Влияние фитопланктона на альбедо океана

С использованием численных методов решения уравнения переноса излучения рассчитаны значения альбедо океана для набора биооптических характеристик, соответствующих ситуациям с различной концентрацией хлорофилла (1 мкг/л и 10 мкг/л) и случаю интенсивного кокколитофоридного цветения (8–12 млн кл./л). Расчеты проводились в спектральном интервале 280–2800 нм для случаев безоблачного неба при различных скоростях приводного ветра и пропускания атмосферы. Показано, что для вод первого оптического типа изменение концентрации хлорофилла от 1 до 10 мкг/л не приводит к изменениям альбедо. В случае интенсивного кокколитофоридного цветения альбедо океана может увеличиваться более, чем в три раза. Расчет среднемесячных значений альбедо для выбранных точек в Баренцевом и Черном морях показал, что наличие интенсивного кокколитофоридного цветения существенно увеличивает среднемесячные значения альбедо. Выполненный для этих точек расчет величин поглощенного в толще морской воды излучения в зависимости от времени суток продемонстрировал, что наличие цветения существенно уменьшает вели чины поглощенной радиации. Показано, что принятый в современной циркуляционной модели NEMO вклад в альбедо выходящего из воды излучения, составляющий 0,005 ± 0,0005, соответствует только водам первого оптического типа. Интенсивное цветение кокколитофорид может привести к увеличению этого вклада более чем в 14 раз. Предложена простая формула для коррекции значений альбедо с учетом влияния биооптических характеристик.

1. Тимофеев H.A. Радиационный режим океанов. Киев: Наукова думка, 1983. 247 с.

2. Будыко М.И. Тепловой баланс земной поверхности. Л.: Гидрометеоиздат, 1956. 255 с.

3. Brooks D.R., Harrison E.F., Minnis P. et al. Development of algorithms for understanding the temporal and spatial variability of the Earth’s radiation balance // Reviews of Geophysics. 1986. Vol. 24, N 2. P. 422–438. doi:10.1029/RG024i002p00422

4. Gulev S.K., Thorne P.W., Ahn J. et al. Changing state of the climate system // Climate Change 2021: The Physical Sci ence Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, 2021. P. 287–422.

5. Богданов М.Б., Червяков М.Ю., Кошель А.А. Десятилетний ряд глобального распределения альбедо по данным ИСЗ «Метеор-М» // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19, № 2. С. 243–251. doi:10.21046/2070-7401-2022-19-2-243-251

6. Червяков М.Ю., Котума А.И., Спиряхина А.А. Атлас альбедо по данным измерений отраженных потоков коротковолновой радиации, полученных с помощью гидрометеорологического спутника «Метеор-М» № 1. Саратов: Изд-во Сарат. Ун-та, 2017, 57 с. URL: http://elibrary.sgu.ru/uch_lit/1859.pdf (дата обращения: 30.03.2024).

7. Rutan D., Rose F., Roman M. et al. Development and assessment of broadband surface albedo from Clouds and the Earth’s Radiant Energy System Clouds and Radiation Swath data product // Journal of Geophysical Research: Atmo spheres. 2009. Vol. 27. 114(D8). doi:10.1029/2008JD010669

8. Donohoe A., Battisti D.S. Atmospheric and surface contributions to planetary albedo // Journal of Climate. 2011. Vol. 24, N 16. P. 4402–4418. doi:10.1175/2011JCLI3946.1

9. Копелевич О.В., Шеберстов С.В., Буренков В.И. и др. Оценка объемного поглощения солнечного излучения в водной толще по спутниковым данным // Фундаментальные исследования океанов и морей. М.: Наука, 2006. С. 109–126.

10. Madec G., Bourdallé-Badie R., Bouttier P.A. et al. NEMO Ocean engine. 2017. doi:10.5281/zenodo.6334656

11. Payne R.E. Albedo of the sea surface // Journal of Atmospheric Sciences. 1972. Vol. 29, N 5. P. 959–970. doi:10.1175/1520-0469(1972)029<0959: AOTSS>2.0.CO;2

12. Jin Z., Charlock T.P., Smith Jr. W.L., Rutledge K. A parameterization of ocean surface albedo // Geophysical research letters. 2004. Vol. 31, N 22. doi:10.1029/2004GL021180

13. Wei J., Ren T., Yang P. et al. An improved ocean surface albedo computational scheme: Structure and Performance // Jour nal of Geophysical Research: Oceans. 2021. Vol. 126, N 8. doi:10.1029/2020JC016958

14. Копелевич О.В., Салинг И.В., Вазюля С.В. и др. Биооптические характеристики морей, омывающих берега западной половины России, по данным спутниковых сканеров цвета 1998–2017 гг. // Институт океанологии имени П.П. Ширшова РАН. Ответственный редактор д. ф.- м. н. О.В. Копелевич. Москва, 2018. 140 с. URL: https://optics.ocean.ru/Atlas_2019/8_Monography_2018.pdf (дата обращения: 30.03.2024).

15. Глуховец Д.И., Шеберстов С.В. Влияние первичных гидрооптических характеристик на альбедо океана // Тру ды XII Всероссийской конференции с международным участием «Современные проблемы оптики естествен ных вод», Санкт-Петербург: ИО РАН, 2023. С. 64–69.

16. Plass G.N., Kattawar G.W., Catchings, F.E. Matrix operator theory of radiative transfer. 1: Rayleigh scattering // Applied Optics1973. Vol. 12. P. 314–329. doi:10.1364/AO.12.000314

17. Kopelevich O., Sheberstov S., Vazyulya S. Effect of a Coccolithophore Bloom on the Underwater Light Field and the Albedo of the Water Column // Journal of Marine Science and Engineering. 2020. Vol. 8. 456. doi:10.3390/jmse8060456

18. Gordon H.R., Castaño D.J. Aerosol analysis with Coastal Zone Color Scanner. A simple method for including multiple scattering effects // Applied Optics. 1989. Vol. 28. P. 1320–1326. doi:10.1364/AO.28.001320

19. HITRAN on the Web https://hitran.iao.ru/home.sim-theory.sp-function (дата обращения: 30.03.2024).

20. Gordon H.R., Wang M., Surface-roughness considerations for atmospheric correction of ocean color sensors. I: The Rayleigh-scattering component // Applied Optics. 1992. Vol. 32, P. 4247–4260. doi:10.1364/AO.31.004247

21. Mobley C.D., Hedley J.D. Hydrolight 6.0 Ecolight 6.0Technical Documentation. Numerical Optics Ltd. 2021. Belmont House, 19 West Street Tiverton, EX16 8AA, UK 131 p.

22. Morel A., Antoine D., and Gentili B., Bidirectional reflectance of oceanic waters: accounting for Raman emission and vary ing particle scattering phase function 2002 // Applied Optics. Vol. 41. N 30. P. 6289–6306. doi:10.1364/AO.41.006289

23. Копелевич О.В. Малопараметрическая модель оптических свойств морской воды // Оптика океана. М.: Наука, 1983. Т. 1. С. 208–234.

24. Segelstein D.J. The complex refractive index of water // Doctoral dissertation, University of Missouri-Kansas City. 1981.

25. Stamnes K., Tsay S.-C., Wiscombe W., Jayaweera K. Numerically stable algorithm for discrete-ordinate-method radia tive transfer in multiple scattering and emitting layered media // Applied Optics. 1988. Vol. 27. P. 2502–2509. doi:10.1364/AO.27.002502

26. Vazyulya S., Deryagin D., Glukhovets D. et al. Regional Algorithm for Estimating High Coccolithophore Concentration in the Northeastern Part of the Black Sea // Remote Sensing. 2023. Vol. 15, N 9. 2219. doi:10.3390/rs15092219

27. Tyrrel T., Holligan P.M., Mobley C. Optical impacts of oceaniccoccolithophore blooms // Journal Geophysical Re search Oceans. 1999. V. 104. P. 3223–3241. doi:10.1029/1998JC900052

28. Чернокульский А.В., Мохов И.И. Сравнительный анализ характеристик глобальной и зональной облачности по различным спутниковым и наземным наблюдениям // Исследование Земли из космоса. 2010. № 3. С. 12–29.

29. Glukhovets D.I., Goldin Yu.A. Surface desalinated layer distribution in the Kara Sea determined by shipboard and satellite data // Oceanologia. 2020. Vol. 62, N 3. P. 364–373. doi:10.1016/j.oceano.2020.04.002

30. McMahon A., Moore R.D. Influence of turbidity and aeration on the albedo of mountain streams // Hydrological Pro cesses. 2017. Vol. 31, N 25. P. 4477–4491. doi:10.1002/hyp.11370