Пространственно-временная изменчивость концентрации хлорофилла-а в поверхностном слое охотского моря по спутниковым данным

"Научный аспект №7-2024" - Экология

УДК 551.468

Ващенко Дмитрий Алексеевич – аспирант кафедры Геологии и нефтегазового дела Сахалинского государственного университета.

Абаньшин Александр Андреевич – аспирант кафедры Геологии и нефтегазового дела Сахалинского государственного университета.

Москалев Роман Павлович – ведущий инженер Научно-исследовательской лаборатории дистанционного зондирования Земли (ЮСНИС) Сахалинского государственного университета и Российской академии наук.

Аннотация: В данной статье представлены результаты исследования многолетней и внутригодовой изменчивости концентрации хлорофилла-а в поверхностном слое Охотского моря за период с 2003 по 2022 гг. для последующей оценки базового уровня поглощения углерода морской экосистемой. Исследования основываются на данных дистанционного зондирования Земли, что позволяет количественно оценить изменения концентрации хлорофилла-а как на региональном, так и в глобальном масштабах. Общая тенденция увеличения концентрации хлорофилла-а в акватории Охотского моря за исследуемый период составляет 3,5% за 10 лет, при среднем значении концентрации 1,81 мг/м3. Наиболее высокое значение зафиксировано в Амурском лимане (14,84 мг/м3), Пенжинской губе (11,75 мг/м3), шельфовой зоне острова Сахалин, а также в многочисленных заливах вблизи Шантарских островов (Николая, Ульбанский, Тугурский). Динамика концентрации хлорофилла-а характеризуется существенными сезонными колебаниями с наименьшим значением в феврале (0,38 мг/м3) и двумя максимумами в мае – июле (2,3 и 2,2 мг/м3), второй в октябре (1,9 мг/м3).

Ключевые слова: Охотское море, дистанционное зондирование Земли, хлорофилл-а, многолетняя изменчивость, среднемноголетний внутригодовой цикл, пространственно-временная изменчивость.

Введение

В современных условиях текущего изменения климата и увеличения содержания углекислого газа (СО2) в атмосфере планеты Земля все большее внимание уделяется исследованию роли Мирового океана в его секвестрации. Современное поглощение СО2 океаном в среднем оценено как 2,7 ± 0,3 ПгC/год за период с 1990 по 2019 гг. [11], наиболее интенсивно поглощение СО2 наблюдается в полярных и субполярных районах Мирового океана [24, 27]. Это подчеркивает значимость океанов как глобального поглотителя углерода, что стимулирует дальнейшие исследования их роли в регулировании климата.

Изучение газообмена на границе океан-атмосфера дистанционными методами для получения глобальных и долговременных трендов баланса СО2 является одной из наиболее востребованных задач. Однако на баланс поглощения и выделения углекислого газа с поверхности океана влияют как физико-химические, так и биологические процессы. Поскольку прямых измерений СО2 в океане недостаточно даже для региональных оценок баланса, то использование непрямых данных (содержание СО2 в атмосфере) часто приводит к серьёзным ошибкам [23, 21, 25, 19, 26, 29, 9]. Эти сложности подчеркивают необходимость разработки более точных методов измерения и анализа, учитывающих множество переменных, влияющих на газообмен между океаном и атмосферой.

Автотрофные организмы, поглощая растворённый в воде углекислый газ, создают в океане первичную продукцию, тем самым определяя природную емкость морских экосистем для секвестрации СО2. В свою очередь, известно, что важной характеристикой оценки первичной биопродуктивности вод является содержание хлорофилла-a, фотосинтетического пигмента, входящего в состав клеток фотосинтезирующих микроорганизмов. В связи с этим, многие научные исследования направлены на разработку алгоритмов для оценки секвестрации СО2, выполненных на основе изменений концентрации хлорофилла-a в поверхностных слоях морской среды [10, 22, 6, 16]. Таким образом, уточнение вклада биологических процессов в секвестрацию углерода становится ключевым аспектом в понимании глобального углеродного цикла и разработке стратегий по смягчению последствий изменения климата.

Дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ) является наиболее оптимальным подходом для определения концентрации хлорофилла-а в глобальном масштабе и выявления долговременных трендов. Этот метод позволяет исследовать сложные океанографические явления с высоким временным и пространственным разрешением. На результаты, полученные методами ДЗЗ, влияют ряд факторов, таких как ледяной покров, постоянная облачность, низкие зенитные углы Солнца и другие абиотические и биотические особенности акватории [14, 15; 12; 7], что делает выбор и обработку данных критически важными для точности исследований.

В современной научной литературе представлены разнообразные алгоритмические подходы к выбору и обработке данных для квантитативного определения концентрации хлорофилла-а в поверхностных слоях морской среды [17, 13, 20; 28]. Выбор алгоритма оценки современного содержания и долговременного тренда становится ключевым этапом в оценке секвестрационной активности акватории в поглощении СО2, подчеркивая сложность получения точных и надежных данных о морских экосистемах.

Охотское море, отличающееся высокой изменчивостью величины первичной продукции, служит ярким примером того, как различные факторы, включая сильные приливные течения, ветровой апвеллинг и приток насыщенной питательными веществами воды из реки Амур, влияют на морские экосистемы [18, 8]. Понимание пространственной и временной изменчивости концентрации хлорофилла-а в Охотском море критически важно для оценки его продукционного статуса и поглощательного потенциала в отношении углекислого газа, а также для определения базовой уровня секвестрации СО2 при разработке климатических проектов.

Следует отметить, что результаты подспутниковых измерений концентрации хлорофилла-а показывают, что спутниковые данные не всегда отражают реальную динамику в толще воды и могут приводить к завышенным оценкам содержания фитопланктона и трофности акваторий. Это подчеркивает необходимость более глубокого анализа и корректировки методов ДЗЗ для уточнения данных о первичной продукции в морских экосистемах.

В настоящей работе представлены результаты исследования по оценке концентрации хлорофилла-а в поверхностном слое Охотского моря, рассчитанные по данным гиперспектральной системы MODIS за период с 2003 по 2022 гг. включительно. Эти результаты не только демонстрируют потенциал спутникового мониторинга в оценке экосистемных изменений, но и подчеркивают важность точной калибровки и адаптации алгоритмов для отражения реальных условий в различных морских регионах.

Материалы и методы исследования

Охотское море – это море окраинного типа, расположенное в западной части Тихого океана в субарктической зоне. Площадь зеркала морской поверхности составляет 1603 тыс. км2, из которой 40% приходится на глубины до 200 м [2]. Океанографические характеристики Охотского моря отличаются сложностью и разнообразием. Для температуры воды на поверхностном слое Охотского моря характерна значительная меридиональность. В зимний период, в северной и центральной областях Охотского моря, температура воды в поверхностном слое колеблется в пределах от -1,8 до -1,5 °C. Температурные показатели в юго-восточной части моря приближаются к 0 °C, в то время как в районе северных Курильских проливов, под воздействием теплого течения Соя и проникающих через курильские проливы тихоокеанских вод, температура достигает отметки в 2-3 °C. Летний период характеризуется иной картиной. В июле-августе наиболее высокие температурные показатели (16-19 °C) наблюдаются в районе острова Хоккайдо. В то время как в центральных районах моря температура воды составляет 10-12 °C. Соленость воды в данном районе неоднородна: в восточной части моря, на которую оказывает влияние воды Тихого океана, поступающие через проливы Тихоокеанская вода, соленость повышается, достигая 31-32 ‰ и более, и может достигать даже 33 ‰ вблизи Курильской гряды. Напротив, в западной части моря, подверженной воздействию материкового стока, соленость понижается до 28-31 ‰. Особо выделяется северо-западная часть Охотского моря, где из-за значительного притока пресной воды соленость снижается до 25 ‰ и менее [3]. Ледовый режим Охотского моря имеет свои особенности. Среднегодовой показатель ледовитости (с декабря по май) акватории Охотского моря за период с 1961 по 2020 гг. составил 43%. Максимальные значения ледовитости были зарегистрированы в 1967, 1979 и 2001 годах и достигли 66%, 61% и 59% соответственно. Минимальные показатели ледовитости отмечены в 1996 и 2015 гг. (29% и 27% соответственно). Амплитуда межгодовых колебаний ледовитости для данного периода составила 39%. За период с 1961-2020 гг. в акватории моря зафиксировано снижение ледовитости на 3% за 10 лет [5].

Для выполнения анализа пространственно-временной изменчивости концентрации хлорофилла-a в акватории Охотского моря были использованы среднемесячные значения концентрации хлорофилла-a, полученные с помощью гиперспектральной системы MODIS за период с 2003 по 2022 гг. включительно. В данном исследовании были использованы 240 карт-схем среднемесячной концентрации хлорофилла-a, полученных со спутника Aqua с пространственным разрешением 4 км. Данные предоставляются сервисом Ocean Color Web в формате стандартных продуктов MODIS в формате NetCDF. Построение карт-схем, а также расчет среднемноголетних и среднемесячных значений выполнен с использование стандартных инструментов геоинформационной системы ArcGIS таких как зональная статистика, калькулятор растров и др. Инструмент зональная статистика использовался для расчета среднемесячных и среднемноголетних значений концентрации хлорофилла-а в пределах определенных зон.

Результаты работы

Анализируя полученное среднемноголетние значение можно заключить, что концентрации хлорофилла-a в поверхностном слое Охотского моря варьирует в пределах от 0,35 мг/м3 до 26,83 мг/м3 при средней концентрации в 1,81 мг/м3. Из рисунка 1 видно, что наиболее высокие значения концентрации зафиксированы в шельфовой зоне у острова Сахалин, Амурском лимане, Пенжинской губе, а также в многочисленных заливах вблизи Шантарских островов (Николая, Ульбанский, Тугурский).

Следует отметить, что в зимний период ежедневные значения концентрации хлорофилла-а для определенной части акватории отсутствуют из-за морского льда и облачности, что не позволяет получить достоверные данные. В связи с этим, средние многолетние значения концентрации хлорофилла-а в данной акватории могут представлять несколько завышенную оценку.

Анализируя карту-схему среднемноголетнего распределения концентрации хлорофилла-а в акватории Охотского моря (Рис. 1), можно заметить, что прибрежная зона Охотского моря является одной из областей, в которой зафиксированы наиболее высокие значения концентрации хлорофилла-а. Это обусловлено высокой активность приливных колебаний и притоком пресных вод из многочисленных рек, включая такие крупные, как Амур, Уда, Охота, Тугур и другие. Активность приливных колебаний оказывает существенное влияние на интенсификацию процессов вертикального перемешивания вод, обеспечивая циркуляцию питательных веществ и создавая благоприятные условия для развития фитопланктона и биосинтеза хлорофилла-а. С другой стороны, обильное содержание биогенных элементов, поступающих с материковым стоком (прибрежная полоса Охотского моря > 10 тыс. км ) [4], обогащает питательный потенциал морской среды, способствуя дополнительному увеличению концентрации хлорофилла-а. Важную роль в увеличении этого показателя играет наличие большого количества растворенных веществ и взвешенных частиц, таких как ил и органические вещества, которые могут влиять на спектральные характеристики воды и приводить к завышенным оценкам концентрации хлорофилла-а.

Рисунок 1. Карта-схема среднемноголетнего распределения концентрации хлорофилла-а в акватории Охотского моря

Высокая концентрация хлорофилла-а в Амурском лимане (14,84 мг/м3) обусловлена накоплением питательных веществ, которые выносятся с суши с речным стоком. Эти питательные вещества, такие как азот, фосфор и другие микроэлементы, попадают в Охотское море в результате естественных процессов, таких как разложение растительных и животных остатков, а также вследствие человеческой деятельности. Несмотря на то, что в бассейн Охотского моря входит значительное количество рек, большая часть суммарного речного стока приходится на долю реки Амур [30]. После попадания воды в относительно узкий и мелководный Амурский лиман, воды реки Амур в результате водообмена через фарватер поступают в Сахалинский залив. Затем, в результате деятельности Амурского течения, происходит перенос питательных веществ, которые в дальнейшем стимулируют рост фитопланктона в центральной и восточной части Сахалинского залива.

Анализируя океанографические параметры залива Шелихова, можно предположить, что высокая концентрация хлорофилла-а в Пенжинской губе (11,75 мг/м3) обусловлена высокой активностью приливных колебаний, максимальная высота которых достигает рекордного для Российской Федерации уровня – 12-13 метров. Данная особенность создает оптимальные условия для активизации процессов перераспределения питательных веществ и усиления активности фитопланктона, что в свою очередь отражается в высоких концентрациях хлорофилла-a. Дополнительно следует учесть, влияние крупнейшей водные артерии Камчатского края, реки Пенжина, общая площадь водосбора, которой составляет 73500 км2, а средний многолетний расход воды за период с 1957-2012 гг. составляет 682 м3/с (створ "Каменское") [1].

За период с 2003 по 2022 годы, в поверхностном слое Охотского моря, зарегистрировано увеличение концентрации хлорофилла-а на уровне 3,5% за 10 лет, с среднегодовой концентрацией, составляющей 1,82 мг/м³ (Рис. 2). Максимальное среднегодовое значение концентрации было зафиксировано в 2021 году и достигло 2,05 мг/м³, наименьшее значение концентрации хлорофилла-а зафиксировано в 2007 году и составило 1,56 мг/м³.

Рисунок 2. Многолетняя изменчивость концентрации хлорофилла-а в акватории Охотского моря

Анализ среднемноголетний внутригодовой изменчивости концентрации хлорофилла-а в акватории Охотского моря показывает наличие двух выраженных максимумов в годовом ходе: первый наступает в мае – июне, второй – в октябре. Первый максимум (2,3 и 2,2 мг/м3) обусловлен процессами, связанными с обогащением деятельного слоя биогенными веществами в результате зимней конвекции и разрушением ледяного покрова, а также увеличением температуры воды.

В октябре в акватории Охотского моря концентрация хлорофилла-а достигает своего второго максимума (1,9 мг/м3), что связано с усилением штормовой активности, в результате которой происходит разрушение летнего пикноклина. Этот процесс способствует увеличению концентрации хлорофилла-а в водных слоях, расположенных ниже пикноклина. При вертикальном перемешивании вод в поверхностный слой поступают биогенные вещества, стимулируя образование фитопланктона и, соответственно, увеличение уровня хлорофилла-a.

Выводы

1. В период с 2003 по 2022 годы в поверхностном слое Охотского моря, зафиксировано увеличение концентрации хлорофилла-а на уровне 3,5% / 10 лет, со среднегодовой концентрацией, составляющей 1,82 мг/м³
2. Для акватории Охотского моря характерна значительная пространственно-временная изменчивость среднемноголетних значений концентрации хлорофилла-а. Наиболее высокие значения наблюдаются в акватории Амурского лимана (14,84 мг/м3), Пенжинской губы (11,75 мг/м3), прибрежной зоне острова Сахалин и над материковым склоном, а также в многочисленных заливах вблизи Шантарских островов.
3. Анализ внутригодовой изменчивости концентрации хлорофилла-а показал наличие двух отчётливо выраженных максимумов: в периоды весеннего (май–июнь) и осеннего (октябрь) цветения со значениями 2,3, 2,2 мг/м3 и 1,9 мг/м3 соответственно.

Финансирование

Исследование выполнено в рамках государственного задания «Создание научных основ управления процессами поглощения и накопления углерода биоморфолитосистемами прибрежно-морских водно-болотных угодий и прилегающих морских акваторий (FEFF-2024-0004)»

Список литературы

1. Горин С. Л., Коваль М. В., Сазонов А. А., Терский П.Н. Современный гидрологический режим нижнего течения реки Пенжины и первые сведения о гидрологических процессах в ее эстуарии (по результатам экспедиции 2014 г.) // Исследования водных биологических ресурсов Камчатки и Северо-Западной части Тихого океана. 2015. № 37. С. 33-52.
2. Левин Л. Э. Геология окраинных и внутренних морей. М.: Недра. 1970. 216 с.
3. Лучин В. А., Лаврентьев В. М., Яричин В. Г. Гидрологический режим // Гидрометеорология и гидрохимия морей. Т. 9: Охотское море. Вып. 1: Гидрометеорологические условия. СПб.: Гидрометеоиздат, 1998. С. 92-175.
4. Прибрежно-морское природопользование: теория, индикаторы, региональные особенности / Под общ. ред. П. Я Бакланова; отв. ред. И. С. Арзамасцев. Владивосток: Дальнаука, 2010. С. 308.
5. Романюк В. А., Пищальник В. М., Зарубина Д. В. Анализ вариаций ледовитости Охотского моря на основе авиационных и спутниковых наблюдений // ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы междунар. конф. М.: Географический факультет МГУ, 2022. Т. 28. Ч. 1. С. 441-449.
6. Balch W. M., Bates N. R., Lam P. J. et al. Factors regulating the Great Calcite Belt in the Southern Ocean and its biogeochemical significance // Global Biogeochemical Cycles. 2016. Vol. 30(8). P. 1124-1144. doi:10.1002/2016GB005414.
7. Cael B. B., Bisson K., Boss E. et al. Global climate-change trends detected in indicators of ocean ecology // Nature. 2023. Vol. 619. P. 551-554. doi:10.1038/s41586-023-06321-z.
8. Chen С. T. A., Yu S., Huang T. H. et al. Changes in Temperature, Chlorophyll Concentration, and Secchi Disk Depth in the Okhotsk Sea from 1998 to 2016 // Changing Asia-Pacific Marginal Seas / C. T. Chen, X. Guo (eds.). Springer, Singapore, 2020. P. 57-68. doi:10.1007/978-981-15-4886-4_4.
9. Global Carbon Project (2022). Supplemental data of Global Carbon Budget 2022 (Version 1.0) // Global Carbon Project. URL: https://www.icos-cp.eu/science-and-impact/global-carbon-budget/2022 (дата обращения: 31.07.2024).
10. Gregg W. W., Casey N. W. Modeling coccolithophores in the global oceans // Deep Sea Research Part II: Topical Studies in Oceanography. 2007. Vol. 54(5-7). P. 447-477. doi:10.1016/j.dsr2.2006.12.007.
11. Gruber N., Bakker D. C. E., DeVries T. et al. Trends and variability in the ocean carbon sink // Nature Reviews Earth & Environment. 2023. Vol. 4. P. 119-134. doi:10.1038/s43017-022-00381-x.
12. Hammond M. L., Beaulieu C., Henson, S.A., Sahu S. K. Reginal surface chlorophyll trends and uncertainties in the global ocean // Scientific Reports. 2020. Vol. 10. Р. 15273. doi:10.1038/s41598-020-72073-9.
13. Hammond M. L., Beaulieu C., Sahu S. K., Henson S. A. Assessing trends and uncertainties in satellite-era ocean chlorophyll using space-time modeling: Ocean chlorophyll trends and uncertainty // Global Biogeochemical Cycles. 2017. Vol. 31. P. 1103-1117. doi:10.1002/2016GB005600.
14. Hu C., Lee Z., Franz B. Chlorophyll algorithms for oligotrophic oceans: a novel approach based on three-band reflectance difference // Journal of Geophysical Research Atmospheres. 2012. Vol. 117. Р. C01011. doi:10.1029/2011JC007395.
15. Huang C., Chen Y., Zhang S., Wu J. Detecting, extracting, and monitoring surface water from space using optical sensors: A review // Reviews of Geophysics. 2018. Vol. 56(2). P. 333-360. doi:10.1029/2018RG000598.
16. Park J. E., Park K. A., Park Y. J., Han H. J. Overview of Chlorophyll-a Concentration Retrieval Algorithms from Multi-Satellite Data // Journal of the Korean earth science society. 2019 Vol. 40(4). P. 315-328. doi: 10.5467/JKESS.2019.40.4.315.
17. Marrari M., Piola A. R., Valla D. Variability and 20-Year Trends in Satellite-Derived Surface Chlorophyll Concentrations in Large Marine Ecosystems around South and Western Central America // Frontiers in Marine Science. 2017. Vol. 4. Р. 372. doi:10.3389/fmars.2017.00372.
18. Matveev V. I., Tikhomirova E. A., Luchin V. A. Primary production of the Sea of Okhotsk in years with different temperature conditions // Russian Journal of Marine Biology. 2015. Vol. 41. P. 176-185. doi:10.1134/S1063074015030062.
19. McKinley G. A., Fay A. R., Eddebbar Y. A., Gloege L., Lovenduski N. S. External Forcing Explains Recent Decadal Variability of the Ocean Carbon Sink // AGU Advances. 2020. Vol. 1(2). Р. е2019. doi:10.1029/2019AV000149.
20. 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. doi:10.1016/j.rse.2019.04.021.
21. Sabine C. L., Tanhua T. Estimation of anthropogenic CO2 inventories in the ocean // Annual Review of Marine Science. 2010. Vol. 2. P. 175-198. doi:10.1146/annurev-marine-120308-080947.
22. Siegel D. A., Behrenfeld M. J., Maritorena S. et al. Regional to Global Assessments of Phytoplankton Dynamics from The SeaWiFS Mission. // Remote Sensing of the Environment. 2013. Vol. 135. P. 77-91. doi:10.1016/j.rse.2013.03.025.
23. Takahashi T., Sutherland S. C., Wanninkhof R. et al. Climatological mean and decadal change in surface ocean pCO2, and net sea-air CO2 flux over the global oceans // Deep Sea Research Part II: Topical Studies in Oceanography. 2009. Vol. 56(8-10). P. 554-577. doi:10.1016/j.dsr2.2008.12.009.
24. Tortell P. D., Payne C. D., Li Y. et al. CO2 sensitivity of Southern Ocean phytoplankton // Geophysical Research Letters. 2008. Vol. 35(4). P. 1-5. doi:10.1029/2007GL032583.
25. Wanninkhof R. Relationship between wind speed and gas exchange over the ocean revisited // Limnology and Oceanography: Methods. 2014. Vol. 12(6). P. 351-362. doi:10.4319/lom.2014.12.351.
26. Watson A. J., Schuster U., Shutler J. D. et al. Revised estimates of ocean-atmosphere CO2 flux are consistent with ocean carbon inventory // Nat. Commun. 2020. Vol. 11. P. 4422. doi:10.1038/s41467-020-18203-3.
27. Appen von W. J., Waite W. J., Bergmann A. M. et al. Sea-ice derived meltwater stratification slows the biological carbon pump: results from continuous observations // Nat Commun. 2021. Vol. 12. P. 7309. doi:10.1038/s41467-021-26943-z.
28. Yu S., Bai Y., He X. et al. A new merged dataset of global ocean chlorophyll-a concentration for better trend detection // Frontiers in Marine Science. 2023. Vol. 10. P. 1051619. doi:10.3389/fmars.2023.1051619.
29. Zeng J., Iida Y., Matsunaga T., Shirai T. Surface Ocean CO2 concentration and air-sea flux estimate by machine learning with modelled variable trend // Frontiers in Marine Science. 2022. Vol. 9. P. 989233. doi:10.3389/fmars.2022.989233.
30. Zhabin I. A., Abrosimova A. A., Dubina V. A. et al. Influence of the Amur River runoff on the hydrological conditions of the Amur Liman and Sakhalin Bay (Sea of Okhotsk) during the spring-summer flood. Russ // Meteorol. Hydrol. 2010. Vol. 35. P. 295-300. doi:10.3103/S1068373910040084.