Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
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. 2022. Т. 19. № 5. С. 264-283

Сопоставление параметров плюмов рек Сулак и Терек на основе спутниковых данных и измерений in situ

О.Ю. Лаврова 1 , К.Р. Назирова 1 , Я.О. Алферьева 2 , П.Д. Жаданова 3, 1 , А.Я. Строчков 1 
1 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
2 Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Москва, Россия
3 Московский физико-технический институт (НИУ), Долгопрудный, Московская обл., Россия
Одобрена к печати: 31.10.2022
DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-5-264-283
Исследование прибрежных районов Мирового океана, находящихся под влиянием речного стока, — важная научная и практическая задача. Это связано с тем, что вместе с речными водами в шельфовые районы помимо взвешенных и растворённых терригенных и биогенных веществ могут поступать антропогенные загрязнения. В связи с развитием в последние годы отечественного туризма, в частности в Республике Дагестан, назрела необходимость экологического мониторинга курортной прибрежной зоны в районе Махачкалы, где сильно влияние выносов рек Сулак и Терек. Исследования основных параметров плюмов этих рек, их сходства и различий базировались на совместном использовании данных дистанционного зондирования из космоса и измерений in situ, выполненных одновременно со спутниковыми наблюдениями. В качестве спутниковых данных использовались данные высокого пространственного разрешения приборов MSI (англ. Multispectral Instrument) спутников Sentinel 2 и OLI/TIRS ((англ. Operational Land Imager и Thermal Infrared Sensor) спутников серии Landsat. Натурные измерения проводились 6 и 9 июня 2022 г. в приустьевых зонах рек Терек и Сулак. Основной целью исследований было сравнение значений мутности морской воды, полученных с помощью портативного мутномера и определённых по данным спутникового зондирования с использованием различных стандартных алгоритмов. Одновременно с CTD зондированием (англ. Conductivity, Temperature and Depth) в приповерхностном слое брались пробы воды для оценки концентрации взвешенного вещества весовым методом и для определения минерального состава взвеси. Анализ полученных данных показал, что мутность вод в плюме р. Терек существенно выше мутности в плюме р. Сулак. Для определения мутности в приустьевой зоне р. Терек по спутниковым данным наилучшие результаты показало использование алгоритма Dogliotti, разработанного именно для вод с большой мутностью. Для вод плюма р. Сулак ни один из алгоритмов не показал значения мутности, близкие к измеренным in situ, что может быть объяснено разницей в сутки между спутниковым зондированием и натурными измерениями, учитывая, что положение границы плюма р. Сулак сильно меняется во времени. По данным рентгенофазового анализа было установлено, что вблизи устьев минеральный состав взвеси в Тереке и Сулаке почти одинаковый. Он характеризуется содержанием безводных алюмосиликатов, глинистого и карбонатного материала примерно в равном количестве. Существенное различие состава взвеси в выносе этих рек проявлено в количественном соотношении минералов у границ плюмов. Изменение минерального состава взвеси сопровождается значительным изменением мутности вод, определённой как in situ, так и по спутниковым данным.
Ключевые слова: речные плюмы, мутность воды, концентрация взвешенного вещества, спутниковые данные оптического диапазона, измерения in situ, алгоритмы ACOLITE, MSI Sentinel 2, OLI/TIRS Landsat 8, -9, Каспийское море, Терек, Сулак
Полный текст

Список литературы:

  1. ГОСТ 31861-2012. Вода. Общие требования к отбору проб. Межгосударственный стандарт. М.: Стандартинформ, 2014. 36 с.
  2. Завьялов П. О., Маккавеев П. Н., Коновалов Б. В., Осадчиев А. А., Хлебопашев П. В., Пелевин В. В., Грабовский А. Б., Ижицкий А. С., Гончаренко И. В., Соловьев Д. М., Полухин А. А. Гидрофизические и гидрохимические характеристики морских акваторий у устьев малых рек российского побережья Черного моря // Океанология. 2014. Т. 54. № 3. С. 293–308.
  3. Лаврова О. Ю., Митягина М. И., Костяной А. Г. Спутниковые методы выявления и мониторинга зон экологического риска морских акваторий. М.: ИКИ РАН, 2016. 335 с.
  4. Лаврова О. Ю., Митягина М. И., Уваров И. А., Лупян Е. А. Текущие возможности и опыт использования информационной системы See the Sea для изучения и мониторинга явлений и процессов на морской поверхности // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 266–287. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-266-287.
  5. Лисицын А. П. Маргинальный фильтр океанов // Океанология. 1994. Т. 34. № 5. С. 735–747.
  6. Лупян Е. А., Прошин А. А., Бурцев М. А., Кашницкий А. В., Балашов И. В., Барталев С. А., Константинова А. М., Кобец Д. А., Мазуров А. А., Марченков В. В., Матвеев А. М., Радченко М. В., Сычугов И. Г., Толпин В. А., Уваров И. А. Опыт эксплуатации и развития центра коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных (ЦКП «ИКИ Мониторинг») // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 151–170. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-151-170.
  7. Назирова К. Р., Лаврова О. Ю., Краюшкин Е. В., Соловьев Д. М., Жук Е. В., Алферьева Я. О. Особенности выявления параметров речного плюма контактными и дистанционными методами // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 2. С. 227–243. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-2-227-243.
  8. Abascal-Zorrilla N., Vantrepotte V., Huybrechts N., Ngoc D. D., Anthony E. J., Gardel A. Dynamics of the Estuarine Turbidity Maximum Zone from Landsat 8 Data: The Case of the Maroni River Estuary, French Guiana // Remote Sensing. 2020. V. 12. Art. No. 2173. https://doi.org/10.3390/rs12132173.
  9. Babin M. A., Morel V., Fournier-Sicre F. F., Stramski D. Light scattering properties of marine particles in coastal and open ocean waters as related to the particle mass concentration // Limnology and Oceanography. 2003. V. 48. P. 843–859. https://doi.org/10.4319/lo.2003.48.2.0843.
  10. Berdeal I., Hickey B., Kawase M. Influence of wind stress and ambient flow on high discharge river plume // J. Geophysical Research. 2002. V. 107(C9). Art. No. 3130. P. 13-1–13-24. https://doi.org/10.1029/2001JC000932.
  11. Brockmann C., Doerffer R., Peters M., Kerstin S., Embacher S., Ruescas A. Evolution of the C2RCC Neural Network for Sentinel 2 and 3 for the Retrieval of Ocean Colour Products in Normal and Extreme Optically Complex Waters // Proc. Living Planet Symp. 2016. ESA-SP 740. 6 p.
  12. Caballero I., Stumpf R. P. Atmospheric correction for satellite-derived bathymetry in the Caribbean waters: from a single image to multi-temporal approaches using Sentinel 2A/B // Optics Express. 2020. V. 28. P. 11742–11766. https://doi.org/10.1364/OE.390316.
  13. Cai L., Tang D., Li X., Zheng H., Shao W. Remote sensing of spatial-temporal distribution of suspended sediment and analysis of related environmental factors in Hangzhou Bay, China // Remote Sensing Letters. 2015. V. 6(8). P. 597–603. https://doi.org/10.1080/2150704X.2015.1062158.
  14. Chen J., D’Sa E., Cui T., Zhang X. A semi-analytical total suspended sediment retrieval model in turbid coastal waters: A case study in Changjiang River Estuary // Optics Express. 2013. V. 21. P. 13018–13031. https://doi.org/10.1364/oe.21.013018.
  15. Constantin S., Doxaran D., Constantinescu S. Estimation of water turbidity and analysis of its spatio-temporal variability in the Danube River plume (Black Sea) using MODIS satellite data // Continental Shelf Research. 2016. V. 112. P. 14–30. https://doi.org/10.1016/j.csr.2015.11.009.
  16. Devlin M. J., Petus C., da Silva E., Tracey D., Wolff N. H., Waterhouse J., Brodie J. Water Quality and River Plume Monitoring in the Great Barrier Reef: An Overview of Methods Based on Ocean Colour Satellite Data // Remote Sensing. 2015. V. 7. P. 12909–12941. https://doi.org/10.3390/rs71012909.
  17. Doerffer R., Schiller H. The MERIS Case 2 water algorithm // Intern. J. Remote Sensing. 2007. V. 28(3–4). P. 517–535. https://doi.org/10.1080/01431160600821127.
  18. Dogliotti A. I., Ruddick K. G., Nechad B., Doxaran D., Knaeps E. A single algorithm to retrieve turbidity from remotely-sensed data in all coastal and estuatine waters // Remote Sensing of Environment. 2015. V. 156. P. 157–168. https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.09.020.
  19. Doxaran D., Froidefond J. M., Castaing P. A reflectance band ratio used to estimate suspended matter concentrations in sediment-dominated coastal waters // Intern. J. Remote Sensing. 2002. V. 23. P. 5079–5085. https://doi.org/10.1080/0143116021000009912.
  20. Gernez P., Lafon V., Lerouxel A., Curti C., Lubac B., Cerisier S., Barillé L. Toward Sentinel 2 High Resolution Remote Sensing of Suspended Particulate Matter in Very Turbid Waters: SPOT4 (Take5) Experiment in the Loire and Gironde Estuaries // Remote Sensing. 2015. V. 7. P. 9507–9528. https://doi.org/10.3390/rs70809507.
  21. Güttler F. N., Niculescu S., Gohin F. Turbidity retrieval and monitoring of Danube Delta waters using multi-sensor optical remote sensing data: An integrated view from the delta plain lakes to the western-northwestern Black Sea coastal zone // Remote Sensing of Environment. 2013. V. 132. P. 86–101. https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.01.009.
  22. Kopelevich O., Sheberstov S., Burenkov V., Vazyulya S., Likhacheva M. Assessment of underwater irradiance and absorption of solar radiation at water column from satellite data // Proc. SPIE. Current Research on Remote Sensing, Laser Probing, and Imagery in Natural Waters. 2007. V. 6615. Art. No. 661507. https://doi.org/10.1117/12.740441.
  23. Lavrova O. Yu., Soloviev D. M., Mityagina M. I., Strochkov A. Ya., Bocharova T. Yu. Revealing the influence of various factors on concentration and spatial distribution of suspended matter based on remote sensing data // Proc. SPIE. Remote Sensing of the Ocean, Sea Ice, Coastal Waters, and Large Water Regions. 2015. V. 9638. Art. No. 96380D. https://doi.org/10.1117/12.2193905.
  24. Lavrova O. Yu., Soloviev D. M., Strochkov M. A., Bocharova T. Yu., Kashnitsky A. V. River plumes investigation using Sentinel 2A MSI and Landsat 8 OLI data // Proc. SPIE. Remote Sensing of the Ocean, Sea Ice, Coastal Waters, and Large Water Regions. 2016. V. 9999. Art. No. 99990G. https://doi.org/10.1117/12.2241312.
  25. Lavrova O. Yu., Nazirova K. R., Soloviev D. M., Alferieva Ya. O., Strochkov A. Ya., BocharovaT. Yu. Remote sensing of suspended particulate matter: case studies of the Sulak (Caspian Sea) and the Mzymta (Black Sea) mouth areas // Proc. SPIE. Remote Sensing of the Ocean, Sea Ice, Coastal Waters, and Large Water Regions. 2021. V. 11857. Art. No. 1185705. https://doi.org/10.1117/12.2599809.
  26. Martins V. S., Barbosa C. C. F., De Carvalho L. A. S., Jorge D. S. F., Lobo F. D. L., Novo E. M. L. M. Assessment of Atmospheric Correction Methods for Sentinel 2 MSI Images Applied to Amazon Floodplain Lakes // Remote Sensing. 2017. V. 9. Art. No. 322. https://doi.org/10.3390/rs9040322.
  27. Mulligan R. P., Perrie W., Solomon S. Dynamics of the Mackenzie River plume on the inner Beaufort shelf during an open water period in summer // Estuarine, Coastal and Shelf Science. 2010. V. 89. P. 214–220. http://dx.doi.org/10.1016/j.ecss.2010.06.010.
  28. Nazirova K., Alferyeva Y., Lavrova O., Shur Y., Soloviev D., Bocharova T., Strochkov A. Comparison of In Situ and Remote-Sensing Methods to Determine Turbidity and Concentration of Suspended Matter in the Estuary Zone of the Mzymta River, Black Sea // Remote Sensing. 2021. V. 13. Art. No. 143. https://doi.org/10.3390/ rs13010143.
  29. Nechad B., Ruddick K. G., Park Y. Calibration and validation of a generic multisensor algorithm for mapping of total suspended matter in turbid waters // Remote Sensing of Environ. 2010. V. 114. P. 854–866. https://doi.org/10.1016/j.rse.2009.11.022.
  30. Nechad B., Ruddick K., Schroeder T., Oubelkheir K., Blondeau-Patissier D., Cherukuru N., Brando V., Dekker A., Clementson L., Banks A. C., Maritorena S., Werdell J., Sá C., Brotas V., Caballero de Frutos I., Ahn Y.-H., Salama S., Tilstone G., Martinez-Vicente V., Foley D., McKibben M., Nahorniak J., Peterson T., Siliò-Calzada A., Röttgers R., Lee Z., Peters M., Brockmann C. CoastColour Round Robin data sets: A database to evaluate the performance of algorithms for the retrieval of water quality parameters in coastal waters // Earth System Science Data. 2015. V. 7. P. 319–348. http://doi.org/10.5194/essd-7-319-2015.
  31. Neukermans G., Loisel H., Meriaux X., Astoreca R., McKee D. In situ variability of mass-specific beam attenuation and backscattering of marine particles with respect to particle size, density, and composition // Limnology and Oceanography. 2012. V. 57. P. 124–144. http://doi.org/10.4319/lo.2012.57.1.0124.
  32. Ody A., Doxaran D., Vanhellemont Q., Nechad B., Novoa S., Many G., Bourrin F., Verney R., Pairaud I., Gentili B. Potential of High Spatial and Temporal Ocean Color Satellite Data to Study the Dynamics of Suspended Particles in a Micro-Tidal River Plume // Remote Sensing. 2016. V. 8(3). Art. No. 245. https://doi.org/10.3390/rs8030245.
  33. Osadchiev A. A. Estimation of river discharge based on remote sensing of a river plume // Proc. SPIE. Remote Sensing of the Ocean, Sea Ice, Coastal Waters, and Large Water Regions. 2015. V. 9638. Art. No. 96380H. http://dx.doi.org/10.1117/12.2192672.
  34. Ou S., Zhang H., Wang D. Dynamics of the buoyant plume off the Pearl River estuary in summer // Environmental Fluid Mechanics. 2009. V. 9(5). P. 471–492. https://doi.org/10.1007/s10652-009-9146-3.
  35. Ouillon S., Forget P., Froidefond J.-M., Naudin J.-J. Estimating suspended matter concentrations from SPOT data and from field measurements in the Rhone River plume // Marine Technology Society J. 1997. V. 31(2). P. 15–20.
  36. Petus C., Chust G., Gohin F., Doxaran D., Froidefond J.-M., Sagarminaga Y. Estimating turbidity and total suspended matter in the Adour River plume (South Bay of Biscay) using MODIS 250-m imagery // Continental Shelf Research. 2009. V. 30. Iss. 5. P. 379–392. http://dx.doi.org/10.1016/j.csr.2009.12.007.
  37. Pruszak Z., van Ninh P., Szmytkiewicz M., Ostrowski R. Hydrology and morphology of two river mouth regions (temperate Vistula Delta and subtropical Red River Delta) // Oceanologia. 2005. V. 47(3). P. 365–385.
  38. Van Der Linde D. W. Protocol for determination of total suspended matter in oceans and coastal zones: JRC Technucal Note I.1998.98.182. 1998.
  39. Vanhellemont Q. Adaptation of the dark spectrum fitting atmospheric correction for aquatic applications of the Landsat and Sentinel 2 archives // Remote Sensing of Environment. 2019. V. 225. P. 175–192. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.03.010.
  40. Vanhellemont Q., Ruddick K. Advantages of high quality SWIR bands for ocean colour processing: Examples from Landsat 8 // Remote Sensing of Environment. 2015. V. 161. P. 89–106. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.02.007.
  41. Warren M. A., Simis S. G. H., Martinez-Vicente V., Poser K., Bresciani M., Alikas K., Spyrakos E., Giardino C., Ansper A. Assessment of atmospheric correction algorithms for the Sentinel 2A MultiSpectral Imager over coastal and inland waters // Remote Sensing of Environment. 2019. V. 225. P. 267–289. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.03.018.
  42. Warrick J. A., DiGiacomo P. M., Weisberg S. B., Nezlin N. P., Mengel M., Jones B. H., Ohlmann J. C., Washburn L., Terrill E. J., Farnsworth K. L. River plume patterns and dynamics within the Southern California Bight // Continental Shelf Research. 2007. V. 27. P. 2427–244. https://doi.org/10.1016/j.csr.2007.06.015.