Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)

Двадцать вторая международная конференция "СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"

XXII.E.529

Учет влияния распространения речного стока при модификации алгоритма для оценки концентрации хлорофилла в Карском море

Салинг И.В. (1), Вазюля С.В. (1), Глуховец Д.И. (1,2)
(1) Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН, Москва, Россия
(2) Московский физико-технический институт (государственный университет), Долгопрудный, Россия
Одной из важных характеристик, в том числе и для мониторинга изменения климата, является концентрация хлорофилла, распределения которой можно оценить с помощью дистанционных методов. Важной особенностью Карского моря является сильное влияние речного стока на поверхностный слой воды, в результате которого значительную часть акватории занимают опресненные воды (Зацепин и др., 2010), характеризуемые высоким содержанием окрашенного растворенного органического вещества ОРОВ (Glukhovets et al., 2020). Эта особенность приводит к существенному завышению результатов оценки концентрации хлорофилла (Хл) по данным спутниковых сканеров цвета, обрабатываемых с использованием стандартных биооптических алгоритмов. Такие алгоритмы разрабатывались для вод открытого океана, где содержание ОРОВ связано с концентрацией Хл (воды первого оптического типа). Для более точной оценки концентрации Хл в Карском море в Лаборатории оптики океана Института океанологии РАН на основе экспедиционных данных созданы и верифицированы региональные алгоритмы. Описание алгоритмов и результаты их применения представлены в Атласе биооптических характеристик Лаборатории оптики океана ИО РАН (optics.ocean.ru). В 2024 г. была выполнена модификация регионального алгоритма для оценки концентрации Хл в Карском море (Vazyulya et al., 2024). Кроме новой более точной формулы К24 в работе предложены сезонные версии алгоритма (июнь-июль, август-сентябрь).
В данной работе выполнен анализ связи между величинами in situ Хл и индекса цвета по спутниковым данным в зависимости от места проведения измерений (в области с поверхностным опресненным слоем (ПОС) или вне её). Для этого проведено разделение массива данных в зависимости от значения показателя поглощения желтым веществом (ag): случаю ag > 0,3 м^-1 соответствуют воды ПОС, при ag < 0,3 м^-1 считается, что влияние речного стока отсутствует. Найдено 44 пары данных in situ – спутник (MODIS-Aqua) вне области поверхностного опресненного слоя и 28 пар данных внутри этого слоя. Выявлено, что внутри ПОС связь между двумя массивами данных in situ – спутник характеризуется более высокими значениями коэффициента детерминации, чем вне ПОС. Это позволило получить формулу для расчета концентрации хлорофилла внутри ПОС. По сравнению с общим алгоритмом К24, разработанным для всей акватории Карского моря, применение нового позволяет снизить относительную ошибку с 60 до 40%. При этом использование полученной формулы вне ПОС не приводит к увеличению точности оценки концентрации Хл.
Поскольку ПОС занимает значительную часть акватории Карского моря, использование специального более точного алгоритма для оценки концентрации Хл позволит точнее оценивать Хл по спутниковым данным в этом море.

Работа выполнена в рамках государственного задания ИО РАН по теме № FMWE-2024-0015.

Ключевые слова: Карское море, сканер цвета, концентрация хлорофилла, региональные алгоритмы
Литература:
  1. Vazyulya S.V., Sahling I.V., Glukhovets D.I., Demidov A.B. Regional algorithms for chlorophyll concentration estimation in the Kara Sea from MODIS ocean color data // Atmospheric and Oceanic Optics. – 2024. (в печати)
  2. Зацепин А.Г., Завьялов П.О., Кременецкий В.В., Поярков С.Г., Соловьев Д.М. ерхностный опресненный слой в Карском море // Океанология. 2010. Т.50. № 5. С. 698-708.
  3. Glukhovets D.I., Goldin Y.A. Surface desalinated layer distribution in the Kara Sea determined by shipboard and satellite data // Oceanologia. 2020. V. 62. P. 364-373. DOI:10.1016/j.oceano.2020.04.002

Дистанционные исследования Мирового океана