Найти тему

Публикации МГИ: пыль пустынь осложняет определение яркости Черного моря

Авторы статьи
Авторы статьи

Коэффициент яркости моря является одной из самых информативных гидрооптических характеристик для океанологов, изучающих морские процессы по спутниковым оптическим данным. Этот параметр необходим для понимания биогеохимических процессов, происходящих в поверхностном слое моря, таких как создание первичной продукции, действие «биологического углеродного насоса», реакции морской экосистемы на климатические изменения. В отличие от абсолютной яркости восходящего излучения, коэффициент яркости моря слабо зависит от условий внешнего освещения и почти целиком определяется взвешенными частицами и растворёнными веществами, содержащимися в морской воде. Дистанционные оптические методы позволяют оперативно и регулярно оценивать биологическую продуктивность и содержание примесей в поверхностных водах морей и океанов. Но, некорректный учет атмосферной составляющей (наличие пыли, продуктов горения биомассы, промышленных выбросов и т. д.) может исказить величины восстановленных по спутниковым снимкам значений коэффициентов яркости и привести к большим ошибкам в расчетах (например, в определении концентраций хлорофилла).

Чтобы доказать важность учета пылевого аэрозоля при решении задач дистанционного зондирования младшие научные сотрудники отдела оптики и биофизики моря Морского гидрофизического института РАН Дарья Калинская и Анна Папкова провели исследование на примере Севастополя и Черноморского региона. Результаты этой работы опубликованы в журнале Remote Sensing.

Спектры средних значений коэффициента яркости по данным MODIS (Aqua) за 12.09.2017 и 08.09.2017 в зависимости от флагов ошибок
Спектры средних значений коэффициента яркости по данным MODIS (Aqua) за 12.09.2017 и 08.09.2017 в зависимости от флагов ошибок

«В нашем исследовании были приведены результаты анализа данных с 2017 по 2022 год, а если точнее, за этот период были отобраны события наиболее интенсивных пылевых переносов из пустыни Сахара. В эти дни спутниковые данные гидрооптических характеристик отсутствовали, несмотря на безоблачное небо. Основной причиной этому является пылевой шлейф, который спутниковые алгоритмы ошибочно принимают за облачность. В работе мы использовали 2 типа данных: натурные и спутниковые. Спутниковые – это данные Terra (EOS AM) и Aqua (EOS PM), а в качестве натурных данных были проанализированы результаты измерений двух фотометров: CIMEL-318 для двух прибрежных станций AERONET, расположенных на западе Черного моря (Румыния и Болгария), а также данные фотометра SPM, полученные в Севастополе. Кроме того, для определения концентрации пылевого аэрозоля были проанализированы данные анализатора пыли АТМАС», – пояснила автор статьи Дарья Калинская.

За период исследования учеными было рассмотрено три эпизода переноса сахарской пыли над Черноморским регионом, в основном в осенне-зимний период. Авторы статьи показали численные различия между атмосферными параметрами, измеренными на уровне поверхности моря и характеристиками, полученными методами дистанционного зондирования (с помощью спутников). На основе полученной информации ученые предложили алгоритм дополнительной коррекции спутниковых данных, позволяющий значительно уменьшить расхождение между данными дистанционного зондирования и натурными измерениями.

Спутниковые изображения MODIS (Aqua) за день пылевого переноса 12.09.2017 (а) и 08.09.2017 (чистая атмосфера) (b)
Спутниковые изображения MODIS (Aqua) за день пылевого переноса 12.09.2017 (а) и 08.09.2017 (чистая атмосфера) (b)

Работа проводилась при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований в рамках проектов «Получение и обработка фотометрических данных и данных моделирования обратных траекторий», «Обработка спутниковых данных», а также при поддержке Минобрнауки России в рамках тем Государственного задания Морского гидрофизического института РАН.

Ученые Морского гидфрофизического института РАН выражают благодарность сотрудникам Института оптики атмосферы им. В.Е. Зуева СО РАН: доктору физ.-мат. наук С.М. Сакерину и кандидату физ.-мат. наук Д.М. Кабанову за предоставление фотометра SPM и программного обеспечения к нему.