Архив
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:
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/.