Материалы 20-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
Москва, ИКИ РАН, 14–18 ноября 2022 г.

(http://conf.rse.geosmis.ru)

XX..528

Усовершенствование региональных спутниковых алгоритмов оценки значений биооптических характеристик вод российских морей

Глуховец Д.И. (1,2), Вазюля С.В. (1), Салинг И.В. (1), Шеберстов С.В. (1), Юшманова А.В. (1)
(1) Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН, Москва, Россия
(2) Московский физико-технический институт (государственный университет), Долгопрудный, Россия
Начиная с 2002 г., в Лаборатории оптики океана Института океанологии РАН (ИО РАН) выпускаются электронные атласы биооптических характеристик морей России, построенные по данным спутниковых сканеров цвета (http://optics.ocean.ru). Важной особенностью этих атласов является использование для получения карт пространственных распределений биооптических характеристик региональных спутниковых алгоритмов, разработанных и валидированных по результатам многолетних судовых измерений в Баренцевом, Карском, Белом, Балтийском, Черном и Каспийском морях. Применение региональных алгоритмов для определения значений биооптических характеристик этих морей позволяет существенно повысить точность по сравнению со стандартными алгоритмами. Итог работы, проведенной сотрудниками Лаборатории оптики океана по использованию данных спутниковых наблюдений, выполненных современными сканерами цвета за 20 лет – с 1998 по 2017 гг. представлен в коллективной монографии (Копелевич и др., 2018).
Полученные в последние годы новые данные судовых биооптических измерений позволяют проводить модификацию созданных ранее региональных алгоритмов. К примеру, в работе (Каралли и Вазюля, 2021) показано, что региональный алгоритм Б98 непригоден для открытой акватории Баренцева моря, так как был создан в основном по данным измерений в Печорском море (15 станций из 21), которое характеризуется повышенным содержанием окрашенного растворенного органического вещества (ОРОВ). В 2022 г. был разработан более точный модифицированный региональный алгоритм Б22, использующий тот же индекс цвета, но с другими коэффициентами (Glukhovets et al., 2022). В работе (Юшманова и Вазюля, 2022) показано, что региональный полуаналитический алгоритм Лаборатории оптики океана ИО РАН может быть настроен для получения более точных по сравнению с результатами работы стандартных алгоритмов данных о показателе поглощения ОРОВ в Баренцевом море.
В качестве примера исследований многолетней фенологии водных объектов Арктики, выполненных с использованием региональных спутниковых алгоритмов, можно привести целый ряд работ (Kopelevich et al., 2020; Glukhovets and Goldin, 2019, 2020; Glukhovets et al., 2022).
В будущем мы планируем направить наши усилия на уточнение алгоритма оценки концентрации хлорофилла «а» для Каспийского моря (Востоков и др., 2022), а также модификацию черноморского алгоритма для оценки концентрации кокколитофорид в зимний период (Vostokov et al., 2022).

Работа выполнена при финансовой поддержке гранта РНФ № 21-77-10059, предоставленного через Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН.

Ключевые слова: региональные спутниковые алгоритмы, концентрация хлорофилла «а», показатель поглощения ОРОВ, концентрация кокколитофорид, Баренцево, Карское моря.
Литература:
  1. ) Востоков С.В., Паутова Л.А., Востокова А.С., Устарбекова Д.А., Лобачев Е.Н., Бехруз А. Фитопланктон Среднего Каспия: анализ изменений структуры сообщества за последние десятилетия // Юг России: экология, развитие. 2022;17(3 (64)):112-24.
  2. ) Каралли П.Г., Вазюля С.В. Модификация регионального спутникового алгоритма определения концентрации хлорофилла-а в Баренцевом море // Труды XI Всероссийской конференции «Современные проблемы оптики естественных вод». 2021. С. 234-239.
  3. ) Копелевич О.В., Салинг И.В., Вазюля С.В., Глуховец Д.И., Шеберстов С.В., Буренков В.И., Каралли П.Г., Юшманова А.В. Биооптические характеристики морей, омывающих берега западной половины России, по данным спутниковых сканеров цвета 1998-2017 гг. // Институт океанологии имени П.П. Ширшова РАН. Ответственный редактор д.ф.-м.н. О.В. Копелевич. Москва, 2018. – 140 с. https://optics.ocean.ru/Atlas_2019/8_Monography_2018.pdf.
  4. ) Юшманова А.В., Вазюля С.В. Валидация спутниковых алгоритмов расчета показателя поглощения окрашенного растворенного органического вещества в Баренцевом море // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022 (в печати).
  5. ) Glukhovets D., Sheberstov S., Vazyulya S., Yushmanova A., Salyuk P., Sahling I., Aglova E. Influence of the Accuracy of Chlorophyll-Retrieval Algorithms on the Estimation of Solar Radiation Absorbed in the Barents Sea // Remote Sensing. 2022; 14(19):4995.
  6. ) Glukhovets D., Sheberstov S., Vazyulya S., Yushmanova A., Salyuk P., Sahling I., Aglova E. Influence of the Accuracy of Chlorophyll-Retrieval Algorithms on the Estimation of Solar Radiation Absorbed in the Barents Sea // Remote Sensing. 2022. Vol. 14. № 19. 4995.
  7. ) Glukhovets D.I., Goldin Yu.A. Surface desalinated layer distribution in the Kara Sea determined by shipboard and satellite data // Oceanologia. 2020. № 62. № 3. P. 364-373.
  8. ) Glukhovets D.I., Goldin Yu.A. Surface layer desalination of the bays on the east coast of Novaya Zemlya identified by shipboard and satellite data // Oceanologia. 2019. Vol. 61. № 1. P. 68-77.
  9. ) Kopelevich O., Sheberstov S., Vazyulya S. Effect of a Coccolithophore bloom on the underwater light field and the albedo of the water column // Journal of Marine Science and Engineering. 2020 Jun 20;8(6):456.
  10. ) Vostokov S.V., Vostokova A.S., Vazyulya S.V. Seasonal and Long-Term Variability of Coccolithophores in the Black Sea According to Remote Sensing Data and the Results of Field Investigations // Journal of Marine Science and Engineering. 2022 Jan 12;10(1):97.


Ссылка для цитирования: Глуховец Д.И., Вазюля С.В., Салинг И.В., Шеберстов С.В., Юшманова А.В. Усовершенствование региональных спутниковых алгоритмов оценки значений биооптических характеристик вод российских морей // Материалы 20-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва: ИКИ РАН, 2022. C. 479. DOI 10.21046/20DZZconf-2022a

Круглый стол «Исследование многолетней фенологии водных объектов Арктики и Субарктики по данным спутникового дистанционного зондирования»

479