Региональная методика восстановления первичных гидрооптических характеристик Черного моря по данным цветового сканера SeaWiFS

Описывается алгоритм восстановления первичных гидрооптических характеристик Черного моря, IOPs, по данным цветового сканера SeaWiFS. Восстановленный набор IOPs был проанализирован совместно с in situ измерениями био-оптических характеристик фитопланктона, полученных в западной глубоководной части Че...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Дата:	2012
Автори:	Суслин, В.В., Чурилова, Т.Я., Пряхина, С.Ф.
Формат:	Стаття
Мова:	Russian
Опубліковано:	Морський гідрофізичний інститут НАН України 2012
Назва видання:	Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу
Теми:	Экология Черного моря и рациональное природопользование в прибрежной и шельфовой зонах
Онлайн доступ:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/56879
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:	Региональная методика восстановления первичных гидрооптических характеристик Черного моря по данным цветового сканера SeaWiFS / В.В. Суслин, Т.Я. Чурилова, С.Ф. Пряхина // Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу: Зб. наук. пр. — Севастополь, 2012. — Вип. 26, том 2. — С. 204-223. — Бібліогр.: 37 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-56879
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-568792014-02-27T03:02:06Z Региональная методика восстановления первичных гидрооптических характеристик Черного моря по данным цветового сканера SeaWiFS Суслин, В.В. Чурилова, Т.Я. Пряхина, С.Ф. Экология Черного моря и рациональное природопользование в прибрежной и шельфовой зонах Описывается алгоритм восстановления первичных гидрооптических характеристик Черного моря, IOPs, по данным цветового сканера SeaWiFS. Восстановленный набор IOPs был проанализирован совместно с in situ измерениями био-оптических характеристик фитопланктона, полученных в западной глубоководной части Черного моря за период с 1998 по 1999 гг. Выявлены проявления как минимум четырех интересных ситуаций, связанных с (1) изменением величины наклона спектрального коэффициента поглощения неживым органическим веществом, (2) цветением кокколитофорид, (3) доминированием крупного фитопланктона, (4) присутствием пико-планктона. Приводятся примеры пространственного распределения и временной динамики этих особенностей. Описується алгоритм відновлення первинних гідрооптичних характеристик Чорного моря, IOPs, за даними колірного сканеру SeaWiFS. Для спільного аналізу супутникових даних про колір води притягувалися in situ виміри біо-оптичних характеристик фітопланктону, отримані за результатами дворічного моніторингу в західній частині Чорного моря. Виявлені прояви як мінімум чотирьох цікавих ситуацій, пов'язаних з (1) зміною величини нахилу спектрального коефіцієнта поглинання неживою органічною речовиною, (2) цвітінням кокколітофорид, (3) домінуванням крупного фітопланктону, (4) присутністю піко-планктону. Наводяться приклади просторового розподілу і тимчасової динаміки цих особливостей. A regional algorithm of the inherent optical properties, IOPs. For joint analysis, the in situ measurements of bio-optical characteristics of phytoplankton during two-year monitoring in western part of the Black Sea and IOPs data set were used. At least four interesting situations related to (1) colored dissolved organic matter and/or detritus impact, (2) coccolithophorid blooms, (3) micro-size phytoplankton (diatoms and/or dinoflagellates ), (4) cianobacterias. Examples of the spatial distribution and seasonal variability of these features in half-monthly and half-month climatology maps are given. A complete set of maps during SeaWiFS lifetime is available from http://blackseacolor.com/. Thus, under certain conditions, a set of points in twodimensional space of the spectral slopes identifies the optically active substances contained in seawater, in particular, the different types of phytoplankton. 2012 Article Региональная методика восстановления первичных гидрооптических характеристик Черного моря по данным цветового сканера SeaWiFS / В.В. Суслин, Т.Я. Чурилова, С.Ф. Пряхина // Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу: Зб. наук. пр. — Севастополь, 2012. — Вип. 26, том 2. — С. 204-223. — Бібліогр.: 37 назв. — рос. 1726-9903 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/56879 581.132.1:551.46.08:519.876.5(262.5) ru Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу Морський гідрофізичний інститут НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Russian
topic	Экология Черного моря и рациональное природопользование в прибрежной и шельфовой зонах Экология Черного моря и рациональное природопользование в прибрежной и шельфовой зонах
spellingShingle	Экология Черного моря и рациональное природопользование в прибрежной и шельфовой зонах Экология Черного моря и рациональное природопользование в прибрежной и шельфовой зонах Суслин, В.В. Чурилова, Т.Я. Пряхина, С.Ф. Региональная методика восстановления первичных гидрооптических характеристик Черного моря по данным цветового сканера SeaWiFS Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу
description	Описывается алгоритм восстановления первичных гидрооптических характеристик Черного моря, IOPs, по данным цветового сканера SeaWiFS. Восстановленный набор IOPs был проанализирован совместно с in situ измерениями био-оптических характеристик фитопланктона, полученных в западной глубоководной части Черного моря за период с 1998 по 1999 гг. Выявлены проявления как минимум четырех интересных ситуаций, связанных с (1) изменением величины наклона спектрального коэффициента поглощения неживым органическим веществом, (2) цветением кокколитофорид, (3) доминированием крупного фитопланктона, (4) присутствием пико-планктона. Приводятся примеры пространственного распределения и временной динамики этих особенностей.
format	Article
author	Суслин, В.В. Чурилова, Т.Я. Пряхина, С.Ф.
author_facet	Суслин, В.В. Чурилова, Т.Я. Пряхина, С.Ф.
author_sort	Суслин, В.В.
title	Региональная методика восстановления первичных гидрооптических характеристик Черного моря по данным цветового сканера SeaWiFS
title_short	Региональная методика восстановления первичных гидрооптических характеристик Черного моря по данным цветового сканера SeaWiFS
title_full	Региональная методика восстановления первичных гидрооптических характеристик Черного моря по данным цветового сканера SeaWiFS
title_fullStr	Региональная методика восстановления первичных гидрооптических характеристик Черного моря по данным цветового сканера SeaWiFS
title_full_unstemmed	Региональная методика восстановления первичных гидрооптических характеристик Черного моря по данным цветового сканера SeaWiFS
title_sort	региональная методика восстановления первичных гидрооптических характеристик черного моря по данным цветового сканера seawifs
publisher	Морський гідрофізичний інститут НАН України
publishDate	2012
topic_facet	Экология Черного моря и рациональное природопользование в прибрежной и шельфовой зонах
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/56879
citation_txt	Региональная методика восстановления первичных гидрооптических характеристик Черного моря по данным цветового сканера SeaWiFS / В.В. Суслин, Т.Я. Чурилова, С.Ф. Пряхина // Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу: Зб. наук. пр. — Севастополь, 2012. — Вип. 26, том 2. — С. 204-223. — Бібліогр.: 37 назв. — рос.
series	Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу
work_keys_str_mv	AT suslinvv regionalʹnaâmetodikavosstanovleniâpervičnyhgidrooptičeskihharakteristikčernogomorâpodannymcvetovogoskaneraseawifs AT čurilovatâ regionalʹnaâmetodikavosstanovleniâpervičnyhgidrooptičeskihharakteristikčernogomorâpodannymcvetovogoskaneraseawifs AT prâhinasf regionalʹnaâmetodikavosstanovleniâpervičnyhgidrooptičeskihharakteristikčernogomorâpodannymcvetovogoskaneraseawifs
first_indexed	2025-07-05T08:09:26Z
last_indexed	2025-07-05T08:09:26Z
_version_	1836793690032439296
fulltext	204 УДК 581.132.1:551.46.08:519.876.5(262.5) В.В. Суслин 1, Т.Я. Чурилова 2, С.Ф. Пряхина 1 1 Морской гидрофизический институт НАН Украины, г. Севастополь 2 Институт биологии южных морей НАН Украины, г. Севастополь РЕГИОНАЛЬНАЯ МЕТОДИКА ВОССТАНОВЛЕНИЯ ПЕРВИЧНЫХ ГИДРООПТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ЧЕРНОГО МОРЯ ПО ДАННЫМ ЦВЕТОВОГО СКАНЕРА SeaWiFS Описывается алгоритм восстановления первичных гидрооптических характе- ристик Черного моря, IOPs, по данным цветового сканера SeaWiFS: bbp (λ) – коэф- фициента обратного рассеяния света взвесью на длине волны 555 нм, np – показателя спектрального хода bbp (λ), aCDM (λ) – суммарного коэффициента поглощения света растворенной органикой и неживой взвесью на длине волны 490 нм, S – показателя спектрального хода aCDM (λ), Ca – концентрации хлорофилла-«а». Восстановленный набор IOPs был проанализирован совместно с in situ измерениями био-оптических характеристик фитопланктона, полученных в западной глубоководной части Черного моря за период с 1998 по 1999 гг. Выявлены проявления как минимум четырех интересных ситуаций, связанных с (1) изменением величины наклона спектрального коэффициента поглощения неживым органическим веществом, (2) цветением кокколитофорид, (3) доминированием крупного фитопланктона, (4) присутствием пико-планктона. Приводятся примеры пространственного распреде- ления и временной динамики этих особенностей. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: Черное море, SeaWiFS, региональный алгоритм, пер- вичные гидрооптические характеристики, спектральные особенности, оптически активные вещества. Введение. Спектральный состав света, выходящего из-под поверхности воды, зависит от первичных гидрооптических характеристик IOPs ∗. Прямая задача, т.е. восстановление коэффициента яркости моря (RRS (λ)) по заданным IOPs, описана, например, в работе [1]. В литературе описаны методы решения обратной задачи, т.е. восстановления IOPs по заданному спектру RRS (λ). Наиболее полный обзор применяемых в настоящее время методов решения обратной задачи был дан в [2]. В приложении к Черному морю восстановление отдельных параметров IOPs по спутниковым данным описано в работах [3 – 6]. Для решения обратной задачи, которая, как правило, плохо обусловлена, применяются различные приемы: − использование разных спектральных интервалов внутри видимого диапазона для вычисления отдельных компонент IOPs; − наложение дополнительных связей между IOPs и RRS (λ), либо простое фиксирование отдельных компонент IOPs; Все эти приемы направлены на то, чтобы повысить устойчивость ре- шения обратной задачи. In situ * измерения IOPs и самих спектров RRS (λ) являются исключительно ценным материалом для настройки решения как прямых так и обратных задач. ∗ См. список используемых аббревиатур в конце статьи.  В.В . Суслин, Т.Я. Чурилова, С.Ф. Пряхина, 2012 205 Но таких измерений очень мало, тем более, когда речь идет о Черном море. Проведение подспутниковых измерений, которые включают полный набор IOPs и соответствующие им измерения RRS (λ), чрезвычайно трудная и доро- гостоящая задача. В настоящий момент для Черного моря известны только два таких эксперимента [7, 8]. Количество экспериментов, в которых измерялись отдельные компоненты IOPs или RRS (λ) несколько больше [9 – 17], но многие из них имеют ограниченные возможности их совместного анализа со спутниковыми измерениями, в первую очередь, из-за близости к суше (менее 2 миль) и присутствия облачности на момент пролета спутника. Другое ограничение связано с тем, что наблюдается расхождение между in situ RRS (λ) и спутниковым значением RRS (λ) [18]. Считается, что причиной тому является некорректный учет ряда факторов при выполнении атмосферной коррекции, как-то: некорректный выбор аэрозольной модели, эффекты, связанные с геометрией и спецификой измерения цветовым сканером и некоторые другие [19, 20]. Чтобы нивелировать эти ошибки, разрабатываются критерии уст- ранения такого расхождения [3, 21]. В то же время для Черного моря мы имеем уникальный массив RRS (λ) за 13 лет работы цветового сканера SeaWiFS . Поэтому чрезвычайно актуальным является развитие методов восстановления IOPs, используя данные цветовых сканеров и, в частности, SeaWiFS. В этой работе описывается региональный алгоритм восстановления IOPs с учетом особенностей оптических свойств бассейна Черного моря, исполь- зующий данные SeaWiFS [22], прошедшие специальную фильтрацию. Набор восстанавливаемых IOPs включает в себя следующие параметры: bbp (λ) – коэффициент обратного рассеяния света взвесью на длине волны 555 нм; np – показатель спектрального хода bbp (λ); aCDM (λ) – суммарный коэффициент поглощения света растворенной орга- никой и неживой взвесью на длине волны 490 нм; S – показатель спектрального хода aCDM (λ); Ca – концентрация хлорофилла-«а» в море; тип решения согласно [6] – вспомогательный параметр, который формально не относится к параметрам IOPs, но косвенно содержит инфор- мацию о спектральных характеристиках коэффициента удельного поглощения фитопланктона. Материалы. В работе были использованы спутниковые данные SeaWiFS второго уровня (Level 2) версии R2010.0: коэффициенты яркости моря (далее, RRS ) для первых пяти спектральных каналов (СК) и их некоторые отношения (см. табл. П1 в Приложении). Для района, охватывающего Черное море, эти данные были проинтерполированы на сетку с шагом 0,035° по долготе и 0,025° по широте. Шаг осреднения по времени состав- лял половину календарного месяца, т. е. каждый месяц был разбит на две части, равные приблизительно двум неделям. Спутниковые данные охва- тывали весь период работы цветового сканера SeaWiFS с сентября 1997 года по декабрь 2010 года и соответствовали следующим критериям: См. список используемых аббревиатур в конце статьи. 206 − величина RRS (λ) после атмосферной коррекции не должна быть отрицательной для любого из СК; − количество итераций поиска решения при выполнении атмосферной коррекции не должно превышать его значения по умолчанию в программе SeaDAS ∗ [23]; − рядом с обрабатываемым участком моря не должен находиться объект повышенной яркости (как правило, это облачность или суша); − обрабатываемый участок моря находится вне зоны блика. Все такие ситуации, за исключением первой, в стандартном спут- никовом продукте второго уровня [21] помечены специальными значками, так называемыми «флагами», что существенно облегчает процедуру их фильтрации. Для анализа результатов были выбраны шесть районов. Пять из них расположены в глубоководной части моря и охватывают участки поверхности моря, ограниченные координатами: 1) 42,93° – 43,5°с.ш. и 30,85° – 31,66°в.д.; 2) 42,90° – 43,5°с.ш. и 36,10° – 36,90°в.д.; 3) 41,90° – 42,5°с.ш. и 38,40° – 39,20°в.д.; 4) 42,90° – 43,5°с.ш. и 33,70° – 34,50°в.д.; 5) 42,20° – 42,8°с.ш. и 29,80° – 30,60°в.д. Шестой расположен на северо-западном шельфе и охватывает район, ограниченный координатами: 44,55° – 45,125°с.ш. и 30,85° – 31,655°в.д. Методика расчета IOPs по данным SeaWiFS. Спутниковые данные, в каждом узле сетки осредненные по времени и пространству, рассчитывались из продуктов Level 2 с учетом фильтрации с помощью флагов и масок (см. выше). Решение находилось в каждом узле сетки методом итераций. В результате каждой итерации по данным SeaWiFSопределялся следующий набор IOPs, описанный во введении. Максимальное число итераций составляло три, минимальное – две итерации. Каждая итерация состояла из трех шагов (см. табл. 1), на каждом из которых для определенного спектрального интервала последовательно находился весь набор IOPs. На первом шаге 1-ой итерации находятся значения aCDM (490), Ca и тип решения как минимум невязки между спутниковым значением Is (λ) и модельным расчетом Im (λ) для СК 490 нм и 510 нм отдельно для двух типов решений. Решением считается тот тип решения и те значения aCDM (490), Ca , для которых невязка минимальна. Модельные значения S, bbp (555) и np на этом шаге считались известными и равными 0,018 нм-1; 0,00093 м-1 и 1,0 соответственно. На втором шаге 1-ой итерации находятся значения bbp (555) и np как минимум невязки между модельными и спутниковыми значениями RRS (λ) в СК 490 нм и 555 нм. На этом шаге при расчете модельных значений RRS (λ) значения параметров aCDM (490), Ca и тип решения брались из решения первого шага, значение S оставалось неизменным 0,018 нм-1. На последнем шаге 1-ой итерации находилось значение S как минимум невязки между спутниковым значением Is (λ) и модельным расчетом Im (λ) в СК 412 нм. ∗ См. список используемых аббревиатур в конце статьи. 207 Входные данные aCDM (490), Ca , bbp (555), np и тип решения берутся как решения первых двух шагов. Первый шаг 2-ой итерации отличается от первого шага 1-ой итерации только тем, что мы используем для расчета модельных значений ( )λI решения для S, bbp (555) и np, найденные в 1-ой итерации. В результате находим новое значение для aCDM (490), Ca и тип решения. Заметим, что тип решения после этого шага может измениться! Второй и третий шаги аналогичны соот- ветствующим шагам 1-ой итерации. Третья итерация выполняется только тогда, когда тип решения, найденный на первом шаге 1-ой итерации не совпадает с типом решения, найденным на первом шаге 2-ой итерации. В этом случае, первый шаг 3-й итерации использует в качестве входных данных значения S, bbp (555) и np, найденные во 2-ой итерации. Таким образом, решением считается набор IOPs после второго шага, если тип решения для первых двух итераций сохраняется, в противном случае ему соответствует набор IOPs после 3-ей итерации. На рис. 1, а показаны модельные спектры RRS (λ), рассчитанные по усред- ненным спутниковым данным за первую половину октября 1997 г., в узле с координатами 42,95°с.ш. и 35,60°в.д., для трех последовательных шагов 1-ой итерации. Координаты совпадают с in situ измерениями 7 октября 1997 года [17]. Здесь же показаны спутниковые значения спектра RRS (λ) в СК 412, 443, 490, 510 и 555 нм за первую половину октября 1997 г. для района in situ измерений, охватывающего три соседних узла сетки. Для восстановления модельного спектра во всем спектральном диапазоне от 400 до 700 нм использовались выражения и константы, описанные в табл. 1 из работы [24] для EM2-модели (Exact model 2 – точная модель 2) и табл. П2 из Приложения. Первое, в данном конкретном случае видно, что уже после первой итерации модельный спектр Rm,RS (λ) хорошо количественно совпадает со спектром, измеренным in situ. Рис . 1. Примеры модельных спектров Rm,RS (λ) и их сравнение с in situ [17] и спутниковыми (sat) измерениями Rs,RS (λ): а – эволюция модельного спектра Rm,RS (λ) для трех последовательных шагов 1-2-3 первой итерации (см. таблицу); б – модельный спектр Rm,RS (λ), восстановленный по данным IOPs, после третьей итерации. 400 450 500 550 600 650 700 400 450 500 550 600 650 700 λ, нм λ, нм 0,006 0,005 0,004 0,003 0,002 0,001 0 R R S, с р -1 а б 1 2 3 sat in situ 3 sat in situ 208 Таблица 1. Описание трех последовательных шагов одной итерации. Примечание. Индексы s и m означают спутниковые и модельные данные соответственно, модельные данные рассчитывались по формулам, приведенным в Приложении. Условный номер шага Входные данные Выходные данные Метод решения 1 ( )490sI , ( )510sI ( )490CDMa , aC , тип решения [ ]∑ − 2 )()( λλ ms IImin 2 ( )490sRS,R , ( )555sRS,R , ( )490CDMa , aC , тип решения ( )555bpb , pn [ ]∑ − 2 ,, )()( λλ RSmRSs RRmin 3 ( )412sI , ( )490CDMa , aC , ( )555bpb , pn , тип решения S [ ]∑ − 2)()( λλ ms IImin 490,510 a CDM (490), Ca, type of decision λ λ 490,555 b br (555), np 412 λ S 208 209 Второе, близкие значения спутникового спектра Rs,RS (λ) и in situ RRS (λ) указывает на удовлетворительное качество атмосферной коррекции в данной конкретной точке с учетом перечисленных выше критериев браковки спутниковых данных. Результаты. Примеры карт: 2-х недельная карта На рис. 2 приведен пример восстановления полей IOPs за первую половину июня 2003 года. Очевидно, что высокой корреляции между картами нет. Все поля выглядят как независимые. Поле Ca в целом имеет низкие значения от 0,1 мг м-3 до 0,3 мг м-3, что характерно для летнего периода времени. Исключения составляют районы вблизи устьев рек на северо- западном шельфе, вдоль западного побережья и Азовского моря, где Ca возрастают до 1 – 10 мг м-3 и выше. Поле np – однородное, за исключением северо-западного шельфа, где наблюдаются максимальные и минимальные значения. Области максимальных значений np ~ 3,0 отмечаются около устьев рек, наибольшая по площади – в районе устья Дуная, что может быть связано с доминированием мелкой взвеси. Низкие значения np ~ 0,5 характерны для центральной и восточной частей северо-западного шельфа, что вероятно является следствием доминирования крупных видов фитопланктона. В глубоководной части моря величина S изменяется от 0,015 нм-1 до 0,020 нм-1, в некоторых, в основном в прибрежных районах, S > 0,020 нм-1. По относительно высоким значениям S прослеживаются выносы вод из Азовского моря. Особенности поля aCDM (490) четко связаны с близостью устьев рек и берегов. Поле bbp (555) является хорошим индикатором цвете- ния кокколитофорид в глубоководной части Черного моря, особенно во второй половине мая и в первой половине июня [25]. Однако в 2003 году цветение было слабым (bbp (555) ~ 0,010 м-1 – 0,015 м-1) и наблюдалось около турецкого и кавказского побережья. Наиболее высокие значения bbp (555) Рис . 2. Пример карт IOPs за первую половину июня 2003 г.: а – bbp (555), м -1; б – aCDM (490) м-1; в – Ca, мг м -3; г – np безразмерная; д – S, нм-1 ; е – тип решения, безразмерный. а б в г д е 210 наша модель дает в районе устья Дуная (> 0,025 м-1). Региональный алгоритм [6] имеет два типа решения, условно названных «Deep-» и «Shelf-» решение. Deep-решение используется для глубоководной части моря, Shelf- решение – для узкой полосы около берега. Это типичная ситуация, именно поэтому они и получили такое название. Но могут быть исключения (см. полный набор карт в [26]). Однако этот вопрос здесь более подробно рассматриваться не будет. Примеры карт: средняя многолетняя карта. На рис. 3 приведен пример средних многолетних карт IOPs за вторую половину марта. Карты параметров bbp (555), np и aCDM (490) очень похожи друг на друга, а именно: низкие значения наблюдаются в глубоководной части моря, а высокие – вблизи берега с максимумом в районах устьев рек. Только карты Ca и S имеют свои специфические особенности: повышенные значения Ca в центре моря по сравнению с периферией, что связано с цветением фитопланктона в начале весны. В летнее время характер пространственного распределения максимального и минимального Ca соответствует полям bbp (555), np и aCDM (490) 1. Для распределения парамет- ра S в глубоководной части моря характерны более низкие значения в западной части по сравнению с восточной. Эта особенность отмечена не только для рассматриваемого месяца, а в целом для всех сезонов – см. в [27]. Кроме того, имеет место сезонный ход S с летним минимумом в глубоководной части моря 2, который согласуются с ранее полученными оценками [28]. 1 С целью сокращения объема статьи мы соответствующий рисунок не приводим. 2 С целью сокращения объема статьи мы соответствующий график здесь не при- водим. Рис . 3. Пример климатических карт IOPs за вторую половину марта, осреднен- ных за весь период работы SeaWiFS. Порядок карт такой же как на рис. 2. а б в г д е 211 Функциональные связи между отдельными элементами IOPs. Рассмотрим функциональные связи между отдельными элементами IOPs. Результаты представлены в виде графиков и получены для шести районов (см. раздел «Материалы») Черного моря по данным с двухнедельным осреднением за весь период работы цветового сканера SeaWiFS с сентября 1997 года по декабрь 2010 года. Как видно из рис. 4, а, диапазон изменчивости 2,00,5÷np −∈ и 0,0450,010÷S∈ нм-1 в Черном море ограничен областью, похожую в выбранных координатах на «четырехугольник». Рис . 4. Связи между IOPs : а – np и S; б – bbp (555) и aCDM (490); в – bbp (555) и np; г – S и aCDM (490); д – Ca и aCDM (490); е – aCDM (490) и bbp (555) в шести районах (в пяти глубоководных и одном на северо-западном шельфе) Черного моря за весь период работы SeaWiFS с сентября 1997 г. по декабрь 2010 г. по данным с двухнедельным осреднением. 0,05 0,04 0,03 0,02 0,01 0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0 -0,5 0,25 0,20 0,15 0,10 0,05 0 0,25 0,20 0,15 0,10 0,05 0 0,25 0,20 0,15 0,10 0,05 0 0,032 0,024 0,016 0,008 0 S, н м -1 n p , a C D M (4 9 0 ), м -1 a C D M (4 9 0 ), м -1 b b p (5 55 ), м -1 a C D M (4 9 0 ), м -1 -0,5 0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 np 0 0,008 0,016 0,024 0,032 bbp(555), м-1 0 0,008 0,016 0,024 0,032 bbp(555), м-1 0 0,01 0,02 0,03 0,04 0,05 S, нм-1 0 0,5 1,0 1,5 2,0 Сa, мг м -3 0 0,5 1,0 1,5 2,0 Сa, мг м -3 а б в г д е 212 Анализ положения точек в этих координатах будет дан ниже. Здесь отметим лишь то, что параметры np и S, в отличие от остальных IOPs, отражают качественные (размерную структуру частиц и их особенности погло- щения), а не количественные (концентрации взвешенных или растворенных веществ) характеристики оптически активных компонент морской среды. Функциональные связи на рис. 4 б, д, е образуют «кометы», т. е. де- монстрируют отсутствие однопараметрической связи между aCDM (490), bbp (555) и Ca, связанные с концентрациями оптически активных веществ, что является характерным признаком вод case 2 ∗ по Морелю [29]. В част- ности, для Черного моря для отдельных элементов IOPs это отмечалось в работах [3, 18]. На рис. 4, в представлена связь между параметрами IOPs, характеризую- щими рассеивающие свойства взвеси в заднюю часть индикатрисы. Как видно, она наиболее близка к однопараметрической, в которой большим значениям np соответствуют большие значения bbp (555), и наоборот. На рис. 4, г представлена функциональная связь для пары IOPs, описывающих поглощающие свойства оптически активных веществ в морской воде. Корреляция между aCDM (490) и S низкая, «центр тяжести пятна» находится в точке aCDM (490)=0,05 м-1 и S = 0,018 нм-1. На рис. 5, а показана изменчивость Ca в 1998 г. в 5-ом районе (см. раздел «Материалы») по in situ измерениям и результатам расчета IOPs по нашей методике. На рис. 5, б и в построены гистограммы по двухнедельным картам IOPs параметров S и aCDM (440) за весь период работы SeaWiFS. Отметим, что диапазон изменчивости всех параметров – реальный. Характер сезонной изменчивости рассчитанных по нашей методике параметров IOPs, в частности, Ca [12, 13] (хотя значения для осени по- прежнему занижены), а так же средние значения S= 0,018 нм-1 и 0,020 нм-1 для глубоководных и прибрежных районов соответственно по данным [14] и aCDM (440) = 0,097 ± 0,026 м-1 и 0,0320,80± м-1 для глубоководных и при- брежных районов соответственно по данным [30], не противоречат наблю- дениям. Для других параметров IOPs их пространственная и сезонная изменчивость в Черном море мало изучена. Полученные здесь результаты, представленные в виде непрерывной многолетней серии карт [26], могут быть предметом изучения соответствующих специалистов. Особенности влияния оптически активных веществ на спект- ральные свойства первичных гидрооптических характеристик в Черном море. Обнаружение и идентификация тех или иных видов фитопланктона по данным спутниковых измерений в видимом диапазоне спектра является актуальной научной задачей текущего момента. В настоящее время развиваются так называемые PFT-алгоритмы (Phytoplankton Functional Types) как глобальные [31 – 35], так и региональные [36]. Предлагаемый нами подход относится к региональному, т. к. развит для Черного моря. Его особенностью является то, что он не претендует на количественное описание в смысле концентраций (или процентного вклада в биомассу) тех или иных ∗ См. список используемых аббревиатур в конце статьи. 213 видов фитопланктона. Используя связи между спектральными характерис- тиками IOPs, полученными по спутниковым данным, и отдельными видами фитопланктона наш подход позволяет идентифицировать последние в верхнем слое моря. В работе использованы результаты двухлетнего мониторинга видового состава фитопланктона в центральной западной части Черного моря (ЦЗЧ) 42°55' – 43°10' с.ш. и 30°48' – 31°08' в.д. [13]. Два параметра из набора IOPs, характеризующих спектральный наклон коэффициента обратного рассеяния света частицами взвеси pn и суммар- ного коэффициента поглощения света неживым (окрашенная компонента растворенного органического вещества и детрит) веществом S, были выб- раны в качестве индикаторов оптически активных компонент, содержащихся в морской воде. Суть подхода, примененного в данной работе, заключается в том, чтобы в пространстве {np, S} найти односвязные области точек, соответствующие определенным оптически активным веществам. Для этого из массива in situ измерений выбирались только такие ситуации, когда: Рис . 5. Результаты сравнения расчетных значений IOPs с in situ измерениями Ca в пятом глубоководном районе в 1998 г. (a) и гистограммы S, нм-1 (б) и aCDM (440), м-1 (в) за весь период работы цветового сканера SeaWiFS по 2-х недельным картам IOPs (N = 12,8 × 106 точек). Янв. Февр. Март Апр. Май Июнь Июль Авг. Сент. Окт. Нояб. Дек. Месяц года расчет измерение in situ а 10 1 0 C a, м г м -3 б в 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 <0 ,0 05 0, 00 5 – 0, 01 0 0, 01 0 – 0, 01 5 0, 01 5 – 0, 02 0 0, 02 0 – 0, 02 5 0, 02 5 – 0, 03 0 0, 03 0 – 0, 03 5 0, 03 5 – 0, 04 0 0, 04 0 – 0, 04 5 >0 ,0 45 <0 ,0 3 0, 03 – 0 ,0 5 0, 05 – 0 ,1 0 0, 10 – 0 ,3 0 0, 03 – 0 ,5 0 0, 50 – 1 ,0 0 1, 00 – 3 ,0 0 >3 ,0 0 S, нм-1 ( )440CDMa , м-1 214 а) процент вклада в суммарную биомассу (δ ) одного из трех видов фитопланктона был больше 70 % (см. рис. 4, а – диатомовые, см. рис. 4, б – динофлагелляты, см. рис. 4, в – кокколитофориды); б) суммарная биомасса δ двух из трех видов фитопланктона превышает 80 % при условии, что δ каждой из них меньше 70 % (см. рис. 4, г диатомовые и динофлагелляты, см. рис. 4, д – диатомовые и кокколито- фориды, см. рис. 4, е – динофлагелляты и кокколитофориды). Соответствующие им пары IOPs, в точках in situ измерений отобра- жались на плоскости {np, S}. Для трех видов (диатомовых, кокколитофорид, динофлагеллят) фитопланктона всего таких комбинаций может быть шесть. Все они представлены на рис. 6. Как видно из рис. 6, крайние левые и верхние области «четырех- угольника» связаны с доминированием микро-фитопланктона (диатомовых рис. 6, а, суммы диатомовых и динофлагеллят рис. 6, г и суммы динофлагеллят и кокколитофорид рис. 6, е). На рис. 6, е крайним левым точкам соответствует смесь, в которой δ динофлагеллят составляет 50 %. а б в г д е 0,04 0,03 0,02 0,01 0 S, н м -1 -0,5 0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 -0,5 0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 np np 0,04 0,03 0,02 0,01 0 S, н м -1 0,04 0,03 0,02 0,01 0 S, н м -1 Рис . 6. Изменчивость спектральных характеристик IOPs в период с 1998 по 1999 гг. в ЦЗЧ. Цифрами обозначены номера месяцев года: (+) – 1998 г., (×) – 1999 г. Описание рисунков дано в тексте статьи. 215 Область крайних левых точек соответствует доминированию кокколито- форид (рис. 6, в, рис. 6, е). Таким образом, у нас выделились две размерные группы фитопланктона: микро- (левая и верхняя области «четырехуголь- ника») и нано- (область около правой его вершины). Однако есть основания полагать, что область, которую занимает микро-фитопланктон, можно раз- делить на две части: верхнюю и нижнюю. Как показано в работе (см. рис. 1, б в [6]), марту и апрелю 1998 года, а именно месяцы этого года отражены на рис. 6, а, наблюдается смена знака корреляции для отношений RRS(555)/RRS(510) и RRS(510)/RRS(490), в то время как для остальных месяцев 1998 года и марта и апреля 1999 года знак этой корреляции положителен. Такое поведение отношений сигналов, выходящего из под воды излучения, авторы статьи [6] связали с поглощением особыми пигментами – фикобили- нами, содержащимися в цианобактериях. Следуя этой работе, мы выделили эту группу точек (область вокруг верхнего угла «четырехугольника») в отдельную группу и связали его с присутствием пико-фитопланктона (цианобактериями). Что касается нижнего угла «четырехугольника», то его феноменологически мы связали с проявлением двух оптически активных компонент: детритом и/или изменением спектральных свойств поглощения света растворенным органическим веществом. Хорошо известно [14], что спектральный наклон коэффициента поглощение света детритом в Черном море ~ 0,010 нм-1. К сожалению, прямых экспериментальных доказательств связи между нижней вершиной «четырехугольника» в пространстве {np, S} и этих оптически активных компонент у нас нет. Окончательно результаты при- веденного выше совместного анализа, формализованные с известной сте- пенью условности, приведены в табл. 2 и на рис. 7. Где дополнительно возникла пятая область, точки которой нельзя однозначно связать с влиянием той или иной размерной группой фи- топланктона или влиянием оптически активного вещества (детрит или дегра- дирующая растворенная органика). Основываясь на критериях, опи- санных в табл. 2, и используя карты np и S, полученные выше, были пост- роены карты идентифицирующие мик- ро-, нано- и пико-размерные группы фитопланктона и неживого оптически активного вещества (детрита и/или меняющей свои спектральные свойст- ва окрашенной компоненты раство- ренной органики) за весь период работы цветового сканера SeaWiFS с двухнедельным шагом по времени. Полный набор таких карт доступен в [37]. На рис. 8 на примере 1998 года приведены карты пространственно-временной изменчивости кластеров точек в пространстве {np, S} согласно табл. 2. Более Рис . 7. Условное разбиение возможных реализаций IOPs в Черном море на пять кластеров в пространстве {np, S} как ре- зультат совместного анализа in situ и спутниковых данных: (1) – зона неодно- значности; (2) – пико-фитопланктон (предположительно цианобактерии); (3) – микро-фитопланктон (диатомовые, динофлагелятты или их смесь); (4) – нано- фитопланктон (кокколитофориды); (5) – детрит. -0,5 0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 np 0,04 0,03 0,02 0,01 0 S , н м -1 216 подробный анализ не является целью данной работы. Однако заметим, что по натурным данным [13] в глубоководном районе западной части моря в июне и декабре 1998 года доминировал нано-фитоплактон, что нашло отражение на рис. 8. Таблица 2 . Критерии разделения пространства {np, S } на пять кластеров. № клас- тера Диапазон изменчивости pn и S Т Код на карте (цвет) 1 ∈pn [0,7; 1,1] ∈S [0,016; 0,022] область не определена 80 (синий) 2 S > 0,022 0,0310,013 +n>S p⋅− 0,00670,013 +n>S p⋅ пико- 16 (рубино- вый) 3 np < 0,7 0,0310,013 +n<S p⋅− 0,00670,013 +n>S p⋅ микро- 130 (зеленый) 4 np > 1,1 0,0310,013 +n>S p⋅− 0,00670,013 +n<S p⋅ нано- 180 (желтый) 5 S < 0,016 0,0310,013 +n<S p⋅− 0,00670,013 +n<S p⋅ детрит 230 (красный) Примечание. Т – тип оптически активной компоненты в морской воде, S имеет размерность нм-1, pn размерности не имеет (безразмерна). Рис . 8. Примеры карт пространственно-временной изменчивости пяти кластеров (см. рис. 7) на примере 1998 г. для разных сезонов: а – вторая половина марта; б – первая половина июня; в – вторая половина октября; г – вторая половина декабря. Обозначения кластеров: 1 – пико; 2 – не определен; 3 – микро; 4 – нано; 5 – детрит. 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 а б г в 217 Обсуждение. Данную работу можно рассматривать как следующий шаг в восстановлении IOPs по сравнению с работой [6]. Прогресс состоит в следующем. Во-первых, был расширен набор восстанавливаемых параметров IOPs по спутниковым данным, т. к. при нахождении решения используется информация обо всем спектре RRS (λ), восстановленном по спутниковым данным. Во-вторых, была применена последовательная 3-х ступенчатая про- цедура нахождения IOPs, которая позволила повысить устойчивость решения. В-третьих, удалось добиться единственности решения, при описанном выше способе его нахождения, чего не было ранее из-за пересечения Deep- и Shelf-решений в пространстве отношений ( )λRRS . Однако все еще остаются нерешенные проблемы. Первая – по-прежнему постулируются только два типа решений (услов- но называемых Deep- и Shelf-), каждый из которых определяется своим фиксированным набором k(λ) (см. табл. П2 в Приложении). По сути k(λ) является функцией качественного и количественного набора пигментов фитопланктона. Но так как видовой состав фитопланктона в верхнем слое моря имеет сезонную и пространственную изменчивость, то это, вообще говоря, должно приводить к изменчивости, k(λ) и она так же должна быть функцией времени и пространства. Поэтому использование нами только двух фиксированных решений можно рассматривать как первое приближение на пути решения задачи восстановления IOPs. Вторая – остается противоречие между экспериментально наблюдаемы- ми значениями k(λ) и теми значениями, которые используются нами в модели. Наш выбор k(λ) решен в пользу «нефизических» значений k(λ), согласованных с моделью наблюдаемых спутниковых значений индексов I (λ) 1в пространстве { I (510), I (490)}. Выводы. Впервые для Черного моря получен набор IOPs в виде карт с двухнедельным осреднением на 4-х км сетке, включающий {bbp (555), aCDM (490), Ca, np, S}, как результат обработки данных цветового сканера SeaWiFS за период с сентября 1997 года по декабрь 2010 года. Полный набор карт доступен на сайте [26]. Было показано, что в общем случае отсутствует значимая корреляция не только между коэффициентом обратного рассеяния взвесью и суммарным коэффициентом поглощения детрита и растворенного органического ве- щества, но и концентрацией хлорофилла-«а» и суммарным коэффициентом поглощения детрита и растворенного органического вещества, что подтверждает тезис о том, что оптические свойства вод Черного моря при- надлежат к case 2. Впервые для обнаружения оптически активных веществ, включая различные таксономические группы фитопланктона, был обоснован и применен выбор пары IOPs параметров npи S. 1 Определение I (λ) дано в табл. П1 Приложения. 218 Построена серия карт с двухнедельным шагом за период с сентября 1997 года по декабрь 2010 года, на которых идентифицируются четыре типа оптически активных веществ в Черном море: три различных таксоно- мических группы фитопланктона (пико-, нано- и микро-) и высоко- молекулярное неживое органическое вещество. Благодарности. Авторы выражают благодарность группе обработки данных о цвете океана NASA GSFC [22]. Данная работа частично финан- сировалась из проекта Национальной Академии Наук Украины «Фун- даментальные проблемы оперативной океанографии» и международных проектов: украинско-российского проекта «Черное море как имитационная модель Мирового океана», европейских проектов «MyOcean2» P-400a/MyO2_CA_20110802, «PERSEUS» Grant agreement № 287600, «ODEMM» (FP7 № 244273) и FP 7 DEVOTES. СПИСОК АББРЕВИАТУР IOPs – Inherent Optical Properties (первичные гидрооптические характеристики); SeaWiFS – Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (прибор наблюдения морских цветовых полей); in situ – результат измерения в данном месте в данное время (здесь и сейчас); SeaDAS – SeaWiFS Data Analysis System (пакет прикладных программ обра- ботки результатов спутниковых измерений); case 2 – второй тип вод по Морелю [29]. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1 Копелевич О.В. Экспериментальные данные об оптических свойствах морской воды // Оптика океана. Т. 1. Физическая оптика океана (ред. А.С. Монин). – М.: Наука, 1983. – С. 166-208. 2. Remote Sensing of Inherent Optical Properties: Fundamentals, Tests of Algorithms, and Applications. Lee, Z.-P. (ed.), Reports of the International Ocean-Colour Coordinating Group, 2006, No. 5, IOCCG, Dartmouth, Canada. 122 p. 3. Суетин В.С., Суслин В.В., Королев С.Н., Кучерявый А.А. Оценка изменчивости оптических свойств воды в Черном море по данным спутникового прибора SeaWiFS // Морской гидрофизический журнал. – 2002. – № 6. – С. 44-54. 4. Шибанов Е.Б., Корчемкина Е.Н. Региональный аналитический алгоритм восста- новления первичных гидрооптических характеристик морской воды по данным коэффициента яркости // Экологическая безопасность прибрежной и шельфо- вой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. – Севастополь: НПЦ «ЭКОСИ-Гидрофизика». – 2007. – Вып. 15. – С. 397-404. 5. Kopelevich O.V., Burenkov V.I., Ershova S.V. et al. Application of SeaWiFS data for studying variability of bio-optical haracteristics in the Barents, Black and Caspian Seas // Deep-Sea Res. Part II: Topical Studies in Oceanography. – 2004. – Vol. 51, iss. 14 – 16. – P. 1063-1091. 6. Cуслин В.В., Чурилова Т.Я., Сосик Х.М. Региональный алгоритм расчета концентрации хлорофилла а в Черном море по спутниковым данным SeaWiFS // Морской экологический журнал. – 2008. – № 2. – С. 24-42. 7. Berthon J., Zibordi G., Canuti E., Jankowski L. Variability of the inherent optical properties in european coastal waters inferred from the BIOMAP data set: application 219 to a semi-analytical ocean colour inversion algorithm // OOXXI, 2012, UK, Glasgow, 8-12 October, 2012. http://oceanopticsconference.org/abstracts/all. 8. Коротаев Г.К., Хоменко Г.А., Шами М. и др. Международный подспутниковый эксперимент на океанографической платформе (пос. Кацивели) // Морской гидрофизический журнал. – 2004. – № 5. – C. 28-38. 9. Ведерников В.И., Демидов А.Б. Вертикальное распределение первичной продукции и хлорофилла в различные сезоны в глубоководной части Черного моря // Океанология. – 1997. – Том 37, № 3. – C. 414-423. 10. Берсенева Г.П., Чурилова Т.Я. Хлорофилл и оптические характеристики фито- планктона в шельфовых водах Черного моря у побережья Крыма // Морской гидрофизический журнал. – 2001. – № 2. – С. 44-58. 11. Чурилова Т.Я., Берсенева Г.П., Георгиева Л.В., Брянцева Ю.В. Биооптические характеристики фитопланктона Черного моря в период зимне-весеннего «цветения» // Морской гидрофизический журнал. – 2001. – № 5. – C. 28-40. 12. Чурилова Т.Я., Берсенева Г.П. Поглощение света взвешенным веществом, фитопланктоном, детритом и растворенным органическим веществом в при- брежном районе Крыма (июль-август 2002) // Морской гидрофизический жур- нал. – 2004. – № 4. – С. 39-50. 13. Чурилова Т.Я., Берсенева Г.П., Георгиева Л.В. Изменчивость био-оптических характеристик фитопланктона в Черном море // Океанология. – 2004. – Том 44, № 2. – C. 208-221. 14. Churilova T.Ya., Suslin V.V., Berseneva G.P., Pryahina S.F. Parametrization of light absorption by phytoplankton, non-algal particles and coloured dissolved organic matter in the Black Sea // Current Problems in Optics of Natural Waters: Proc. 4th Int. Conf. (Nizhny Novgorod, September 11 – 15, 2007). – Nizhny Novgorod. – 2007. – P. 70-74. 15. Шибанов Е. Б., Корчемкина Е. Н. Восстановление биооптических характерис- тик вод Черного моря при условии постоянства коэффициента яркости на длине волн 400 нм // Морской гидрофизический журнал. – 2008. – № 1. – С. 38-50. 16. Сайт «SeaWiFS Bio-optical Archive and Storage System» (SeaBASS). [Электронный ресурс]. http://seabass.gsfc.nasa.gov (Последнее обращение 15.10.2012). 17. Буренков В.И., Копелевич О.В., Шеберстов С.В., Ведерников В.И. Подспут- никовые измерения цвета океана: верификация спутниковых данных сканера цвета SeaWiFS // Океанология. – 2000. – Том 40, № 3. – С. 357-362. 18. Kopelevich O.V., Burenkov V.I., Sheberstov S.V. Case Studies of Optical Remote Sensing in the Barents Sea, Black Sea, and Caspian Sea / In: Remote Sensing of the European Seas, Vittorio Barale, Martin Gade, (Eds.). – Springer, 2008. – P. 53-66. 19. Суетин В.С., Королев С.Н., Суслин В.В., Кучерявый А.А. Проявление особен- ностей оптических свойств атмосферного аэрозоля над Черным морем при интерпретации данных спутникового прибора SeaWiFS // Морской гидрофи- зический журнал. – 2004. – № 1. – С. 69-79. 20. Суетин В.С., Королев С.Н., Суслин В.В., Кучерявый А.А. Проявления пылевого аэрозоля в результатах оптических наблюдений Черного моря из космоса // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. – Севастополь: НПЦ «ЭКОСИ-Гидрофизика». – 2008. – Вып. 16. – С. 202-211. 21. Сайт «Ocean Color». Level3 flags & masks. [Электронный ресурс]. http://oceancolor.gsfc.nasa.gov/VALIDATION/flags.html (Последнее обращение 10.09.2012). 220 22. Feldman G.C., McClain C.R. Ocean Color Web, SeaWiFS Reprocessing R2009.1, NASA Goddard Space Flight Center. Eds. Kuring, N., Bailey, S.W. [Электронный ресурс]. http://oceancolor.gsfc.nasa.gov/ (Последнее обращение 15.09.2012). 23. Сайт «Ocean Color». SeaDAS [Электронный ресурс]. http://seadas.gsfc.nasa.gov/ (Последнее обращение 15.09.2012). 24. Суслин В.В., Чурилова Т.Я. Упрощенный метод расчета спектрального диффузного коэффициента ослабления света в верхнем слое Черного моря на основе спутниковых данных // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. – Севастополь: НПЦ «ЭКОСИ-Гидрофизика». – 2010. – Вып. 22. – С. 47-60. 25. Suslin V.V., Ananchenko A., Vekshin E. Variability of spectral properties of backscattering coefficient during coccolithophore bloom in open part of the Black Sea // Current Problems in Optics of Natural Waters: Proc. 2nd Int. Conf. (St. Petersburg). – 2003. – P. 241-244. 26. Сайт «Black Sea Color Web Site». Bi-weekly Black Sea IOPs maps. [Электронный ресурс]. http://blackseacolor.com/browser12.html (Последнее обращение 14.06.2012). 27. Сайт «Black Sea Color Web Site». Climatic Black Sea IOPs maps. [Электронный ресурс]. http://blackseacolor.com/browser14.html (Последнее обращение 14.06.2012). 28. Suslin V.V., Churilova T.Ya., Pryahina S.F. Seasonal variability of the slope in absorption spectra of color detrital matter in the deep part of the Black Sea based on SeaWiFS and MODIS data sets // Current Problems in Optics of Natural Waters: Proc. 5th - Int. Conf. (St. Petersburg). – 2009. – P. 136-138. 29. Morel A., Prieur L. Analysis of variations in ocean color // Limnol. Oceanog. – 1977. – Vol. 22, № 4. – P. 709-722. 30. Чурилова Т.Я., Суслин В.В., Рылькова О.А. Параметризация поглощения света основными оптически активными компонентами в Черном море // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. – Севастополь: НПЦ «ЭКОСИ-Гидрофизика». – 2008. – Вып. 16. – С. 190-201. 31. Kostadinov T.S., Siegel D.A., Maritorena S. Retrieval of particle size distribution from satellite ocean color observations // J. Geophys. Res. – 2009. – Vol. 114, C09015, doi:10.1029/2009JC005303. 32. Kostadinov Т., Siegel D., Maritorena S. Remote Assessment of Phytoplankton Func- tional Types Using Retrievals of the Particle Size Distribution from Ocean Color Data. Сайт «Оcean Сolor». [Электронный ресурс]. http://oceancolor.gsfc.nasa.gov/ MEETINGS/OCRT_May2010/Kostadinov_OCRT_2010_v3.ppt (Последнее обраще- ние 10.10.2012). 33. Alvain S., Moulin C., Dandonneau Y,. Bréon F.M. Remote sensing of phytoplankton groups in case 1 waters from global SeaWiFS imagery. Part I // Deep Sea Res. – 2005. – Vol. 52. – P. 1989-2004, doi:10.1016/j. dsr.2005.06.015. 34. Alvain S., Moulin C., Dandonneau Y., Loisel H. Seasonal distribution and succession of dominant phytoplankton groups in the global ocean: A satellite view // Global Biogeochem. Cycles. – 2008. – Vol. 22, GB3001, doi:10.1029/2007GB003154. 37. Сайт «Ocean Color». [Электронный ресурс] http://oceancolor.gsfc.nasa.gov/ MEETINGS/OCRT_May2010/Kostadinov_OCRT_2010_v3.ppt (Последнее обра- щение 12.05.2011). 36. Bricaud A., Ciotti A.M., Gentili B. Spatial-temporal variations in phytoplankton size and colored detrital matter absorption at global and regional scales, as derived from 221 twelve years of SeaWiFS data (1998-2009) // Global Biogeochemical Cycles. – 2011. – Vol. 26, GB1010, doi:10.1029/2010GB003952. 37. Сайт «Black Sea Color Web Site». Black Sea BIO maps. [Электронный ресурс]. half-monthly http://blackseacolor.com/browser16.html, half-monthly climatology http://blackseacolor.com/browser15.html (Последнее обращение 15.07.2012). Материал по ступил в редакцию 25 .10 .2012 г. АНОТАЦIЯ Описується алгоритм відновлення первинних гідрооптичних характеристик Чорного моря, IOPs, за даними колірного сканеру SeaWiFS bbp (λ) – коефіцієнта зворотного розсіяння світла суспензією на довжині хвилі 555 нм, np – показника спектрального ходу bbp (λ), aCDM (λ) – сумарного коефіцієнту поглинання світла розчиненою органікою і неживою суспензією на довжині хвилі 490 нм, S – показника спектрального ходу aCDM (λ), Ca – концентрації хлорофілу-«а». Для спільного аналізу супутникових даних про колір води притягувалися in situ виміри біо-оптичних характеристик фітопланктону, отримані за результатами дворічного моніторингу в західній частині Чорного моря. Виявлені прояви як мінімум чотирьох цікавих ситуацій, пов'язаних з (1) зміною величини нахилу спектрального коефіцієнта поглинання неживою органічною речовиною, (2) цвітінням кокколітофорид, (3) домінуванням крупного фітопланктону, (4) присутністю піко-планктону. Наводяться приклади просторового розподілу і тимчасової динаміки цих особливостей. ABSTRACT A regional algorithm of the inherent optical properties, IOPs, such as particle backscattering coefficient at 555 nm, spectral slope of particle backscattering coefficient, absorption coefficient of sum of colored dissolved organic matter and non- algal particles at 490 nm, spectral slope of absorption coefficient of colored detrital matter, and chlorophyll a concentration derived from SeaWiFS level-2 data, after proper flag/mask and spatial/temporal binning procedures, has been developed. For joint analysis, the in situ measurements of bio-optical characteristics of phytoplankton during two-year monitoring in western part of the Black Sea and IOPs data set were used. At least four interesting situations related to (1) colored dissolved organic matter and/or detritus impact, (2) coccolithophorid blooms, (3) micro-size phytoplankton (diatoms and/or dinoflagellates ), (4) cianobacterias. Examples of the spatial distribution and seasonal variability of these features in half-monthly and half-month climatology maps are given. A complete set of maps during SeaWiFS lifetime is available from http://blackseacolor.com/. Thus, under certain conditions, a set of points in two- dimensional space of the spectral slopes identifies the optically active substances contained in seawater, in particular, the different types of phytoplankton. 222 ПРИЛОЖЕНИЕ ФОРМУЛЫ ДЛЯ РАСЧЕТА МОДЕЛЬНЫХ И СПУТНИКОВЫХ ЗНАЧЕНИЙ ( )λI И ( )λRRS В табл. П1 дано определение индекса для разных спектральных каналов цветового сканера SeaWiFS Таблица П1. Соответствие обозначения индекса ( )λI отношению ( ) ( )λnLw λnLw 0 . Индекс, ( )λI ( )412I ( )490I ( )510I ( ) ( )λnLw λnLw 0 ( ) ( )412 443 nLw nLw ( ) ( )490 510 nLw nLw ( ) ( )510 555 nLw nLw ( ) ( ) ( )λRλF=λnLw RS⋅0 , где ( )λnLw – нормализованная яркость излучения, выходящая из-под поверхности воды, на длине волны λ; ( )λRRS – коэффициент яркости моря на длине волны λ; ( )λF0 – солнечная постоянная на длине волны λ [П1]. RS RS RS r r =R ⋅− ⋅ 1,5621 0,518 20,07940,0949 u+u=rRS ⋅⋅ , где RSr – коэффициент диффузного отражения моря, a+b b =u b b , bb – сум- марный коэффициент обратного рассеяния света морской водой, a – сум- марный коэффициент поглощения света морской водой, все характеристики являются функцией λ . Согласно [П2] выражение для bb имеет следующий вид bpbwb b+b=b , где ( ) ( ) pn bpbp λ λ λb=λb      ⋅ 0 0 – коэффициент обратного рассеяния света частицами взвеси, 0>np – показатель спектрального наклона для ( )λbbp , 5550 =λ нм, bwb – коэффициент обратного рассеяния света чистой морской водой [П3]. Аналогично a так же представляется как сумма из трех оптически активных компонент phCDMw a+a+a=a , где wa – коэффициент поглощения света чистой морской водой считался 223 только функцией λ и брался из [П4]; CDMa – суммарный коэффициент поглощения света окрашенной компонентой растворенного органического вещества и неживой взвесью, pha – коэффициент поглощения света фитопланктоном. Спектральная зависимость ( )λaCDM относительно опорной длины волны задавалась следующим выражением ( ) ( ) )]-(exp[-S 00 λλ⋅⋅λa=λa CDMCDM , где λ – длина волны в нм, 0λ = 490 нм, 0>S – показатель спектрального наклона в нм-1. Для описания спектральной зависимости pha был введен коэффициент пропорциональности ( )λk , зависящий от длины волны и типа решения [П5] (см. табл. П2), как ( ) ( ) ( )0λaλk=λa phph ⋅ , где 0λ – опорная длина волны, равная 490 нм. По определению ( )490k =1. Для λ < 500 нм значения ( )λaph брались из [П6]. Таблица П2. Значения коэффициента ( )λk для двух типов решений (Deep- и Shelf-) согласно результатам, полученным в [6]. λ, нм 412 443 490 510 555 k(λ) Deep 1,34 1,43 1 0,7 1,2 Shelf 0,88 0,5 Для перехода от ( )490pha к концентрации хлорофилла-«а» ( aC , мг м-3) использовалось выражение ( ) aph CA=a ⋅490 , где 0,0274=A м2 мг-1 aC . СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ П1. Thuillier G., Hers M., Simon P.C., Labs D., Mandel H., Gillotay D., Foujols T. The solar spectral irradiance from 200 to 2400 nm as measured by the SOLSPEC spectrometer from the ATLAS 1-2-3 and EURECA missions. // Solar Physics. – 2003. – Vol. 214, № 1. – P. 31-22. П2. Копелевич О.В. Экспериментальные данные об оптических свойствах морской воды // Оптика океана. Т. 1. Физическая оптика океана (ред. А.С. Монин). – М.: Наука, 1983. – С. 166-208. П3. Smith R.C., Baker K.S. Optical properties of the clearest natural waters (200-800 nm) // Appl. Opt. – 1981. – Vol. 20. – P. 177-184. П4. Pope R.M., Fry E.S. Absorption spectrum (380-700 nm) of pure water. II. Integrating cavity measurements // Appl. Opt. – 1997. – Vol. 36. – P. 8710-8723. П5.Cуслин В.В., Чурилова Т.Я., Сосик Х.М. Региональный алгоритм расчета концентрации хлорофилла а в Черном море по спутниковым данным SeaWiFS // Морской экологический журнал. – 2008. – № 2. – С. 24-42. П6. Bricaud A., Babin M., Morel A. et al. Variability in the chlorophyll-specific absorption coefficients of natural phytoplankton: Analysis and parameterization // Journ. Gephys. Res. – 1995. – Vol. 100, № C7. – P. 13321-13332.

Региональная методика восстановления первичных гидрооптических характеристик Черного моря по данным цветового сканера SeaWiFS

Репозитарії

Схожі ресурси