Разработка регионального алгоритма оценки биомассы фитопланктона на примере северо-восточной части Баренцева моря

Концентрация хлорофилла-а в какой-то мере может служить показателем биомассы фитопланктона (Минеева, Щур, 2012). Оценка её изменчивости является одним из ключевых направлений в современных исследованиях морских экосистем, так как этот параметр косвенно отражает продуктивность вод и характеризует состояние первичного звена морской пищевой цепи (Dang et. al., 2022). Судовые измерения концентрации хлорофилла-а обеспечивают высокую точность, однако обладают существенными ограничениями – низкой временной и пространственной разрешающей способностью, зависящей от частоты экспедиций и охвата акватории. Использование данных дистанционного зондирования в сочетании с регионально адаптированными алгоритмами позволяет преодолеть эти ограничения и проводить круглогодичный мониторинг биооптических характеристик морских акваторий (Копелевич и др., 2018).
Данное исследование является началом разработки регионального алгоритма оценки биомассы фитопланктона на основе спутниковых данных цвета океана и измерений in situ, полученных в северо-восточной части Баренцева моря. В качестве исходных данных использованы измерения концентрации хлорофилла-а, отобранные в ходе 4 экспедиций Арктического плавучего университета в июне-июле за период с 2021 по 2024 гг. на НИС «Профессор Молчанов». Спутниковые данные были получены с сайта OC-CCI (https://www.oceancolour.org/) с пространственным и временным разрешениями – 4 км и сутки соответственно и включали в себя отражённую спектральную радиацию (Rrs) в различных диапазонах электромагнитного излучения. На первом этапе выполнен регрессионный анализ зависимости между измеренной концентрацией хлорофилла-а и спутниковыми параметрами, включая спектральные отношения и логарифмические преобразования. Наиболее значимые зависимости получены для отношения синего спектра излучения (Rrs_490) к зеленому (Rrs_560), при этом коэффициент детерминации составляет 0.50–0.55.
Дальнейшее развитие алгоритма связано с расширением набора полевых данных, включением дополнительных биооптических параметров и применением методов машинного обучения для повышения точности оценок. Полученные результаты станут основой для построения региональной модели оценки биомассы фитопланктона, которая может быть использована для межгодового и сезонного мониторинга экосистем Баренцева моря, а также для анализа изменения климатической обстановки климатических исследованиях Арктического региона (Firdhouse et al., 2019; Hammond et al., 2020).