Влияниe мезомасштабного перемешивания на определения фитопигментов в фотическом водном слое по спутниковым мультиспектральным данным о цвете океана (пример Тасманова моря)

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Непостоянство состава фитопигментов при интенсивном мезомасштабном перемешивании фотического слоя Тасманова моря исследовано по MODIS-снимкам его поверхности. Для этого каждому пикселю снимка присваивается индекс WRM (Wavelength of Reflectance Minimum (длина волны минимума коэффициента яркости)), равный сумме длин волн минимумов в спектре коэффициента яркости водной поверхности в границах пикселя на местности. WRM приемлем как индикатор непостоянства состава фитопигментов в водной толще, поскольку спектры поглощения света фитопигментами в водной среде меняются вслед за видовой принадлежностью фитопланктона при том, что ослабление света водой как растворителем и ее примесями иной природы уступают поглощению света фитопигментами по спектральной селективности. Сравнительный анализ распределений индексов WRM и характеристик вод Тасманова моря показал, что при повышенной мезомасштабной изменчивости вод открытого океана содержание фитопигментов в приповерхностном слое достигают уровня, при котором в спектрах обратно-рассеянной солнечной радиации появляются минимумы пигментного происхождения на длинах волн 400–550 нм, различимые мультиспектральными сканерами цвета океана. Этот эффект игнорируется общепринятыми алгоритмами определения хлорофилла по данным мультиспектральных сканеров цвета океана (band-ratio algorithms) и, видимо, является одной из причин известной склонности таких алгоритмов завышать оценки концентрации хлорофилла относительно его реального содержания даже на акваториях, свободных от влияния внешних источников оптически значимых примесей в водной толще.

Об авторах

Г. С. Карабашев

Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: genkar@mail.ru
Россия, г. Москва

Список литературы

  1. Bergman B., Sandh G., Lin S. et al. Trichodesmium – a widespread marine cyanobacterium with unusual nitrogen fixation properties // FEMS Microbiol. Rev. 2013. V. 37. P. 286–302. https://doi.org/10.1111/j.1574-6976.2012.00352.x
  2. Blondeau-Patissier D., Gower J.F.R., Dekker A.G. et al. A review of ocean color remote sensing methods and statistical techniques for the detection, mapping and analysis of phytoplankton blooms in coastal and open oceans // Progr. Oceanogr. 2014. V. 123. P. 123–144.
  3. Bouali M., Ladjal S. Toward optimal destriping of M-ODIS data using a unidirectional variational model // IEEE Transactions on geoscience and remote sensing. 2011. V. 49. № 8. August 2011. P. 2974–2935.
  4. Detoni A.V.S., Ciotti A.M. Trichome abundance, chlorophyll content and the spectral coefficient for light absorption of Trichodesmium slicks observed in the Southwestern Atlantic // J. Plankton Res. 2020. V. 42(2). P. 13–139. https://doi.org/10.1093/plankt/fbaa009
  5. Everett J.D., Baird M.E., Oke P.R., Suthers P.M. An avenue of eddies: quantifying the biophysical properties of mesoscale eddies in the Tasman Sea // Geophysical Research Letters. 2012. V. 39. L16608. https://doi.org/10.1029/2012GL053091,2012/
  6. Gaube P., Chelton D.B., Samuelson R.M. et al. Satellite observations of mesoscale eddy-induced Ekman pumping // J. Physical Oceanography. 2015. V. 45. P. 115–132.
  7. Hu C., Feng L. Modified MODIS fluorescence line head product to improve image interpretation for red tide monitoring in the eastern Gulf of Mexico // J. Appl. Remote Sens. 2016. V. 11(1). 012003. https://doi.org/1117/1.JRS.11.012003
  8. Karabashev G.S. Spectral indexation of pixels of MODIS sea surface images for detecting inconstancy of phytopigment composition in water // Oceanologia. 2021. V. 63(4). P. 482–496. https://doi.org/10.1016/j.oceano.2021.06.001
  9. Karabashev G.S. Spectral indexing of MODIS-Image pixels to reveal the variability in the phytopigment composition in the sea under the influence of mesoscale water dynamics // Oceanology. 2021. V. 61. № 6. P. 861–871. https://doi.org/10.1134/S0001437021060242
  10. Mobley C.D. Radiative transfer in the ocean // Encyclopedia of ocean sciences. 2011, 2nd ed. V. 4. P. 619–628. Elsevier Ltd. Steele, J.H., Turekian, K.K., Thorpe, S.A. (Eds.), London: Academic Press.
  11. Mobley C.D., Stramski D., Bisset W.P., Boss E. Optical modeling of ocean water. Is the Case 1-Case 2 classification still useful? // Oceanography. 2004. V. 17 (2). P. 60–67.
  12. Morel A. Optical modeling of the upper ocean in relation to its biogeneous matter content (Case 1 waters) // J. Geophys. Res. 1988. V. 93. № C9. P. 10749–10768.
  13. Morel A., Gentili B., Chamu M., Ras J. Bio-optical properties of high chlorophyll Case 1 waters and of yellow-substance-dominated Case 2 waters // Deep Sea Res. 2006.V. 53. Iss. 9. P. 1439–1459. https://doi.org/10.1016/j.dsr.2006.07.007
  14. Schollaert Uz.S., Kim G.E., Mannino A. et al. Developing a community of practice for applied uses of future PACE data to address marine food security challenges // Front. Earth Sci. 2019. V. 7:283. https://doi.org/10.3389/feart.2019.00283
  15. Sheberstov S., Lukyanova E. A system for acquisition, processing and storage of satellite and field biooptical data // In: Proc. IV Int. Conf.: Current Problems in Optics of Natural Waters. 2007. Nizhny Novgorod, September 11–15. P. 179–183.
  16. Waugh D.W., Abraham, E.R., Bowen M.M. Spatial variations of stirring in the surface ocean: a case study of the Tasman Sea // Journal of Physical Oceanography. 2006. V. 36. P. 526–542.
  17. Wozniak B., Dera J. Light Absorption in Sea Water. 2007. Springer Science, Business Media, New York, 463 p.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

Скачать (267KB)
3.

4.

5.


© Г.С. Карабашев, 2023