hydrophysicsФундаментальная и прикладная гидрофизикаFundamental and Applied Hydrophysics2073-66732782-5221St. Petersburg Research Center of the Russian Academy of Sciences10.7868/S2073667320020082hydrophysics-103Research ArticleГИДРОФИЗИЧЕСКИЕ И БИОГЕОХИМИЧЕСКИЕ ПОЛЯ И ПРОЦЕССЫHYDROPHYSICAL AND BIOGEOCHEMICAL FIELDS AND PROCESSESИсследование связи между сезонными изменениями солености Азовского моря и биооптическими характеристиками по данным спутникового зондирования в видимом диапазоне спектраResearch of the relations between the seasonal variability of salinity and bio-optical features in the Sea of Azov using the satellite data in the visible spectrum rangeШульгаТ. Я.Shul’gaT. Y.

299011, Капитанская ул., д. 2, г. Севастополь

299011, Kapitanskaya Str., 2, Sevastopol

shulgaty@mail.ruСуслинВ. В.SuslinV. V.

299011, Капитанская ул., д. 2, г. Севастополь

299011, Kapitanskaya Str., 2, Sevastopol

ШукалоД. М.ShukaloD. M.

299011, Капитанская ул., д. 2, г. Севастополь

299011, Kapitanskaya Str., 2, Sevastopol

ИнгеровА. В.IngerovA. V.

299011, Капитанская ул., д. 2, г. Севастополь

299011, Kapitanskaya Str., 2, Sevastopol

Морской гидрофизический институт РАНРоссияMarine Hydrophysical Institute RASRussian Federation2020011220211326875Copyright © Шульга Т.Я., Суслин В.В., Шукало Д.М., Ингеров А.В., 20212021Шульга Т.Я., Суслин В.В., Шукало Д.М., Ингеров А.В.Shul’ga T.Y., Suslin V.V., Shukalo D.M., Ingerov A.V.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://hydrophysics.spbrc.ru/jour/article/view/103

Предложен метод получения данных по температуре и солености в Азовском море, основанный на совместном использовании результатов гидродинамического моделирования, данных контактных и дистанционных наблюдений. Приведены результаты численных экспериментов, выполненных с помощью трехмерной гидродинамической модели Princeton Ocean Model и данных атмосферного реанализа SKIRON. В качестве начальных условий в модели использованы среднемноголетние данные in situ измерений по температуре и солености за период 1913–2012 гг. Данные in situ использованы в гидродинамической модели в качестве начальных полей температуры и солености. Усвоение этих данных в модель выполнено на основании среднемноголетних значений, усредненных по каждому месяцу измерений и сгруппированных в массивы, относящиеся к поверхностному, среднему и придонному слоям моря. Предварительно выполнен анализ данных in situ, включающий описание многолетней сезонной изменчивости температуры и солености в Азовском море. Предложена процедура усвоения в гидродинамическую модель информации, полученной из стандартных продуктов второго уровня MODIS на основании установленной связи между значениями солености морской воды и биооптическими характеристиками. Результаты показывают преимущества предлагаемого совместного использования спутниковых данных и результатов ассимиляционного моделирования для получения непрерывной информации о термохалинной структуре моря.

This paper proposes a method to retrieve water temperature and salinity in the Azov Sea using the results of hydrodynamic modeling, in situ data, and satellite images of the visible spectrum range. The results of simulations performed with the three-dimensional hydrodynamic model Princeton Ocean Model by atmospheric reanalysis SKIRON are presented. Long-term monthly average in situ measurements of temperature and salinity for the period 1913–2012 were used in the simulation as initial conditions. In situ data are used in the hydrodynamic model as initial temperature and salinity fields. The assimilation of these data into the model is based on long-term average values averaged for each month of measurements and grouped into arrays related to the surface, mid-sea and bottom layers of the sea. Preliminary in situ data analysis was performed, including a description of long-term seasonal variability of temperature and salinity in the Sea of Azov. The procedure for assimilation of satellite data from MODIS L2 into the hydrodynamic model based on the established relationship between the sea salinity and bio-optical features is suggested. The research shows the advantages of the proposed joint use of satellite data and the results of assimilation modeling to obtain continuous information on the thermohaline structure of water in the Sea of Azov.

Азовское моретемпературасоленостьгидродинамическая модельтермохалинная структурабиооптические характеристикидистанционное зондированиеMODISThe Sea of Azovtemperaturesalinityhydrodynamic modelthermohaline structurebio-optical featuresremote sensingMODISРабота выполнена в рамках государственного задания по № 0827–2019–0004 (шифр «Прибрежные исследования») и гранта РФФИ 18–45–920070.ReferencesWolanksi E., Elliott M. Estuarine Ecohydrology: An Introduction. Elsevier Science, Amsterdam, 2015. 322 p.Wolanksi E., Elliott M. Estuarine Ecohydrology: An Introduction. Elsevier Science, Amsterdam, 2015. 322 p.Шульга Т.Я., Суслин В.В. Исследование эволюции пассивной примеси в поверхностном слое Азовского моря на основе усвоения данных сканера MODIS-Aqua в гидродинамическую модель // Фундаментальная и прикладная гидрофизика. 2018. Т. 11, № 3. С. 73–80.Shul’ga T.Ya., Suslin V.V. Investigation of the evolution of the suspended solids in the Sea of Azov based on the assimilation of satellite data in a hydrodynamic model. Fundamentalnaya i Prikladnaya Gidrofizika. 2018, 11(3), 73–80 (in Russian).Konik M., Kowalevski M., Bradtke K., Darecki M. The operational method of filling information gaps in satellite imagery using numerical models // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2019. V. 75. P. 66–82.Konik M., Kowalevski M., Bradtke K., Darecki M. The operational method of filling information gaps in satellite imagery using numerical models. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2019, 75, 66–82.Матишов Г.Г., Архипова О.Е., Чикин А.Л. Модельный подход к восстановлению данных по солености на примере Азовского моря // Доклады академии наук. 2018. Т. 420, № 5. C. 687–690.Matishov G.G., Arhipova O.E., Chikin A.L. A model approach to the restoration of salinity data on the example of the Sea of Azov. Doklady’ RAS. 2018, 420, 5, 687–690 (in Russian).Гидрометеорология и гидрохимия морей СССР. Т. V. Азовское море / Под ред. Н. П. Гоптарева, А. И. Симонова, Б. М. Затучной, Д. Е. Гершановича. СПб.: Гидрометеоиздат, 1991. 236 с.Hydrometeorology and hydrochemistry of the seas of the USSR. Vol. V. Sea of Azov / Eds. N. P. Goptarev, A. I. Simonov, B. M. Zatuchnaya, D. E. Gershanovich. SPb., Hydrometeoizdat, 1991. 236 p. (in Russian).Книпович Н.М. Работа Азовской научно-промысловой экспедиции в 1922–1924 гг. (предварительный отчет) // Тр. Азово-Черноморской научно-промысловой экспедиции. Керчь, 1926. Вып. 1. С. 4–51.Knipovich N.M. The work of the Azov scientific and field expedition in 1922–1924. Pr. Azov-Black Sea Scientific Expedition Kerch. 1926, 1, 4–51 (in Russian).Книпович Н.М. Гидрология морей и солоноватых вод: (в применении к промысловому делу). М.-Л.: Пищепромиздат, 1938. 514 с.Knipovich N.M. Hydrology of the seas and brackish waters (as applied to fishing). Leningrad, Pischepromizdat, 1938. 514 p. (in Russian).Косенко Ю.В., Баскакова Т.Е., Картамышева Т.Б. Роль стока реки Дон в формировании продуктивности Таганрогского залива // Водные биоресурсы и среда обитания. 2018. Т. 1, № 3–4. С. 32–39.Kosenko Yu.V., Baskakova T.E., Kartamysheva T.B. The role of the Don River runoff in the formation of productivity of the Taganrog Bay. Vodniye Bioresursy i Sreda Obitaniya. 2018, 1, 3–4, 32–39 (in Russian).Матишов Г.Г., Гаргопа Ю.М., Бердников С.В., Дженюк С.Л. Закономерности экосистемных процессов в Азовском море. М.: Наука, 2006. 304 с.Matishov G.G., Gargopa Yu.M., Berdnikov S.V., Dzhenyuk S.L. Patterns of ecosystem processes in the Sea of Azov. Moscow, Nauka, 2006. 304 p. (in Russian).NASA Goddard Space Flight Center, Ocean Ecology Laboratory, Ocean Biology Processing Group. Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Aqua Ocean Color Data. URL: https://oceancolor.gsfc.nasa.gov/data/10.5067/AQUA/MODIS_OC.2014.0/ (дата обращения: 28.12.2019).NASA Goddard Space Flight Center, Ocean Ecology Laboratory, Ocean Biology Processing Group. Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Aqua Ocean Color Data. URL: https://oceancolor.gsfc.nasa.gov/data/10.5067/AQUA/MODIS_OC.2014.0/ (date of access: 28.12.2019).NASA Goddard Space Flight Center, Ocean Ecology Laboratory, Ocean Biology Processing Group. Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Aqua Ocean Color Data. URL: https://oceancolor.gsfc.nasa.gov/data/10.5067/AQUA/MODIS_OC.2014.0/ (дата обращения: 28.12.2019).NASA Goddard Space Flight Center, Ocean Ecology Laboratory, Ocean Biology Processing Group. Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Aqua Ocean Color Data. URL: https://oceancolor.gsfc.nasa.gov/data/10.5067/AQUA/MODIS_OC.2014.0/ (date of access: 28.12.2019).Blumberg A.F., Mellor G.L. A description of three-dimensional coastal ocean circulation model // Three-Dimensional Coastal Ocean Models / Ed. N. Heaps. Washington, D. C.: American Geophysical Union. 1987. V. 4. P. 1–16.Blumberg A.F., Mellor G.L. A description of three-dimensional coastal ocean circulation model. Three-Dimensional Coastal Ocean Models / Ed. N. Heaps. Washington, D. C.: American Geophysical Union. 1987, 4, 1–16.Matishov G.G., Matishov D.G., Berdnikov S.V. Climatic Atlas of the Sea of Azov 2006. Washington: Silver Spring, 2006.Matishov G.G., Matishov D.G., Berdnikov S.V. Climatic Atlas of the Sea of Azov 2006. Washington, Silver Spring, 2006.Матишов Г.Г., Бердников С.В., Жичкин А.П. и др. Атлас климатических изменений в больших морских экосистемах Северного полушария (1878–2013). Ростов н/Д: ЮНЦ РАН, 2014. 256 с.Matishov G.G., Berdnikov S.V., Zhichkin A.P. et al. Atlas of climate change in large marine ecosystems of the Northern Hemisphere (1878–2013). Rostov-on-Don, SSC RAS, 2014. 256 p. (in Russian).Матишов Г.Г., Степаньян О.В. Научно-исследовательское судно «Профессор Панов» — 15 лет морских научных исследований // Морской гидрофизический журнал. 2018. Т. 34, № 5. С. 446–453. doi:10.22449/0233–7584–2018–5–446–453Matishov G.G., Stepanyan O.V. R/V “Professor Panov”: 15 Years of Marine Scientific Research. Physical Oceanography, [e-journal]. 2018, 25(5), 412–419. doi:10.22449/1573–160X-2018–5–412–419Kallos G. et al. The Regional Weather Forecasting System SKIRON and its capability for forecasting dust uptake and transport // Proceedings of the WMO conference on dust storms. Damascus, 1–6 Nov. 1997. P. 9.Kallos G. et al. The Regional Weather Forecasting System SKIRON and its capability for forecasting dust uptake and transport. Proceedings of the WMO Conference on Dust Storms. Damascus, 1–6 Nov. 1997. P. 9.Баянкина Т.М., Годин Е.А., Жук Е.В., Ингеров А.В., Исаева Е.А., Халиулин А. Х. Информационные ресурсы Морского гидрофизического института РАН // Процессы в геосредах. 2017. № 4 (13). С. 651–659.Bayankina T.M., Godin E.A., ZHuk E.V., Ingerov A.V., Isaeva E.A., Haliulin A.H. Information Resources of the Marine Hydrophysical Institute of the RAN. Processy v Geosredakh. 2017, 4 (13), 651–659 (in Russian).Suslin V., Churilova T. A regional algorithm for separating light absorption by chlorophyll-a and coloured detrital matter in the Black Sea, using 480–560 nm bands from ocean colour scanners // International Journal of Remote Sensing. 2016. V. 37, N 18. P. 4380–4400.Suslin V., Churilova T. A regional algorithm for separating light absorption by chlorophyll-a and coloured detrital matter in the Black Sea, using 480–560 nm bands from ocean colour scanners. International Journal of Remote Sensing. 2016, 37, 18, 4380–4400.Kopelevich O.V., Burenkov V.I., Sheberstov S.V., Vazyulya S.V., Zavialov S.P. Bio-optical characteristics of the Russian seas from satellite ocean color data of 1998–2010 // Proc. VI Int. Conf. “Current problems in optics of natural waters”. St. Petersburg, 2011. P. 181–182.Kopelevich O.V., Burenkov V.I., Sheberstov S.V., Vazyulya S.V., Zavialov S.P. Bio-optical characteristics of the Russian seas from satellite ocean color data of 1998–2010. Proc. VI Int. Conf. “Current Problems in Optics of Natural Waters”. St. Petersburg, 2011, 181–182.Suetin V.S., Suslin V.V., Korolev S.N., Kucheryavyi A.A. Analysis of the variability of the optical properties of water in the Black Sea in summer 1998 according to the data of a SeaWiFS satellite instrument // Physical Oceanography. 2002. 12(6). P. 331–340.Suetin V.S., Suslin V.V., Korolev S.N., Kucheryavyi A.A. Analysis of the variability of the optical properties of water in the Black Sea in summer 1998 according to the data of a SeaWiFS satellite instrument. Physical Oceanography. 2002, 12(6), 331–340.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.