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科学界目前仅对深海的0.001%进行了成像
发布日期:2025-05-26 19:09:05  稿源:cnBeta.COM

深海区域仅占极小部分,地球表面仍有66%的面积未被探索。研究人员呼吁全球携手合作,绘制并保护这一广阔而重要的生态系统。在《科学进展》杂志发表的一项开创性研究中,海洋探索联盟的研究人员指出,迄今为止,仅有极小一部分深海海底被拍摄到。尽管深海覆盖了地球表面的66%,但大部分区域仍未被探索。

这张热图显示了美国专属经济区内已知深海潜水点的分布情况。图片来源:海洋探索联盟

该研究首次表明,在数十年的深海探索中,人类目视观察到的深海海底面积不到 0.001%——这一面积相当于罗德岛的面积或比利时面积的十分之一。

深海是指深度超过200米的区域,它支持着各种各样的生态系统,并提供氧气生成、气候调节和潜在的药物发现等基本服务。它在维持地球环境平衡方面发挥着至关重要的作用。尽管如此,对深海的科学研究仍然极其有限。大多数视觉调查都集中在少数几个地区和国家。视觉成像是研究深海海底的关键工具,与测绘和采样并列为海洋探索的三大支柱之一。

这张热图显示了太平洋中已知深海潜水点的分布情况。图片来源:海洋探索联盟

迫切需要深入了解

“随着我们面临深海日益加剧的威胁——从气候变化到潜在的采矿和资源开发——对如此广阔区域进行有限的探索,对科学和政策而言都成为一个关键问题,”海洋探索联盟主席、国家地理探险家、该研究的主要作者凯蒂·克罗夫·贝尔博士说道。“我们需要更好地了解深海的生态系统和过程,以便就资源管理和保护做出明智的决策。”

深海潜水活动集中在少数几个地区,特别是美国蒙特利湾、美国夏威夷、日本骏河湾和相模湾以及新西兰。热图表示每250平方公里的潜水活动数量;实际观察到的海床面积太小,无法在此比例尺的地图上显示。图片来源:海洋探索联盟

该研究使用了自 1958 年以来在 120 个不同国家的海域进行的约 44000 次深海潜水观测数据,是迄今为止最全面的全球深海底栖观测估计,并突显了全球勘探工作的差异。

鉴于并非所有潜水记录都公开,研究人员断言,即使这些估计值存在整整一个数量级的误差,也只有不到百分之一的海底拥有视觉记录。此外,近30%的记录视觉观测是在1980年之前进行的,而且通常只留下黑白、低分辨率的静态图像。

自20世纪80年代以来,全球深潜活动的重点已从20世纪60年代和70年代的探索性深潜活动转向如今的专属经济区(EEZ),即目前国家管辖范围内的区域。20世纪60年代,51.2%的潜水活动发生在如今的公海;而到了2010年代,这一比例下降到14.9%,潜水活动主要集中在美国、日本和新西兰的专属经济区内。图片来源:海洋探索联盟

值得注意的是,超过65%的目视观测发生在三个国家(美国、日本和新西兰)200海里范围内。由于海洋勘探成本高昂,仅有少数几个国家主导着深海勘探,其中美国、日本、新西兰、法国和德国五个国家承担了所有深海水下观测的97%。

这种地理覆盖范围和运营商代表性的偏见导致海洋学界将深海生态系统的大部分特征建立在这个极其小且不具代表性的样本上。

栖息地覆盖的巨大缺口

该研究还凸显了海底栖息地方面的知识缺口。某些地貌特征,例如峡谷和山脊,一直是重要研究的重点,而包括深海平原和海山在内的广大区域仍未得到充分探索。

这张热图动画显示了北大西洋已知的深海潜水点的分布情况。图片来源:海洋探索联盟

这些发现强调,迫切需要开展更全面、更全球化的深海探索,确保科学研究和保护工作准确反映海底的真实范围。正如研究指出的那样,如果科学界仅根据占总面积0.001%的观测数据就对陆地生态系统做出所有假设,那么他们对地球上所有陆地生物的评估就只能基于一个大约相当于德克萨斯州休斯顿大小的区域。

这张地图展示了比利时境内已观测到的2130平方公里深海海底。图片来源:海洋探索联盟/Google地图

为了应对这些挑战,研究人员呼吁扩大探索力度,并利用新兴技术增加进入深海的机会。随着小型化、更经济的深海工具的进步,我们有机会扩大科学界的影响力,将中低收入国家纳入海洋探索和研究的行列。

当地社区和新工具带来希望

“我们的海洋中还有太多未解之谜,”国家地理学会首席科学与创新官伊恩·米勒博士说道,该学会为这项研究提供了资金。“由科学家和当地社区主导的深海探索对于更好地了解地球上最大的生态系统至关重要。贝尔博士的目标是为全球沿海社区提供尖端研究和技术,这将确保对深海进行更具代表性的分析。如果我们对海洋有更深入的了解,我们就能更好地保护它。”

这张热图显示了北大西洋已知的深海潜水点的分布情况。图片来源:海洋探索联盟

这项研究标志着我们迈出了关键一步,有助于我们理解海洋探索领域的差距,并认识到制定全面的全球战略以确保深海的保护和可持续管理的必要性。作者希望这些发现能够促进更多的科学合作,从而加深对地球上最至关重要的生态系统的理解。

编译自/ScitechDaily

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