬斯（MST，31°330N，116°240W）收集。本研究中使用的譜系的雄性和雌性配子體克隆被分離并保存在黃海漁業(yè)條件包括溫度、鹽度和 TA 的監(jiān)測，如對室內(nèi)中層世界所述，以分析海水化學(xué)的變化（圖 S6）。 如上所述，通過量熱法測定營養(yǎng)素。 為了避免假復(fù)制，每個 pCO2 水平設(shè)置了六個籠子； 然而，由于物流限制（這些類型的實(shí)驗(yàn)的一個常見問題，康沃爾和赫德，2015 年也強(qiáng)調(diào)了這一點(diǎn)），我們無法在單獨(dú)的網(wǎng)箱中種植每個物種。 每個物種的 20 個重復(fù)在每個網(wǎng)箱中生長。 雖然平均溫度 (9.38 ? 2.56°C) 與室內(nèi)中層的溫度相當(dāng)，但這里的溫度也隨著時間的推移而升高，因?yàn)閷?shí)驗(yàn)是在晚春月份進(jìn)行的。 此外，室外和室內(nèi)設(shè)置之間的 pCO2 平均值和方差具有可比性，而室外中層環(huán)境中營養(yǎng)物質(zhì)和光強(qiáng)度的變化大于室內(nèi)設(shè)置。 然而，平均光照強(qiáng)度和日長與室內(nèi)中層環(huán)境相當(dāng)。 為了將此數(shù)據(jù)集與室內(nèi)中觀的數(shù)據(jù)集進(jìn)行比較，還以 7 天的間隔記錄了 28 天的生長數(shù)據(jù)。

2.4、生長、光合作用、呼吸作用的測定

藻類比生長率 (SGR) 的確定和計算如下：

式中 W0 和 Wt 為培養(yǎng)期開始和結(jié)束時的鮮重； Dt 是采樣間隔之間的天數(shù)。

使用描述單峰曲線的經(jīng)驗(yàn)增長模型對響應(yīng) pCO2 變化的增長率變化進(jìn)行建模

其中半飽和常數(shù)為 Km = -b/2a，最大比增長率為 lmax = (4ac - b2)/4a。 常數(shù) a、b 和 c 是要為單峰增長方程確定的參數(shù)。

藻類凈光合作用 (NP, lmol g?1 新鮮 hr?1) 記錄在中午時我們預(yù)計它們是光飽和的（從 12:00 到 14:00）。 為了進(jìn)行測量，將藻類樣品從中間宇宙中取出并放入密封的玻璃室中，玻璃室中充滿了來自每個水箱中具有適當(dāng)碳酸鹽化學(xué)成分的海水。 使用氧電極 (Unisense) 原位測定氧濃度的變化，然后用于計算 NP。 在每個采樣時間的午夜（從 24:00 到 02:00）也使用相同的方法監(jiān)測呼吸（RE，lmol g?1 新鮮 hr?1）。

2.5、統(tǒng)計分析

2.5.1 、實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)

由于在 6 天的時間里對裝有生物的罐子進(jìn)行了重復(fù)采樣，以進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室中最短的實(shí)驗(yàn)，而在中宇宙中進(jìn)行較長時間的實(shí)驗(yàn)則需要 28 天，因此使用了 R 包 NLME（版本 3.1-128）中的混合效應(yīng)模型分析 pCO2 對生理機(jī)能的影響。 生長速率被用作要解釋的實(shí)驗(yàn)變量。 時間和重復(fù)被用作隨機(jī)效應(yīng)（因?yàn)樗袦y量都以我們無法解開的方式與第一次測量相關(guān)）。 然后我們添加了“門”（即紅藻門、綠藻門或褐藻門）、“生命”（多年生與一年生，因?yàn)闃颖驹谡麄€門中分布不均，并且褐藻不是嚴(yán)格認(rèn)可的分類群），或“策略”（開花形成的“r 戰(zhàn)略家”與非開花的“K 戰(zhàn)略家”）作為一個固定效應(yīng)，另一個固定效應(yīng)是“二氧化碳水平”。 為了解決將不同物種分成更大組的可能注意事項(xiàng)，還測試了“物種”對自身的影響以及嵌套在更大組中的影響（例如，“門”和“策略”）。 然后分別測試“Phyla”、“l(fā)ife”、“strategy”和“species”，每個都與 pCO2 相互作用，并根據(jù)最小的 AICc 分?jǐn)?shù)（Akaike Information Criterion for small sample size）選擇最簡約的模型進(jìn)行報告）。 當(dāng) AICc 分?jǐn)?shù)變化小于兩個單位時，通過 aictab 函數(shù)（AICCMODAVG 2.10 版）進(jìn)行模型平均。

有關(guān)物種及其相關(guān)策略的完整列表，請參見表 S4。 在 GLHT 包（版本 1.46）中的“multcomp”函數(shù)中進(jìn)行了成對事后測試。 混合模型的選擇，而不是方差分析，也說明了數(shù)據(jù)的不平衡設(shè)計（例如，“門”和“策略”中的子集數(shù)量不同）。 AICc 表在 SI 中可用（表 S5-S7）。 作者將根據(jù)合理要求提供完整的 R 代碼。

2.5.2 、室內(nèi)外中觀

在這里，響應(yīng)變量是生長速率、光合作用和呼吸速率。 時間再次被用作隨機(jī)效應(yīng)，如 aquariaID 或 netcageID（即生物復(fù)制）。 然后對每個響應(yīng)變量按上文所述進(jìn)行混合效應(yīng)模型。 我們使用與上述相同的固定和隨機(jī)效應(yīng)來分析實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)，但還包括對其他非生物參數(shù)（例如，營養(yǎng)濃度、溫度）的測試，以測試另一個參數(shù)是否在推動物種反應(yīng)或與變化顯著相互作用在 pCO2 中。

僅對于室內(nèi)中層世界，為了將生理參數(shù)（光合作用和呼吸）的變化量與生長速率的變化量相關(guān)聯(lián)，我們計算了 pCO2 每次變化時每個性狀的倍數(shù)變化，即所有值在將高 pCO2 水平與 400 latm pCO2 的“對照”水平進(jìn)行比較，并計算相對于該水平的變化。 然后通過線性回歸檢查生長變化與光合作用或呼吸變化之間的關(guān)系。

圖 2 生長響應(yīng)曲線 成花（淡綠色）和非成花 （淺棕色）物種響應(yīng) 在開始時升高 pCO2（一周 1，上圖）和結(jié)束（第 4 周，下圖） 面板）的室內(nèi)潛伏期 中觀。 就像在實(shí)驗(yàn)室里 治療，生長率響應(yīng) 成花過程中 pCO2 水平升高 物種（雖然增加 增長不像過去那樣呈指數(shù)增長 實(shí)驗(yàn)室環(huán)境），而非開花 物種表現(xiàn)出單峰 響應(yīng)，增長達(dá)到峰值 700 和 1,000 latm pCO2 (F2,30 = 64.84, p < .0001）。 增長率下降 對所有場景中的所有物種都有顯著影響。 箱線圖按標(biāo)準(zhǔn)顯示，帶有 中位數(shù)作為粗體帶，和胡須 擴(kuò)展到第一個四分位距。 覆蓋箱線圖的形狀表明 單個物種，每個物種的 n 為 每個 pCO2 水平 = 6。 [顏色數(shù)字可以 在 wileyonlinelibrary.com 上查看]

同樣對于室內(nèi)中觀，進(jìn)行了主坐標(biāo)分析 (PCoA)（包“VEGAN”2.42），以使用獲得的 Km 和 lmax、光合作用和呼吸的結(jié)果分析對 pCO2 變化的生理反應(yīng)的物種特異性差異。 所有主坐標(biāo)都用于計算差異矩陣，然后測試它們對方差的貢獻(xiàn)。 選擇了解釋大部分（這里接近 100%）整體變化的兩個變量進(jìn)行顯示。 為了比較室外和室內(nèi)中觀之間的結(jié)果，“位置”被添加為一個額外的固定因素，全球模型包括 pCO2、物種（或策略）、時間和位置之間的完整相互作用。 然后使用“dregde”函數(shù)（MUMIN 版本 1.15.6）研究該模型，并選擇具有最小可能 AICc 分?jǐn)?shù)的模型進(jìn)行進(jìn)一步討論和事后測試。

在環(huán)境復(fù)雜性海洋環(huán)境中馴化的藍(lán)藻和海藻能提高海洋中PCO2分壓總保有量——摘要、介紹

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