Влияние стока реки Амур на пространственные распределения температуры поверхности моря и концентрации хлорофилла а в Амурском лимане и прилегающих акваториях по данным спутниковых наблюдений

Река Амур является крупнейшей рекой Дальнего Востока России (годовой объем стока около 400 км3), она оказывает влияние на гидрологические условия не только своего естественного эстуария – Амурского лимана, но и на прилегающие акватории, прежде всего на Сахалинский залив Охотского моря и северную часть Татарского пролива Японского моря. В эстуарии речная вода смешивается с морской и формируется распресненная модифицированная вода, которая прослеживается благодаря низким значениям солености вдоль восточного берега о. Сахалин до его юго-восточной оконечности (м. Анива), а также в северной части Татарского пролива. Также эта вода четко идентифицируется по распределениям температуры поверхности моря (ТПМ) благодаря более высоким значениям этого параметра. Это обстоятельство использовалось в ряде работ для изучения распространения стока реки Амур, в том числе в период проведения морских экспедиций ТОИ ДВО РАН в Амурском лимане и Сахалинском заливе. Основное внимание в предыдущих исследованиях было уделено анализу отдельных ситуаций. Систематизация информации и оценка пространственно-временной изменчивости ТПМ и содержания пигмента в районах, подверженных влиянию модифицированной воды, не проводились. Цель данной работы – описать пространственно-временную изменчивость температурных условий и концентрации хлорофилла а, а также особенностей распространения модифицированной воды стока реки Амур в прилегающих морских акваториях.
Материалом для исследования послужили данные по температуре поверхности моря за 1998–2021 гг., полученные установленной в «СахНИРО» приемной станцией TeraScan со спутников серии NOAA в районе с координатами 139°42´–142°42´ в.д., 47°42´–54°42´ с.ш. Также в работе использована ежесуточная информация о концентрации хлорофилла а 2-го уровня со сканера цвета MODIS искусственного спутника Земли Aqua, предоставленная Ocean Color Processing Group (https://oceancolor.gsfc.nasa.gov) за период с 2003 по 2021 г. Итоговое пространственное разрешение анализируемых параметров составило около 2 км с временной дискретностью в один месяц. Рассматривались ежемесячные сведения о расходе реки Амур в замыкающем створе близкого к устью уровенного поста в с. Богородское за 1998–2020 гг., любезно предоставленные сотрудником ФГБНУ «ВНИРО» С. Л. Гориным. Для анализа использовался метод разложения по естественным ортогональным функциям (ЕОФ), обычно применяющийся при изучении гидрометеорологических полей, и иные стандартные методы статистического анализа.
Регулярные спутниковые наблюдения позволяют уверенно идентифицировать модифицированные амурские воды в пространственно-временном масштабе по данным температуры поверхности моря и концентрации хлорофилла а. В зоне своего стока река Амур оказывает значительное влияние на термические условия и распределение фитопланктона в окружающих морских водах. С июня по сентябрь в Амурском лимане модифицированные амурские воды в наибольшей степени поступают в северо-западную часть, в меньшей – на юго-восточный участок. В Сахалинском заливе более теплая вода распределяется вдоль юго-восточного и восточного побережий, самая холодная отмечается в северо-западной части. Активизация стока р. Амур в южном направлении происходит осенью. В ноябре, когда наблюдается наиболее масштабное проникновение распресненной воды в северную часть Татарского пролива, она уже выхоложена и слабо выделяется на пространственных распределениях ТПМ, но в то же время отчетливо проявляется по концентрации хлорофилла а.
Разложение поля ТПМ по ЕОФ выявило климатический сдвиг, выраженный во временных функциях второй и третьей мод, показывающий изменения термических условий, начиная с 2010 г., а именно, существенное повышение температуры в зоне модифицированных вод, обусловленное увеличением расхода р. Амур. Одним из возможных последствий этого стало уменьшение содержания хлорофилла а в районах распространения амурского стока, что также нашло свое отражение в ходе анализа данных с помощью метода ЕОФ.