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)

XXIV.E.518

Районирование акваторий арктических морей для анализа межгодовой изменчивости биооптических характеристик

Аглова Е.А. (1), Вазюля С.В. (1)
(1) Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН, Москва, Россия
Для анализа межгодовой изменчивости характеристик исследуемых морей требуется выделение квазиоднородных районов, каждый из которых обладает сходными гидрологическими, гидрохимическими и биологическими режимами (Степанова и др., 2024; Демидов и др., 2018, 2020). В работе с помощью кластерного анализа по многолетним спутниковым продуктам были выделены пространственно однородные области Карского моря и моря Лаптевых. Для выделенных районов проанализирована межгодовая изменчивость температуры поверхностности моря SST, показателя поглощения окрашенным растворенным органическим веществом ag(443), концентрации хлорофилла-а Chl и взвешенного вещества TSM.
Среднемесячные пространственные распределения биооптических характеристик рассчитывались с помощью региональных алгоритмов (Вазюля и др., 2014; Vazyulya et al., 2022, 2024; Вазюля и др., 2025, 2026а, 2026б) по данным спутникового сканера цвета MODIS Aqua уровня L3 с разрешением 4 км за 2002–2025 гг. Для кластеризации использовали данные за июль–август. Для каждого пикселя исследуемой акватории по временной выборке за рассматриваемый период рассчитывали статистические признаки: среднее, дисперсию и тренд. Кластеризацию проводили независимо для каждого моря методом k-means (MacQueen, 1967) в пространстве нормированных признаков. Оптимальное число кластеров выбирали по максимуму критерия Калински — Харабаса (Calinski, Harabasz, 1974), варьируя их число от 2 до 12.
В результате в Карском море было выделено три региона: южный Приустьевой субрегион охватывает Обскую и Тазовскую губы, Енисейский залив и прилегающие воды, Центральный занимает преимущественно центральную и юго-западную акваторию, а Северный — северную часть моря. Море Лаптевых разделено на два субрегиона: Прибрежный субрегион охватывает полосу вдоль материкового побережья, включая приустьевую акваторию Лены, Хатангский залив и прилегающие воды; Северо-восточный — остальную исследуемую акваторию.
Поскольку покрытие выделенных регионов спутниковыми оценками биооптических характеристик в июне и сентябре в среднем не превышало 60%, для анализа их межгодовой изменчивости использовали данные только за июль и август (для SST — за июнь–август). Анализ средних значений и стандартных отклонений показал, что максимальная межгодовая изменчивость в обоих регионах моря Лаптевых характерна для концентрации взвеси: коэффициент вариации составляет 20–38%. В Карском море наибольшая изменчивость отмечена для ag(443) при коэффициенте вариации 20–34%. Статистически значимые отрицательные тренды концентрации взвешенного вещества выявлены в Прибрежном субрегионе моря Лаптевых и Северном субрегионе Карского моря. Статистически значимые (p < 0,01) положительные тренды температуры поверхности моря выявлены во всех регионах. В удалённых от устьев рек районах абсолютная величина тренда примерно вдвое ниже, чем в остальных, а максимальный тренд (0,12 °C/год) наблюдается в Приустьевом районе Карского моря.
Обработка спутниковых данных сделана в рамках государственного задания Минобрнауки России для ИО РАН (тема № FMWE-2024-0015), районирование и анализ межгодовой изменчивости выполнены в рамках проекта РНФ № 25-27-00346.

Ключевые слова: : Карское море, море Лаптевых, MODIS Aqua, кластеризация k-means, тренды, ОРОВ, концентрация хлорофилла-а, концентрация взвешенного вещества, температура поверхности моря
Литература:
  1. Вазюля С.В., Копелевич О.В., Шеберстов С.В., Артемьев В.А. Оценка по спутниковым данным показателей поглощения окрашенного органического вещества и диффузного ослабления солнечного излучения в водах Белого и Карского морей // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11, № 4. С. 31–41.
  2. Вазюля С.В., Аглова Е.А., Салинг И.В., Демидов А.Б., Глуховец Д.И. Алгоритмы оценки концентрации хлорофилла а в море Лаптевых по данным спутниковых сканеров цвета // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22, № 4. С. 87–97. DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-4-87-97.
  3. Вазюля С.В., Дерягин Д.Н., Кравчишина М.Д., Реджепова З.Ю. Алгоритмы оценки концентрации взвеси в море Лаптевых по данным спутниковых сканеров цвета // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025а, в печати.
  4. Вазюля С.В., Павлова М.А, Храпко А.Н., Юшманова А.В. Алгоритм оценки показателя поглощения окрашенным растворенным органическим веществом в море Лаптевых по данным спутникового сканера MODIS // Фундаментальная и прикладная гидрофизика. 2026б, в печати.
  5. Демидов А.Б., Шеберстов С.В., Гагарин В.И. Межгодовая изменчивость ледового покрова и первичной продукции Карского моря // Океанология. 2018. Т. 58, № 4. С. 578–592. DOI: 10.1134/S0030157418040019.
  6. Демидов А.Б., Шеберстов С.В., Гагарин В.И. Межгодовая изменчивость первичной продукции моря Лаптевых // Океанология. 2020. Т. 60, № 1. С. 60–73. DOI: 10.31857/S0030157420010074.
  7. Степанова С.В., Кивва К.К., Полухин А.А. Применение статистических методов анализа данных для районирования акватории Карского моря // Океанология. 2024. Т. 64, № 5. С. 765–776. DOI: 10.31857/S0030157424050037.
  8. Calinski T., Harabasz J. A dendrite method for cluster analysis // Communications in Statistics. 1974. Vol. 3, No. 1. P. 1–27.
  9. MacQueen J. Some methods for classification and analysis of multivariate observations // Proceedings of the Fifth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability. 1967. Vol. 1. P. 281–297.
  10. Vazyulya S.V., Yushmanova A.V., Deryagin D.N., Nemirovskaya I.A., Solomatina A.S., Fedulov V.Yu. Verification and modification of satellite algorithms for evaluation of suspended matter concentration in the Kara Sea // Proceedings of the XXVIII International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics: Atmospheric Physics. SPIE, 2022. Vol. 12341. P. 958–963. DOI: 10.1117/12.2645064.
  11. Vazyulya S.V., Sahling I.V., Glukhovets D.I., Demidov A.B. Regional algorithms for chlorophyll concentration estimation in the Kara Sea from MODIS ocean color data // Atmospheric and Oceanic Optics. 2024. Vol. 37. P. S135–S143. DOI: 10.1134/S1024856024701641.

Дистанционные исследования Мирового океана