Анализ структур биооптических полей морской поверхности методами оптической спектроскопии

Акмайкин, Денис Александрович

Анализ структур биооптических полей морской поверхности методами оптической спектроскопии тема автореферата и диссертации по физике, 01.04.05 ВАК РФ

Акмайкин, Денис Александрович АВТОР

кандидата физико-математических наук УЧЕНАЯ СТЕПЕНЬ

Владивосток МЕСТО ЗАЩИТЫ

2005 ГОД ЗАЩИТЫ

01.04.05 КОД ВАК РФ

Диссертация по физике на тему «Анализ структур биооптических полей морской поверхности методами оптической спектроскопии»

Автореферат диссертации на тему "Анализ структур биооптических полей морской поверхности методами оптической спектроскопии"

На правах рукописи

АКМАЙКИН ДЕНИС АЛЕКСАНДРОВИЧ

АНАЛИЗ СТРУКТУР БИООПТИЧЕСКИХ ПОЛЕЙ МОРСКОЙ ПОВЕРХНОСТИ МЕТОДАМИ ОПТИЧЕСКОЙ СПЕКТРОСКОПИИ

01.04,05-оптика

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Владивосток - 2005

Работа выполнена в Морском физико-техническом институте при Морском государственном университете им. адм. Г.И. Невельского

Научный руководитель: кандидат физико-математических наук,

старший научный сотрудник Пермяков Михаил Степанович

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук,

заслуженный деятель науки РФ, профессор Белоконь Валерий Иванович

Ведущая организация — Институт космофизических исследований и распространения радиоволн ДВО РАН

Защита состоится «22» ноября 2005 г. в 16°° часов на заседании диссертационного совета ДМ218.003.01 при Дальневосточном государственном университете путей сообщения по адресу: 680021, Хабаровск, ул. Серышева, 47, ауд. 230

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Дальневосточного государственного университета путей сообщения

Автореферат разослан «ДЛ октября 2005 года.

кандидат физико-математических наук, доцент Карпец Юрий Михайлович

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат технических наук

Шабалина Т.Н.

М1 12ЮЗА6

гнм

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы: Определение пространственных структур в распределении биооптических параметров верхнего слоя океана (ВСО)

ниторинге фитопланкгонных сообществ и прогнозировании изменений происходящих в морских экосистемах под воздействием процессов различной природы. Разработка новых методов анализа биооптических структур значительно расширяет возможности активных и пассивных оптических методов в исследованиях окружающей среды.

Оптические дистанционные методы зондирования поверхности океана как нельзя лучше отвечают требованиям мониторинга морской среды в широком диапазоне пространственных и временных масштабов. Однако, использование оптических методов зондирования океана (особенно пассивных) сдерживается, в значительной мере, той неоднозначностью интерпретации результатов, которая вызвана несовершенством методов обработки. Например, использование глобальных алгоритмов для восстановления полей концентрации хлорофилла «А» из спутниковых данных о цвете морской поверхности, может приводить к значительным ошибкам, для некоторых оптических типов морских вод. В связи с этим встает задача разработки оптических методов, обеспечивающих проведение коррекции спутниковых данных о цвете морской поверхности и других биооптических параметрах.

Разработка методов лазерной спектроскопии, в частности лазерной индуцированной флуоресценции (ЛИФ) морской воды, позволила оперативно восстанавливать структурные особенности биоогттических полей, а так же проводить коррекцию спутниковых данных. В данном исследовании проводилась разработка новых методов определения пространственных структур биооптических полей с использованием данных о спектрах восходящего излучения и ЛИФ спектрах морской воды. Актуальность данной работы обусловлена тем, что полученные результаты расширяют возможности оптических дистанционных методов исследования океана и могут быть использованы для решения целого ряда проблем в исследовании окружающей среды.

является важным при решении широкого круга задач оптики океана, мо-

Цель работы: Анализ пространственной изменчивости полей биооптических характеристик ВСО с использованием спутниковых данных о цвете морской поверхности и судового лазерного флуориметра.

В связи с этим в данной работе были поставлены следующие задачи:

1. Отработка методов численного анализа случайных полей биооптических характеристик.

2. Разработать процедуры согласования спутниковых данных сканеров цвета и ЛИФ измерений.

3. Уточнить регрессионные соотношения для расчетов концентраций хлорофилла «А» по данным сканера SeaWiFS на основе измерений судовым флуориметром.

4. Провести анализ спектров пространственной изменчивости распределения биооптических характеристик.

5. Применить разработанные методики для исследования влияния различных процессов в атмосфере и океане на статистические характеристики биооптических полей Мирового океана.

Данные, используемые в работе: В работе использовались данные сканера цвета морской поверхности SeaWiFS (Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor), установленного на спутнике SeaStar и сканера CZCS (Coastal Zone Color Scanner), установленного на спутнике Nimbus-7. Первичное определение значения концентрации хлорофилла «А» производилось с помощью глобальных алгоритмов ОС2 и ОС4. Данные подспутниковых измерений были получены в экспедиционных исследованиях спектров ЛИФ и других биооптических параметров морской воды, проведенных в период 2001-2003 гг. на акваториях Охотского, Японского морей и в кругосветном плавании 2003-2004 гг. парусного судна «Надежда».

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. Предложена классификация оптических типов морской воды по диаграммам рассеяния величин нормированного восходящего излучения для корректировки спутниковых измерений концентрации хлорофилла «А» и представлены регрессионные соотношения для расчета концентрации хлорофилла «А» по данным спутникового зондирования.

2. Реализованы методы численного анализа статистических характеристик пространственной изменчивости биооптических полей

регистрируемых сканерами цвета моря и оптимальное согласование судовых измерений концентраций хлорофилла «А» и спутниковых данных о спектрах восходящего излучения.

3. По данным сканеров цвета впервые проведен анализ степени анизотропии оптических полей и получены ее количественные характеристики.

4. Показано, что тропические циклоны (ТЦ) оказывают существенное влияние на биооптические параметры морской воды и на их пространственно-временное распределение.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Применение методики оптимальной интерполяции при обработке данных сканера цвета морской поверхности в процедурах сопоставления с подспутниковыми измерениями, выполненными ЛИФ методом, позволяет более достоверно восстановить структуру биооптических полей ВСО.

2. Использование двухмерных корреляционных функций в процедурах обработки данных сканеров цвета морской поверхности позволяет проводить анализ степени анизотропии биооптических полей и связывать ее характеристики с разнообразными гидрофизическими процессами.

3. Классификация вод по диаграммам рассеяния нормированного восходящего излучения позволяет провести коррекцию регрессионных соотношений определения концентрации хлорофилла «А» по данным о цвете морской поверхности.

4. Глобальные алгоритмы корректно работают в диапазоне значений нормированного восходящего излучения на длине волны 412 нм от 2 до 6 единиц и на длине волны 490 нм, в диапазоне от 2 до 5 единиц.

Практическая значимость результатов полученных в работе: Разработанные и использованные в диссертации методы, алгоритмы и программы обработки данных могут найти применение в комплексной обработке спутниковых данных и данных судовых измерений биооптических параметров морской воды. Созданное программное обеспечение, большей частью, автоматически адаптируется к изменениям характеристик полей спектров восходящего от морской поверхности излучения и иных биооптических параметров в океане. Оно может использоваться для анализа полей других физических величин измеряемых с помощью спутниковых сканеров.

Апробация работы. Основные результаты, вошедшие в диссертационную работу, докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

49-я молодежная научно-техническая конференция «Творчество молодых - интеграция науки и образования», Владивосток, 2001.

Международная научная конференция творческой молодежи «Безопасность на море. Научно-технические проблемы и человеческий фактор», Владивосток, 2002.

Региональная научно-техническая конференция "Наука делает мир лучше", Владивосток, 2003.

Вторая молодежная конференция по проблемам географических и геоэкологических исследований «Геоэкология и проблемы рационального природопользования на Дальнем Востоке» ДВГУ, Владивосток, 2003.

The Third Workshop оп the Okhotsk Sea and adjacent areas. PICES, Владивосток, 2003.

The 6-th IOC/WESTPAC International Scientific Symposium «Challenges for Marine Science in the Western Pacific», Hangzhou, China, 2004.

Вторая открытая всероссийская конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса» ИКИ РАН, Москва, 2004.

Третья международная конференция «Современные проблемы оптики естественных средств» ONW2005, Санкт-Петербург, 2005.

Mechanisms of climate and human impacts on ecosystems in marginal seas and shelf regions. PICES XIV Annual Meeting, Владивосток, 2005.

Публикации. Результаты, полученные в диссертации, опубликованы в 14 печатных работах, список которых приведен в конце автореферата.

Личный вклад соискателя. Автор участвовал в разработке специализированных программных продуктов для обработки и анализа данных спутниковых сканеров цвета и данных судового флуориметра. Участвовал в подготовке материалов и написании статей по тематике диссертации.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы (116 наименований). Общий объем работы - 141 страница, в том числе 56 рисунков и 7 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении определены цель, актуальность, научная новизна и практическое значение работы. Кратко излагается содержание диссертации и поясняется ее структура.

В первой главе описаны физические принципы оптических активных и пассивных методов определения биооптических параметров ВСО.

В параграфе 1.1 рассмотрены основные принципы измерения концентрации хлорофилла «А» по спектрам восходящего из моря излучения. Представлены характеристики спектрального поглощения некоторых биооптических компонентов морской воды.

В параграфе 1.2 описаны оптические сканеры, используемые для измерения спектров восходящего излучения (CZCS, SeaWiFS). Представлены основные оптические и технические характеристики спутниковых сканеров. Показаны методы обработки спутниковой информации о цвете моря.

Основные проблемы, возникающие при определении концентрации хлорофилла «А» с помощью спутниковых сканеров цвета морской поверхности, обсуждаются в параграфе 1.3. Фиксированное (изменяющееся вдоль строки сканирования) пространственное разрешение приводит к трудностям при синхронизации данных по координатам и по времени. Влияние атмосферы на спектры восходящего излучения приводит к тому, что 90% сигнала, принятого на спутнике, обусловлено вкладом атмосферы. Отсутствие данных из-за промежутков между смежными снимками обусловлено параметрами орбиты спутника. Описана проблема координатной привязки спутниковых данных и подходы, применяемые для ее восстановления, с оценкой точности каждого из них. В данной работе предложен способ координатной привязки с использованием модели движения спутника по орбите. Использование предложенного метода ускорило обработку спутниковой информации и выборку спутниковых данных по временным и пространственным интервалам.

В параграфе 1.4 описан метод лазерно-индуцированной флуори-метрии. Показана структура судового флуориметра, данные которого используются в настоящей работе. Отмечаются некоторые особенности его использования.

Во второй главе представлены методы и алгоритмы восстановления концентрации хлорофилла «А» из данных активного и пассивного оптического зондирования поверхности океана.

В параграфе 2.1 описаны основные алгоритмы восстановления значений концентрации хлорофилла «А» по спутниковым данным о цвете морской поверхности и методы калибровки этих алгоритмов.

Метод определения концентрации хлорофилла «А» по спектрам ЛИФ описаны в параграфе 2.2.

В параграфе 2.3 представлена методика построения региональных регрессионных соотношений на основе сопоставления данных спутникового зондирования и данных подспутниковых измерений методом ЛИФ.

Третья глава посвящена методам расчета и обработки биооптических данных, используемых в работе.

В параграфе 3.1 показан метод обработки горизонтальных биооптических профилей с использованием кубических сглаживающих сплайнов с выбором сглаживающего параметра. Описанная процедура активно использовалась в данной работе как вспомогательная при обработке данных.

В параграфе 3.2 представлены процедуры расчета статистических характеристик биооптических полей, используемые в работе, особенности их использования и точности их восстановления. Показаны процедуры расчета и аппроксимации одномерных и двухмерных корреляционных функций. Описаны методы пространственного спектрального анализа распределения биооптических параметров однородных случайных полей. Принципы использования диаграмм рассеяния и расчета регрессионных коэффициентов, входящих в аналитические зависимости между спутниковыми оценками и судовыми данными. Предложены процедуры «весового окна» и скользящего контроля с коэффициентами, учитывающими статистическую структуру обрабатываемых полей.

В параграфе 3.3 описан метод оптимальной интерполяции биооптических полей, полученных в неравномерно распределенных точках наблюдений, в узлы заданной, регулярной сетки либо в точки проведения подспутниковых измерений. Учет особенностей пространственного распределения данных наблюдений происходит автоматически. Среди прочих методов объективного анализа данный метод, благодаря учету статистической структуры исходных данных, позволяет восстановить

значения поля, обеспечивая наименьшую среднеквадратическую ошибку.

Реализованный в настоящей работе алгоритм отличается от подобных алгоритмов оптимальной интерполяции тем, что использует оценки характеристик статистической структуры (корреляционную или структурную функции) и параметры оптимальной интерполяции (радйус влияющих пикселей, погрешность данных) по исходному набору данных наблюдений, которые необходимо интерполировать.

На рис. 1 в качестве примера показан результат сопоставления ЛИФ и БеаУМРЗ данных на основе использования разработанного алгоритма оптимальной интерполяции. На карте точками показаны данные спутникового зондирования, знаком «+» - данные 8еа\ЛЛР8 внутри круга корреляции, отрезок в центре показывает маршрут подспутниковых измерений. На графике рис. 1 б), отрезками показаны значения концентрации хлорофилла «А» в ближайших к маршруту судна пикселях веаМРБ, точками - значения, интерполированные на маршрут судна.

1446 144$

ВД

2,5

1.5 1

04 6)°'

нг^-т

Рис. 1. Применение оптимальной интерполяции для сопоставления спутниковых данных с подспутниковыми измерениями, а) - спутниковые данные и маршрут исследовательского судна, б) - результат применения процедуры

В четвертой главе проводится статистический анализ биооптических полей в ВСО по спутниковым и судовым данным лазерного флуориметра.

В параграфе 4.1 представлены результаты обработки полей оптических параметров по данным спутникового зондирования. Для наглядного представления анизотропии биооптических полей предложе-

но использовать корреляционные эллипсы, построенные на уровне 0,5 от максимума двумерных корреляционных функций распределения исследуемого параметра. Проведен массовый расчет для акватории Охотского моря. Характеристики корреляционных эллипсов могут служить в качестве признаков (критериев) классификации районов моря, отражающей их гидроопические и гидрологические особенности. На рис. 2 в качестве примера представлена карта распределение корреляционных эллипсов и их статистические характеристики для отдельного района.

юо ш но

Ориентация эллипса, град

Эксцентриситет

Большая полуось, км

в « 10 12 14

Малая полуось, км

Рис. 2. Статистические характеристики корреляционных эллипсов рассчитанных по данным дистанционного оптического зондирования

Показано существенное сокращение объема информации, требуемой для представления статистической структуры поля с помощью корреляционных эллипсов и примеры использования их в процедурах обработки полей спутникового зондирования.

В параграфе 4.2 проведено сравнение одномерных пространственных статистических характеристик, полученных по судовым ЛИФ спектрам и по спутниковым данным о цвете морской поверхности. Показано, что значения корреляционных функций рассчитанных по данным

ЛИФ при аппроксимации в ноль позволяют оценить уровень шума данных. В отдельных случаях были получены отношения сигнал/шум Для спутниковых данных порядка 2, а для данных лазерной флуориметрии это значение может достигать 10, что объясняется более высокой точностью метода ЛИФ.

Корреляционные функции по спутниковым данным спадают медленнее, их радиус корреляции больше чем у ЛИФ. Для полей хлорофилла «А» со средней концентрацией более 2 мкг/л, в случае достаточного количества исходных данных, вид корреляционной функции близок по виду корреляционной функции для гидрологических случайных полей (прозрачности, солености, температуры). При сильной зашумленности данных спутникового зондирования, а также при концентрациях меньше 0,5 мкг/л, отсчеты корреляционной функции оцениваются не во всех градациях расстояний, и сильно меняются при малом изменении расстояния.

На рис. 3 показан пример пространственных спектров рассчитанных по корреляционным функциям для спутниковых и судовых данных.

р7 в 5 4 3 2 1

Рис. 3. Пример одномерных пространственных спектров по данным ЛИФ и спутникового сканера

Пространственные спектры, рассчитанные из корреляционных функций, имеют совпадение по масштабам и по мощности в диапазоне от 10 до 80 км. По спектрам ЛИФ возможна оценка масштабов до сотен метров. Пространственные масштабы спектров, рассчитанные из дан-

ных спутника, не позволяют проводить анализ масштабов менее восьми километров. Спектры, рассчитанные по данным спутникового сканера, превышают в некоторых случаях масштабы спектров, рассчитанных по данным ЛИФ, позволяя анализировать распределения биооптических параметров на больших масштабах.

В параграфе 4.3 проводится сравнение диаграмм рассеяния яркости нормированного восходящего излучения на длинах волн 412 нм (п1лУ412) и 490 нм (п1-УУ4до), деленные на яркость нормированного восходящего излучения на длине волны 555 нм (п!.)«^). Выбор этих длин волн обусловлен тем, что растворенное в морской воде органическое вещество ("желтое вещество") наиболее сильно поглощает на длине волны 412 нм, а длина волны 490 нм используется в основном для восстановления концентрации хлорофилла «А» алгоритмом ОС2.

Анализ большого числа диаграмм рассеяния (более ста) показал, что полученные диаграммы по области рассеяния можно разделить на три типа (Рис. 4).

0 2 4 6

п|-«49(/ПЫ555

Рис. 4. Разделение области значений биооптических параметров на три типа

Диаграммы рассеяния первого типа лежат в области от 0 до 2,5 единиц по обеим осям п[_\№. В этом случае концентрации хлорофилла «А», определенные по спектрам восходящего излучения, обычно превышают значения концентрации, определенные по спектрам ЛИФ, в

несколько раз. При коэффициенте корреляции данных по осям более 0,5 предлагается использование региональных алгоритмов.

Диаграммы рассеяния второго типа лежат в области от 2 до 5 единиц ПО ОСИ П1_\Л/4Э0/П1-ЧУ555 И В ОбЛЭСТИ 2+6 ПО ОСИ П1л/У412/П1\«555. Концентрации хлорофилла «А» в таких случаях чаще всего достаточно близки, а гистограммы очень близки по форме.

Диаграммы рассеяния третьего типа распределены по диапазону 4+7 единиц по оси пЬч^эо/п!-«/^ и 5+12 по оси лЬжиг/Ш^к Спутниковые данные при диаграммах рассеяния такого типа занижены относительно данных ЛИФ не более чем в два раза.

На основе введенной классификации были предложены регрессионные соотношения позволяющие проводить расчет концентрации хлорофилла «А» по спутниковым данным в случаях, если диаграммы рассеяния для них соответствуют первому или третьему типу:

ОС4_! тип С =

ОС4_Ш тип С = ю.О-0 249-0 143"--0181^^^ ,

где ¡-Яах - соотношения полос сканера цвета используемые в алгоритме обработки данных БеаУМРв - ОС4

В параграфе 4.4 обсуждается влияние синоптических атмосферных возмущений на поля биооптических характеристик. Для исключения из анализа районов и тайфунов, в которых рост концентрации хлорофилла «А» обусловлен ошибками стандартных алгоритмов, в параграфе осуществляется их выбор с использованием статистических гипотез о равенстве двух средних.

В параграфе 4.5 приводятся результаты оценки влияния тайфунов на поля хлорофилла «А» и биооптические характеристики поверхности океана. Отмечены характерные переходные процессы во временном ходе статистических характеристик полей оптических параметров. Пространственные спектры смещаются в область меньших масштабов (Рис. 5).

10" 10' V/ 102 10" 10' м 10'

Рис. 5. Изменение пространственных спектров полей восходящего излучения при прохождении тайфуна. Сплошная линия - пространственные спектры до прохождения тайфуна, пунктирная - после прохождения тайфуна

Прохо>кдение тайфуна зачастую приводит к смене биооптического типа вод по классификации, приведенной в параграфе 4.3. Пример такого влияния приведен на рис. 6. Диаграмма рассеяния нормированных коэффициентов яркости до прохождения тайфуна представлена серыми точками, после прохождения тайфуна - черными. 12 10 | в 4ч в

I ♦

0 2 4 6 0 2 4

а> п1-"г490/пи'и8 б) Щуу^пИ»^

Рис. 6. Влияние тайфуна на изменение биооптического типа морской воды: а) диаграмма рассеяния не изменяется; б) диаграмма рассеяния смещается в область значений диаграмм первого типа

В заключении сформулированы выводы и описаны основные результаты работы:

1. Предложена оптическая классификация вод по диаграммам рассеяния индексов цвета на длинах волн 490/555 и 412/555 нм, определяющая три оптических типа вод. Показана необходимость и возможность коррекции глобальных алгоритмов для морских вод второго типа, в которых диаграмма рассеяния индексов цвета лежит вне диапазона значений от 2 до 6 относительных единиц для индекса цвета 412 и от 2 до 5 относительных единиц для индекса цвета 490 нм. В первом типе вод индексы цвета 490 и 412 находятся в диапазоне 0-2,5, диаграммы рассеяния третьего типа по индексу цвета 490 от 4 и выше, а по 412 от 6 относительных единиц

2. Получены регрессионные коэффициенты в эмпирических формулах расчета концентрации хлорофилла «А» по данным спутникового зондирования при 1 и 3 типах оптической классификации

3. Уточнены региональные регрессионные соотношения расчета концентрации хлорофилла «А» в Охотском море в осенне-летний период.

4. Разработано программно-алгоритмическое обеспечение для анализа статистических характеристик пространственной изменчивости оптических полей. Важной особенностью разработанных алгоритмов и программ является применение скользящих окон при расчете значений корреляционных функций в градациях расстояний. Для повышения достоверности и точности оценок корреляционной функции применяется процедура «скользящий контроль». Указанные особенности алгоритмов обработки позволяют на малых выборках получать достаточно надежные оценки статистических характеристик полей оптических характеристик. Предложен быстрый алгоритм координатной привязки для предварительной обработки данных оптического дистанционного зондирования

5. Реализован корреляционный алгоритм оптимальной интерполяции. Особенности реализации алгоритма заключаются в расчете корреляционной функции, радиуса влияющих пикселей, погрешность данных и других параметров алгоритма по исходной выборке данных.

водить сопоставление измерений различных масштабов и различной пространственной структуры.

7. Двумерные корреляционные функции позволяют провести анализ анизотропии оптических полей и получить оценки ее количественных характеристик - корреляционные эллипсы, длины больших и малых осей, ориентация. Показано, что характеристики корреляционных эллипсов существенно зависят от географических, гидрофизических и биологических особенностей акваторий. При численном анализе структуры полей использование параметров корреляционных эллипсов позволяет существенно сократить объем информации, требуемой для восстановления осредненных по времени полей биооптических характеристик.

8. По данным судового лазерного флуориметра и сканеров цвета моря получены оценки спектров пространственных масштабов полей биооптических характеристик для некоторых районов Мирового океана и Дальневосточных морей, позволяющие судить об основных физических процессах формирующих пространственную изменчивость оптических полей в верхнем слое океана.

9. На примере тропических циклонов исследовано влияние интенсивных погодных возмущений на статистические характеристики биооптических полей. После их прохождения в течение 7-15 дней отмечены характерные переходные процессы во временном ходе статистических характеристик полей и при этом возможна смена оптического типа вод.

ПУБЛИКАЦИИ ПО МАТЕРИАЛАМ ДИССЕРТАЦИИ

1. Букин О.А., Пермяков М.С., Павлов А.Н., Майор А.Ю., Малее-нок А.В., Тархова Т.И., Скороход Г.В., Акмайкин Д.А. Использование пассивно-активных методик оптического зондирования для измерения структурных особенностей распределения биооптических характеристик в верхнем слое океана// Оптика атмосферы и океана.- 2000,- Т.13,-№ 09,- С.847-850.

2. Пермяков М.С., Акмайкин Д.А., Салюк П.А., Букин О.А., Тархова Т.И., Смолин П.В Влияние тайфунов на поля концентрации хлорофилла «А» по данным сканера цвета морской воды SeaWiFS// Исследование Земли из космоса.- 2005,- № 5.- С.56-62.

3. Пермяков М.С., Букин О.А., Акмайкин Д.А. и др. О региональных алгоритмах восстановления концентрации хлорофилла А по данным сканера SeaWiFS для Охотского моряII Электронный журнал «Исследовано в России».- 2004,- №87.- С.972-981. http://zhurnal.ape.relam.nj/articles/2004/087.html

4. Bukin О., Pavlov A., Permyakov М., Mayor A., Tsareva О., Коп-stantinov О., Akmaykin D. Comparison of some results of pigment concentrations measured by satellite and shipborne remote sensing methods// Proceedings of SPIE, 2002, Vol. 4154-10, pp. 74-82.

5. Permyakov M., Bukin O., Mayor A., Pavlov A., Tarkhova Т., Skorokhod G., Akmaykin D. Statistical features of space distribution of chlorophyll a in the South Pacific using SeaWiFS data and shipborne laser fluorometer measurements// Proceeding of SPIE, 2001, Vol 4154-27, pp. 188-192.

6. Salyuk P.A., Bukin O.A., Akmaykin D.A., Lastovskaya I .A. Application of the laser induced fluorescence method for monitoring of the processes of dissolved organic matter reproduction by phytoplankton cells// Proceedings of the III international conference "Current problems in optics of natural waters".- St.Peterburg 2005, pp.107-111.

7. Акмайкин Д.А., Букин O.A., Пермяков M.C., Салюк П.А. Оценки воздействия тропических циклонов на распределение концентрации хлорофилла «А» в некоторых районах Тихого океана// Сборник научных статей «Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса».- М.: Полиграфсервис, 2005, т. II, - С.64-69.

8. Akmaykin D.A. Typhoon effect of chlorophyll concentration in the upper of the Western Pacific received from satellite SeaWiFS data//Abstracts of 6th IOC/WESTPAC International Scientific Symposium «Challenges for Marine Science in the Western Pacific».- Hangzhou, China 2004. - P.92.

9. Salyuk P., Akmaykin D. Developing of the regional ocean color chlorophyll a algorithms for SeaWiFS for the Okhotsk Sea// Proceedings of the Third Workshop on the Okhotsk Sea and Adjacent Areas.- PICES scientific report 2004,- No 26 - P. 192.

10. Акмайкин Д.А. Обработка и корректировка данных CZCS// Сборник докладов 49-ой молодежной научно-технической конференции «Творчество молодых - интеграция науки и образования»,- Владивосток: МГУ им. адм. Г.И. Невельского, 2001 - С.156-160.

11 Акмайкин Д.А. Обработка данных SEAWIFS// Сборник докладов 50-ой молодежной научно-технической конференции «Безопасность на море. Научно-технические проблемы и человеческий фактор».- Владивосток: МГУ им. адм. Г.И. Невельского, 2002,-С.114-119.

12. Akmaykin D., Salyuk P. Statistical structure of biooptical parameters of the surface layer of the Japan and Okhotsk seas// PICES fourteenth annual meeting program abstracts. Vladivostok 2005,- P. 169.

13. Акмайкин Д.А. Влияние тайфунов на изменение концентрации хлорофилла А в поверхностном слое океана по данным сканера цвета морской поверхности «SeaWiFS»// Сборник докладов второй молодежной конференции по проблемам географических и геоэкологических исследований «Геоэкология и проблемы рационального природопользования на Дальнем Востоке»,- Владивосток: ДВГУ, 2004 - С.51-54.

14. Salyuk P.A., Bukin О.А., Akmaykin D.A. Monitoring of processes of dissolved organic matter production by phytoplankton using optical spectroscopy methods// PICES fourteenth annual meeting program abstracts. Vladivostok 2005,-P. 174.

Акмайкин Денис Александрович

АНАЛИЗ СТРУКТУР БИООПТИЧЕСКИХ ПОЛЕЙ МОРСКОЙ ПОВЕРХНОСТИ МЕТОДАМИ ОПТИЧЕСКОЙ СПЕКТРОСКОПИИ

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Подписано к печати 21.10.2005 г. Уч.-изд- л. 1,0. Усл. печ. л. 1. Формат 60 * 84/16 Тираж 100 экз. Заказ №830

Отпечатано в типографии ИПК МГУ имени адмирала Г.И. Невельского 690059, г. Владивосток, ул. Верхнепортовая, 50"

»2 1 9 7 67

РНБ Русский фонд

2006-4 21431

Содержание диссертации автор исследовательской работы: кандидата физико-математических наук, Акмайкин, Денис Александрович

Введение.

Глава 1. Активные и пассивные методы определения биооптических параметров верхнего слоя океана.

1.1. Биооптические параметры морской воды и основные принципы измерения концентрации хлорофилла «А» по спектрам восходящего из морской толщи излучения.

1.2. Оптические сканеры, используемые для измерения спектров восходящего излучения.

1.3. Особенности обработки данных сканеров цвета морской поверхности

1.4. Метод лазерно-индуцированной флуориметрии.

Глава 2. Алгоритмы определения концентрации хлорофилла «А» из данных активного и пассивного оптического зондирования.

2.1. Основные алгоритмы расчета концентрации хлорофилла «А» по данным сканеров цвета моря.

2.2. Алгоритмы определения концентрации хлорофилла «А» по спектрам лазерно-индуцированной флуориметрии.

2.3. Разработка региональных алгоритмов.

Глава 3. Методы обработки и статистического анализа биооптических данных.

3.1. Восстановление профилей при неравномерном распределении дискретных отсчетов.

3.2. Расчет статистических характеристик биооптических полей и оценка точности их восстановления.

3.3. Оптимальная интерполяция биооптических полей.

Глава 4. Анализ статистических характеристик биооптических полей в верхнем слое океана по спутниковым и ЛИФ данным.

4.1. Использование данных о цвете морской поверхности для восстановления пространственных структур биооптических полей ВСО.

4.2. Статистические характеристики полей концентрации хлорофилла «А».

4.3. Сравнение концентраций хлорофилла «А» по данным судовых ЛИФ и спутникового мониторинга.

4.4. Синоптические возмущения, влияющие на структуру биооптических полей ВСО.

4.5. Результат влияния тайфунов на поля хлорофилла «А» и биооптические характеристики поверхности океана.

Введение диссертация по физике, на тему "Анализ структур биооптических полей морской поверхности методами оптической спектроскопии"

Актуальность темы. Анализ пространственного распределения биооптических параметров верхнего слоя океана (ВСО) является важным при решении широкого круга задач оптики океана, мониторинге фитопланктонных сообществ и прогнозировании тех изменений, которые происходят в морских экосистемах под воздействием процессов различной природы (включая антропогенные).

В настоящее время уделяется большое внимание разработке новых оперативных методов мониторинга биооптических параметров морской среды [9, 15, 23, 59]. Оптические дистанционные методы зондирования поверхности океана, как нельзя лучше, отвечают тем требованиям, которые предъявляются при проведении подобного мониторинга, обеспечивая высокую оперативность процесса измерения. Эти методы позволяют получать большие объемы информации об исследуемом объекте в широком диапазоне пространственных и временных масштабов.

В настоящее время, с помощью пассивных оптических методов зондирования океана, проводится непрерывный спутниковый мониторинг пространственно-временного распределения полей фитопланктона в ВСО, по измерению спектров восходящего из морской толщи излучения [например 10, 98, 104]. Однако, существуют трудности, вызванные несовершенством методов обработки и интерпретации результатов оптического дистанционного зондирования, например, в использовании глобальных алгоритмов для обработки спутниковых данных. Особенно это относится к некоторым оптическим типам морских вод. В связи с этим встает задача разработки оптических методов, обеспечивающих проведение коррекции спутниковых данных о цвете морской поверхности, разработку, на основе результатов сравнительного анализа, региональных алгоритмов восстановления концентрации хлорофилла «А» и других биооптических параметров из спутниковых данных [40, 94].

Разработка методов лазерной спектроскопии, в частности лазерной индуцированной флуоресценции (ЛИФ) морской воды, позволила оперативно восстанавливать структурные особенности биооптических полей, проводить коррекцию спутниковых данных, а также повысить достоверность восстановления полей биооптических характеристик, полученных с помощью данных спутникового зондирования [4, 105]. В данной работе проводилась разработка новых методов анализа пространственных структур биооптических полей с использованием данных о спектрах восходящего излучения и ЛИФ спектрах морской воды [13, 39, 86, 101]. Актуальность работы обусловлена тем, что ее результаты расширяют возможности оптических дистанционных методов исследования океана и атмосферы. Данные методы могут быть использованы для решения целого ряда проблем в' океанологии, физике и геохимии биосферы, в проведении мониторинга состояния фитопланктонных сообществ в океане, в различных пространственных и временных масштабах.

Цель работы. Анализ пространственной изменчивости полей биооптических характеристик В СО с использованием спутниковых данных о цвете морской поверхности и судового лазерного флуориметра.

В связи с этим в данной работе были поставлены следующие задачи:

1. Отработка методов численного анализа случайных полей биооптических характеристик.

2. Разработать процедуры согласования спутниковых данных сканеров цвета и ЛИФ измерений.

4. Провести анализ спектров пространственной изменчивости распределения биооптических характеристик.

В работе использовались данные сканера цвета морской поверхности SeaWiFS, установленного на спутнике SeaStar, и сканера CZCZ, установленного на спутнике Nimbus-7. Первичное восстановление концентрации хлорофилла «А» производилось с помощью глобальных алгоритмов ОС2 и ОС4 [97, 98], где использовались данные, прошедшие первичную обработку и атмосферную коррекцию. В качестве данных подспутниковых измерений были использованы результаты экспедиционных исследований спектров ЛИФ и других биооптических параметров морской воды, проведенных в период 2001-2003 гг. на акватории Охотского, Японского морей и в кругосветной экспедиции 20032004 гг. судна «Надежда».

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. Предложена новая оптическая классификация типов морской воды по диаграммам рассеяния величин нормированного восходящего излучения. Данная классификация применена для корректировки спутниковых измерений концентрации хлорофилла «А» и использована при получении регрессионных соотношений расчета концентрации хлорофилла «А» по данным спутникового зондирования. Применение классификации позволяет разработать региональные алгоритмы восстановления концентрации хлорофилла «А», которые обеспечивают меньшую ошибку по сравнению с глобальными алгоритмами.

2. Реализованы методы численного анализа статистических характеристик пространственной изменчивости биооптических полей, регистрируемых спутниковыми сканерами цвета морской поверхности и судовыми ЛИФ спектрометрами. Эти методы позволили провести оптимальное согласование судовых и спутниковых измерений концентраций хлорофилла «А».

3. Впервые проведен анализ степени анизотропии оптических полей морской поверхности и получены ее количественные характеристики. Анализ сделан для данных спутникового сканера цвета моря.

На защиту выносятся следующие положения:

Практическая значимость результатов, полученных в работе:

Разработанные и использованные в диссертации методы, алгоритмы и программы обработки данных могут найти применение в комплексной обработке спутниковых данных и данных судовых измерений биооптических параметров морской воды. Созданное программное обеспечение, большей частью, автоматически адаптируется к изменениям характеристик полей спектров восходящего от морской поверхности излучения и иных биооптических параметров в океане. Оно может использоваться для анализа полей других физических величин, измеряемых с помощью спутниковых сканеров.

Использование метода оптимальной интерполяции в обработке данных спутникового зондирования позволяет повысить информативность спутниковых данных и восстановить более тонкую структуру биооптических полей. При сопоставлении с подспутниковыми измерениями это обеспечивает более достоверную интерпретацию спутниковых данных о цвете морской поверхности.

Применение корреляционных эллипсов в процедурах обработки сокращает объем информации, необходимой для восстановления структурных особенностей биооптических полей. При обработке спутниковых данных использование корреляционных эллипсов упрощает оценку степени анизотропии поля. Использование характеристик корреляционных эллипсов в процедурах обработки позволяет более подробно проводить интерполяцию спутниковых данных.

Предложенная методика оценки влияния синоптических воздействий на биооптические поля позволяет производить прогнозирование воздействия тайфунов на биопродуктивность ВСО.

49-я молодежная научно-техническая конференция «Творчество молодых -интеграция науки и образования», Владивосток, 2001.

Региональная научно-техническая конференция "Наука делает мир лучше", Владивосток, 2003.

The Third Workshop on the Okhotsk Sea and adjacent areas. PICES, Владивосток, 2003.

The 6-th IOC/WESTPAC International Scientific Symposium «Challenges for Marine Science in the Western Pacific», Hangzhou, China, 2004.

Третья международная конференция «Современные проблемы оптики естественных средств» ONW'2005, Санкт-Петербург, 2005.

Mechanisms of climate and human impacts on ecosystems in marginal seas and shelf regions. PICES XIV Annual Meeting, Владивосток, 2005.

Автором предложена оптическая классификация морских вод по диаграммам рассеяния коэффициентов яркостей восходящего излучения и разработана методика проведения этой классификации. Методика применена для морских вод, которые обладают различными оптическими свойствами. Автором проведена разработка региональных алгоритмов расчета концентраций хлорофилла «А» по данным о цвете морской поверхности для различных районов Мирового океана, в которых были произведены подспутниковые измерения.

Автор предложил методику проведения сравнительного анализа спутниковых и судовых данных, и провел анализ пространственных структур полей концентраций хлорофилла «А», по результатам судовых ЛИФ измерений и данным сканера цвета морской поверхности. Эта методика заключается в следующем:

- осуществляется процедура координатной и временной привязки судовых и спутниковых измерений;

- методом оптимальной интерполяции восстанавливаются профили концентраций хлорофилла «А», которые рассчитывались по спутниковым данным, вдоль траектории измерений методом ЛИФ;

- рассчитываются корреляционные функции биооптических параметров морской воды по спутниковым и судовым данным; проводится анализ характерных масштабов пространственного распределения концентрации хлорофилла «А» по данным спутникового мониторинга и судовых измерений ЛИФ.

Автором было проведено исследование структурных особенностей распределения биооптических параметров для вод Охотского моря и их изменений под воздействием синоптических возмущений.

Заключение диссертации по теме "Оптика"

Основные результаты главы можно сформулировать следующим образом:

1. Статистическая структура биооптических полей может характеризоваться параметрами корреляционных эллипсов.

2. Построены карты двумерного распределения параметров анизотропии биооптических полей для поверхностных вод Охотского моря (мгновенные и среднемесячные). Приведены примеры использования корреляционных эллипсов в процедурах интерполяции полей восходящего излучения.

3. Получены спектры пространственной изменчивости полей концентраций хлорофилла «А» по данным ЛИФ и спутникового зондирования.

4. На основе анализа диаграмм рассеяния яркостей восходящего излучения предложены критерии, позволяющие судить о применимости глобального алгоритма к данным сканера SeaWiFS, или о необходимости его коррекции.

5. На примере тропических циклонов показано возможное влияние интенсивных атмосферных процессов на пространственно-временную изменчивость статистических характеристик биооптических полей верхнего слоя океана.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В итоге проделанной работы были получены следующие результаты:

2. Получены регрессионные коэффициенты в эмпирических формулах расчета концентрации хлорофилла «А» по данным спутникового зондирования при первом и третьем типах оптической классификации.

5. Реализован корреляционный алгоритм оптимальной интерполяции. Особенности реализации алгоритма заключаются в расчете корреляционной функции, радиуса влияющих пикселей, погрешности данных и других Ф параметров алгоритма по исходной выборке данных.

6. Реализована процедура оптимального согласования разнесенных по координатам и асинхронных во времени данных сканеров цвета и подспутниковых судовых измерений. Процедура позволяет проводить сопоставление измерений различных масштабов и различной пространственной структуры.

7. Двумерные корреляционные функции позволяют провести анализ анизотропии оптических полей и получить оценки ее количественных характеристик - корреляционные эллипсы, длины больших и малых осей, ф ориентация. Показано, что характеристики корреляционных эллипсов существенно зависят от географических, гидрофизических и биологических особенностей акваторий. При численном анализе структуры полей использование параметров корреляционных эллипсов позволяет существенно сократить объем информации, требуемой для восстановления осредненных по времени полей биооптических характеристик.

8. По данным судового лазерного флуориметра и сканеров цвета моря получены оценки спектров пространственных масштабов полей биооптических характеристик для некоторых районов Мирового океана и Дальневосточных щ морей, позволяющие судить об основных физических процессах формирующих пространственную изменчивость оптических полей в верхнем слое океана.

Список источников диссертации и автореферата по физике, кандидата физико-математических наук, Акмайкин, Денис Александрович, Владивосток

1. Акмайкин Д.А. Обработка данных SEAWIFS// Сборник докладов 50-ой молодежной научно-технической конференции «Безопасность на море. Научно-технические проблемы и человеческий фактор».- Владивосток: МГУ им. адм. Г.И. Невельского, 2002.- С. 114-119.

2. Акмайкин Д.А. Обработка и корректировка данных CZCS// Сборник докладов 49-ой молодежной научно-технической конференции «Творчество молодых интеграция науки и образования».- Владивосток: МГУ им. адм. Г.И. Невельского, 2001.- С. 156-160.

3. Беляев В.И. Обработка и теоретический анализ океанографических наблюдений. Киев.: Наукова думка, 1973.- 296 с.

4. Бондур В.Г. Модели полей излучения для систем дистанционногоfзондирования. Курс лекций. Московский государственный университет геодезии и картографии. - Москва, 1991. - 389 с.

5. Бондур В.Г. Дистанционная оптическая пространственно частотная спектрометрия в задачах создания аэрокосмических систем глобального наблюдения. - М.: ЦНИИ "Комета", 1990, - 501 с.

6. Букин О.А., Зинин Ю.А., Свириденков Э.А., Сушилов Н.В., Эдуардов C.JI. Определение макросостава морской воды методом лазерной искровой спектроскопии // Оптика атмосферы и океана. 1992. - т. 5, №11. - С. 1213-1216.

7. Букин О.А., Пермяков М.С., Майор А.Ю., Сагалаев С.Г. и др. О калибровке метода лазерной флюорометрии при измерении концентрации хлорофилла А // Оптика атмосферы и океана. 2001. — т. 14, №3. - С. 28-32.

8. Бункин Ф.В., Бункин А.Ф. Лидарное зондирование водоемов, почвы и растительности // Оптика атмосферы и океана. 2000. - т. 13, №1. - С. 63-69.

9. Вапник В.И. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. М.: Наука, 1979, 327 с.

10. Власов Д. В. Лазерное дистанционное зондирование верхнего слоя океана. Докторская диссертация. М.: ИОФАН, 1985, 352 с.

11. Войтов В.И., Буренков В.И., Судьбин А.И. и др. Оптика океана, Т. 2. Прикладная оптика океана. М.: Наука, 1983, - 236 с.

12. Гандин Л.С., Каган Р.Л. Статистические методы интерпретации метеорологических данных. Л.: Гидрометеоиздат, 1976. - 360 с.

13. Гинзбург А.И., Костяной А.Г., Франкиньюль М. Исследование фронтов южной части Индийского океана с помощью спутниковых температурных данных.// Исследование земли из космоса 2002 №5 с. 39-49

14. Григоркина Р.Г., Фукс В.Р. Воздействие тайфунов на океан. Л.: Гидрометеоиздат, 1986.- 243. с.

15. Ерлов Н.Г. Оптика моря. Л.: Гидрометеоиздат, 1980. 248 с.

16. Захаров В.М., Костко O.K., Бирич Л.Н. и др. Лазерное зондирование атмосферы из космоса. Л. Гидрометеоиздат, 1988г. - 214с.

17. Иванов И.Г., Фадеев В.В. Лазерная флуоресцентная диагностика фитопланктона в режиме насыщения // Квантовая электроника 1988. - т. 15, №1. - С. 191-197.

18. Казакевич Д.И. Основы теории случайных функций и ее применение в гидрометеорологии.- Л.: Гидрометеоиздат, 1977.- 320 с.

19. Карабашев Г.С., Копелевич О.В., Шеберстов С.В. Объективная классификация районов океана с учетом сезонных изменений по данным спутникового сканера цвета CZCS// Исследование земли из космоса, 1998, №1, стр. 43-54.

20. Клышко Д.Н., Фадеев В.В. Дистанционное определение концентрации примесей в воде методом лазерной спектроскопии с калибровкой по комбинационному рассеянию // ДАН СССР. 1978. - т. 238. -С. 320-323.

21. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров-М.: Наука. Гл. редакция физ-мат. литературы, 1984. -831 с.

22. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. - 543 с.

23. Крылов Г.Д. Основы стандартизации сертификации и метрологии: Учебник для вузов. М: Аудит ЮНИТИ, 1998. 525 с.

24. Майор А.Ю. Разработка методов лазерной эмиссионной спектроскопии и лазерной флуориметрии для исследования состава морской воды: Диссертация канд. физ.-мат. наук. Владивосток. 1998. 150 с.

25. Майор А.Ю., Букин О.А., Павлов А.Н., Киселев В.Д. Судовой лазерный флуориметр для исследования спектров флуоресценции морской воды // Приборы и техника эксперимента. 2001. №4. - С. 151-154.

26. Марчук Г.И. Методы вычислительной математики. М.: Наука, 1977. 456 с.

27. Марпл-мл C.JI. Цифровой спектральный анализ и его приложения. -М.: Мир 1990.-584 с.

28. Межерис Р. Лазерное дистанционное зондирование. М. Мир. 1987.

29. Монин А.С., Озмидов Р.В. Океанская турбулентность. Л.: Гидрометеоиздат, 1981.- 320 с.

30. Нелепо Б.А., Коротаев Г.К., Суетин B.C., Терехин Ю.В. Исследование океана из космоса. Киев: Наукова думка, 1985. - 168 с.

31. Пермяков М.С., Акмайкин Д.А., Салюк П.А., Букин О.А., Тархова Т.И., Смолин П.В. Влияние тайфунов на поля концентрации хлорофилла «а» по данным сканера цвета морской воды SeaWiFS// Исследование Земли из космоса. -2005.- №5,- С. 56-62.

32. Пермяков М.С., Букин О.А., Акмайкин Д.А., Салюк П.А., Буров Д.В., Подопригора Е.Л. О региональных алгоритмах восстановления концентраций хлорофилла А по данным сканера SeaWiFS для Охотского моря. //

33. Электронный журнал «Исследовано в России». 2004. № 87. - С. 972-981. http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2004/087.html.

34. Рубинштейн Д.Н. Навигационное использование средневысотных спутниковых РНС на морском флоте: Учебное пособие. -Владивосток: ДВГМА, 1999.-52 с.

35. Рубин А.Б. Биофизические методы в экологическом мониторинге // Соросовский образовательный журнал. 2000. — т. 6, №4. - С. 7-13.

36. Фадеев В. В. Лазерная спектроскопия водных сред. Докторская диссертация. МГУ. Москва. 1983. 155 с.

37. Фадеев В.В. Нелинейная флуориметрия сложных органических соединений // Соросовский образовательный журнал. 2000. - т. 6, №12. - С. 104-110.

38. Фадеев В.В., Чекалюк A.M., Чубаров В.В. Нелинейная лазерная флуориметрия сложных органических соединений // ДАН СССР. 1982. - т. 262, №2.-С. 338-341.

39. Хаин А.П., Сутырин Г.Г. Тропические циклоны и их взаимодействие с океаном. -Л.: Гидрометеоиздат, 1983.- 272 с.

40. Чубаров В.В. Определение органических примесей в воде методом лазерной флуорометрии с калибровкой по комбинационному рассеянию света: Диссертация канд. физ. -мат. наук. 1984. 199 с.

41. Шифрин К.С. Введение в оптику океана Л.: Гидрометеоиздат, 1983. - 280 с.

42. Шифрин К.С., Волгин В.Н., Волков Б.Н., Ершов О.А., Смирнов А.В. Оптическая толщина аэрозольной атмосферы над морем // Исследование Земли из космоса. 1985. № 4. - С. 21-30.

43. Яглом A.M. Введение в теорию стандартных случайных функций. -«Успехи математ. наук», 1952, т.7, вып. 5 (51), с. 3-168.

44. Akmaykin D., Salyuk P. Statistical structure of biooptical parameters of the surface layer of the Japan and Okhotsk seas// PICES fourteenth annual meeting program abstracts. Vladivostok 2005.- P. 169.

45. Balch W., Evans R., Brown J., Feldman G., Charles McClain and Wayne Esalas. The Remote Sensing of Ocean Primary Productivity: Use of a New Data Compilation to Test Satellite Algorithms // J. Geophys. Res. 1992. V.97. No C2. p. 2279-2293.

46. Barbini R., Colao F., Fantoni R., Ribezzo A. Differential lidar fluorosensor system used for phytoplankton bloom and sea water quality monitoring in Antarctica // International Journal of Remote Sensing 2001- Vol. 22, №2/3. - P. 369-384.

47. Bentley J. P. Principles of Measurement Systems, Second Edition; Longman Scientific and Technical, Harlow, Essex, UK, 1988 356 pp.

48. Bevington P. R. Data Reduction and Error Analysis for the Physical Sciences; McGraw-Hill, New York 1969 258 pp.

49. Bukin O., Pavlov A., Permyakov M., Mayor A., Tsareva O., Konstantinov O., Akmaykin D. Comparison of some result of pigment concentrations measured by satellite and shipborne remote sensing methods// Proceeding of SPIE, 2002, Vol. 4154-10, pp. 74-82

50. Campbell G. W., Esaias W. E. Basis for spectral curvature algorithms in remote sensing of chlorophyll. Appl. Opt. v. 22. #7. p. 1084-1092.

51. Clark G.L., Ewing G.C. and Lorenzen C.J. Spectra of backscattered light from the sea obtained from aircraft as a measure of chlorophyll concentration. -Science. 1970. № 167. - P. 1119.

52. DAAC (http://daac.gsfc.nasa.gov/)

53. Drozdowska V., Babichenko S., Lisin A. Natural water fluorescence characteristics based on lidar investigations of a surface water layer polluted by an oil film; the Baltic cruise May 2000 // Oceanologia. - 2002. - № 44(3). -P. 339-354.

54. Duhamel P., Vetterli M. Fast Fourier Transforms: A Tutorial Review and a State of the Art// Signal Processing, Vol. 19,1990, pp. 259-299.

55. Exton R.J., Houghton W.M., Esaias W., Harriss R.C., Farmer F.H. White H.H. Laboratory analysis of techniques for remote sensing of estuarine parameters using laser excitation // Applied optics. 1983. - Vol. 22, № 1. -P. 54-64.

56. FFTW (http://www.fftw.org)

57. Firestone E.R., Hooker S.B. SeaWiFS prelaunch technical report series final cumulative index // Nasa tech. memorandum 1998-104566 Vol. 43.

58. Frank E. H., Berry R. E., Swift R. N. Active-passive airborne ocean color measurement. Appl. Opt. v. 25. #1. 1986. p.39-57.

59. Frank E. H., Swift R. N. Active-passive correlation spectroscopy: a new technique for identifying ocean color algorithm spectral regions. Appl. Opt. v. 25. #15. 1986. p.2571-2583

60. Frank E. H., Swift R. N. Airborne dual laser excitation and mapping of phytoplankton photopigments in a Gulf Stream Warm Core Ring. Appl. Opt. v.22. #15.1983. 2272-2281.

61. Frank E. H., Swift R. N., Yungel J. Oceanic radiance model development and validation: application of airborne active-passive ocean color spectral measurement. Appl. Opt. v. 43, #18. 1995. P.3468-3476.

62. Frigo M., Johnson S. G. FFTW: An Adaptive Software Architecture for the FFT// Proceedings of the International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Vol. 3, 1998, pp. 1381-1384.

63. Giotti A.M., Cullen J.J., Lewis M.R. A semi-analytical model of the influence of phytoplankton community structure on the relationship between light attenuation and ocean color// J. Geophys. Res. 1999. V.104. No CI. p. 1559-1578.

64. Gordon H.R., Clark D.K., Brown J.W., Brown O.B., Evans R.H., Broenkow W.W. Phytoplankton pigment concentrations in the Middle Atlantic Bight: comparison of ship determinations and CZCS estimates // Applied Optics. 1983. -Vol. 22, № l.-P. 20-36.

65. Gordon H.R., Morel A. Remote assessment of ocean color for interpretation of satellite visible imagery. / A review. N.Y., Springer, 1983, 114 p.

66. Gordon H.R. Removal of atmospheric effects from Satellite imagery of the ocean // Applied Optics. 1978. - Vol. 17, № 10. - P. 1631-1636.

67. Gordon H.R., Wang M. Retrieval of water-leaving radiance and aerosol optical thickness over the ocean with SeaWiFS: A primary algorithm // Application optics. 1983. - Vol. 7 - P. 1237-1245.

68. Gregg W.W., Frederick S.Patt and Robert Woodward. The Simulated SeaWiFS Data Set // NASA Technical Memorandum 104566. 1993. - Vol.15. -P.2-3.

69. Hoge F.E., Swift R.N. Airborne simultaneous spectroscopic detection of laser-induced water Raman backscatter and fluorescence from chlorophyll a and other naturally occurring pigments // Applied optics. 1981. - Vol. 20, № 18. - P. 3197-3205.

70. Hojerslev N.K. Assessment of some suggested algorithms on sea colour and surface chlorophyll// Rep.InstPhys.Oceanogr., Univ. Copenhagen. 1984. № 26. -P. 347-353.

71. Hooker S.B., Esaias W.E., Feldman G.C., Gregg W.W., McClain C.R. An Overview of SeaWiFS and Ocean Color // NASA Technical Memorandum 104566, 1992 V. l.p. 1-24.

72. Hooker S.B., McClain C.R. The calibration and validation of SeaWiFS data // Progress in Oceanography. 2000. V. 45. p. 427-465.

73. JMA fhttp ://www.j ma. go.j p)

74. Kattawar G.W. and Humphreys T.J. Remote sensing of chlorophyll in an atmosphere ocean environment: a theoretical study // Applied Optics. - 1976. -Vol.15, № l.-p. 273-282.

75. Kuragano Т., Kamachi M., Masafumi K. Global statistical space-time scales of oceanc variability estimated from the TOPEX/POSEIDON altimeter data.// Journal of geophysical research, vol. 105. No CI, 2000 pp. 955-974.

76. Lee E.T.Y. Choosing nodes in parametric curve interpolation// Computer-Aided Design # 21 1989, pp. 363-370

77. Liu C.T., Chen Y.L.L. The simulation of typhoon induced chlorophyll a patch east of Taiwan // Poceedings of " The 4-th Pacific Ocean Remote Sensing Conference" . Qingdeo, China, July 28-31, 1998. p.29 31.

78. Maleenok A.V., Bukin O.A., Permyakov M.S., Mayor A.Y., Tchecunkova V.S., Skorokhod G.V. Investigation of the laser-induced fluorescence spectra for different seawater cases // Proceedings SPIE. 2001. - №4154-25. -P. 174-178.

79. McClain R.C., Ainsworth J.E., Barnes A.R., Eplee E.R. SeaWiFS postlaunch calibration and validation analyses. NASA technical memorandum 2000206892. Vol. 9, Part 1 2000.

80. McClain C.R., Esaias W.E., Barnes W. et al. Calibration and validation plan for SeaWiFS // S.B. Hooker, E.R.Firestone NASA Technical Memorandum 104566. Greenbelt, Maryland: NASA Goddard Space Flight Center. 1992. - Vol. 3. -P.41.

81. McClain C.R. SeaWiFS postlaunch calibration and validation analyses // Part 1. NASA tech. memorandum. 206892. Vol. 9. 2000

82. Mueller J.L., Austin R.W. Ocean Optics Protocols //S.B. Hooker, E.R.Firestone NASA Technical Memorandum 104566. Greenbelt, Maryland: NASA Goddard Space Flight Center. -1992. Vol. 5. - P.43.

83. O'Brien M.C., Menzies D.W., Siegel D.A., Smith C.R. Long-term calibration history of several marine environmental radiometers //NASA Technical Memorandum 206892 ICESS, Santa Barbara: University of California. -2000. Vol. 11. -P.28-45.

84. O'Reilly J. E., Maritorena S., Mitchell B. G., Siegle D. A., Carder K. L., Garver S. A, Kahru M., McClain C. Ocean color chlorophyll algorithms for SeaWiFS // Journal of Geophysical Research. 1998. - Vol. 103, № СИ. - P. 24937-24953.

85. O'Reilly at all. Ocean Color Chlorophyll a Algorithms for SeaWiFS, OC2 and OC4: Version 4 // NASA Technical Memorandum 2000-206892, Volume 11 -P. 9-23.

86. Patt F., Eplee R., Franz Jr. В., Robinson W. SeaWiFS operational archive products specifications, Version 4.1, October 25, 2002.

87. Pedersen J.P., Seljelv L.G., Bauna E.T., Strom G.D., Folium O.A., Andersen J.H., Wahl Т., Skoelv A. Operational oil monitoring at sea with spaceborne radar // Исследование земли из космоса. 1998. № 2. - С. 117-124.

88. Pinkerton M. H., Lavender S.J., Aiken J. Validation of SeaWiFS ocean color satellite data using a moored data buoy // J. Geophys. Res. 2003. V.108. No C5. 3133. doi: 10.1029/2002JC001337.

89. Reinsch C. Smoothing by spline functions// Numer. Math. # 10 1967, 177183

90. Salyuk P., Akmaykin D. Developing of the regional ocean color chlorophyll a algorithms for SeaWiFS for the Okhotsk Sea// Proceedings of the Third Workshop on the Okhotsk Sea and Adjacent Areas.- PICES scientific report 2004.-No 26.-P. 192.

91. Salyuk P.A., Bukin O.A., Akmaykin D.A. Monitoring of processes of dissolved organic matter production by phytoplankton using optical spectroscopy methods// PICES fourteenth annual meeting program abstracts. Vladivostok 2005.-P.174.

92. SeaWiFS (http://seawifs.gsfc.nasa.gov/)

93. Siegel D.A., O'Brien M.C., Sorensen J.C. et al. Results of the SeaWiFS Data Analysis// S.B.Hooker, E.R.Firestone NASA Technical Memorandum 104566. Greenbelt, Maryland: NASA Goddard Space Flight Center. 1995. -Vol. 26.-P.58.

94. Spinrad R. W., Carder K. L, Perry M. J. Ocean Optics // Oxford University Press. New York. 1994. p. 283.

95. Stramma L., Cornillon P. Satellite observations of the sea surface cooling by hurricane // J. Geophys. Res. 1986. - vol. 91, № C4. - P. 5031- 5035.

96. Stramska M., Stramski D., Hapter R., Kaczmarek S., Ston J. Bio-optical relationships and ocean color algorithms for the north polar region of the Atlantic // J. Geophys. Res. 2003. V.108. No C5. 3143, doi:10. 1029/2001JC001195.

97. Tassan S. Local algorithms using SeaWiFS data for the retrieval of phytoplankton, pigments, suspended sediment, and yellow substance in coastal waters // Appl. Opt. 1994. V.33, No 12. p. 2369-2377.

98. Wang M. The SeaWiFS atmospheric correction algorithm updates// NASA technical memorandum. 206892 Part 1. Vol. 9. 2000 p. 57-63.

99. Weichman P.B., Glazman R.E. Spatial variations of a passive tracer in a random wave field // J. Fluid Mech. 2002, vol. 453, pp. 263 287.