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 первая международная конференция "СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"

XXI..363

Атлас биооптических характеристик российских морей по данным спутниковых сканеров цвета за период 1998-2022 гг.

Глуховец Д.И. (1,2), Салинг И.В. (1), Вазюля С.В. (1), Шеберстов С.В. (1)
(1) Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН, Москва, Россия
(2) Московский физико-технический институт (государственный университет), Долгопрудный, Россия
В Лаборатории оптики океана Института океанологии РАН с 2002 г. выпускается электронный «Атлас биооптических характеристик российских морей по данным спутниковых сканеров цвета». Он находится в открытом доступе на сайте Института океанологии РАН: https://optics.ocean.ru. Материалы атласа получены в результате обработки данных спутниковых сканеров цвета океана SeaWiFS и MODIS-Aqua, доступных на сайте https://oceancolor.gsfc.nasa.gov. На сегодняшний день Атлас включает в себя изображения среднемесячных распределений биооптических характеристик, диаграммы и таблицы средних величин этих характеристик для отдельных субрегионов шести морей: Баренцева, Карского, Черного, Балтийского, Белого и Каспийского. В Атласе представлены следующие биооптические характеристики: концентрация хлорофилла а, показатель рассеяния назад взвешенными частицами, концентрация взвешенного вещества, показатель поглощения окрашенным растворенным органическим веществом, а также концентрация кокколитофорид для Баренцева и Черного морей и биомасса цианобактерий для Финского залива Балтийского моря. Большинство используемых региональных алгоритмов для расчета биооптических характеристик представлено в монографии (Копелевич и др., 2018). Описание не вошедших в монографию алгоритмов можно найти в статьях (Demidov et al., 2017; Glukhovets et al., 2022; Юшманова, Вазюля, 2022; Vazyulya et al., 2022).
В предыдущих версиях Атласа среднемесячные распределения биооптических характеристик рассчитывались на основе данных второго уровня. В 2023 г. было решено использовать данные третьего уровня. Благодаря их малому размеру и глобальности, существенно ускоряется сбор и обработка данных. Пакет программ, созданный в Лаборатории оптики океана (Шеберстов, 2015), позволяет проводить расчеты как на основе данных второго, так и третьего уровня.
Сравнение результатов расчетов, полученных по данным второго и третьего уровня сканера цвета MODIS-Aqua в Баренцевом море (Салинг и др., 2023), показало, что распределения концентрации хлорофилла, рассчитанные по данным третьего уровня, более надежные, благодаря строгим условиям отбраковки данных при формировании данных третьего уровня на сайте NASA. Однако такая отбраковка может иногда приводить к потере данных, например, в условиях кокколитофоридного цветения в Баренцевом море (Салинг и др., 2023). Аналогичное сравнение для Черного моря показало, что использование данных третьего уровня может приводить к заметным изменениям характеристик кокколитофоридных цветений (площади, средней концентрации кокколитофорид в зоне цветения), особенно если цветение в рассматриваемый месяц было слабым.
Данные судовых измерений, необходимые для верификации региональных алгоритмов, получены в рамках государственного задания ИО РАН по теме № FMWE-2021-0001. Модификация региональных алгоритмов выполнена при поддержке гранта РНФ № 21-77-10059. Построение среднемесячных распределений биооптических характеристик выполнено в рамках государственного задания ИО РАН по теме № FMWE-2023-0002.

Ключевые слова: Региональный алгоритм, MODIS-Aqua, данные L3 и L2, кокколитофоридные цветения
Литература:
  1. Копелевич О.В., Салинг И.В., Вазюля С.В., Глуховец Д.И., Шеберстов С.В., Буренков В.И., Каралли П.Г., Юшманова А.В. Биооптические характеристики морей, омывающих берега западной половины России, по данным спутниковых сканеров цвета 1998-2017 гг. М.: ИО РАН, 2018.
  2. Glukhovets D., Sheberstov S., Vazyulya S., Yushmanova A., Salyuk P., Sahling I., Aglova E. Influence of the accuracy of chlorophyll-retrieval algorithms on the estimation of solar radiation absorbed in the Barents Sea // Remote Sensing. 2022. Vol. 14. № 19. P. 4995. doi: 10.3390/rs14194995.
  3. Юшманова А.В., Вазюля С.В. Валидация спутниковых алгоритмов расчета показателя поглощения окрашенного растворенного органического вещества в Баренцевом море // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т.19. № 5 С. 147-158.
  4. Vazyulya S.V., Yushmanova A.V., Deryagin D.N., Nemirovskaya I.A., Solomatina A.S., Fedulov V.Yu. Verification and modification of satellite algorithms for evaluation of suspended matter concentration in the Kara Sea // Proceedings of the XXVIII International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics: Atmospheric Physics 2022 Dec 7 (Vol. 12341, pp. 958-963). SPIE. doi: 10.1117/12.2645064
  5. Demidov A.B., Kopelevich O.V., Mosharov S.A., Sheberstov S.V., Vazyulya S.V. Modelling Kara Sea phytoplankton primary production: Development and skill assessment of regional algorithms // Journal of Sea Research. 2017. V.125. P. 1-17.
  6. Шеберстов С.В. Система пакетной обработки океанологических спутниковых данных // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12, № 6. С. 154–161.
  7. Салинг И.В., Вазюля С.В., Шеберстов С.В. Сравнение результатов расчета биооптических характеристик по данным сканера цвета MODIS-Aqua второго и третьего уровней // Труды XII Всероссийской конференции «Современные проблемы оптики естественных вод». 2023

Дистанционные исследования водных объектов

199