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)

Двадцатая международная конференция «СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА (Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов)»

Участие в конкурсе молодых ученых Участие в Школе молодых 

XX.E.414

Валидация спутниковых алгоритмов для оценки показателя поглощения желтого вещества в Баренцевом море

Юшманова А.В. (1), Вазюля С.В. (1)
(1) Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН, Москва, Россия
Спутниковые оценки биооптических параметров позволяют изучать их сезонную и многолетнюю изменчивость как в глобальном масштабе (для всего мирового океана), так и в региональном. Не для всех регионов стандартные алгоритмы позволяют это сделать с приемлемой точностью, региональные спутниковые алгоритмы позволяют повысить точность расчетов благодаря учету особенностей конкретных акваторий, например, кокколитофоридного цветения в Баренцевом море [Копелевич и др., 2017; Каралли и др., 2018]. Для Баренцева моря определение показателя поглощения окрашенным растворенным органическим веществом (ОРОВ) еще является проблемой из-за ограниченности набора данных подспутниковых измерений и низких значений данной величины в этом регионе. Расширение базы судовых измерений сотрудниками Лаборатории оптики океана ИО РАН за последние годы позволило провести валидацию существующих спутниковых алгоритмов: региональный RSA Лаборатории оптики океана (Вазюля и др., 2014); алгоритм GIOP (Werdell et al., 2013) используется NASA, как стандартный продукт поглощения ОРОВ совместно с нефитопланктонной составляющей взвеси – adg_iop(443); квазианалитический алгоритм (QAA) (Lee et al., 2013).
Прямые определения показателя поглощения получены с помощью интегрирующей сферы ICAM (Погосян и др., 2009; Глуховец и др., 2017) в рейсах на НИС «Академик Мстислав Келдыш» в летние периоды с 2016 по 2021 гг. Поглощение ОРОВ (ag) рассчитывалось как разность между поглощением профильтрованной (размер пор 0,2-0,45 мкм) и чистой водой (Pope and Fry, 1997). Сравнение со спутниковыми данными производилось с величинами поглощения in situ на длине волны 443 нм. Общий массив составил 125 пар данных, 39 станций, временной интервал между судовыми и спутниковыми данными – 48 часов.
Проведен анализ влияния репроцессинга NASA на работу алгоритмов. За счет того, что RSA не учитывает коротковолновую часть спектра коэффициента яркости моря (Rrs), репроцессинг особо не сказался на результатах работы данного алгоритма. Существенные изменения произошли в алгоритмах Qaa и GIOP в 2018, где значения ag(443) уменьшились в два раза из-за увеличения Rrs на длине волны 412 нм.
Сопоставление результатов прямых определений и спутниковых данных ag(443) показало, что среднеквадратичные ошибки равны 0.016 1/м; 0.023 1/м; 0.027 1/м, относительные ошибки - 31%; 45%; 61% для алгоритмов RSA, QAA и GIOP соответственно. Коэффициент корреляции для всех трех алгоритмов не высок, что говорит о необходимости улучшения спутниковых алгоритмов и увеличения количества подспутниковых измерений. Но несмотря на это пространственные распределения ОРОВ, рассчитанные с помощью RSA, позволяет увидеть региональные особенности, например, влияние вод Белого моря с аллохтонной ОРОВ или автохтонное ОРОВ, связанное с цветением фитопланктона в центральной части Баренцева моря. Пространственная изменчивость величины ag(443), рассчитанной по алгоритмам QAA и GIOP незначительна для всей представленной акватории.
Судовые исследования проведены в рамках государственного задания по теме № FMWE-2021-0001, обработка данных и их анализ выполнены при поддержке гранта РНФ № 21-77-10059. Грант предоставлен через ИО РАН.

Ключевые слова: показатель поглощения, окрашенное растворенное органическое вещество, показатель рассеяния назад взвешенными частицами, Баренцево море, ICAM, MODIS, RSA, QAA, GIOP, репроцессинг.
Литература:
  1. Копелевич О.В., Каралли П.Г., Лохов А. С., Салинг И.В., Шеберстов С. В. Перспективы улучшения точности оценки параметров кокколитофоридных цветений в Баренцевом море по спутниковым данным // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2017. – Т. 14. – №. 7. – С. 267-279.
  2. Каралли П.Г., Копелевич О. В., Салинг И.В., Шеберстов С.В., Паутова Л.А., Силкин В.А. Валидация дистанционных оценок параметров кокколитофоридных цветений в Баренцевом море по данным натурных измерений //Фундаментальная и прикладная гидрофизика. – 2018. – Т. 11. – №. 3. – С. 55-63.
  3. Lee Z., Lubac B., Werdell J., Arnone R. Update of the Quasi-Analytical Algorithm (QAA_v6) // International Ocean Color Group Software Report. – 2013.
  4. Werdell P.J., Franz B.A., Bailey S.W., Feldman G.C., Boss E., Brando V.E., Mangin A. Generalized Ocean color inversion model for retrieving marine inherent optical properties // Applied optics. – 2013. – V. 52, №. 10. – P. 2019-2037.
  5. Вазюля С.В., Копелевич О.В., Шеберстов С.В., Артемьев В.А. Оценка по спутниковым данным показателей поглощения окрашенного органического вещества и диффузного ослабления солнечного излучения в водах Белого и Карского морей // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2014. – Т. 11, №. 4. – С. 31.
  6. Глуховец Д.И., Шеберстов С.В., Копелевич О.В., Зайцева А.Ф., Погосян С.И. Измерения показателя поглощения морской воды с помощью интегрирующей сферы // Светотехника. – 2017. – №. 5. – С. 39-43.
  7. Погосян С.И., Дургарян А.М., Конюхов И.В., Чикунова О.Б., Мерзляк М.Н. Абсорбционная спектроскопия микроводорослей, цианобактерий и растворенного органического вещества: измерения во внутренней полости интегрирующей сферы // Океанология. – 2009. – Т. 49, №. 6. – С. 934-939.
  8. Вазюля С.В., Юшманова А.В. Валидация спутниковых алгоритмов расчета показателя поглощения окрашенного растворенного органического вещества в Баренцевом море // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2022.- Т.19. С. 147-158.

Презентация доклада

Видео доклада

Дистанционные исследования поверхности океана и ледяных покровов

232