V Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2013

Применение стандартных биооптических алгоритмов, разработанных для спутниковых сканеров SeaWiFS и MODIS-Aqua, для большинства морей России может приводить к большим ошибкам при расчете концентрации хлорофилла и взвешенного вещества, поскольку стандартные алгоритмы выведены в основном для вод открытого океана. Для морей России на основе данных натурных измерений разработаны региональные алгоритмы, которые учитывают региональные особенности исследуемых вод.

В настоящей работе представлены модифицированные алгоритмы для расчета концентрации хлорофилла и взвеси в северной половине Каспийского моря, выведенные с использованием новых данных натурных измерений в экспедициях НИС «Рифт» в 2008-2009 гг. Посредством плавающего спектрорадиометра измерялись спектральные величины коэффициента яркости излучения, выходящего из водной толщи, и прямыми методами определялись концентрации хлорофилла и взвеси.

Ключевые слова: сканеры цвета MODIS, SeaWiFS, модифицированные алгоритмы, спектрорадиометр, биооптические характеристики, концентрация хлорофилла, концентрация взвешенного вещества.

Введение

Данные спутниковых сканеров цвета позволяют рассчитывать биооптические характеристики морской воды в поверхностном слое моря, в частности концентрации хлорофилла и взвеси. Для обработки данных сканеров цвета существуют стандартные алгоритмы NASA (http://oceancolor.gsfc.nasa.gov). Это эмпирические (регрессионные) алгоритмы, основанные на использовании выведенных по данным натурных измерений статистических соотношений между определяемым биооптическим параметром и отношением яркостей восходящего от поверхности излучения для выбранных длин волн. Поскольку статистические соотношения, используемые в стандартных алгоритмах, выведены в основном по данным натурных измерений для океанских вод, они могут давать большие ошибки для морей России, поскольку не учитывают региональные особенности последних (Kopelevich et al., 2004, 2008, 2009). Это относится, в частности, к Каспийскому морю, особенно к Северному Каспию, который находится под сильным влиянием речного стока; для таких регионов нужно использовать региональные алгоритмы (Kopelevich и др., 2009).

В настоящей статье представлены модифицированные алгоритмы расчета концентрации хлорофилла и взвеси для Каспийского моря, выведенные с учетом новых данных натурных измерений, которые не использовались для разработки ранее использовавшихся алгоритмов (Kopelevich и др., 2009).

Оценка применимости ранее выведенных алгоритмов

для новых данных натурных измерений

В экспедициях 2008-2009 гг. на НИС «Рифт» были получены новые данные натурных измерений в Каспийском море. Эти данные интересны тем, что часть из них получена в осенний и весенний сезоны (ноябрь 2008 г. – 29-й рейс и апрель 2009 г. - 30 рейс), а часть – в южной половине Каспийского моря (32-й рейс - сентябрь 2009 г.). Использовавшиеся ранее алгоритмы основаны на данных, полученных для летнего сезона в северной половине Каспийского моря. Помимо вышеуказанных рейсов, для анализа использовались также данные 27-го рейса, проведенного в июле-августе 2008 г.

Анализируемые данные включали результаты измерений спектральной яркости морской воды, выполненных с помощью плавающего спектрорадиометра (Aртемьев и др., 2000), а также данные прямых определений концентраций хлорофилла а и взвешенного вещества, выполненных на пробах по стандартной методике. Всего анализировались данные, полученные на 33 станциях в экспедициях 2008-2009 гг. Карта с расположением этих станций представлена на рис.1.

По данным измерений плавающим спектрорадиометром, выполненным в вышеуказанных рейсах, с помощью ранее выведенного алгоритма были рассчитаны концентрации хлорофилла а (Chl_ro). На рис.2 показаны результаты сравнения рассчитанных (Chl_ro) и измеренных insitu (Chl_meas) концентраций хлорофилла. Как видно из рисунка, рассчитанные концентрации хлорофилла достаточно хорошо согласуются с измеренными данными 27-го (июль-август 2008 г.), тогда как для других рейсов согласие неудовлетворительное.

Последнее можно объяснить различием сезонов (ноябрь и апрель, в то время как используемый алгоритм разработан по данным для летнего сезона), а также различием регионов (в сентябре 2009 г. измерения выполнялись в Среднем и Южном Каспии, тогда как алгоритм разработан по данным для северной половины Каспийского моря). По-видимому, в другие сезоны, а также для южной половины Каспийского моря нужны дополнительные региональные алгоритмы. К сожалению, имеющихся данных натурных измерений пока еще недостаточно, чтобы разработать такие алгоритмы.

Рис. 1. Карта с расположением дрейфовых станций в Каспийском море, на которых проводились измерения биооптических характеристик

Рис. 2. Сравнение показателей концентраций хлорофилла, рассчитанных с использованием данных спектрорадиометра (Chl_ro), и измеренных insitu(Chl_meas)

Таким образом, при модификации алгоритмов по расчету концентраций хлорофилла а и взвешенного вещества в качестве дополнительных данных можно использовать только результаты экспедиции летнего периода 2008г.

Модифицированные региональные алгоритмы по данным сканеров цвета

MODIS и SeaWiFS

Данные 27-ого рейса (июль-август 2008г.) использовалиcь совместно с данными летних экспедиций 2003, 2004 и 2006 гг. для разработки модифицированного алгоритма. Всего для вывода модифицированных алгоритмов для расчета концентрации хлорофилла по данным сканеров цвета MODIS и SeaWiFS использовались данные 55 станций.

Региональный алгоритм для расчета концентрации хлорофилла по данным сканера цвета SeaWiFS

Для расчета концентрации хлорофилла по данным сканера цвета SeaWiFS использовалась ранее выведенная формула (Kopelevich и др., 2009):

Сhl = A [L_wn(555)/L_wn(510)]^-B , (1)

где L_wn(555) и L_wn(510) – нормализованные яркости излучения, восходящего от поверхности воды, на длинах волн 555 и 510 нм (Kopelevich и др., 2009). Коэффициенты Aи B находились методом наименьших квадратов.

Рис.3. Зависимость между измеренной концентрацией хлорофилла (Chl in situ) и отношением нормализованных яркостей на длинах волн 555 нм и 510 нм (Lwn(555)/Lwn(510))

На рис.3 в логарифмическом масштабе представлена зависимость между измеренной концентрацией хлорофилла и отношением нормализованных яркостей на длинах волн 555 нм и 510 нм.

Сплошная линия отображает выведенное уравнение регрессии:

ln(Y) = 3.395 * ln(X) - 0.312, (2)

количество данных n=55, коэффициент детерминации R² = 0.708, ошибка уравнения регрессии равна 0.333.

Формула (1) имеет, соответственно, вид:

Сhl= 0.732 [L_wn(555)/L_wn(510)]^-3.40. (3)

Коэффициенты Aи B изменились незначительно – ранее их значения равнялись 0.766 и 3.71 (Kopelevich и др., 2009).

Региональный алгоритм для расчета концентрации хлорофилла по данным сканера цвета MODIS-Aqua

В ранее выведенном алгоритме концентрация хлорофилла определялась по данным MODIS-Aqua как полусумма Chl₁и Chl₂, где Chl₁рассчитывался через отношение нормализованных яркостей L_WN(488)/L_WN(551), а Chl₂ - L_WN(531)/L_WN(551) (Kopelevich и др., 2009).

Для вывода модифицированного алгоритма по расширенному набору данных рассчитывались два уравнения регрессии (рис.4 и 5).

Для зависимости Chlvs. L_wn(488)/L_wn(551) уравнение регрессии имеет вид:

ln(Y) = -2.39 * ln(X) - 0.461, (4)

количество данных n=55, R² = 0,688, ошибка уравнения регрессии равна 0,355.

Для зависимости Chlvs. L_wn(531)/L_wn(551) (рис.5) уравнение регрессии имеет вид:

ln(Y) =-7.17 * ln(X) - 0.096, (5)

количество данных n=55, R² = 0,638, ошибка уравнения регрессии равна 0,412.

Сравнение полученных результатов показывает небольшое преимущество уравнения (4), т.е. целесообразно использовать отношение L_wn(488)/L_wn(551).

Рис.4. Зависимость между измеренной концентрацией хлорофилла (Chl in situ) и отношением нормализованных яркостей на длинах волн 488 нм и 551 нм (Lwn(488)/Lwn(551))

Рис.5. Зависимость между измеренной концентрацией хлорофилла (Chl in situ) и отношением нормализованных яркостей на длинах волн 531 нм и 551 нм (Lwn(531)/Lwn(551))

В настоящее время вместо нормализованной яркости L_wn используется коэффициент отражения дистанционного зондирования R_rs; эти величины связаны друг с другом формулой Lwn()= F₀()*R_RS(), где F₀() – нормальная облученность, создаваемая солнечным излучением на верхней границе атмосферы; вместо длины волны 551 нм значения R_rsдаются для длины волны 547 нм. Окончательно модифицированный региональный алгоритм для расчета концентрации хлорофилла по данным MODIS-Aqua имеет вид:

Chl= 0.568 (Rrs(488)/Rrs(547))^-2.39. (6)

На рисунке 6 сравниваются среднемесячные пространственные распределения концентрации хлорофилла, рассчитанные по данным сканера цвета MODIS-Aqua с помощью старого (слева) и нового (справа) алгоритмов (в качестве примера взят июль 2008 г.).

Рис. 6. Карты распределений концентраций хлорофилла, рассчитанных по данным спутникового сканера цвета MODIS-Aqua посредством ранее разработанного регионального алгоритма (слева) и модифицированного алгоритма (справа) за июль 2008 г.

Видно, что рассчитанные распределения практически сопадают. Такое совпадение – свидетельство устойчивости разработанного алгоритма: ведь старый и новый алгоритмы различаются и по используемым каналам, и по числу данных, использованных для их разработки (почти в полтора раза – 55 вместо 38). Как преимущество нового алгоритма можно отметить то, что он более простой (состоит из одного уравнения, вместо двух).

Модифицированный региональный алгоритм для расчета концентрации взвеси

Как и ранее, концентрация взвешенного вещества TSM (Total Suspended Matter) рассчитывалась через показатель рассеяния назад взвешенными частицами bbp (Burenkov и др., 2001). При выводе модифицированного алгоритма для концентрации взвешенного вещества в Каспийском море количество экспедиционных станций использовалось не 55, а 42, поскольку в 2006г. прямые определения концентрации взвешенного вещества не проводились. Кроме того, несколько станций пришлось исключить, поскольку полученные данные были явно ошибочны.

Зависимость TSM insitu от показателя рассеяния назад взвешенными частицами bbp, рассчитанного по данным измерений плавающим спектрорадиометром, показана на рис.7. Линия регрессии, обозначенная на рисунке сплошной линией, соответствует уравнению регрессии

TSM= 67.1 * bbp + 0.554, (7)

количество используемых данных n=42, R² = 0.835, ошибка уравнения регрессии равна 0.81 мг/л; коэффициент вариации составляет 42%.

Рис.7. Корреляция между рассеянием назад взвешенными частицами (bbp) на длине волны 555 нм и измеренными значениями концентрации взвеси (TSM in situ) (сплошная линия – линия регрессии, построенная по модифицированному алгоритму; пунктирная линия – линия регрессии, построенная по ранее разработанному алгоритму)

На рисунке 7 пунктирной линией обозначена линия регрессии для ранее разработанного алгоритма. Как видно, обе линии регрессии близки друг к другу, хотя небольшие различия наблюдаются. При bbp =0.1 м^-1 значения TSM для разных алгоритмов отличаются менее чем на 2.5%, при 0.05м^-1 они совпадают, при 0.01м^-1 различия наибольшие (примерно 14%). Но как раз в области малых значений возросло число данных для разработки алгоритма (с 21 до 42 пар данных), поэтому здесь новый алгоритм более надежен.

Заключение

Полученные результаты позволили оценить применимость ранее выведенных алгоритмов для новых данных натурных измерений и вывести модифицированные алгоритмы расчета концентрации хлорофилла и взвешенного вещества для летнего сезона в северной половине Каспийского моря.

Для верификации алгоритмов в другие сезоны и в южной половине Каспийского моря необходимы дополнительные натурные измерения.

Список литературы:

1. Артемьев В.А., Буренков В.И., Вортман М.И., Григорьев А.В., Копелевич О.В., V.I., Vortman, M.I., Grigoriev, A.V., Kopelevich, O.V., Khrapko, A.N., Sea-truth measurements of ocean color: a new floating spectroradiometer and its metrology // Oceanology, V.40, No. 1, P. 139-145 (translated from Okeanologiya, V.40, No. 1, P. 148-155), 2000.

2. Burenkov, V.I., Ershova, S.V., Kopelevich, O.V., Sheberstov, S.V., Shevchenko, V.P. An estimate of the distribution of suspended matter in the Barents Sea waters on the basis of the SeaWiFS satellite ocean color scanner. Oceanology, 2001, 41 (5), pp. 622-628 (translated from Оkeanologiya, 2001, 41(5), pp.653-659).

3. Kopelevich O.V., Burenkov V.I., Ershova S.V et al. Application of SeaWiFS data for studying variability of bio-optical characteristics in the Barents, Black and Caspian Seas // Deep-Sea Research II, 2004. V.51. P.1063-1091.

4. Kopelevich O.V., V.I. Burenkov, S.V. Sheberstov, Case Studies of Optical Remote Sensing in the Barents Sea, Black Sea, and Caspian Sea // Remote Sensing of the European Seas, Vittorio Barale, Martin Gade, (Eds.) , P. 53-66, Springer, 2008.

5. Kopelevich O.V., Burenkov V.I., Sheberstov S.V., Vazyulya S.V., Bayanova E.A. Monthly distributions of bio-optical characteristics in the Russian Seas from satellite ocean color data in the period 1998-2008 // Proceedings of the Y International Conference Current problems in Optics of Natural Waters (ONW 2009), St.Petersburg, September 8-11, 2009, P. 11-120.

Код для цитирования: Скопировать