CC BY
31О региональных алгоритмах восстановления концентраций хлорофилла А по данным сканера
для Охотского моря.
Пермяков М.С.(регшуакоу@роЫуо.ги) (1), Букин О.А. (1), Акмайкин Д.А. (1), СалюкП.А. (2), Буров Д.В. (1), Подопригора Е.Л. (1)
(1) Морской Государственный Университет им. адм. Г.И. Невельского (2) Тихоокеанский океанологический институт им. В.И. Ильичева ДВО РАН
Введение. В последние десятилетия спутниковые данные о цвете моря все шире используются для оценок биопродуктивности акваторий морей и океанов, контроля их экологического состояния. При этом основным пигментом, концентрация которого должна быть оценена, является хлорофилл а - первичный фотосинтезирующий пигмент фитопланктона. Для этого широко используются эмпирические соотношения (связи) концентрации хлорофилла и спектральных характеристик восходящего от поверхности моря излучения. В частности, используются коэффициенты яркости моря в спектральных полосах сканеров цвета. В результате сопоставления подспутниковых данных по хлорофиллу с данными сканеров предложен ряд эмпирических глобальных алгоритмов [7, 8, 10], рассчитанных на применение в различных водах Мирового океана и морей в широком диапазоне изменения концентрации хлорофилла а - от 0,02 до 50 мг/м3. Опыт применения глобальных алгоритмов показывает, что восстановленные значения концентрации могут значительно (на порядки) отличаться от реальных значений. Различия велики прежде всего в мелких окраинных морях и особенно в шельфовых водах. Для уменьшения погрешностей спутниковых оценок разрабатываются региональные алгоритмы [12, 13], которые позволяют в некоторой степени учесть биооптические особенности конкретных акваторий. Однако, разработка региональных алгоритмов требует достаточно большого объема одновременно полученных спутниковых измерений и данных о концентрации хлорофилла а и других биооптических характеристиках воды [6, 8, 11], оцениваемых с помощью стандартных методов анализа проб морской воды. Для Охотского моря, которое характеризуется высокой биопродуктивностью, такая задача особенно актуальна из-за увеличивающейся техногенной нагрузки, в связи с разработками углеводородного сырья. Высокая вероятность облачности над Охотским морем препятствует получению спутниковых данных, а следовательно, и их применению для решения оперативных рыбопромысловых задач. Целенаправленные систематические подспутниковые измерения биооптических характеристик вод и концентраций хлорофилла а здесь не проводятся.
В настоящей работе для построения региональных алгоритмов оценки концентраций хлорофилла а по данным сканера цвета моря SeaWiFS над Охотским морем используются подспутниковые измерения, выполненные судовым лазерным флуориметром в шельфовых водах моря в августе 2001 г. на парусном учебном судне «Надежда».
Районы работ, методы и данные. В работе использованы данные по концентрации хлорофилла, измеренные с помощью судового лазерного флуориметра [2] в основном в шельфовых водах Охотского моря. Небольшая часть используемых данных получена на западном шельфе о. Сахалин и в открытой части Японского моря. Методика лазерно-индуцированной флуоресценции (ЛИФ) подробно описана в [1-4]. Указанная методика позволяет проводить непрерывные измерения на ходу судна и получать большой объем данных по концентрации хлорофилла.
За время экспедиции получено более 12 тысяч спектров ЛИФ. Все спектры привязывались по координатам, определяемым на момент снятия спектров системой GPS. Пространственное разрешение при непрерывной записи спектров определяется скоростью судна и временем снятия одного спектра (около 90 с) и в среднем составило около 240 м. На период работ экспедиции были выбраны данные сканера SeaWiFS [10, 15], содержащие значения интенсивности восходящего излучения на поверхности моря в 8 спектральных каналах, центрированных на длины волн 412, 443, 490, 510, 555, 670, 765 и 865 нм. По ним рассчитывались коэффициенты яркости моря в наиболее информативных первых пяти каналах, входящие в известные глобальные и региональные алгоритмы [7, 8, 10, 12-14]. Для более точной географической привязки, данные SeaWiFS, при сопоставлении с судовыми измерениями, интерполировались на координатную сетку, в системе геоида Земли WGS 84 [16], используемую как при обработке спутниковых навигационных данных, так и системой позиционирования GPS. Для устранения погрешностей, связанных с временной изменчивостью концентрации хлорофилла, судовые данные выбирались в пределах одного часа до и после пролета спутника.
Для дальнейшей обработки из всех судовых данных отбирались только те, которые попали в выбранное временное окно пролета спутника. Таким образом, удалось выбрать 752 судовых измерения, из которых 161 значение пришлось исключить из расчетов, так как в соответствующих пикселях спутникового изображения отсутствовали данные о концентрации хлорофилла а. На рисунке 1 они показаны зеленым цветом, маркируются как засвеченные, и в расчетах не используются.
Рис. 1. Положение судовых отчетов и пикселей SeaWiFS. Красным цветом обозначены судовые измерения, используемые при расчетах алгоритмов, зеленые точки расположены на засвеченных пикселях спутника и в расчетах не используются
В результате для сравнительного анализа и построения регионального алгоритма было получено 591 значение концентрации хлорофилла в 60 пикселях данных SeaWiFS. Участки маршрута судна, где удалось выбрать данные для дальнейшей обработки, представлены на рисунке 2.
квадраты.
Концентрации хлорофилла а, восстановленные из спектров ЛИФ, усреднялись в пределах пикселя. Для уменьшения влияния случайных погрешностей, в расчетах использовались только пиксели, где количество спектров ЛИФ было не менее пяти. В выборках по каждому пикселю рассчитывались среднеквадратическое отклонение, коэффициенты асимметрии и эксцентриситета. При доверительной вероятности 95% из расчетов были исключены пиксели с распределением судовых измерений отличным от нормального [5]. Проведение данных процедур позволило оставить 48 пикселей для дальнейших расчетов. Судовые концентрации усреднялись в пределах отдельного пикселя.
Региональные алгоритмы. В качестве базовых алгоритмов восстановления концентрации хлорофилла а из данных SeaWiFS использовались следующие соотношения. Алгоритм ОС2\4 использует логарифм отношения яркости между полосами спектра 490 и 555 нм, в алгоритме ОС4у4 используется логарифм от максимума из отношения полос 443, 490, 510 к 555 нм[2, 9]:
ОС2у4: С = 10.0М9-2-336^+°.879д225-аш^)_ 0.071, (1)
OC4v4• C = 10 0 (0-366-3.067^4х +1.930R4S +0.649r4s-1.532R^s ) (2)
где R2S = lg(R490/555 ), R4S = ^(maX^^ ^^ R510/555 )), RVn2 = -отношение
RAл 2 J
коэффициентов яркости моря. Rrs от X даются в архиве SeaWiFS в данных первого уровня, по полосам на соответствующих длинах волн.
С! 3 мкг/л.
• • □ •
• □
■ •
•г: 'Л* 1 .Г
■ I
1 2
• ■
Ос2м4 ОсМ
СЕ, мкг/л
—I
10
Рис. 3. Диаграмма рассеяния судовых и рассчитанных по данным SeaWiFS концентраций. Вертикальная ось - концентрация хлорофилла а, полученная методом ЛИФ, горизонтальная ось - рассчитанные концентрации, синие квадраты - алгоритм ОС2\4, красные круги - алгоритм ОС4\4.
На рис. 3 представлена диаграмма рассеяния концентраций хлорофилла а по данным SeaWiFS, обозначаемые далее Сь и по судовым измерениям, далее Сз. Коэффициент корреляции между Сь и Сз не превышает 0.69, при этом среднеквадратическое отклонение от судовых оценок превышает 1.63 мкг/л. Несмотря на достаточно высокий коэффициент корреляции, разброс значений достаточно большой. Из рисунка можно видеть, что спутниковые концентрации систематически завышаются по отношению к методу ЛИФ. Это результат применения глобального алгоритма к водам Охотского моря. При разработке регионального алгоритма сохраняется функциональный вид алгоритмов SeaWiFS, меняя регрессионные коэффициенты с использованием имеющихся судовых данных.
Для разработки региональных алгоритмов строились регрессионные соотношения,
( я (л)
связывающие значения ЬС=1^(СЬ) со значениями ЬЯл= ^ ™
(Л)
для различных пар
длин волн (Х= 412, 443, 490, 510 нм; Х„ = 555 нм). Также ЬС сравнивались с ЬЯос4= Я43. Для исключения выбросов в каждом случае определялись диапазоны значений ья из анализа гистограмм (рис. 4). Выбросами считались значения, попадающие в градации, отделенные от основной массы значений пустыми промежутками.
N
Рис 4. Пример гистограммы для определения рабочего диапазона ЬЯ490. Выделены значения, сохраненные для расчетов.
Соотношения между ЬС и ЬЯ описывались полиномом, степень которого наиболее соответствовала рассматриваемому набору данных и не превышала двух. Учет более высоких степеней, как правило, не приводил к существенному улучшению. На рис. 5 представлены исходные данные и полученные регрессионные зависимости ЬС от ЬЯ для различных случаев. Таким образом, было получено пять вариантов регионального алгоритма для Охотского моря. В формулах 3-6 за основу брался алгоритм ОС2, с указанными парами длин волн, в формуле 7 использовалась форма алгоритма ОС4 (слева от формул - условные названия алгоритмов):
0С2_ 08412/555 :
С — 10 0 -0.765-0.462ЬЯ412 +0.495(ЬЯ412)
(3)
0С2_ 08443/555 :
С — 10.0
-0.562-0.848 ЬЯ4
(4)
0С2_ 08490/555 :
С — 10.0
-0.198-1.5771ЕМ
(5)
ОС2_0^0/555 :
С — 10 0^0-223-2.537ЬЯ510 +1.824(ЬЯ510 )
(6)
ОС4 08:
С — 10 0 -0-272-2.3431Я«,4 +\.969(Шос4)
(7)
1 -у 1С
0.5 -0 ;
-0.5 -
Р?=0.478
-0,8 -0,6 -0,4 -0,2 1 лЬС
0.2 0,4 0,6 0,8
-0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 Рис. 5. Сравнение логарифмов концентраций ЬС с ЬЯ. Затемнен рабочий диапазон.
В таблице 1 приведены оценки коэффициентов корреляции между судовыми концентрациями и восстановленными из спутниковых данных по различным алгоритмам и погрешности алгоритмов. Из таблицы видно, что наиболее оптимальным является алгоритм ОС2_ 0£490/555. Рис.6 показывает качество восстановления концентраций в отдельных
пикселях сканера SeaWiFS. Можно отметить, что уровни концентраций в пикселях, восстановленные с помощью регионального алгоритма, существенно ближе к наблюдаемым судовым значениям.
Таблица 1. Результаты оценки качества различных алгоритмов восстановления концентраций хлорофилла а в Охотском море.
алгоритмы коэффициент коррелляции среднеквадратичное отклонение количество данных
Глобальные 0С2у4 0.69 1.63
0С4у4 0.60 1.76
Региональные 0С2_ 084]2/555 0.48 0.23 34
0С2 _ 08443/555 0.71 0.32 43
0С2 _ 08490/555 0.74 0.37 46
0С2_ 085Ю/555 0.65 0.43 44
0С4_08 0.62 0.44 42
Рис. 6. Распределение концентраций хлорофилла в пикселях сканера SeaWiFS за 27.08.01. Точки- судовые данные, красные - алгоритм ОС2, оранжевые - региональный алгоритм
ОС2_ 08490/555-
3 2.5
2
мкг/л
С, 1.5 1
0.5
0
пиксель1
• • Л
пиксель!
пиксельЗ
«- »
пиксель4
пиксель5
пиксельб
» » тт т »
пиксель7
10
15 20
г, км
25
30
35
Хотя региональные алгоритмы получены для шельфовых вод, на рис. 7 приведен пример их использования для всего Охотского моря, чтобы показать возможные существенные различия в пространственных распределениях хлорофилла, полученных с помощью глобальных и региональных алгоритмов.
150°Е
16 0°Е
Рис. 7. Концентрация хлорофилла а восстановленная из данных SeaWiFS с помощью алгоритма ОС4у4 (2) (вверху) и концентрация хлорофилла а восстановленные из данных SeaWiFS с помощью регионального алгоритма ОС2_О8490/555 (5) на 27.08.2001 (внизу).
Заключение. Из всех рассмотренных нами вариантов регионального алгоритма для вод Охотского моря, наиболее точное восстановление концентрации хлорофилла а дает алгоритм 0С2 _ 08490/555. Необходимо отметить, что вопросы, связанные с атмосферной коррекцией,
не рассматривались при разработке приведенных выше региональных алгоритмов. Также следует иметь в виду, что данный алгоритм наиболее подходит для летне-осеннего периода в шельфовых водах моря. Вопрос об использовании данных алгоритмов в другие сезоны и вод открытой части моря остается открытым, поскольку необходимо проведение дополнительных исследований сезонной изменчивости биооптических параметров вод Охотского моря. Стоит учесть и то, что алгоритм разрабатывался по данным, принадлежащим в основном к водам второго типа (рис. 2). Поэтому рассчитанные концентрации хлорофилла а в водах первого типа могут быть несколько занижены.
Результаты работы демонстрируют возможности судовых измерений методом ЛИФ при разработке региональных алгоритмов расчета концентраций хлорофилла а по данным сканеров цвета морской воды. Отметим, что численный анализ спектров ЛИФ позволяет оперативно различать воды по биооптическим характеристикам, что дает возможность корректировать разрабатываемые алгоритмы [3] с учетом типа морских вод.
Литература
1. Букин О. А., Павлов А.Н., Пермяков М.С., Майор А.Ю., Константинов О.Г., Малеенок А.В., Огай С. А. Некоторые результаты сравнения концентраций хлорофилла «а», полученных при дистанционном зондировании цвета моря с использованием различных двухполосных алгоритмов // Оптика атмосферы и океана. 1999. №8. с. 715-720.
2. Майор А.Ю., Букин О.А., Павлов А.Н., Киселев В.Д. Судовой флуориметр для исследования спектров флуоресценции морской воды // Приборы и техника эксперимента. 2001. №4. с. 151-154.
3. Букин О.А., Пермяков М.С., Майор А.Ю., Павлов А.Н., Скороход Г.В., Чекункова В.В., Царева О.С., Тархова Т.И. Связь параметров спектров флуоресценции морской воды, возбуждаемых лазерным излучением, с типом морских вод // Оптика атмосферы и океана. 2000. №11. с. 1011-1014.
4. Букин О.А., Пермяков М.С., Зенкин О.Л., Хованец В.А., Пузанков К.А., Буров Д.В., Салюк П.А. Сравнительный анализ результатов измерения концентраций хлорофилла-а, полученных с использованием данных сканера цвета морской поверхности SeaWIFS и методом лазерной индуцированной флуоресценции в Охотском море // Исследование земли из космоса. 2003. № 4. с. 84-90.
5. Крылов Г.Д. Основы стандартизации сертификации и метрологии: Учебник для вузов. М: Аудит ЮНИТИ, 1998. 525 с.
6. Balch W., Evans R, Brown J., Feldman G., Charles McClain and Wayne Esalas, The Remote Sensing of Ocean Primary Productivity: Use of a New Data Compilation to Test Satellite Algorithms // J. Geophys. Res. 1992. V.97. No C2. p. 2279-2293.
7. O'Reilly J.E., Maritorena S., Mitchell B. G, Siegel D.A., Carder K.L., Garver S.A, Kahru M., McClain C. Ocean color chlorophyll algorithms for SeaWiFS // J. Geophys. Res. 1998. V.103. No11. p. 24937-24953.
8. Hooker S.B., McClain C.R. The calibration and validation of SeaWiFS data // Progress in Oceanography. 2000. V. 45. p. 427-465.
9. O'Reilly J.E. Ocean Color Chlorophyll a Algorithms for SeaWiFS, OC2, and OC4: Version 4, NASA Technical Memorandum 2000-206892. Volume 11.
10. F. Patt, R. Eplee, Jr. B. Franz, W. Robinson, SeaWiFS operational archive products specifications, Version 4.1, October 25, 2002.
11. Pinkerton M. H., Lavender S.J., Aiken J. Validation of SeaWiFS ocean color satellite data using a moored data buoy // J. Geophys. Res. 2003. V.108. No C5. 3133. doi: 10.1029/2002JC001337.
12. Stramska M., Stramski D., Hapter R., Kaczmarek S., Ston J. Bio-optical relationships and ocean color algorithms for the north polar region of the Atlantic // J. Geophys. Res. 2003. V.108. No C5. 3143, doi:10. 1029/2001JC001195.
13. Tassan S. Local algorithms using SeaWiFS data for the retrieval of phytoplankton, pigments, suspended sediment, and yellow substance in coastal waters // Appl. Opt. 1994. V.33, No 12. p. 2369-2377.
14. http://seabass.gsfc.nasa.gov/~seabam/Public/oreilly maritorena/algorithm eval.../empalgs.htm 15 http://daac.gsfc.nasa.gov/data/dataset/SEAWIFS/01_Data_Products/index.html
16. Бойков В.В., Галазин В.Ф., Каплан Б.А., Максимов В.Г., Базлов Ю.А. Опыт создания геоцентрической системы ПЗ-90 // Геодезия и картография, 1993, № 11, с.17-21.
