Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Объект исследования, материалы и методы 8
1.1. Океанографическая характеристика Азовского моря 8
1.2 Контактные методы определения концентрации хлорофилла А (КХ) 17
1.2.1. Спектрофотометрические методы определения КХ к воде 17
1.2.2. Флуориметрические методы определения КХ в воде 18
1.3 Судовые экспедиционные исследования 25
1.3.1 Модель измерения ИНФХ 29
1.4 Методы расчёта концентрации хлорофилла А в продуктивных мутных водах по данным дистанционного зондирования (ДЦЗ) 30
Глава 2. Непрерывные измерения концентрации хлорофилла А флуориметрическим методом в Таганрогском заливе 36
2.1. Определение параметров модели измерений 36
2.2. Расчёт градуировочного уравнения 38
2.2.1 Замечания по расчёту градуировочного уравнения 41
2.3 Учет влияния освещённости и попадающих в систему прокачки воды пузырьков воздуха на результаты измерений 41
Глава 3. Использование регионально адаптированных алгоритмов оценки КХ в продуктивных и мутных водах для построения полей распределения КХ 45
3.1. Использованные данные судовых наблюдений, спутниковые снимки, процедуры атмосферной коррекции и алгоритмы оценки КХ 45
3.2. Калибровка алгоритмов 47
3.2.1 Калибровка алгоритмов с использованием атмосферной коррекции Bright pixel .49
3.2.2 Использование атмосферной коррекции Case 2 regional processing для калибровки алгоритмов 50
3.3. Верификация алгоритмов 51
3.4. Расчёт полей КХ по спутниковым снимкам, фильтрация выбросов 53
3.5. Сравнение с другими стандартными алгоритмами 61
3.5.1 Алгоритм ОС4 61
3.5.2 Алгоритм Gons a 62
3.5.3 Алгоритм MERIS algal 2 63
3.5.4 Алгоритм MERIS Case 2 64
Глава 4. Закономерности пространственного распределения и сезонной динамики концентрации хлорофилла А фитопланктона в Азовском море 66
4.1 Вертикальная изменчивость КХ по данным судовых измерений 66
4.2 Мелкомасштабная изменчивость КХ в приповерхностном слое вод Таганрогского залива по данным непрерывных флуориметрических измерений 70
4.3 Временная изменчивость КХ в приповерхностном слое 73
4.4 Пространственное распределение и сезонная динамика КХ по спутниковым данным 76
4.5 Сравнение полученных результатов с историческими данными 82
Выводы и рекомендации 86
Приложение А 87
Приложение Б 94
Список использованных источников 114
- Флуориметрические методы определения КХ в воде
- Учет влияния освещённости и попадающих в систему прокачки воды пузырьков воздуха на результаты измерений
- Расчёт полей КХ по спутниковым снимкам, фильтрация выбросов
- Пространственное распределение и сезонная динамика КХ по спутниковым данным
Введение к работе
Исследование пространственной изменчивости верхнего слоя океана в различных географических районах является актуальной задачей современной океанологии. Решение этой задачи имеет важное практическое значение для развития комплексного мониторинга океана и морей с помощью дистанционных методов.
В последние десятилетия спутниковые данные о цвете океана все шире используются для оценок биопродуктивности морских акваторий, контроля их экологического состояния. При этом основным показателем является концентрация хлорофилла а - главного фотосинтезирующего пигмента содержащегося в каждом виде фитопланктона. Для этого широко используются эмпирические соотношения (связи) концентрации хлорофилла и спектральных характеристик восходящего из моря излучения.
Разработанные к настоящему времени универсальные алгоритмы оценки концентрации хлорофилла а по данным дистанционного зондирования Земли из космоса нуждаются в существенной корректировке для высокопродуктивных и мутных прибрежных, внутренних вод и эстуариев, где фитопланктон является не единственным фактором, определяющим их оптические свойства (так называемых "вод II типа").
Воды Азовского моря относят ко II типу и применяемые в настоящее время алгоритмы оценки концентрации хлорофилла а (хл-а) по данным спутниковых сканеров цвета для его акватории приводят к ошибочным, иногда более чем на порядок, результатам. Начиная с конца 1990-х годов на орбите Земли регулярно появляются новые, всё более совершенные сканеры цвета океана, способные измерять большее количество спектральных характеристик излучения, международным научным сообществом разрабатываются новые алгоритмы определения биогеохимичических параметров, в том числе концентрации хлорофилл а (Кхл-а).
В этой связи актуальной является проблема выбора и региональной адаптации по данным натурных наблюдений алгоритмов расчета концентрации хлорофилла а в рамках программ спутникового мониторинга.
Объект и предмет исследования. Выбор в качестве объекта исследования экосистемы Азовского моря обусловлен тем, что этот водоем характеризуется высокой биологической продуктивностью вод, мелководностью, расположен в семиаридной зоне, в условиях сильного воздействия речного стока, абразионных процессов и эоловой нагрузки. Наблюдаемая здесь изменчивость концентрации хл-а в диапазоне 1-150 мг/м в условиях значительного градиента солености (0-17%о) и высокой мутности обеспечивает уникальные, оптически сложные, условия для апробации разрабатываемых методов (алгоритмов) оценки Кхл-а в водах II типа по спутниковым снимкам. Предметом исследования является распределение концентрации хлорофилла а в Азовском море в современный период.
Степень разработанности проблемы
Исторические данные по концентрации хлорофилла а в экосистеме Азовского моря обрывочны, методически разнородны. Систематических исследований до настоящей работы не проводилось.
С целью выявления пространственно-временной изменчивости Кхл-а в природных водах в масштабах десятков метров (что на порядок меньше размера пиксела спутниковых сканеров цвета океана) используется метод контактных флуориметрических измерений, однако опыт его применения в продуктивных и мутных водах Азовского моря до настоящего исследования отсутствовал.
Для оценки Кхл-а в высокопродуктивных и мутных водах предложен эффективный подход, основанный на использовании спектральных характеристик излучения в красной и ближней инфракрасной областях спектра (Gitelson et al, 2003; Dall'Olmo et al, 2003). Однако эти алгоритмы требуют калибровки и верификации по данным натурных измерений в водоеме в возможно более широком диапазоне изменчивости условий среды.
Цель работы - выявление особенностей сезонного и пространственного распределения концентрации хлорофилла а в Азовском море по данным дистанционных спутниковых наблюдений и судовых спектрофотометрических и флуориметрических измерений.
Для достижения цели исследования решались следующие задачи:
изучение распределения концентрации хл-а в Азовском море по судовым наблюдениям с применением экстрактного спектрофотометрического метода;
проведение контактных непрерывных флуориметрических измерений концентрации хл-а и растворенного органического вещества (РОВ), расчет градуировочных уравнений пересчёта интенсивности нативной флуоресценции хл-а в его концентрацию, выявление пространственно-временной изменчивости Кхл-а в условиях повышенной мутности и высоких концентраций РОВ;
- верификация алгоритмов оценки Кхл-а использующих данные
спутниковых сканеров цвета океана по натурным измерениям в
высокопродуктивных оптически сложных водах Азовского моря;
- применение регионально адаптированных алгоритмов оценки Кхл-а
по данным спектрометра MERIS для расчёта полей Кхл-а по снимкам за
2008-2009 гг., построение среднемесячных картосхем распределения Кхл-а,
выявление на их основе особенностей сезонного и пространственного
распределения Кхл-а в Азовском море.
Методическую базу диссертационного исследования составили: методика спектрофотометрического определения хлорофилла а в воде, - контактный флуориметрический метод непрерывного измерения Кхл-а фитопланктона в воде,
- эмпирические модели дистанционной оценки Кхл-а в мутных водах по
отражательной способности воды в красной и ближней инфракрасной
областях спектра,
сравнительно-географический, статистический, геоинформационный методы анализа данных.
Теоретическая база исследования основана на работах отечественных и зарубежных авторов в следующих областях:
применение спектрофотометрических методов оценки Кхл-а - работы T.A.Richards, T.G.Thompson, S.W.Jeffrey, G.F.Humphrey, T.R. Parsons,; J.D.H. Strickland, M.E. Виноградова , R. Ritchie и др.;
применение контактных флуориметрических методов оценки концентрации хл-а - работы C.J. Lorenzen, Г.С. Карабашева, А.А. Шавыкина, М. Ostrowska и др.;
дистанционные методы оценки концентрации хл-а - работы А.А. Гительсона, R.P. Stumpf, М.А. Tyler, H.R. Gordon, О.В. Копелевича, В.И. Буренкова, С.В Шеберстова, A. Morel, H.J. Gons и др.;
распределение концентрации хл-а и динамики популяций фитопланктона в Азовском море - работы А.Я. Алдакимовой, Е.И. Студеникиной, П.Р. Макаревича, Т.В. Фуштей, Г.В. Ковалёвой, Л.М. Сафроновой и др.
Эмпирическая база исследования представляет собой а) материалы судовых дискретных спектрофотометрических измерений Кхл-а, б) непрерывных измерений интенсивности флуоресценции хлорофилла фитопланктона и растворённого органического вещества в масштабе 20-30 м по ходу судна и временном масштабе десятков секунд на станциях, в) снимки Азовского моря, сделанные спектрометром MERIS в 2008-2009 гг., г) литературные данные.
Научная новизна результатов исследования
-
Впервые для Азовского моря отработана методика непрерывного судового флуориметрического измерения концентрации хл-а в воде с дискретностью менее 30 м, учитывающая влияние РОВ.
-
Определены ошибки спутниковых оценок концентрации хл-а для Азовского моря. Использованный для расчётов полей концентрации хл-а алгоритм позволил дать наиболее точную оценку концентрации хл-а в Азовском море.
-
Определены масштабы пространственной изменчивости концентрации хл-а для корректировки спутниковых оценок концентрации хл-а. На основе откорректированных спутниковых данных за 2008-2009 гг впервые получены картосхемы среднемесячных распределений концентрации хл-а в Азовском море.
Теоретическая значимость работы определяется выявленными особенностями пространственной и временной изменчивости полей хлорофилла в Азовском море
Практическая значимость результатов диссертационного исследования заключается в возможности их использования экологическими и рыбохозяйственными организациями для оценки биологической продуктивности Азовского моря и его промыслового потенциала, в частности, для мониторинга его экологического состояния, при планировании экспедиционных исследований. В учебном процессе могут быть использованы как отработанные методики проведения дискретных и непрерывных измерений, так и методы расчёта концентрации хл-а по данным дистанционных и контактных измерений, результаты этих измерений.
Соответствие диссертации Паспорту научной специальности
Диссертационное исследование соответствует п. 6 «Биологические процессы в океане, их связь с абиотическими факторами среды и хозяйственной деятельностью человека, биопродуктивность районов Мирового океана» и п. 16 «Методы проведения судовых, береговых и дистанционных океанологических наблюдений, их обработки и анализа» паспорта специальности 25.00.28 — «Океанология».
Соответствие содержания диссертационной работы специальности, по которой она представляется к защите, подтверждается апробацией работы, ее научной новизной и практической полезностью.
Апробация и реализация результатов исследования
Основные результаты исследований были представлены на II конференции «Геоинформационные технологии и космический мониторинг», XXXVII конференции «Математическое моделирование в проблемах рационального природопользования», XXXVI школе-семинаре «Математическое моделирование в проблемах рационального природопользования», XXV и XXVIII конференциях молодых ученых Мурманского морского биологического института, научно-практической конференции «Актуальные проблемы географии Новой России», доложены на заседании Ученого совета ММБИ КНЦ РАН.
Результаты работы были использованы при выполнении НИР в рамках федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 годы по теме «Изучение закономерностей продуцирования и трансформации органического вещества в экосистемах южных морей России в условиях изменения климата и антропогенной нагрузки: экспедиционные морские исследования, космический мониторинг, геоинформационные технологии, математическое моделирование».
Отработанные методики проведения дискретных и непрерывных флуориметрических измерений Кхл-а были использованы в учебном
процессе при проведении летней учебно-производственной практики студентов кафедры океанологии Южного федерального университета.
Публикации
По теме диссертации опубликовано 10 работ, в том числе 2 - в рецензируемых научных журналах из перечня ВАК, 1 в зарубежном периодическом издании, 7 в материалах конференций.
Структура диссертации
Диссертация состоит из введения, четырёх глав, выводов, списка литературы и двух приложений. Работа изложена на 125 страницах, включает 29 рисунков и 9 таблиц, включая приложение. Список литературы содержит 169 источников.
Благодарности
Автор считает необходимым поблагодарить Председателя ЮНЦ РАН академика Г.Г. Матишова и директора Института аридных зон ЮНЦ РАН чл.-корр. Д.Г. Матишова за предоставленную возможность работать над диссертацией и проводить регулярные судовые исследования, помощь, оказанную на всех этапах работы. Автор выражает искреннюю благодарность научному руководителю СВ. Бердникову за неоценимую помощь, оказанную при проведении исследований и подготовке текста диссертации. Автор считает своим долгом выразить признательность А.А. Шавыкину, А.А. Гительсону, В.В. Поважному и В.Дж. Мозесу за теоретическую и практическую поддержку исследования, поблагодарить коллег из Южного научного центра РАН В.Г. Сойера, И.О. Московкину, Е.В. Ермолаеву, В.Л. Сёмина и команду НИС «Профессор Панов» за помощь в проведении экспедиционных и лабораторных исследований.
Флуориметрические методы определения КХ в воде
Начало использования измерений флуоресценции для определения содержания хлорофилла фитопланктона в воде было положено в 60-ые годы прошлого века представлением на порядок более чувствительной в сравнении со спектрофотометрической, флуоресцентной методики (Yentsch and Menzel, 1963; Holm-Hansen et al, 1965) и её адаптацией для применения in vivo (Lorenzen, 1966). В пресных и солёных водах КХ оценивают посредством дискретных (Herbland, Voitures, 1977; Шавыкин. Иванов, 1986) и непрерывных (e.g., Nicholson, 1970) измерений интенсивности нативной флуоресценции хлорофилла (ИНФХ). Изменчивость КХ в изучают во времени (e.g., Hobson, Lorenzen, 1972) и пространстве: по вертикали (Strickland, 1968b; Berman, Rodhe, 1971; Berman, 1972; Kiefer etal., 1972; Borstad, Gower, 1984) и по горизонтали (Caperon et al, 1971).
Для определения КХ разных видов планктона используют несколько флуориметров совместно (Watras, Baker, 1988), двухканальные флуориметры (Asai etal., 2001), флуориметры с тремя полосами возбуждения флуоресценции (Desiderio etal., 1997), спектрофлуориметры (Beutler et al., 2002; Leboulanger etal, 2002; Gregor, Marsalek, 2004; MacIntyre etal, 2010). Флуориметры используют погружные и проточные (Карабашев, 1987), устанавливают их на буйковые станции (Millie et al, 2002; Moline et al., 2004; Xing et al, 2011), в том числе и на нескольких горизонтах (Dickey etal., 1991), корабли (Flemer, 1969), буксируемые платформы (Herman,Denman, 1977; Chamberlin etal, 1990), лодки (Madden etal., 1992), а в последние годы и на автономные глайдеры (Eriksen Rhines, 2008; Perry etal., 2008; Sackmann etal., 2008). Уже более сорока лет применяют предложенный Лоренценом способ горизонтальных непрерывных измерений ИНФХ путём прокачки воды через флуориметр; по ходу судна (Lorenzen, 1966) и его модификации (Armstrong et al, 1967; Loftus etal, 1972; Platt, 1972; Kiefer, 1973a; Hulse, 1975; Schemel, Dedini, 1982a, b; Лила, Ханаев, 1983; Setser etal., 1983; Borstad, Gower, 1984; Falkowski, Kiefer, 1985; Battoe, 1985; Powell etal., 1986; Watras, Baker, 1988; Kiefer etal. 1989; Mackey etal, 1989; Huzzey etal, 1990; Chamberlin etal, 1990; Jassby etal.,\991 , ИГавыкин, Бойцов, 1997; Pinto etal., 2001; Odate et al, 2002; Schneider et al, 2006; Шавыкин, Коваленко, 2007; Шавыкин и др., 2010).
Однако этот метод имеет ряд ограничений (несколько влияющих факторов), не позволяющих напрямую пересчитывать ИНФХ фитопланктона в КХ (Loftus, Seliger, 1975; Alpine etal, 1979; Cullen, 1982; Шавыкин, 1997). Обусловлены они в основном тем, что измеряется интенсивность флуоресценции взвеси живых клеток фитопланктона в природных условиях, а не однородного раствора в лаборатории.
Влияние на отношение ИНФХ/КХ изменчивости видового состава планктона многие исследователи отмечали как в лабораторных, так и в полевых условиях (Holm-Hansen etal, 1965; Strickland, 1968а; Flemer, 1969; Slovacek, Hannan, 1977; Heaney, 1978; Yentsch, 1979; Neori etal., 1984; Bidigare etal., 1989; Шавыкин, 1995). Кроме того показано, что разные виды планктона в различной степени подвержены влиянию других факторов.
Суточные циклы флуктуаций флуоресценции приповерхностного фитопланктона Kiefer (1973а,b) связывал с фотоингибицией при высокой интенсивности солнечного излучения, причём фотоингибиция проявлялась сильнее в клетках страдающих дефицитом азота. Аналогичные выводы сделаны во многих работах (Heaney, 1978; Vincent, 1979, 1980; Prezelin, Ley, 1980: Pingree, Harris, 1988; Falkowski, Kolber, 1995; Dandonneau, Neveux, 1997; Behrenfeld, Kolber, 1999; Kinkade etal., 1999; Krause, Jahns, 2004), показано что изменение отношения ИНФХ/КХ измеренных днём и ночью может достигать 8-кратной величины. Следует иметь в виду, что на связь между КХ и ИНФХ влияет также "световая предыстория" клеток фитопланктона и их последующая световая обработка (Loftus, Seliger, 1975).
Воздействующим фактором на отношение ИНФХ/КХ является также размерный состав клеток фитопланктона, особенно в условиях недостатка питательных веществ (Loftus etal., 1972; Шавыкин и др., 1985; Alpine, Cloem, 1985; Guo, Dunstan, 1995).
Известно (Карабашев, Зангалис, 1971; Tunzi, 1974; Herbland, 1978; Карабашев, 1987), что при флуориметрических измерениях хлорофилла in vivo необходимо учитывать флуоресценцию водной системы, в которой взвешены клетки фитопланктона, т.к. зачастую при содержании хлорофилла около 10 мкг/л интенсивность флуоресценции растворенного органического вещества (ИФР) может составлять до 50 % обшей измеряемой в красной области іштенсивности флуоресценции пробы; и соответственно при снижении содержания хлорофилла погрешность измерения КХ из-за влияния растворённого органического вещества (РОВ) возрастает многократно (Шавыкин и др., 1987). .
Допускается \ калибровать флуориметр искусственно выращенными культурами планктона в лаборатории перед экспедицией. В недавних исследованиях Лоренц и Ричардсон обнаружили, что такой подход может приводить к .появлению больших погрешностей оценки КХ (Lawrenz, Richardson, 2010). . .
На отношение ИНФХ/КХ также влияют возраст (Macrkcr, Szekiclda, 1976), минеральное питание: клеток фитопланктона (Kiefer, 1973b), температура воды и изменчивость, спектров- возбуждения и регистрации фитопланктона (Бункин и др., 1984).
Вопросы измерения- КХ по ИНФХ рассматривались в ряде работ, основными из которых являются работы (Lorenzen, 1966; Loftus, Seliger, 1975; Гольд и др., 1986; . Карабашев, 1987); В обобщенном виде они представлены; в таблице, приведённой в (Шавыкин; 1997) и расширенной автором (табл. 1.1). , .
Следует отметить, что указанный метод постоянно развивается и совершенствуется, а. рассмотренные ограничения успешно преодолеваются, (Карабашев, 1987; Strass, 1990; Ostrowska, 1990; Ostrowska et я/.,2000а,Ь; Wozniak, 2000). Учет фона - ИФР - возможно проводить либо путем .непосредственного измерения этой величины на специально, получаемом; фильтрате (Battoe, 1985), либо путем пересчета ИФР, измеренной в синей области (без получения фильтрата); на диапазон измерения ИНФХ. Возможен также выбор условий измерений ИНФХ, чтобы значения величины ИФР при условиях измерения ИНФХ (т. е. в спектральной полосе измерения ИНФХ) становились, малыми. Но при этом дополнительно снижается чувствительность прибора к измерению ИНФХ и, кроме того, такой способ вряд ли пригоден для вод с большим содержанием РОВ (например, для вод эстуариев и внутренних водоемов). С учетом этого целесообразно использовать флуориметр с двумя каналами: для измерения ИНФХ и ИФР (Шавыкин, 1997).
Для учета влияния освещенности и температуры на отношение ИНФХ/КХ целесообразно одновременно с измерениями ИНФХ in situ проводить и измерения внешней освещенности и температуры. Определив далее зависимость (если таковая- существует и велика) между ИНФХ/КХ и освещенностью, следует вводить соответствующую поправку (Шавыкин, 1997). Чтобы определить соответствующую поправку для температуры, нужно сделать промеры ИНФХ в исследуемом диапазоне температур воды в лаборатории (Battoe, 1985).
Дисперсность флуоресцирующих частиц при измерениях ИНФХ необходимо учитывать, проводя, соответствующее усреднение (временное и/или по объему).
. Видовой состав, клеток фитопланктона, их возраст, минеральное питание клеток, в меньшей степени влияют на отношение ИНФХ/КХ. Снизить это влияние можно путём учащения градуировок прибора.
Калибровать флуориметр следует по пробам воды с фитопланктоном отобранным на- полигоне(нах) исследований, непосредственно в ходе проведения измерений.
Учет влияния освещённости и попадающих в систему прокачки воды пузырьков воздуха на результаты измерений
Как уже отмечалось в разделе 1.3, внешнее освещение может очень сильно изменять отношение ИНФХ / КХ. Так, по данным Лофтуса и Селиджера (Loftus, Seliger, 1975) дневное и ночное отношения ИНФХ/КХ могут различаться в 8 раз. Причем с ростом освещенности ИНФХ уменьшается, при условии, что КХ остается постоянной. Изучение суточного ритма флуоресценции хлорофилла в деятельном слое океана было проведено в (Карабашев, Соловьев, 1976), полученные результаты также говорят о том, что соотношение ИНФХ / КХ в течение суток может меняться на порядок, в том числе из-за влияния освещенности. Поэтому в нашем случае также важно уточнить, влияет ли освещенность поверхности моря на результаты измерения. Анализ полученных данных (рис. 2.2) показал, что влиянием света на связь между ИНФХ и КХ можно пренебречь, т.к. коэффициент корреляции R между облученностью и отношением ИНФХ / КХ равен 0.25, коэффициент детерминации R = 0.063 и значимо не отличаются от нуля.
В соответствии с уравнением (2.4) по значениям FI и F2 были рассчитаны результаты непрерывных измерений КХ для приповерхностного горизонта Таганрогского залива (рис. 2.3). На построенных вдоль маршрута судна профилях F1 и F2 были отмечены многочисленные выбросы в сторону повышения (рис. 2.3а и рис. 2.36, серый цвет). Такие выбросы были особенно велики 17 и 18 июня в условиях сильного волнения и, по-видимому, обусловлены попадающими в систему прокачки большими пузырьками воздуха. Для исключения этих выбросов применяли следующий алгоритм фильтрации. Для каждого «контролируемого» измерения F1 и F2 (кроме первых и последних в каждый день), рассчитывали среднее арифметическое (по 10 предшествующим и 10 последующим измерениям, если соответствующие им точки положения судна находились в пределах 200 метров от точки измерения. Если данное измерение F1 отличалось от вычисленного более чем на 0.1 отн. ед. в большую сторону, то его признавали выбросом и далее в расчет не принимали. Аналогично если данное измерение F2 отличалось от вычисленного более чем на 0.035 отн. ед. в большую сторону, его также признавали выбросом. Профильтрованные таким образом ряды значений F1 и F2 (черный цвет на графиках рис. 2.3а и 2.36) использовали для вычисления КХ по формуле (2.4). Затем применяли процедуру сглаживания скользящим средним по 20 ближайшим значениям, при условии, что соответствующие им точки попадают в двухсотметровый пространственный интервал, результат представлен на рисунке 2.3в.
Результаты измерений КХ вдоль маршрута движения судна. А - изменение параметра F1 при движении судна вдоль южного берега Таганрогского залива до Белосарайской косы, серым цветом указаны выбросы данных; Б- то же для параметра F2\ В- рассчитанные на основе сглаженных величин F1 и F2 по формуле (2.4) значения КХ (сплошная линия) в сопоставлении с результатами дискретных спектрофотометрических измерений (ромбы). Цифры на верхней оси соответствуют номерам станций в табл. 2.2 и на рис.В в приложении А. Остальные пояснения в тексте.
Расчёт полей КХ по спутниковым снимкам, фильтрация выбросов
Для расчета полей КХ в Азовском море использовали более точный в силу описанных в разделе 3.3 причин калиброванный двухканальный алгоритм (3.4).
Расчёт проводили в 6 этапов:
1. Применяли процедуру атмосферной коррекции Bright pixel для расчёта КСЯ по всем каналам снимка;
2. Исключали те пикселы, для которых процедура атмосферной коррекции произвела отрицательные значения КСЯ на длине волны 490нм;
3. Исключали пикселы, распознанные стандартными алгоритмами как суша, облака, лёд или дымка;
4. Для оставшихся пикселов вычисляли КХ по формуле (3.4).
5. Исключали пикселы, в которых рассчитанные КХ оказались отрицательными;
6. Значения КХ, большие 150 мг/м , заменяли на 150 (максимальную измеренную спектрофотометрическим методом за 2008-2011гг. величину).
Всего обработано 76 спутниковых снимков, сделанных сканером MERIS за период 2008-2009 гг.
Анализ рассчитанных КХ показал, что в отдельных точках, особенно на краях областей, закрытых облаками, наблюдаются выбросы (рис. 3.6 А). Для их исключения снимки подвергались процедуре фильтрации данных. Применялся как стандартный алгоритм Morphology Opening Filter (Шовенгердт, 2010), предусмотренный в программном комплексе ENVI (Руководство пользователя...) (рис. 3.6 Б), так и специально разработанный алгоритм, опирающийся на наблюдаемую in situ изменчивость КХ (рис. 3.6 В).
Встроенный в программу ENVI стандартный алгоритм фильтрации на основе «окна» заданного в пикселах размера (Morphology Opening Filter, размер окна на рис. 3.6 5x5 пикселов) исказил характер распределения пикселов по значениям КХ, формируя бимодальное распределение и, самое главное, существенно «обрезав» значения сверху.
Принцип действия разработанного алгоритма заключается в поочерёдном сравнении значения КХ для текущего пиксела со средним для окружающих его пикселов, находящихся в «окне» заданного размера. При этом количество окружающих пикселов, содержащих корректные значения КХ, не должно быть меньше (N2-l)/2 ДЛЯ окна размером NxN пикселов. Если соотношение превышает определённую величину, пиксел помечается как выброс. Процедура выявления выбросов выполняется заданное количество раз. Затем выполняется замена выбросов на значение КХ, среднее для окружающих выброс пикселов (интерполяция), при этом их количество не должно быть меньше (N -1)/4. Интерполяция повторяется заданное количество раз.
Непрерывные (через 20 м) измерения КХ в Таганрогском заливе флуориметрическим методом (Шавыкин и др., 2010) позволили оценить изменчивость этой характеристики для пространственных ячеек размером 300 м (разрешающая способность используемого сканера MERIS). Оказалось, что только в 1% случает разница КХ для рядом расположенных пространственных ячеек размером 300 м превышает 50%. Поэтому в основу алгоритма фильтрации был положен принцип исключения таких точек, значения КХ в которых превышают соседние более чем на 50%. Оптимальное количество итераций для выявления выбросов и интерполяции значений в таких пикселах составило 2, после которого значимых изменений уже не происходит. Эффективный размер окна - 5x5 пикселов (что соответствует наименьшему размеру наблюдавшихся пятен КХ). Алгоритм реализован в виде программы на языке Visual Basic for Applications для программного комплекса АгсМар.
Как следует из рисунка 3.6 В примененный нами алгоритм фильтрации устраняет, в основном, выбросы в области невысоких значений КХ (центральная часть Азовского моря и район Керченского пролива) (Изучение..., 2010а). Для Таганрогского залива данный метод не приводит к исключению высоких КХ (рис. 3.6 Г). Результаты расчета КХ по спутниковым снимкам MERIS (табл. 3.1) после процедуры фильтрации представлены в приложении Б.
Сопоставление полученных распределений КХ с аналогичными данными, публикуемыми NASA и рассчитанными на основе данных спектрорадиометра MODIS по алгоритму ОС4 (O Reilly el al., 1998) (рис. 3.7) показало, что в отдельных областях моря различия могут достигать 2080 мг/м3 и в целом КХ по снимку MODIS и алгоритму ОСЗ смещена в сторону больших значений.
Конечным этапом обработки полученных полей распределения КХ на акватории Азовского моря в 2008-2009 гг. стало построение карт среднемесячного распределения этой характеристики (рис. 3.8) (Изучение..., 2010а). По равномерной сетке с шагом 10 км выбирали все значения КХ, рассчитанные для очередного месяца для каждой её ячейки. По этим значениям вычисляли среднее арифметическое. Затем по сетке, содержащей среднемесячные значения КХ получали поле распределения КХ, используя так называемый метод «Естественная окрестность», в основу которого положен алгоритм триангуляции Делоне.
Пространственное распределение и сезонная динамика КХ по спутниковым данным
Анализ полей КХ проведён по спутниковым данным спектрометра MERIS. Доступные 76 снимков за 2008-2009гг. были обработаны, как описано в разделе 3.4. Статистические показатели (среднее, медиана, стандартное отклонение) рассчитаны для девяти районов Азовского моря (рис. 4.6) по каждому полученному полю КХ. На рисунке 4.7 показаны средние значения КХ (чёрными кружками), одно стандартное отклонение (чёрными штрихами), медианные значения КХ (синими штрихами) при условии, что корректные значения КХ имеются не менее чем для половины данного района по площади. В соответствие расчётным значениям поставлены измеренные спектрофотометрическим методом (оранжевые кружки). В целом спутниковые и судовые данные не противоречат друг другу. Для количественного сравнения содержания хлорофилла в разных районах моря средние значения КХ рассчитаны также для каждого месяца 2008-2009гг. (рис. 4.8)
Сезонные изменения численности и биомассы фитопланктона определяются изменениями освещенности, температуры, вертикальной устойчивости водных масс, количеством биогенов, использованием фитопланктона гетеротрофными гидробионтами. Большая часть этих факторов незначительно подвержена антропогенному воздействию и изменяется в соответствии с макроклиматическими процессами, что и определяет последовательные подъемы и депрессии популяций, характеризующиеся, как известно, достаточно высоким постоянством (Студеникина и др., 1999). В Азовском море содержание хл-а адекватно отражает сезонные и пространственные изменения биомассы фитопланктона (Студеникина и др., 1998; Александрова, Баскакова, 2002), поэтому говоря о сезонной динамике и особенностях пространственного распределения КХ можно совместно использовать оба этих параметра. При описании динамики популяций фитопланктона используют понятие “биологических сезонов” (Богоров, 1941), смена которых в Азовском море определяется интенсивностью прогрева водной толщи.
В начавшемся с суровой зимы 2008г. и умеренном 2009г. можно выделить два периода увеличения и следующие за ними спада содержания хл-а в собственно море и Таганрогском заливе. Первый пик соответствует массовому развитию диатомового комплекса водорослей весной. В 2008г. он пришёлся на февраль в более прогретых центральном, южном причерноморском и прикубанском районах собственно моря (1, 2 и 6 - рис. 4.7 А, Б и, Е соответственно), в более холодных западном, северном и воточном районах (3, 4 и 5 - рис. 4.7 В, Г и Д соответственно) на месяц позже. В заливе весенний максимум также пришёлся на март. Развитие водорослей закончилось в море к апрелю, а в заливе сошло на нет в мае. В тёплую зиму 2009г. ледостава в море не происходило и неограниченные в свете и тепле водоросли развивались, начиная с конца предыдущей осени до марта без вспышки, характерной периоду вскрытия льда весной. В заливе же лёд вскрылся в конце января и максимум КХ наблюдался в марте. Конец весеннего развития планктона наступил в 2008г. в мае, а в 2009г. на месяц раньше из-за более благоприятных условий. Также на месяц смещён летнеосенний максимум. В морс развитие планктона началось в июне-июле и пик наблюдался в сентябре (в октябре в северном и центральном районах моря) в 2008г. и на месяц раньше в 2009г. Для залива смещение менее выражено - пик пришёлся на июль-сентябрь в 2008г. и на июнь-сентябрь в следующем. Увеличение КХ в южном районе моря в мае 2009г. связано, видимо, с проникшими черноморскими видами. Средние величины КХ в Таганрогском на протяжении двух лет были выше таковых в море, даже их когда снижение совпадало по времени с увеличением КХ в море; в остальные периоды средние концентрации по заливу превышали морские в несколько раз (рис. 4.8). Наибольшие значения КХ для залива отмечены в его центральной части в оба года, для моря - в северной и восточной в 2008 и в устье Кубани в 2009г. Наибольший разброс значений КХ наблюдался во время наиболее активной вегетации и в заливе и в море.
