ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 3. С. 158-170

Спектральные признаки цветения цианобактерий в Балтийском море по данным сканера MODIS

Г.С. Карабашев1 , М.А. Евдошенко1 
1 Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН, Москва, Россия
Спектральные особенности "цветения" цианобактерий в Балтийском море исследовались по данным сканера MODIS после репроцессинга 2009–2010 гг. Для сравнения использовались данные, полученные с помощью того же сканера в Черном море в 2012 г. во время рекордно мощного "цветения" кокколитофорид. Они лишены дополнительных пигментов, свойственных цианобактериям, и вместе с тем превосходят последние по интенсивности проявлений "цветения" в поле обратно-рассеянной солнечной радиации. Выбор акваторий и времени спутниковых наблюдений "цветения" осуществлялся по опубликованным результатам определений клеток фитопланктона в верхнем слое моря. Наряду с оценками спектральных коэффициентов яркости водной поверхности Rrs в качестве новых спутниковых показателей "цветения" использовались две производные характеристики: индекс цвета Cx = 100×Rrs(667)/Rrs(555)% как мера крутизны спада длинноволнового крыла спектра Rrs, оценка длины волны Lmax максимума спектра Rrs, рассчитанная с помощью интерполяции кубическими сплайнами значений Rrs на длинах волн 469, 488, 531, 547, 555 нм. Изменчивость этих характеристик во время "цветений" в Черном и Балтийском морях сравнивалась на одинаковых пространственных масштабах при сравнимых значениях оценок Rrs. Типизация спектров Rrs методом K-средних использовалась для выявления связи между их формой и амплитудой с развитием "цветения". Показано, что во время "цветения" цианобактерий в спектре коэффициента яркости Балтийского моря происходят изменения, предположительно обусловленные дополнительными пигментами цианобактерий и/или их прижизненными выделениями. Специфичность таких изменений подтверждается тем, что они отсутствуют в спектрах коэффициента яркости Черного моря во время "цветения" кокколитофорид, которым не свойственны подобные пигменты и выделения. Обсуждаются возможности дистанционной диагностики "цветения" цианобактерий на основе обнаруженных спектральных эффектов.
Ключевые слова: цветение цианобактерий, Балтийское море, спектр коэффициента яркости, MODIS
Полный текст

Список литературы:

  1. Айвазян С.А., Бухтштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. Справочное издание под ред. С.А. Айвазяна. М.: Финансы и статистика, 1989. С. 607.
  2. Вершинин А.О., Орлова Т.Ю. Токсичные и вредные водоросли в прибрежных водах России // Океанология. 2008. Т. 48. № 4. С. 568–582.
  3. Карабашев Г.С., Евдошенко М.А. Изменчивость июньского максимума коэффициента яркости Черного моря по спутниковым данным декадной длительности // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. № 3. С. 28–41.
  4. Карабашев Г.С., Евдошенко М.А. О сезонной изменчивости максимума спектра коэффициента яркости Черного моря по спутниковым данным // Океанология. 2015. Т. 55. № 2, С. 182–191.
  5. Ясакова О.Н., Станичный С.В. Аномальное цветение Emiliania huxleyi (Prymnesiophyceae) в Чёрном море в 2012 г. // Морський екологічний журнал. 2012. T. 11. № 4. C. 54.
  6. Aiken J. Fluorometry for biological sensing // Encyclopedia of Ocean Sciences. Waltham: Academic Press. 2001. P. 1073–1081.
  7. Hirschberg J., Chamowitz D. Carotenoids in Cyanobacteria // The Molecular Biology of Cyanobacteria. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers. 1994. P. 559–579.
  8. M. Kahru M., Savchuk O.P., Elmgren R., Satellite measurements of cyanobacterial bloom frequency in the Baltic Sea: interannual and spatial variability // Marine Ecology Progress Series, 2007, Vol. 343, Р. 15–23, doi: 10.3354/meps06943.
  9. Karabashev G. S., Evdoshenko M.A., Sheberstov S.V. Normalized radiance spectrum as a water exchange event diagnostic // International Journal of Remote Sensing. 2006. Vol. 27. No 9–10, P. 1775-1792.
  10. Kutser T. Quantitative detection of chlorophyll in cyanobacterial blooms by satellite remote sensing // Limnol. Oceanogr. 2004. Vol. 49. No 6. P. 2179–2189.
  11. Stal L.J., Albertano P., Bergman B., von Broeckel K., Gallon J.R., Hayes P. K., Sivonen K., Walsby A.E. BASIC: Baltic Sea cyanobacteria. An investigation of the structure and dynamics of water blooms of cyanobacteria in the Baltic Sea—responses to a changing environment // Continental Shelf Research. 2003. Vol. 23. No 17-19. P. 1695–1714.
  12. Tyrrell T., Schneider B., Charalampopoulou A., Riebesell U. Coccolithophores and calcite saturation state in the Baltic and Black Seas // Biogeosciences. 2008. Vol. 5. No 2, P.485–494.
  13. Vazyulya S., Khrapko A., Kopelevich O., Burenkov V., Eremina T., Isaev A. Regional algorithms for the estimation of chlorophyll and suspended matter concentration in the Gulf of Finland from MODIS-Aqua satellite data // Oceanologia. 2014. Vol. 56. No 4. P. 737–756.
  14. Wasmund N., Busch S., Gromisz S., Höglander H., Jaanus A., Johansen V., Jurgensone I., Karlsson C., Kownacka J., Kraśniewski W., Olenina I. Cyanobacteria biomass // HELCOM Baltic Sea Environment Fact Sheet. 2013. Online. 17–Feb–15, http://www.helcom.fi/baltic-seatrends/environment-fact-sheets/.