Морской гидрофизический журнал. 2021; 37: 222-232
Использование спутниковых данных для определения характеристик поглощения света в водах Черного моря
https://doi.org/10.22449/0233-7584-2021-2-222-232Аннотация
Цель. Предметом изучения в настоящей работе являются эффекты поглощения света в водах Черного моря с учетом вариаций отдельных его составляющих и того, как они проявляются в содержащихся в архиве NASA результатах расчета концентрации хлорофилла а, полученных при обработке спутниковых данных с использованием универсального операционного метода.
Методы и результаты. Анализировались содержащиеся в архиве NASA данные спутниковых приборов MODIS и SeaWiFS и определенные по ним с помощью комплексного метода Generalized ocean color inversion model for retrieving marine inherent optical properties (GIOP) значения составляющих показателя поглощения света, связанных с желтым веществом и фитопланктоном. Для того чтобы избежать вероятных проявлений различного рода искажений в результатах определения спектральных коэффициентов яркости моря и продуктов применения метода GIOP, были использованы только специальным образом отобранные достаточно достоверные тестовые данные из двух участков, расположенных вблизи Южного берега Крыма и к югу от устья Дуная.
Выводы. В рассмотренных примерах при низком содержании хлорофилла а в воде преобладающую роль в поглощении света в синей части спектра играет желтое вещество, при высоком его уровне доминирует вклад фитопланктона. Установленное соотношение между составляющими показателя поглощения света, связанными с желтым веществом и фитопланктоном, существенно отличается от того, которое неявным образом заложено в основу используемого в NASA в ходе оперативной обработки спутниковых данных универсального метода определения концентрации хлорофилла а. Это в свою очередь проявляется в том, что содержащиеся в архиве NASA данные о концентрации хлорофилла а в Черном море могут быть завышенными при низком его уровне и заниженными – при высоком.
Список литературы
1. Remote Sensing of Inherent Optical Properties: Fundamentals, Tests of Algorithms, and Applications // Reports of the International Ocean-Colour Coordinating Group / Ed. Z.-P. Lee. Canada, Dartmouth : IOCCG, 2006. Vol. 5. 126 p. URL: http://ioccg.org/reports/report5.pdf (date of access: 11.03.2021).
2. Generalized ocean color inversion model for retrieving marine inherent optical properties / P. J. Werdell [et al.] // Applied Optics. 2013. Vol. 52, iss. 10. P. 2019–2037. https://doi.org/10.1364/AO.52.002019
3. An overview of approaches and challenges for retrieving marine inherent optical properties from ocean color remote sensing / P. J. Werdell [et al.] // Progress in Oceanography. 2018. Vol. 160. P. 186–212. https://doi.org/10.1016/j.pocean.2018.01.001
4. Суетин В. С., Королев С. Н., Кучерявый А. А. Использование спутниковых наблюдений для определения спектральных зависимостей оптических характеристик вод Черного моря // Морской гидрофизический журнал. 2014. № 3. С. 77–86.
5. Suetin V. S., Korolev S. N. Estimating Specific Features of the Optical Property Variability in the Black Sea Waters Using the Data of SeaWiFS and MODIS Satellite Instruments. // Physical Oceanography. 2018. Vol. 25, iss. 4. P. 330–340. doi:10.22449/1573-160X-2018-4-330-340
6. Bio-Optical Charactristics of the Aegean Sea Retrieved from Satellite Ocean Color Data / V. I. Burenkov [et al.] // The Eastern Mediterranean as a Laboratory Basin for the Assessment of Contrasting Ecosystems / Eds. P. Malanotte-Rizzoli, V. N. Eremeev. Dordrecht : Springer, 1999. P. 313–326. (NATO Science Series. Vol. 51). https://doi.org/10.1007/978-94-011-4796-5_21
7. Чурилова Т. Я., Суслин В. В., Сосик Х. М. Спектральная модель подводной облученности в Черном море // Морской гидрофизический журнал. 2009. № 6. C. 33–46.
8. Bio-optical anomalies in the world’s oceans: An investigation on the diffuse attenuation coefficients for downward irradiance derived from Biogeochemical Argo float measurements / E. Organelli [et al.] // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2017. Vol. 122, iss. 5. P. 3543–3564. doi:10.1002/2016JC012629
9. Variations of light absorption by suspended particles with the chlorophyll a concentration in oceanic (case 1) waters: Analysis and implications for bio-optical models. / A. Bricaud [et al.] // Journal of Geophysical Research: Oceans. 1998. Vol. 103, iss. C13. P. 31033–31044. https://doi.org/10.1029/98JC02712
10. Оптические свойства аэрозолей и атмосферная коррекция спутниковых наблюдений Черного моря / В. С. Суетин [и др.] // Морской гидрофизический журнал. 2013. № 1. C. 34–44.
11. Suetin V. S., Korolev S. N., Kucheryaviy A. A. Sun Glint Manifestation at Evaluating the Black Sea Water Optical Parameters using Satellite Measurements // Physical Oceanography. 2016. No. 3. P. 47–56. doi:10.22449/1573-160X-2016-3-47-56
12. Application of SeaWiFS data for studying variability of bio-optical characteristics in the Barents, Black and Caspian Seas / O. V. Kopelevich [et al.] // Deep Sea Research Part II: Topical Studies in Oceanography. 2004. Vol. 51, iss. 10–11. P. 1063–1091. doi:10.1016/j.dsr2.2003.10.009
13. Bailey S. W., Werdell P. J. A multi-sensor approach for the on-orbit validation of ocean color satellite data products // Remote Sensing of Environment. 2006. Vol. 102, iss. 1–2. P. 12–23. https://doi.org/10.1016/j.rse.2006.01.015
14. Hu C., Feng L., Lee Z. Uncertainties of SeaWiFS and MODIS remote sensing reflectance: Implications from clear water measurements. // Remote Sensing of Environment. 2013. Vol. 133. P. 168–182. https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.02.012
15. Assessment of uncertainty in the ocean reflectance determined by three satellite ocean color sensors (MERIS, SeaWiFS and MODIS-A) at an offshore site in the Mediterranean Sea (BOUSSOLE project) / D. Antoine [et al.] // Journal of Geophysical Research. 2008. Vol. 113, iss. C7. C07013. doi:10.1029/2007JC004472
16. Горячкин Ю. Н. Апвеллинг у берегов Западного Крыма // Морской гидрофизический журнал. 2018. Т. 34, № 5. С. 399–411. doi:10.22449/0233-7584-2018-5-399-411
17. Synoptic upwelling and cross-shelf transport processes along the Crimean coast of the BlackSea / G. Gawarkiewicz [et al.] // Continental Shelf Research. 1999. Vol. 19, iss. 8. P. 977–1005. https://doi.org/10.1016/S0278-4343(99)00003-5
18. O'Reilly J. E., Werdell P. J. Chlorophyll algorithms for ocean color sensors – OC4, OC5 & OC6 // Remote Sensing of Environment. 2019. Vol. 229. P. 32–47. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.04.021
19. Morel A. In-water and remote measurements of ocean color // Boundary-Layer Meteorology. 1980. Vol 18. P. 177–201. https://doi.org/10.1007/BF00121323
20. Analysis of Variability of the Optical Properties of Water in the Black Sea in Summer 1998 According to the Data of a SeaWiFS Satellite Instrument / V. S. Suetin [et al.] // Physical Oceanography. 2002. Vol. 12. P. 331–340. doi:10.1023/A:1021729229168
Morskoy Gidrofizicheskiy Zhurnal. 2021; 37: 222-232
Application of Satellite Data for Retrieving the Light Absorption Characteristics in the Black Sea Waters
https://doi.org/10.22449/0233-7584-2021-2-222-232Abstract
Purpose. The work is aimed at studying the effects of light absorption in the Black Sea waters with due regard for the variations of its individual components, and how they are manifested in the NASA archival results of calculating the chlorophyll a concentration obtained by processing satellite data using the universal operational method.
Methods and Results. The NASA archival data of the MODIS and SeaWiFS satellite instruments, and the values of the light absorption components (determined by the method of Generalized ocean color inversion model for retrieving marine inherent optical properties (GIOP)) related to yellow substance and phytoplankton were analyzed. In order to avoid possible manifestations of various distortions in the results of determining the remote sensing reflectances of the sea and in the products resulted from application of the GIOP method, only the specially selected and sufficiently reliable test data from two areas located near the Crimea Southern Coast and south of the Danube estuary were used.
Conclusions. In the considered examples with low content of chlorophyll a in the seawater, the yellow substance plays a predominant role in light absorption in the spectrum blue part, whereas if the chlorophyll a content is high, the phytoplankton contribution is dominant. The revealed relationship between the light absorption components related to yellow substance and phytoplankton significantly differs from that implicitly preset as a basis of the universal method (applied in NASA for the satellite data operational processing) for determining the chlorophyll a concentration. This, in its turn, is manifested in the fact that the data on the chlorophyll a concentration in the Black Sea stored in the NASA archive may be overestimated in case the chlorophyll a concentration is low, and underestimated – in case it is high.
References
1. Remote Sensing of Inherent Optical Properties: Fundamentals, Tests of Algorithms, and Applications // Reports of the International Ocean-Colour Coordinating Group / Ed. Z.-P. Lee. Canada, Dartmouth : IOCCG, 2006. Vol. 5. 126 p. URL: http://ioccg.org/reports/report5.pdf (date of access: 11.03.2021).
2. Generalized ocean color inversion model for retrieving marine inherent optical properties / P. J. Werdell [et al.] // Applied Optics. 2013. Vol. 52, iss. 10. P. 2019–2037. https://doi.org/10.1364/AO.52.002019
3. An overview of approaches and challenges for retrieving marine inherent optical properties from ocean color remote sensing / P. J. Werdell [et al.] // Progress in Oceanography. 2018. Vol. 160. P. 186–212. https://doi.org/10.1016/j.pocean.2018.01.001
4. Suetin V. S., Korolev S. N., Kucheryavyi A. A. Ispol'zovanie sputnikovykh nablyudenii dlya opredeleniya spektral'nykh zavisimostei opticheskikh kharakteristik vod Chernogo morya // Morskoi gidrofizicheskii zhurnal. 2014. № 3. S. 77–86.
5. Suetin V. S., Korolev S. N. Estimating Specific Features of the Optical Property Variability in the Black Sea Waters Using the Data of SeaWiFS and MODIS Satellite Instruments. // Physical Oceanography. 2018. Vol. 25, iss. 4. P. 330–340. doi:10.22449/1573-160X-2018-4-330-340
6. Bio-Optical Charactristics of the Aegean Sea Retrieved from Satellite Ocean Color Data / V. I. Burenkov [et al.] // The Eastern Mediterranean as a Laboratory Basin for the Assessment of Contrasting Ecosystems / Eds. P. Malanotte-Rizzoli, V. N. Eremeev. Dordrecht : Springer, 1999. P. 313–326. (NATO Science Series. Vol. 51). https://doi.org/10.1007/978-94-011-4796-5_21
7. Churilova T. Ya., Suslin V. V., Sosik Kh. M. Spektral'naya model' podvodnoi obluchennosti v Chernom more // Morskoi gidrofizicheskii zhurnal. 2009. № 6. C. 33–46.
8. Bio-optical anomalies in the world’s oceans: An investigation on the diffuse attenuation coefficients for downward irradiance derived from Biogeochemical Argo float measurements / E. Organelli [et al.] // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2017. Vol. 122, iss. 5. P. 3543–3564. doi:10.1002/2016JC012629
9. Variations of light absorption by suspended particles with the chlorophyll a concentration in oceanic (case 1) waters: Analysis and implications for bio-optical models. / A. Bricaud [et al.] // Journal of Geophysical Research: Oceans. 1998. Vol. 103, iss. C13. P. 31033–31044. https://doi.org/10.1029/98JC02712
10. Opticheskie svoistva aerozolei i atmosfernaya korrektsiya sputnikovykh nablyudenii Chernogo morya / V. S. Suetin [i dr.] // Morskoi gidrofizicheskii zhurnal. 2013. № 1. C. 34–44.
11. Suetin V. S., Korolev S. N., Kucheryaviy A. A. Sun Glint Manifestation at Evaluating the Black Sea Water Optical Parameters using Satellite Measurements // Physical Oceanography. 2016. No. 3. P. 47–56. doi:10.22449/1573-160X-2016-3-47-56
12. Application of SeaWiFS data for studying variability of bio-optical characteristics in the Barents, Black and Caspian Seas / O. V. Kopelevich [et al.] // Deep Sea Research Part II: Topical Studies in Oceanography. 2004. Vol. 51, iss. 10–11. P. 1063–1091. doi:10.1016/j.dsr2.2003.10.009
13. Bailey S. W., Werdell P. J. A multi-sensor approach for the on-orbit validation of ocean color satellite data products // Remote Sensing of Environment. 2006. Vol. 102, iss. 1–2. P. 12–23. https://doi.org/10.1016/j.rse.2006.01.015
14. Hu C., Feng L., Lee Z. Uncertainties of SeaWiFS and MODIS remote sensing reflectance: Implications from clear water measurements. // Remote Sensing of Environment. 2013. Vol. 133. P. 168–182. https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.02.012
15. Assessment of uncertainty in the ocean reflectance determined by three satellite ocean color sensors (MERIS, SeaWiFS and MODIS-A) at an offshore site in the Mediterranean Sea (BOUSSOLE project) / D. Antoine [et al.] // Journal of Geophysical Research. 2008. Vol. 113, iss. C7. C07013. doi:10.1029/2007JC004472
16. Goryachkin Yu. N. Apvelling u beregov Zapadnogo Kryma // Morskoi gidrofizicheskii zhurnal. 2018. T. 34, № 5. S. 399–411. doi:10.22449/0233-7584-2018-5-399-411
17. Synoptic upwelling and cross-shelf transport processes along the Crimean coast of the BlackSea / G. Gawarkiewicz [et al.] // Continental Shelf Research. 1999. Vol. 19, iss. 8. P. 977–1005. https://doi.org/10.1016/S0278-4343(99)00003-5
18. O'Reilly J. E., Werdell P. J. Chlorophyll algorithms for ocean color sensors – OC4, OC5 & OC6 // Remote Sensing of Environment. 2019. Vol. 229. P. 32–47. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.04.021
19. Morel A. In-water and remote measurements of ocean color // Boundary-Layer Meteorology. 1980. Vol 18. P. 177–201. https://doi.org/10.1007/BF00121323
20. Analysis of Variability of the Optical Properties of Water in the Black Sea in Summer 1998 According to the Data of a SeaWiFS Satellite Instrument / V. S. Suetin [et al.] // Physical Oceanography. 2002. Vol. 12. P. 331–340. doi:10.1023/A:1021729229168
