Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)

Участие в конкурсе молодых ученых 

XXIV.E.165

Сравнение методов определения сроков весеннего «цветения» фитопланктона по концентрации хлорофилла-а на примере Берингова моря

Малышева А.С. (1,2), Кивва К.К. (1)
(1) Всероссийский научно-исследовательский институт рыбного хозяйства и океанографии, Москва, Россия
(2) МГУ имени М.В. Ломоносова Географический факультет, Москва, Россия
В условиях современного климата прогнозируется смещение сроков весеннего «цветения» (ВЦ) фитопланктона в субполярных и арктических широтах Мирового океана на более ранние даты (Kahru et al., 2011), что может оказать значительное воздействие на все уровни пищевой цепи, в том числе на виды, используемые в российском рыбном промысле. Берингово море и прилегающие воды (50–75° с.ш., 150° в.д. – 170° з.д.) интересны в изучении данного вопроса, поскольку эта акватория является одним из основных продуктивных и промысловых районов Мирового океана (Датский, 2025), где отмечены существенные изменения климата за последние десятилетия (Baker et al., 2020; Ortiz et al., 2016). Целью данной работы являлась оценка методов определения сроков ВЦ фитопланктона в Беринговом море и прилегающих водах по спутниковым данным за 1998–2024 гг.
Параметры ВЦ фитопланктона рассчитаны по спутниковым данным концентрации хлорофилла-а (Хл-а, мг/м3) из базы Ocean Colour Climate Change Initiative (OC-CCI) версии 6 (https://www.oceancolour.org/). Исходные данные с временной дискретностью 1 сутки и с пространственным разрешением 4×4 км интерполированы на сетку 25×25 км в полярной стереографической системе координат аналогично работе (Kivva, Malysheva, Sumkina, 2026). Для заполнения пропусков в значения Хл-а (морской лёд, облачность) использован метод Data Interpolation Empirical Orthogonal Function (DINEOF) (Alvera-Azcárate et al., 2011; Zhao et al., 2024) с ограничением в 50 км радиуса поиска соседей для вычисления главных компонент. Интерполированные значения Хл-а выше 30 мг/м3 исключались из анализа. В каждой ячейке дополнительно проводилось сглаживание временного ряда Хл-а с помощью локальной полиномиальной регрессии (LOESS) со степенью сглаживания равной 0,1.
В качестве пика ВЦ выбирали максимальный из локальных экстремумов, наблюдавшихся до 1 августа для каждого года в каждой ячейке сетки. Дата начала ВЦ была определена двумя способами. Первый метод – пороговый метод, где в качестве порога использована медиана ряда Хл-а от начала года до пика «цветения». Второй – метод максимального расстояния до базовой линии: между началом годового ряда Хл-а и пиком строится линия и выбирается дата с максимальным перпендикулярным расстоянием от данной линии до точки сглаженного по методу LOESS ряда, причем выбирается значение ниже базовой линии.
На основе экспертного анализа случайно выбранных 300 временных рядов Хл-а (год и ячейка сетки) в 81% случаев дата начала ВЦ, определенная по второму методу, наиболее соответствует моменту минимума концентрации Хл-а, наблюдающемуся перед весенним пиком «цветения». При этом даты начала ВЦ по обоим методам имеют высокую корреляцию (r > 0,5 при p 0,8 при p < 0,05). На шельфе Берингова моря среднеквадратическое отклонение (RMSD) между датами, определенными по двум методам, составило 7–14 суток: первый метод выбирал более поздние даты. В глубоководной части моря разница была существенно выше (RMSD составила 21–28 суток): по первому методу даты начал ВЦ были определены сильно раньше соответствующих дат, полученных по второму методу. Такая существенная разница (в среднем примерно до месяца) в определении сроков ВЦ может давать некорректные результаты при анализе взаимосвязи параметров ВЦ с абиотическими факторами среды – несовпадение во времени причины и следствия.
Исследование выполнено в рамках гранта РНФ
№ 25-27-00385.

Ключевые слова: хлорофилл-а, фитопланктон, весеннее «цветение» фитопланктона, Берингово море, DINEOF, OC-CCI
Литература:
  1. Датский А.В. Современное состояние запасов и промысла водных биологических ресурсов в российских водах Берингова и Чукотского морей и рекомендации по их рациональному использованию // Труды Вниро. 2025. Т. 199. С. 86–126.
  2. Alvera-Azcárate A., Barth A., Sirjacobs D. et al. Data Interpolating Empirical Orthogonal Functions (DINEOF): a tool for geophysical data analyses // Mediterranean Marine Science. 2011. P. 5–11.
  3. Baker M.R., Kivva K.K., Pisareva M.N. et al. Shifts in the physical environment in the Pacific Arctic and implications for ecological timing and conditions // Deep Sea Research Part II: Topical Studies in Oceanography. 2020. V. 177. P. 104802.
  4. Kahru M., Brotas V., Manzano-Sarabia M. et al. Are phytoplankton blooms occurring earlier in the Arctic? // Global Change Biology. 2011. V. 17. Iss. 4. P. 1733–1739.
  5. Kivva K., Malysheva A., Sumkina A. Spring Phytoplankton Bloom Phenology in the Bering Sea and Surrounding Waters Based on MODIS Data // Oceans. 2026. V. 7. Iss. 2.
  6. Ortiz I., Aydin K., Hermann A.J. et al. Climate to fish: Synthesizing field work, data and models in a 39-year retrospective analysis of seasonal processes on the eastern Bering Sea shelf and slope // Deep Sea Research Part II: Topical Studies in Oceanography. 2016. V. 134. P. 390–412.
  7. Zhao H., Matsuoka A., Manizza M. et al. DINEOF Interpolation of Global Ocean Color Data: Error Analysis and Masking // Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. 2024. V. 41. Iss. 10. P. 953–968.

Дистанционные исследования Мирового океана