Effects of Mesoscale Stirring on Phytopigment Determinations in the Photic Water Layer from Multispectral Ocean Color Data (The Case of the Tasman Sea)

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The inconstancy of phytopigment composition during intensive mesoscale mixing of the Tasman Sea photic layer was investigated using MODIS images of its surface. To do this, each pixel of such an image is assigned a WRM index equal to the sum of the wavelengths of the minima in the reflectance spectrum of the water surface within the boundaries of a pixel on the ground (Spectral Indexing of Pixels, or SIP approach). WRM is acceptable as an indicator of phytopigment composition variability in the water column, since the attenuation of light by water as a solvent and by its admixtures of other nature is inferior to light absorption by phytopigments in spectral selectivity, while the composition of phytopigments in the aquatic environment depends on the species composition of local phytoplankton. A co-analysis of WRM distributions and characteristics of Tasman Sea waters showed that with increased mesoscale variability in open ocean waters, phytopigment content in the near-surface layer reaches levels at which minimums of pigment origin at 400–550 nm, discernible by multispectral ocean color scanners, occur in the backscattered solar radiation spectrum. This phenomenon is ignored by common algorithms for chlorophyll determination based on the data of multispectral ocean color scanners (band-ratio algorithms) and, apparently, is one of the reasons for the known tendency of such algorithms to overestimate chlorophyll concentration relative to its real content in the water column. The conclusion is applicable to any ocean basins if they, like the Tasman Sea, are not affected by external sources of optically significant admixtures in water.

About the authors

G. S. Karabashev

P.P. Shirshov Institute of Oceanology

Author for correspondence.
Email: genkar@mail.ru
Russia, Moscow

References

  1. Bergman B., Sandh G., Lin S. et al. Trichodesmium – a widespread marine cyanobacterium with unusual nitrogen fixation properties // FEMS Microbiol. Rev. 2013. V. 37. P. 286–302. https://doi.org/10.1111/j.1574-6976.2012.00352.x
  2. Blondeau-Patissier D., Gower J.F.R., Dekker A.G. et al. A review of ocean color remote sensing methods and statistical techniques for the detection, mapping and analysis of phytoplankton blooms in coastal and open oceans // Progr. Oceanogr. 2014. V. 123. P. 123–144.
  3. Bouali M., Ladjal S. Toward optimal destriping of M-ODIS data using a unidirectional variational model // IEEE Transactions on geoscience and remote sensing. 2011. V. 49. № 8. August 2011. P. 2974–2935.
  4. Detoni A.V.S., Ciotti A.M. Trichome abundance, chlorophyll content and the spectral coefficient for light absorption of Trichodesmium slicks observed in the Southwestern Atlantic // J. Plankton Res. 2020. V. 42(2). P. 13–139. https://doi.org/10.1093/plankt/fbaa009
  5. Everett J.D., Baird M.E., Oke P.R., Suthers P.M. An avenue of eddies: quantifying the biophysical properties of mesoscale eddies in the Tasman Sea // Geophysical Research Letters. 2012. V. 39. L16608. https://doi.org/10.1029/2012GL053091,2012/
  6. Gaube P., Chelton D.B., Samuelson R.M. et al. Satellite observations of mesoscale eddy-induced Ekman pumping // J. Physical Oceanography. 2015. V. 45. P. 115–132.
  7. Hu C., Feng L. Modified MODIS fluorescence line head product to improve image interpretation for red tide monitoring in the eastern Gulf of Mexico // J. Appl. Remote Sens. 2016. V. 11(1). 012003. https://doi.org/1117/1.JRS.11.012003
  8. Karabashev G.S. Spectral indexation of pixels of MODIS sea surface images for detecting inconstancy of phytopigment composition in water // Oceanologia. 2021. V. 63(4). P. 482–496. https://doi.org/10.1016/j.oceano.2021.06.001
  9. Karabashev G.S. Spectral indexing of MODIS-Image pixels to reveal the variability in the phytopigment composition in the sea under the influence of mesoscale water dynamics // Oceanology. 2021. V. 61. № 6. P. 861–871. https://doi.org/10.1134/S0001437021060242
  10. Mobley C.D. Radiative transfer in the ocean // Encyclopedia of ocean sciences. 2011, 2nd ed. V. 4. P. 619–628. Elsevier Ltd. Steele, J.H., Turekian, K.K., Thorpe, S.A. (Eds.), London: Academic Press.
  11. Mobley C.D., Stramski D., Bisset W.P., Boss E. Optical modeling of ocean water. Is the Case 1-Case 2 classification still useful? // Oceanography. 2004. V. 17 (2). P. 60–67.
  12. Morel A. Optical modeling of the upper ocean in relation to its biogeneous matter content (Case 1 waters) // J. Geophys. Res. 1988. V. 93. № C9. P. 10749–10768.
  13. Morel A., Gentili B., Chamu M., Ras J. Bio-optical properties of high chlorophyll Case 1 waters and of yellow-substance-dominated Case 2 waters // Deep Sea Res. 2006.V. 53. Iss. 9. P. 1439–1459. https://doi.org/10.1016/j.dsr.2006.07.007
  14. Schollaert Uz.S., Kim G.E., Mannino A. et al. Developing a community of practice for applied uses of future PACE data to address marine food security challenges // Front. Earth Sci. 2019. V. 7:283. https://doi.org/10.3389/feart.2019.00283
  15. Sheberstov S., Lukyanova E. A system for acquisition, processing and storage of satellite and field biooptical data // In: Proc. IV Int. Conf.: Current Problems in Optics of Natural Waters. 2007. Nizhny Novgorod, September 11–15. P. 179–183.
  16. Waugh D.W., Abraham, E.R., Bowen M.M. Spatial variations of stirring in the surface ocean: a case study of the Tasman Sea // Journal of Physical Oceanography. 2006. V. 36. P. 526–542.
  17. Wozniak B., Dera J. Light Absorption in Sea Water. 2007. Springer Science, Business Media, New York, 463 p.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (267KB)
3.

Download (1MB)
4.

Download (1MB)
5.

Download (2MB)

Copyright (c) 2023 Г.С. Карабашев

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».