Модернизация спутниковых моделей первичной продукции морского фитопланктона: 2019 г. этап 2

Project

Project Details

Description

Целью Проекта является модернизация спутниковых моделей дневной интегральной ПП эвфотического слоя (ИПП) с учётом региональных гидробиологических условий акватории.
Для достижения цели ставятся следующие задачи: 1. оценка точности восстановления ИПП с помощью спутниковых моделей; 2. Определение причин возникновения их ошибок в акваториях с различными гидрологическими условиями и механизмами усиления первичного продуцирования; 3. Усовершенствование (модернизация) региональных алгоритмов восстановления ИПП.
Регион исследований: северо-восточная часть Атлантического океана. Выбор региона обусловлен наиболее представительными рядами in situ данных ИПП, необходимых для валидации модельных оценок, из имеющихся у коллектива авторов Проекта.

Key findings for the project

В рамках реализации Проекта получены следующие основные результаты:
1) Предложены новые методы восстановления первичной продукции фитопланктона (ПП) с помощью спутниковых моделей: VGPM (Vertically Generalized Production Model), PSM (Platt and Sathyendranath Model) и Aph-PP (Absorption Based Model) как с учётом фотоингибирования, так и без него.
2) Проведена статистическая оценка точности рассматриваемых моделей в различных биогеографических провинциях северо-восточной части Атлантического океана в различные сезоны (летний и осенний) (результаты опубликованы в статье Lobanova et al., 2018):
- PSM без учёта фотоингибирования лучше остальных моделей восстанавливает ПП, в среднем несколько занижая её значения, и объясняет 61% дисперсии in situ измерений. Из двух рассматриваемых сезонов PSM без учёта фотоингибирования лучше «работает» в летний период. Однако, PSM не всегда хорошо отражает пространственную изменчивость выборки in situ значений;
- VGPM как с фотоингибированием, так и без в основном завышает in situ величины, за исключением провинции североатлантического субтропический круговорота, где эта модель лучше всего восстанавливает ПП. Как показал коэффициент детерминации для всех рассматриваемых пунктов в целом, VGPM способна объяснить 54-55% дисперсии in situ величин. При этом, в летний период её статистические ошибки минимальны;
- Aph-PP на фоне двух других моделей сильно переоценивает in situ величины ПП, особенно в диапазоне низких значений. Тем не менее, эта модель хорошо отражает пространственную изменчивость выборки in situ величин – её среднеквадратическое отклонение практически совпадает с in situ. Кроме того, центрированная среднеквадратическая ошибка между оценками по Aph-PP и in situ минимальна по сравнению с другими моделями.
3) Проанализирована чувствительность рассматриваемых моделей ПП к изменчивости входящих в них параметров и оценён вклад каждого параметра в общую ошибку восстановления ПП (на примере северо-восточной части Атлантического океана). Основными параметрами рассматриваемых моделей, определяющими ошибки восстановления, в порядке убывания значимости можно назвать (результаты опубликованы в статье Lobanova et al., 2018):
- параметры, восстановленные из спутниковых данных цвета океана - концентрация хлорофилла-а, коэффициент абсорбции фитопланктона;
- параметры, отражающие фотоадаптивные свойства фитопланктона – удельная максимальная (и/или оптимальная) скорость фотосинтеза, квантовый выход фотосинтеза;
- параметр, отражающий биооптические свойства морской среды и условия распространения света в воде – коэффициент диффузного ослабления солнечного света.
4) Выявлены и проанализированы основные причины ошибок спутниковых моделей, ограничивающих возможности восстановлении ПП (на примере западной части Японского моря) (результаты опубликованы в материалах конференции Lobanova, Zvalinski, 2018 и Лобанова, 2018):
- ошибки в восстановлении биооптического индекса моделей из спутниковых данных цвета океана;
- неспособность интегральных спутниковых моделей учитывать вертикальное распределение Хл и корректно оценивать его общее содержание в эвфотической зоне в стратифицированных водах;
- ошибки в определении ассимиляционного числа - одного из главных фотосинтетических параметров световой функции моделей, характеризующего фотоадаптивные свойства фитопланктонных сообществ, участвующих в синтезе органических соединений.
5) Проанализирована связь между чистой продукцией планктона (или сообщества) (ЧПС) и ПП (модельные и судовые оценки), а также спутниковыми оценками концентрации хлорофилла-а, коэффициента затухания света на длине волы 490 нм, температуры поверхности океана, фотосинтетически-активной радиации в терминах их парной корреляции для имеющейся выборки станций в 8 биогеографических провинциях Атлантического океана за период 1998-2019 гг. Наиболее репрезентативная связь выявлена между ЧПС и ПП. Именно этот параметр и был выбран для разработки регионального алгоритма восстановления ЧПС. Связь между ЧПС и температурой поверхности океана умеренная, зависимость обратная. Для остальных параметров коэффициент корреляции не превышает 0.3. Обратная связь наблюдается так же с фотосинтетически-активной радиацией.
6) Разработан новый эмпирический региональный алгоритм восстановления ЧПС как функции ПП с использованием спутниковых данных для Атлантического океана. Алгоритм является частью программы ЭВМ «Программа для расчёта пространственного распределения первичной продукции планктона для Атлантического океана с использованием нового регионального алгоритма» (ASDncp), которая предназначена для восстановления ЧПС и визуализации её пространственной изменчивости . Программа находится на стадии регистрации в РОСПАТЕНТе.
Алгоритм разрабатывался как с использованием судовых данных ПП, так и модельных, предполагающих использование спутниковых данных входящих в модели параметров. При этом, для восстановления ПП использованы две модели, которые показали наилучшее соответствие с судовыми оценками: VGPM и PSM. Валидация этих моделей для 13 провинций Атлантического океана показала среднюю связь, при этом систематическая ошибка и абсолютная процентная ошибка у VGPM меньше (результаты этой валидации опубликованы в материалах конференции Лобанова и др. 2019).

Academic ownership of participants (text description)

Лобанова П.В. - 70%
Колдунов А.В. - 30%

Transfer of the full copy of the report to third parties for non-commercial use: permitted/not permitted

не разрешается

Check of the report for improper borrowing in external sources (plagiarism): permitted/not permitted

разрешается
AcronymRFBR_mol_a_2018 - 2
StatusFinished
Effective start/end date2/07/1910/03/20