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. 2017. Т. 14. № 1. С. 159-174

Коротковолновые минимумы коэффициентов яркости водной поверхности как спутниковый показатель «цветений» Nodularia spumigena на юге Каспийского моря

Г.С. Карабашев 1 , М.А. Евдошенко 1 
1 Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН, Москва, Россия
Одобрена к печати: 12.12.2016
DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-1-159-174
На примере цветений цианобактерий 2005 и 2010 гг. в Каспийском море уточняются возможности дистанционной индикации подобных событий по дефициту восходящей яркости водной поверхности. Он обусловлен коротковолновыми максимумами поглощения света хлорофиллом и дополнительными пигментами. Мерой дефицита служат индексы хлорофилла D1 = Rrs(443) – Rrs(412) и дополнительных пигментов D2 = Rrs(488) – Rrs(469), где Rrs – оценки коэффициентов яркости сканером MODIS на длинах волн 412, 443, 469 и 488 нм. В условиях цветения D1и D2 принимают отрицательные значения. Указанные цветения наилучшим образом соответствуют замыслу работы, поскольку они эволюционировали на фоне мезомасштабного вихря на акватории, свободной от влияния внешних источников оптически-значимых примесей. Определяя концентрацию хлорофилла a chlLOO по MODIS-снимкам цветения с помощью регионального алгоритма (Копелевич и др., 2013), мы установили, что индекс D1, рассчитанный по тем же снимкам, связан сильной обратной линейной связью с содержанием этого пигмента в диапазоне от 0,5 до 5–6 мг м-3. Сравнение временного хода встречаемости индексов D1< 0 и D2 < 0 на фиксированном участке цветения за периоды с января 2004 и 2009 гг. по декабрь 2005 и 2010 гг. показало, что они практически отсутствовали весной и ранним летом, заполняя участок в годы цветения в августе–октябре. При этом рост числа пикселей с D2 < 0 начинался раньше роста населения пикселей с D1 < 0. Подобная последовательность наблюдалась и в период цветения цианобактерий в 2005 г. в Балтийском море. Как показало сравнение распределений оценок коэффициента яркости Rrs(555), концентрации хлорофилла a chl_a по стандартному алгоритму MODIS, хлорофилла chlLOO по региональному алгоритму и концентрации хлорофилла chlD1, найденной по линейной регрессии D1 на chlLOO, распределение chlD1 не реагировало на прибрежный максимум мутности в отличие от первых трех характеристик. В целом, наши результаты подтверждают целесообразность разработки спектрально-разностного алгоритма определения хлорофилла по данным сканеров цвета океана в зонах цветения водорослей, поскольку разностный сигнал в меньшей степени зависит от факторов, не связанных с пигментами растительного происхождения.
Ключевые слова: цветение цианобактерий, Каспийское море, хлорофилл, дополнительные пигменты, алгоритмы дистанционного определения хлорофилла, сканер MODIS
Полный текст

Список литературы:

  1. Карабашев Г.С., Евдошенко М.А. Спектральные признаки цветения цианобактерий в Балтийском море по данным сканера MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 3. С. 158–170.
  2. Шеберстов С.В. Система пакетной обработки океанологических спутниковых данных // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 6. С. 154–161.
  3. Bagheri S.I., Mansor M., Turkoglu M., Makaremi M., Omar W.M.W., Negarestan H. Phytoplankton Species Composition and Abundance in the Southwestern Caspian Sea // Ekoloji 21. 2012. Vol. 83. P. 32–43. DOI: 10.5053/ekoloji.2012.834.
  4. Blondeau-Patissier D., Gower J. F.R., Dekker A.G., Phinn S.R., Brando V.E. 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 // Progress in Oceanography. 2014. Vol. 123. P. 123–144.
  5. Karabashev G.S., Evdoshenko M.A. Influence of the wind field on the radiance of a marine shallow: evidence from the Caspian Sea // Oceanologia. 2012. Vol. 54. No. 4. P. 1–19. DOI: 10.5697/oc.54-4.x .
  6. Karabashev G.S., Evdoshenko M.A. On spectral indications of cyanobacterial blooms at ecologically different marine aquatic areas from satellite data // Proceedings of 8th International Conference “Current Problems in the Optics of Natural Waters”. St. Petersburg. 2015. P. 171–176.
  7. Karabashev G.S., Evdoshenko M.A. Narrowband shortwave minima in spectra of backscattered light from the sea obtained from ocean color scanners as a remote indication of algal blooms // Oceanologia. 2016. Vol. 58. No. 5. P. 279–291. URL: http://dx.doi.Org/10.1016/j.oceano.2016.05.001.
  8. Kopelevich O.V., Sheberstov S.V., Sahling I.V., Vazyulya S.V., Burenkov V.I. Bio-optical characteristics of the Barents, White, Black, and Caspian Seas from data of satellite ocean color scanners. 2013. URL: http://optics.ocean.ru.
  9. Kutser T. Quantitative detection of chlorophyll in cyanobacterial blooms by satellite remote sensing // Limnology and Oceanography. 2004. Vol. 49. P. 2179–2189.
  10. Mahiny S.A., Fendereski F., Hosseini S.A., Fazli H. A MODIS-based estimation of chlorophyll a concentration using ANN model and in-situ measurements in the southern Caspian Sea // Indian Journal of Geo-Marine Sciences. 2013. Vol. 42. No. 7. P. 924–928.
  11. Moradi M. Comparison of the efficacy of MODIS and MERIS data for detecting cyanobacterial blooms in the southern Caspian Sea // Marine Pollution Bulletin. 2014. Vol. 87. P. 311–322. URL: http://dx.doi.org/10.1016/j.marpolbul.2014.06.053.
  12. Nasrollahzadeh H.S., Makhlough A., Pourgholam R., Vahedi F., Qanqermeh A., Foong S.Y. The study of Nodularia Spumigena bloom event in the southern Caspian Sea // Applied ecology and environmental research. 2011. Vol. 9. No. 2. P. 141–155.
  13. Poutanen E.-L., Nikkilä K. Carotenoid pigments as tracers of Cyanobacterial blooms in recent and post-glacial sediments of the Baltic Sea // AMBIO: A Journal of the Human Environment. 2001. Vol. 30. No 4. P. 179–183. URL: http://dx.doi.org/10.1579/0044-7447-30.4.179.
  14. Soloviev D. Identification of the extent and causes of cyanobacterial bloom in September-October 2005 and development of the capacity for observation and prediction of HAB in the Southern Caspian Sea using Remote Sensing Technique. 2005. URL: http://caspian.iwlearn.org/caspian-1/anomalous-algal-bloom/documents_and_pics/HABrepFinalFull_corrected_compressed_pictures.doc/view.
  15. Wozniak B., Dera J. Light Absorption in Sea Water. New York: Springer Science + Business Media. 2007. 463 p.