Дистанционная спектрометрия пресноводных экосистем Сухоруков Борис Львович

Содержание к диссертации

Введение

ГЛАВА 1. Современное состояние исследования пресноводных экосистем с использованием дистанционных спектрометрических методов 18

1.1. Специфика поверхностных вод суши. Экосистемы поверхностных вод суши. Выбор исходных данных для расчета первичных гидрооптических характеристик 22

1.1.1. Геометрические размеры ПВС 22

1.1.2. Оптически активные компоненты 23

1.1.3. Оптические характеристики 26

1.2. Радиационные модели 29

1.2.1. Длины волн, используемые для построения радиационных моделей 38

1.3. Результаты анализа радиационных моделей по литературным данным 39

ГЛАВА 2. Первичные гидрооптические характеристики 42

2Л. Основные определения и соотношения 42

2.1.1. Монодисперсная взвесь 45

2.1.2. Полидисперсная взвесь 46

2.1.3. Функции распределения частиц по размерам 47

2.2. Расчет первичных гидрооптических характеристик

2.2.1. Исходные данные для расчета гидрооптических характеристик поверхностных вод суши 50

2.2.1.1. Минеральная взвесь 50

2.2.1.2. Органическая взвесь 51

2.2.1.3. Оптические свойства чистой воды 54

2.3. Результаты расчета первичных гидрооптических характеристик

2.3.1. Минеральная взвесь 56

2.3.2. Органическая взвесь 60

ГЛАВА 3. Коэффициент яркости восходящего от воды излучения 66

3.1. Экспериментальные коэффициенты яркости 67

ЗЛЛ. Аппаратура, используемая для получения спектров 67

3.2. Модель расчета спектров КЯ 75

3.2.1. Параметры, используемые для расчета модельных спектров 80

3.2.2. Нормировка спектров 81

3.3. Сравнение экспериментальных и модельных спектров КЯ 84

ГЛАВА 4. Пространство оптических образов.

4,1. Целесообразности применения методов многомерного статистического анализа при изучении спектров коэффициентов яркости экосистем поверхностных вод суши 93

4.1.1. Пространственно-временное несоответствие 94

4.1.2. Сравнение результатов определения концентраций OAK 96

4.1.2.1. Минеральная взвесь 96

4.1.2.2. Фитопланктон 98

4.1.2.3. Растворенные органические вещества 100

4.2. Определение и принципы построения пространства 102

оптических образов

4.3. Структура оптических образов реальных водных экосистем 107

4.4. Классификация оптических образов водных экосистем 109

ГЛАВА 5. Дистанционная спектрометрия в экологическом моделировании 118

5.1. Условия проведения эксперимента 123

5.2. Обсуждение полученных результатов 126

5.3. Критерий сравнения оптических и экологических состояний водных экосистем 130

5.4. Экспериментальное доказательство подобия материнской и модельной экосистем поверхностных вод суши по оптическим показателям 13 6

ГЛАВА 6. Оптические образы водных экосистем и отражение внутриводоемных процессов в пространстве оптических образов

6Л. Построение подпространства оптических образов по данным экологического моделирования

6.2. Статистические характеристики экспериментальных спектрометрических данных 150

6.2.1. Экспериментальные спектры КЯ водных экосистем 151

6.2.2. Модельные спектры КЯ 161

6.3. Построение пространства оптических образов 161

ГЛАВА 7. Сравнительный анализ двух способов интерпретации дистанционных спектрометрических данных о состоянии водных экосистем 167

7.1. Представление в виде радиационных моделей 168

7.2. Представление в виде оптического образа водных экосистем 171

7.3. Сравнение представлений 178

ГЛАВА 8. Опытная реализация схемы оперативного дистанционного мониторинга водных экосистем на основе использования спектрометрических данных 189

8.1. Используемая аппаратура 189

8.2. Сбор данных 190 83. Полученные результаты 192

8.4. Обсуждение полученных результатов 199

8.5 Использование модельных экосистем в качестве тестовых участков в дистанционном мониторинге поверхностных вод. 207

8.6. Заключение 213

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ 214

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 215

Приложение 1 236

Приложение 2 250

• Специфика поверхностных вод суши. Экосистемы поверхностных вод суши. Выбор исходных данных для расчета первичных гидрооптических характеристик
• Функции распределения частиц по размерам
• Параметры, используемые для расчета модельных спектров

Введение к работе

Актуальность проблемы. Увеличивающаяся антропогенная нагрузка на природные экосистемы привела к необходимости разработки и создания адекватных технических средств и методов наблюдения за состоянием и загрязнением экосистем и в частности, водных. Современные методы наблюдения за состоянием экосистем должны давать возможность оперативно реагировать на возникающие аварийные (в смысле нарушения экологического равновесия) ситуации. В качестве одного из методов, оперативно поставляющих информацию о нарушениях нормального функционирования экосистем, используется регистрация их излучательных свойств в видимом диапазоне электромагнитного спектра с помощью приборов дистанционного контроля.

Преимущества аэрокосмических методов заключаются в относительной простоте получения информации, оперативности ее сбора одновременно на больших территориях. Чрезвычайно важно, что способ получения информации -«неразрушающий», в котором можно пренебречь воздействием прибора на зондируемый объект.

Недостатки дистанционных методов заключаются в том, что получаемую ими информацию зачастую достаточно сложно интерпретировать, во всяком случае, в понятиях традиционной гидрохимии или гидробиологии. Это связано с малым компонентным разрешением и низкой точностью определения концентраций тех компонентов, которые могут быть определены с помощью методов дистанционного контроля. Как следствие - возможно решение достаточно ограниченного класса задач. Ограничения определяются, в первую очередь, разнообразием экосистем поверхностных вод суши (ПВС) при незначительном изменением оптического сигнала, связанного с изменением состава присутствующих в воде оптически активных компонентов (OAK) [1]. Оптически неактивные компоненты, составляющие своеобразную «матрицу», также влияют на оптический сигнал, но опосредованно, через оптически активные.

В диссертации рассматривается комплекс проблем и задач, расширяющий круг той информации, которую получают при пассивном дистанционном зондировании водных объектов, в рамках одной темы «Дистанционная спектрометрия пресноводных экосистем». Работа включает в себя экспериментальные и теоретические исследования излучательных свойств водных экосистем, разработку методов натурного и математического моделирования, а также принципов обработки

Cflertpflfpr i_lr^* OS *М#мт/0 І

и интерпретации полученных данных. Работа является существенно междисциплинарной, требующей комплексного применения подходов, используемых в физике, математике, гидрохимии, гидробиологии. Объединяющим ее началом является объект исследования - поверхностные воды сущи.

Работа выполнена в Гидрохимическом институте Росгидромета в рамках Федеральной целевой программы «Развитие системы гидрометеорологического обеспечения народного хозяйства Российской Федерации в 1994-1996 годах и на период до 2000 года» по целевой научно-технической программе 4: «Технология мониторинга загрязнения окружающей природной среды», а также в Институте водных проблем РАН в рамках программы фундаментальных исследований Российской академии наук «Природные процессы во внешних оболочках Земли в условиях возрастающего антропогенного воздействия и научные основы экологии безопасного рационального природопользования».

Цель работы: теоретически и экспериментально исследовать механизм формирования оптических спектров восходящего от воды излучения пресноводных экосистем для описания на их основе механизмов функционирования и оценки экологического состояния водных экосистем, изучения внутриводоемных процессов и мониторинга состояния водных объектов.

На защиту выносятся следующие научные положения:

1. Математическая модель расчета спектров коэффициентов яркости водных экосистем, включающая оптически активные компоненты и значимые пигменты фитопланктона. Адекватность модели подтверждается совпадением спектральных характеристик экспериментальных и теоретических спектров, рассчитанных методами многомерной статистики.

2. Критерий подобия водных экосистем по дистанционно измеряемым оптическим спектрам коэффициента яркости восходящего от воды излучения.

3. Теория построения пространства оптических образов пресноводных экосистем. Перемещение точки в пространстве оптических образов отражает изменение состояния водной экосистемы.

4. Утверждение о том, что модельные водные экосистемы (мезокосмы) остаются подобными материнской по оптически активным компонентам в течение времени, превышающего время самоочищения (релаксации) аналогичных модельных экосистем, подвергшихся значительной антропогенной нагрузке.

5. Система дистанционного мониторинга экосистем поверхностных вод, позволяющая решать задачи мониторинга в режиме реального времени, как важнейший элемент оперативного мониторинга.

6. Использования мезокосмов в качестве тестовых участков при дешифрировании спектрометрической информации, в том числе получаемой современными космическими системами.

Совокупность полученных результатов и положений, выносимых на защиту, можно квалифицировать как решение крупной научной проблемы: создана теория построения пространства оптических образов и математическая модель исследования внутриводоемных процессов в пресноводных экосистемах по дистанционной спектрометрической информации. Научная новизна. Впервые экспериментально получены и систематизированы спектры коэффициентов яркости восходящего от воды излучения в оптическом диапазоне волн на различных водных объектах поверхностных вод суши в различные гидрологические сезоны. Часть спектрометрических измерений сопровождалась получением традиционной гидрохимической и гидробиологической информации в форме концентраций оптически активных компонентов: минеральных взвешенных и растворенных органических веществ, пигментов фитопланктона. Построена математическая модель, позволившая объяснить основные спектральные особенности экспериментальных спектров коэффициентов яркости пресноводных экосистем и соотношения яркостей в пределах оптического диапазона.

На основе математической обработки и анализа спектральной структуры большого числа экспериментальных и модельных спектров коэффициентов яркости восходящего от воды излучения разработан новый способ интерпретации дистанционной спектрометрической информации.

Найдена новая интегральная характеристика состояния водной экосистемы, названная оптическим образом водной экосистемы. Построено пространство оптических образов водных экосистем. Внутриводоемные процессы, при которых изменяется содержание OAK и, следовательно, комплексный показатель преломления среды, отражаются в изменении положения оптических образов в пространстве оптических образов и изображаются в виде траектории в этом пространстве. Выполнены расчеты, позволяющие сопоставить области пространства оптических образов с диапазонами концентраций OAK.

Показано, что принципиально важным преимуществом разработанного способа перед существующими является возможность оценки состояния части водной экосистемы, попавшей в поле зрения прибора дистанционного контроля, по единичному измеренному спектру КЯ. Разработанный способ анализа спектрометрической информации позволяет использовать дистанционные спектрометрические данные в системе оперативного мониторинга водных Объектов: Государственной системе наблюдений Росгидромета. Изучено подобие модельных и материнской экосистем на основе анализа дистанционных спектрометрических данных. Полученные результаты позволили доказать, что в течение проведенного эксперимента подобие материнской и модельных экосистем (мезокосмов) по оптически активным компонентам сохраняется достаточно длительный промежуток времени (более 20 суток).

Практическая значимость работы определяется рядом факторов. Во-первых, получены многочисленные экспериментальные спектры коэффициентов яркости различных по своим биофизическим свойствам пресноводных экосистем. Во-вторых, разработан объективный метод сравнения этих спектров основанный на выявлении интегральных статистических характеристик спектров восходящего от воды излучения. Разработанный метод может быть применен и для оценки состояния водных экосистем по традиционно измеряемым на водньж объектах химическим и биологическим показателям.

Показано, что оптические свойства пресноводных экосистем возможно изучать с помощью искусственно организованных экосистем. Ценность работы заключается в экспериментальном доказательстве возможности распространения результатов исследований на природные экосистемы.

Практическая значимость работы подчеркивается тем, что чисто дистанционные неконтактные измерения могут быть выполнены с использованием нетрадиционного подхода: получения спектрометрической информации без использования специальных устройств и носителей, с дорожных сооружений, неизбежно имеющихся на крупных водных объектах.

Разработанный подход может быть положен в основу системы оперативного мониторинга водных экосистем.

Экспериментальные данные об оптическом образе различных пресноводных экосистем являются основой специализированной базы данных и могут быть использованы при управлении процессами загрязнения водных экосистем, в частности процессами антропогенного эвтрофирования водных объектов.

Достоверность полученных в диссертации результатов основывается на выборе адекватных объекту физических моделей оптики рассеивающих сред [2, 3] и использовании известных и хорошо апробированных математических методов обработки данных экспериментов. В части экспериментальных данных -интеркалибровкой с данными, полученными другими авторами, а также опубликованными в академических изданиях.

Достоверность данных, полученных методами дистанционной спектрометрии в натурном моделировании, подтверждается данными, полученными в тех же объектах традиционными химическими и биологическими методами.

Апробация работы. Основные результаты работы представлялись и обсуждались на Всесоюзной конференции «Исследование гравитационного поля и природных ресурсов Земли космическими средствами», Львов, 1984; XXVII Всесоюзном гидрохимическом совещании, май 1984, Ленинград; X Пленуме «Оптика моря и атмосферы» Ростов-на-Дону, октябрь, 1988; XI Пленуме «Оптика океана» Рабочей группы по оптике океана Комиссии по проблемам мирового океана АН СССР, Красноярск, 1990, 2-7 сент. 1990; Всесоюзном совещании «Дистанционное зондирование агропочвенных и водных ресурсов». Барнаул, 1990; III Совещании Советско-Американской рабочей группы по проблемам экодинамики, Ленинград, 16-21 мая 1990 г.; First Intern. Airborne Remote Sensing Conf. and Exhibition, 12-15 Sept 1994, Strasbourg, France; «Съезде по охране природы» Москва, 3-5 июля 1995 г.; VII Международном симпозиуме "Оптика атмосферы и океана", Томск, 2000; VIII Международном симпозиуме "Оптика атмосферы и океана. Физика атмосферы", Иркутск, 2001; Научной конференции "Гидрохимия в системе мониторинга качества поверхностных вод суши (научные и прикладные аспекты)". Ростов-на-Дону, 17-20 октября 2001 г.; Научной конференции по результатам исследований в области гидрометеорологии и мониторинга загрязнения природной среды в государствах-участниках СНГ, посвященной 10-летию образования Межгосударственного Совета по гидрометеорологии. С.-Пб. 23-26 апреля 2002г., Секция 5 «Мониторинг загрязнения природной среды». С.-Пб.; Научно-теоретической конференции профессорско-преподавательского состава «Транспорт 2002» апрель 2002, Ростов-на-Дону.

Публикации: По теме диссертации опубликовано около 30 работ, в том числе 18 в рецензируемых отечественных и зарубежных журналах. Перечень основных работ приведен в конце автореферата.

Личный вклад автора. Основные научные результаты были получены лично автором при реализации плановых работ по темам Росгидромета, ответственным исполнителем и руководителем которых он являлся. В экспериментальных гидрооптических и гидробиологических исследованиях автор принимал непосредственное участие в постановке задач, проведении или руководстве работ, обработке, анализе и интерпретации результатов, путей их практической реализации, систематизации материала. Проведение натурного эксперимента на мезокосмах выполнено совместно с Тепляковым Ю.В. Экспериментальные данные на ряде водньж объектов были получены в международных экспедициях организованных Гительсоном А.А.

При построении математических моделей автором была выполнена постановка большинства задач, решенных в работе, лично проведены численные эксперименты и анализ их результатов. Постановка задач, решение которых привело к 3 и 5 положениям, выносимым на защиту, выполнено совместно с Гарбузовым Г.П.

Автором был выполнен теоретический анализ результатов натурных и числовых экспериментов, включая опорные данные, полученные в других институтах и лабораториях. На основе теоретического анализа автором была разработана методика использования пространства оптических образов для оценки концентраций оптически активных компонентов в пресноводных экосистемах.

На всех этапах работы результаты обсуждались с научным консультантом д. г.-м. н., профессором, член.-корр. РАН Никаноровым A.M.

Структура диссертации определена в соответствии с целью и задачами исследования и состоит из введения, 8 глав, и заключения. Работа изложена на 275 страницах машинописного текста, включая 55 рисунков, 21 таблицу, библиографию из 210 наименований и двух приложений.

Специфика поверхностных вод суши. Экосистемы поверхностных вод суши. Выбор исходных данных для расчета первичных гидрооптических характеристик

Прежде всего, обратим внимание на геометрические размеры ПВС. Это водные объекты, имеющие глубину от тысяч, до единиц и менее метров. Ширину от метров и менее до километров. Естественно, мелкомасштабные объекты нецелесообразно изучать дистанционными методами, достаточно дорогостоящими. Чрезвычайное разнообразие оптических свойств ПВС не дает возможности использовать дорогостоящую и чаще всего громоздкую аппаратуру, аналогичную используемой на научно исследовательских судах в их океанских рейсах. Чаще всего не могут быть использованы и методы измерения гидрооптических характеристик. Внимания исследованию ПВС уделяется недостаточно и по той причине, что неэффективно их исследование с помощью установленной в настоящее время на искусственных спутниках Земли многоспектральной аппаратуры. Разрешающей силы этой специализированной природоресурсной аппаратуры достаточно только для исследования самых крупных рек мира, крупных водохранилищ и озер, а их перечень ограничен. Направление течения рек чаще всего не совпадает с направлением орбиты космических аппаратов, в результате на одном витке КА получают только фрагмент водного объекта, что может не давать информации требуемого объема, частоты и качества для решения практических задач мониторинга. Выход заключается в том, чтобы использовать небольшие самолеты (или вертолеты) которые могут выполнять съемку по руслу реки или выполнять съемку труднодоступных заболоченных территорий. Причем высота полета такого авиационного средства позволяет осуществлять съемку достаточно мелких водных объектов.

Дистанционные неконтактные методы исследований водных объектов по аналогии с методами исследования морских и океанских вода, можно разделить на статистические и физические, позволяющие обоснованно интерпретировать экспериментально полученные результаты аппаратурных спектрометрических измерений. Большинство теоретических разработок прошло этап экспериментальной проверки, объяснено подавляющее большинство экспериментально зарегистрированных и отмеченных особенностей в спектрах яркости восходящего от воды излучения. Однако до сих пор имеются некоторые экспериментальные факты, еще не нашедшие достаточно полного теоретического обоснования. Поэтому естественным шагом при развитии методов интерпретации дистанционных данных о качестве ПВС было обратиться к данным, полученным при изучении оптических свойств морей и океанов и рассмотреть применимость методов, развитых и используемых в океанологии к описанию аналогичных свойств ПВС.

Далее сравним водные объекты по следующим характеристикам: - солености (минерализации); - прозрачности (содержанию минеральных взвешенных веществ);

- эвтрофности (содержанию фитопланктона и хлорофилла "а");

- содержанию растворенных органических веществ (РОВ).

Из табл. 1.1 видно, что сделать однозначное заключения о возможности перенесения методов интерпретации дистанционных неконтактных данных на ПВС затруднительно без привлечения дополнительных данных по следующим причинам:

- минерализация воды мало влияет непосредственно на радиационные характеристики, измеряемые в видимом диапазоне спектра. Из наблюдаемых проявлений минерализации можно увидеть участки неполного смешения соленой (прозрачной) и пресной (более мутной) воды, т. наз. «линзы» пресной воды в устьевых взморьях; - концентрация взвешенных веществ хотя и отличается заметно, но, во-первых наблюдается перекрывание диапазона концентраций (перекрывание наблюдается при сравнении наиболее чистых ПВС, например оз. Байкал, и "мутных" прибрежных и апвеллинговых вод), во-вторых, для учета влияния взвешенных веществ на оптические спектры необходимо сравнить дополнительно качественный состав взвешенных веществ (как органических так и неорганических), то есть необходимо сравнить функцию распределения частиц по размерам fir) и комплексный показатель преломления m=n+in ;

- видовой состав взвешенных органических веществ отличен, поэтому концентрация хлорофилла "а" может быть плохим параметром для сравнения указанных вод по этому параметру. Кроме того, для океанских вод и ПВС принципиально отлично деление по трофности основанное на измерении концентрации хлорофилла "а" фитопланктона. Для океана при концентрации хлорофилла "а" ОД мг/м3 - воды олиготрофные, 0.1 - 0.2 - мезотрофные, более 0,2 -эвтрофные. При этом определяется концентрация хлорофилла в верхнем 100-метровом слое. Для ПВС деление по трофности, строго говоря, проводилось по органическому фосфору [48], и только начиная с конца 70-х годов по хлорофиллу. Согласно [49], при концентрации хлорофилла "а" меньше 2,0 мг/м3 - воды считаются олиготрофными, 2,0 -10,0 - мезотрофными, больше 10,0 - эвтрофными. Кроме того, при таком большом диапазоне концентраций вводятся дополнительные градации: слабо эвтрофный, высоко эвтрофный, гиперэвтрофный;

Функции распределения частиц по размерам

Считается общепризнанным, что для минеральных взвешенных в воде веществ реальные функции распределения частиц по размерам могут быть описаны распределением Юнге или типа Юнге [50,52, 53]: где v - показатель степени, изменяющийся по различным литературным данным от 0,15 до 6 (в распределении Юнге v=4), С - некоторая константа, имеющая смысл концентрации частиц. На рис. 2.1 приведены графики распределения частиц по размерам в диапазоне размеров частиц до 4 мкм.

Для крупных частиц органической взвеси функция распределения частиц по размерам имеет вид логнормального или гамма распределения (см. [50] и ссылки к ней).

Для расчетов показателей поглощения и рассеяния было использовано логнормальное распределение: это общее выражение может быть преобразовано к следующему удобному виду: Здесь г0- величина, определяющая положение максимума распределения,-параметр, определяющие ширину функции распределения. Полуширина логнормальной функции распределения зависит от положения максимума функции распределения и параметра а:

Программный комплекс расчета первичных гидрооптических характеристик и коэффициентов яркости восходящего от воды излучения [96] был создан на языке FORTRAN и адаптирован к вычислительной машине ЕС-1033 в Гидрохимическом институте Росгидромета на основе разработок института физики АН СССР, г. Минск [95, 97]. Основу алгоритма расчетов составила теория рассеяния электромагнитного излучения на однородных сферических частицах (теория Ми). Комплекс состоял из нескольких программ, позволяющих рассчитывать как первичные гидрооптическне характеристики, (Т, к, є, ту, так физические характеристики объектов, для расчета которых необходимо знание первичных гидрооптических характеристик: коэффициенты яркости, индикатрисы рассеяния. Результаты расчетов коэффициентов яркости (включающих расчет ПГХ) были представлены автором на X [96] и XI [86, 87] Пленумах рабочей группы по оптике океана Комиссии по проблемам Мирового океана АН СССР и в дальнейшем использованы для модельных расчетов с использованием указанных величин.

Сведения, имеющиеся в литературе о показателе поглощения щ комплексного показателя преломления минеральной взвеси противоречивы [36, 53, 98, 99]. В отдельных работах при расчете первичных гидрооптических характеристик п мш принимают равным нулю [100]. В работе [94] доказывают, что п мт не может быть больше, чем 10 . Однако, наиболее часто в литературе встречается значение п мт в пределах от 10" до 5 10" . С таким значением п мт выполнено большинство расчетов как первичных гидрооптических характеристик, так и коэффициентов яркости [95,98].

Для модельных расчетов коэффициентов яркости первичные гидрооптические характеристики были рассчитаны для двух значений показателя поглощения минеральной взвеси: п мт=10 ъ и / =10-4 [88].

Относительно значений показателя преломления п мин в литературе данные различных авторов совпадают: относительный (относительно воды с пводы=\,33) показатель преломления изменяется в зависимости от минералогического состава взвеси от 1,12 до 1,17 [50]. В работе [88] выбрано значение « „„=1,15.

Параметры, используемые для расчета модельных спектров

Для проверки корректности используемой физической (оптической) модели (3.3) рассчитан массив спектров коэффициента яркости в диапазоне длин волн 490 - 720 нм объемом 7680 спектров. Диапазон волн соответствовал диапазону используемого нами спектрометра [76]. Значения коэффициента яркости вычисляли для 24-х длин волн Я (шаг дискретизации 10 нм). Входные параметры модели (первичные гидрооптические характеристики и концентрации OAK, см. табл. 3.3) выбирали так, чтобы они соответствовали типичным величинам для поверхностных вод суши. Относительные показатели преломления минеральных взвешенных веществ принимали равными - 1,15; фитопланктона - 1,02. Плотность материала минеральных взвешенных частиц считали равной 2,2 т/м3, фитопланктона - 1,05 т/м3. Функция распределения частиц по размерам для минеральной взвеси f{r) = CX v, с v=3 [50, 112]. Спектры к"я, Л/" заимствованы из работ [99, 103], КіФБ и кхк из работы [83]. В соответствии с работой [112], к-Лтог-0,24 ехр(-0,015 (А-390)). Спектры удельных показателей рассеяния и рассеяния под углом у были рассчитаны [88, 96]. Первичные гидрооптические характеристики оставались неизменными при расчете всех спектров, изменяли только концентрации OAK. Концентрации OAK при расчетах выбирали циклами, вложенность циклов увеличивалась в порядке: МВВ, ФП, РОВ, Хл"а", К, ФБ.

Для сравнения рассчитанных спектров с экспериментальными, все спектры проходили процедуру нормировки. Вообще говоря, нормировка, в том или ином виде, используется практически во всех работах, использующих данные спектрометрических измерений. Чаще всего используется нормировка на интенсивность спектра в определенном спектральном диапазоне, например, на интенсивность в спектральном интервале с максимумом на 500 - 520 нм (см., напр., [11, 66,120-123] и ссылки в них).

Причина заключается в том, что, несмотря на определение (3.1), в реальности спектры КЯ значительно отличаются как по своей форме, так и по интенсивности. Это можно объяснить не полным учетом условий их получения (освещенность, состояние водной поверхности, блики и т.д.). Сравнение и анализ структуры ненормированных спектров (интерпретация) вызывает значительные трудности. Поэтому для изучения влияния на них OAK были опробованы различные нормировки. Наилучшей экспериментально установленной величиной нормировки, при которой динамика изменения спектров может быть объяснена, по нашим данным оказалась величина интеграла (или суммы) под кривой спектра КЯ. Тогда все сравниваемые спектры приобретают следующий вид: р1( т,к,х) = рк( т,к,Х)-Ш%/%Рь( т,к,х)- (3-9)

Цел есообразность такой нормировки состоит в следующем. Во-первых, из рассмотгрения исключаются геометрические условия съемки. Во-вторых, при таком подходе из рассмотрения исключается вопрос, связанный с проведением абсолютных измерений фотометрических величин. В-третьих, формально происходит переход к удельным спектральным характеристикам. В таком формате спектры сравнивать удобнее, так как проведенная процедура позволяет сравнивать непосредственно форму спектров [24, 124]. Последняя же определяется соотношением поглощающих и рассеивающих свойств объекта и, зависит как от концентраций OAK так и от их видового состава (планктон) и от генезиса (минеральная взвесь, детрит и т.д.).

Смысл нормировки поясняет сравнение рис. 3.3 а) и б). На этих рисунках представлена серия модельных двухкомпонентных (концентрации остальных OAK были положены равными нулю) ненормированных, рис. 3.3 а), и нормированных, рис. 3.3 б), спектров с изменяющейся концентрацией фитопланктона при постоянной концентрации МВВ. Значения концентраций СФП представлены на Рис 3.3 а). В этом расчете принято, что из всех пигментов в клетке фитопланктона присутствует только хлорофилл "а".

В качестве иллюстрации совпадения результатов экспериментальных и модельных спектров КЯ приведем данные работ [78,111]. Концентрации OAK, используемые при расчете модельных спектров наиболее близких к экспериментальным, приведены на врезках к рисункам. Критерием сравнения выбран минимум суммы квадратов различия экспериментальных и модельных спектров:

где і изменяется от 1 до 24.

В этих работах показано, что подавляющее количество экспериментальных спектров КЯ может быть удовлетворительно описано моделью (3.3). Это хорошо видно на рис. 3.4а)-з) , где приведены попарно экспериментальные и наилучшие из модельных спектры различных водных объектов. Наряду с хорошим совпадением спектров, рис. 3.4 а), в), д), е), ж), з), имеются спектры значительно отличающиеся по своей форме. На рис. 3.4 б), г) специально приведены спектры, которые не могут быть удовлетворительно описаны в рамках используемой модели. Например, появление максимума на длине волны А = 690 нм, причем р690 р650. Такое несовпадение может быть объяснено несколькими причинами.