海洋浮游植物是重要的初级生产者，贡献了全球近一半的初级生产力，在海洋生态系统中发挥着至关重要的作用。海洋浮游植物类群丰富多样，不同类群在地球生物化学循环中扮演着不同的角色，并会对海洋环境和气候变化产生重要响应。近几十年来，全球气候变化和人类对海洋资源的开发正在引起海洋生态系统发生重大变化，探知海洋浮游植物生物量和群落结构变化、评估海洋环境和气候对浮游植物变化的影响具有重要的科学意义。

海洋科学学院孙德勇教授课题组在开发区域和全球浮游植物深层次信息卫星产品基础上，开展了全球浮游植物对环境气候响应机制方面的研究，取得了重要进展，相关研究成果于近期发表于《Science Advances》期刊上。该研究工作基于近几十年的全球观测数据，采用相关和信息流相结合的方法，探讨了浮游植物生物量、海洋环境和气候强迫之间的关系；揭示了浮游植物生物量与环境因子的相关性和因果关系呈现空间不对称性，环境因子直接驱动生物量变化的位置主要集中在副热带环流区；温度、光照和混合层深度对全球浮游植物年代际变化具有显著影响；在年代际时间尺度上，气候变化对浮游植物的直接影响体现在赤道太平洋、南太平洋和印度洋部分区域，其中赤道太平洋区域同时受到多种气候强迫影响。该论文第一作者为2021级博士研究生李正浩，通讯作者/共同第一作者为孙德勇教授，合作者为我校王胜强教授、张海龙副教授和何宜军教授，外单位合作者包括江苏海洋大学的环宇讲师和上海勘测设计研究院有限公司的袁逸博高级工程师。本研究得到了国家自然科学基金项目（42476173，42176179，42176181，42106176）资助。

近些年来，孙德勇教授课题组聚焦海洋浮游植物生物量和群落结构精细化遥感探测、浮游植物动态对环境气候响应机制等科学问题，在海洋浮游植物光吸收特征、深层次浮游植物群落信息卫星遥感反演以及环境气候对浮游植物影响等方面取得了系列创新性研究成果。所发表的中国近海和全球浮游植物粒径等级、典型色素浓度和典型类群的长时序卫星数据集，已获得5000余次的下载，其中浮游植物粒径等级数据集获得了《遥感学报》公众号专题推荐。近五年，该课题组在国内外学术期刊上发表系列论文53篇，包括GCB、WR、IEEE TGRS、JAG、JGR-Oceans、PO、OE、遥感学报、光学学报、海洋学报等，同时获授权发明专利6项，获国家海洋科学技术奖特等奖、江苏省科学技术一等奖、中国遥感优秀成果奖一等奖、上海海洋科学技术二等奖、江苏省海洋学会科学技术奖一等奖等科研奖励。入选国家优青会评答辩、江苏高校“青蓝工程”中青年学术带头人、自然资源部高层次青年科技创新人才、江苏省“六大人才高峰”高层次人才等。上述研究成果为海洋浮游植物的卫星遥感业务化监测提供理论支撑和技术保障，为海洋生态系统、海洋生物多样性和海洋生物地球化学过程等领域的交叉研究提供重要科学支撑。

图1全球典型浮游植物类群产品制作及应用示意图

图2典型海洋环境因子对浮游植物生物量变化的主要驱动模式

图3典型气候因子对浮游植物生物量变化的主要驱动模式

发表相关的主要论文如下：

Li, Z.,Sun, D.*, Wang, S., Huan, Y., Zhang, H., Yi, Y., & He, Y. (2024). Ocean-scale patterns of environment and climate changes driving global marine phytoplankton biomass dynamics. Science Advances, 10, eadm7556. https://doi.org/10.1126/sciadv.adm7556.

Li, Z.,Sun, D.*, Wang, S., Huan, Y., Zhang, H., Liu, J., & He, Y. (2023). A global satellite observation of phytoplankton taxonomic groups over the past two decades. Global Change Biology, 29, 4511-4529.https://doi.org/10.1111/gcb.16766.

Sun, D.*, Li, Z., Wang, S., Zhang, H., Huan, Y., Zhang, Y., & He, Y. (2022). Two-decadal estimation of sixteen phytoplankton pigments from satellite observations in coastal waters. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 108. https://doi.org/10.1016/j.jag.2022.102715

Huan, Y.,Sun, D.*, Wang, S., Zhang, H., Li, Z., & He, Y. (2022). Phytoplankton Size Classes in the Global Ocean at Different Bathymetric Depths. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 60.https://doi.org/10.1109/TGRS.2022.3153477.

Sun, D., Pan, T., Wang, S.*, & Hu, C. (2021). Linking phytoplankton absorption to community composition in Chinese marginal seas. Progress in Oceanography, 192.https://doi.org/10.1016/j.pocean.2021.102517.

Sun, D.*, Huan, Y., Wang, S.*, Qiu, Z.*, Ling, Z., Mao, Z., & He, Y. (2019). Remote sensing of spatial and temporal patterns of phytoplankton assemblages in the Bohai Sea, Yellow Sea, and east China sea. Water Research, 157, 119-133. https://doi.org/10.1016/j.watres.2019.03.081.