Rys. 1. Schemat przekazywania energii w systemie atmosfera-morze

Transkrypt

1 Satelitarny monitoring środowiska Bałtyku - geneza i możliwości Mirosława Ostrowska Instytut Oceanologii Polskiej Akademii Nauk ostra@iopan.gda.pl 1. Wstęp Satelitarne metody badań i monitorowania dużych obszarów morskich są od lat z powodzeniem stosowane w praktyce oceanologicznej. Umożliwiają one zdalne określanie wielu właściwości mórz i oceanów i uzupełniają, a w niektórych przypadkach nawet zastępują, tradycyjne obserwacje i pomiary prowadzone ze statków i innych platform badawczych. Dostarczają nieporównywalnie więcej danych pomiarowych charakteryzujących duże obszary morza z częstością zależącą od okresu przelotu satelity nad badanym obszarem. Informacje z czujników satelitarnych są obecnie powszechnie stosowane do opracowywania map różnych wielkości fizycznych takich jak temperatura czy oświetlenie na powierzchni mórz i oceanów. Na podstawie obserwacji satelitarnych możliwe jest także wyznaczanie stężeń różnych składników zawartych w powierzchniowej warstwie wody, takich jak chlorofil, kolorowe substancje organiczne i inne, świadczące o przebiegu różnych procesów w morzu. Również charakterystyki opisujące różne złożone zjawiska, takie jak np. fotosynteza materii organicznej w komórkach glonów, mogą być wyznaczane na podstawie informacji zawartych w strumieniu promieniowania słonecznego docierającego do zainstalowanych na satelitach radiometrów. Widmo tego promieniowania kształtowane jest przez szereg zachodzących w morzu i atmosferze procesów przedstawionych schematycznie na rys.1. Rys. 1. Schemat przekazywania energii w systemie atmosfera-morze

2 Promieniowanie słoneczne docierające do powierzchni morza po przejściu przez atmosferę, zostaje częściowo odbite od jego powierzchni a częściowo wnika do wody, gdzie dalej podlega rozpraszaniu lub absorpcji. Część z tego promieniowania, po ponownym przejściu przez atmosferę, dociera do satelity i stanowi sygnał z informacją rejestrowany przez radiometr zainstalowany na jego pokładzie. Analiza spektralna tego sygnału, oparta o znajomość procesów kształtujących jego widmo, jest podstawą metod teledetekcyjnych. Poznanie wzajemnych relacji pomiędzy dystrybucją promieniowania elektromagnetycznego w morzu a różnymi procesami fizycznymi chemicznymi i biologicznymi zachodzącymi w akwenach jest więc kluczowe dla poprawnej interpretacji docierających do satelity sygnałów. Wymaga to jednak głębokiej wiedzy o właściwościach optycznych badanego akwenu, zależnych od obecności różnych, zawieszonych i rozpuszczonych, składników wody morskiej. Oparte na takiej wiedzy algorytmy umożliwiające wyznaczanie wielu charakterystyk opisujących środowisko morskie są opracowywane od wielu lat i stosowane z powodzeniem w praktyce oceanologicznej. Ich szerszy opis zawarty jest w zamieszczonym w materiałach konferencyjnych streszczeniu wykładu Dareckiego (2015). Poniżej prezentowane są możliwości i zasada działania nowo zbudowanego Systemu SatBałtyk tj. systemu satelitarnej kontroli środowiska Morza Bałtyckiego, umożliwiającego operacyjne monitorowanie i krótkookresowe prognozowanie wielu funkcjonalnych i strukturalnych charakterystyk ekosystemu tego morza na podstawie danych satelitarnych oraz informacji płynących z opracowanych wcześniej modeli matematycznych opisujących procesy zachodzące w ekosystemie Bałtyku. 2. Początki badań U podstaw wielu zdalnych metod stosowanych w badaniach oceanograficznych leży, najogólniej mówiąc, znajomość związków między sumarycznymi właściwościami optycznymi wody morskiej a jej składem. Wzajemne oddziaływanie promieniowania świetlnego z materią tworzącą środowisko morskie jest przedmiotem badań fizyków morza od wielu lat. Znaczący wkład w rozwój tej wiedzy ma zespół optyków morza Instytutu Oceanologii Polskiej Akademii Nauk (IO PAN) w Sopocie. Pierwsze badania optycznych właściwości składników wody morskiej, ich wpływu na widoczność podwodną i strukturę podwodnego pola światła prowadzone były tu już latach 60 XX w, kiedy Instytut jeszcze był małą Stacją Morską Polskiej Akademii Nauk (Dera 1963a,b, 1967, 1971, Dera i Olszewski 1969, Olszewski 1973, Woźniak 1973). Postęp w technologii, nowoczesna aparatura badawcza i nowe metody pomiarowe umożliwiały rozwój wiedzy o środowisku morskim i dawały możliwość głębszego rozumienia wzajemnych zależności i mechanizmów różnych, stymulowanych światłem słonecznym procesów zachodzących w toni wodnej. Skutkowało to opracowywaniem przez naukowców z IO PAN coraz bardziej precyzyjnych matematycznych opisów tych zależności (Woźniak i Ostrowska 1990a,b, Woźniak i Pelevin 1991, Dera 1995, Woźniak i Dera 2000, Ostrowska i in. 2000a,b). Wraz z rosnącym zrozumieniem praw i mechanizmów szeregu zjawisk, w tym tak złożonych jak fotosynteza materii organicznej zachodząca w komórkach glonów morskich, opisy te uwzględniają w coraz większym stopniu subtelne różnice między poszczególnymi akwenami manifestowane przestrzenną zmiennością ich właściwości optycznych. Takie matematyczne modele mają fundamentalne znaczenie

3 przy opracowywaniu teledetekcyjnych metod obserwacji morza. Liderem naukowym tych badań prowadzonych w Zakładzie Fizyki Morza w Instytucie Oceanologii PAN we współpracy (od lat 90 XX w) z Instytutem Fizyki w Akademii Pomorskiej w Słupsku był profesor Bogdan Woźniak. Równolegle zespół naukowców z Instytutu Oceanografii Uniwersytetu Gdańskiego (IO UG) prowadził badania optyczne atmosfery nadbałtyckiej, w tym głównie propagacji promieniowania słonecznego opracowując m.in. przydatne w teledetekcji satelitarnej algorytmy wyznaczania intensywności tego promieniowania docierającego przez atmosferę do powierzchni Morza Bałtyckiego (Krężel 1985, Kowalewska i Krężel 1991, Krężel 1992). Uruchomienie w IOUG w roku 2000 stacji odbioru danych satelitarnych (AVHRR/NOAA) dostarczającej w sposób ciągły, w standardzie HRPT 1, informacji w przedziałach widzialnym i podczerwonym widma, pozwoliło na podejmowanie badań nad procesami, w których istotne znaczenie ma informacja o zmienności temperatury powierzchniowej w morzu. (Krężel et al. 2005a, Krężel et al. 2005b, Myrberg et al. 2008, Bradtke et al. 2010). Zespoły naukowców z tych trzech instytucji (IO PAN, IO UG i IF AP) na początku XXI wieku połączyły swoje siły, wiedzę i doświadczenie przy realizacji projektu, który miał na celu opracowanie podstaw naukowych satelitarnej kontroli ekosystemu Bałtyku. 3. Algorytm DESAMBEM W latach zespoły naukowców z wyżej wymienionych trzech instytucji (Instytutu Oceanologii PAN, Instytutu Oceanografii UG, i Instytutu Fizyki Akademii Pomorskiej w Słupsku) we współpracy z Morskim Instytutem Rybackim, pod kierownictwem prof. Bogdana Woźniaka realizowały projekt zamówiony przez Komitet Badań Naukowych pt.: Badanie i opracowanie systemu satelitarnej kontroli ekosystemu Bałtyku (projekt nr PBZ- KBN 056/P04/2001). Efektem tej współpracy była pierwsza wersja algorytmu DESAMBEM 2, którego schemat blokowy przedstawiony jest na rys. 2. Algorytm ten umożliwia wyznaczenie ważnych charakterystyk morza na podstawie danych satelitarnych. Każdy z przedstawionych na rys. 2 bloków to zbiór formuł matematycznych opisujących zależności pomiędzy danymi wejściowymi do danego bloku a wielkościami będącymi podstawą do dalszych obliczeń. Poszczególne bloki obrazują kolejne etapy przetwarzania sygnałów odbieranych z satelity prowadzących do wyznaczenia na ich podstawie czterech ważnych charakterystyk ekosystemu tego morza, a mianowicie: powierzchniowej temperatury akwenu (blok 2 - Modele i algorytmy do przetwarzania danych satelitarnych ), oświetlania odgórnego powierzchni morza (blok 3 - Optyczne modele atmosfery ), koncentracji chlorofilu a w warstwie powierzchniowej (blok 4 - model koloru morza ), fotosyntetycznej produkcji pierwotnej pod jednostkową powierzchnia morza (blok 5 - model światło-morska fotosynteza ). 1 High resolution picture transmission 2 Nazwa algorytmu jest skrótem angielskiego tłumaczenia tytułu projektu (DEvelopment of a SAtellite Method for Baltic Ecosystem Monitoring)

4 Rys. 2. Uproszczony schemat blokowy algorytmu DESAMBEM Wyznaczone na podstawie algorytmu DESAMBEM mapy całego Morza Bałtyckiego opublikowano po raz pierwszy dla 8 maja 2001 (rys. 3). Wśród tych charakterystyk unikatowa jest mapa wartości całodobowej produkcji materii organicznej przedstawiona na rysunku 3d. Opracowanie takiej mapy na podstawie zawartych w sygnale satelitarnym informacji z powierzchniowej warstwy morza możliwe jest na podstawie wieloskładnikowego modelu światło-morska fotosynteza (blok 5 na rys.2). Szczegółowy opis tego modelu można znaleźć w pracy Woźniak i in Powstał on na podstawie wieloletnich, wspomnianych wcześniej badań nad złożonymi procesami związanymi z dystrybucją światła słonecznego w toni wodnej, które zaowocowały opracowaniem matematycznych opisów wiążących te procesy z różnymi parametrami fizycznymi, chemicznymi i biologicznymi charakteryzującymi toń wodną (Woźniak i in. 1992a,b, 1995, 1997a,b, 2000, 2002a,b, Dera 1995, Kaczmarek i Woźniak 1995, Krężel 1997, Majchrowski i Ostrowska 1999, 2000, Majchrowski i in. 2000; Ostrowska i in. 2000a,b, Ficek i in. 2000a,b, 2003; Ficek 2001, Majchrowski 2001, Ostrowska 2001). O złożoności tych zależności świadczy chociażby to, że formuły wieloskładnikowego modelu światło-morska fotosynteza uwzględniają różną dla różnych długości fali głębokość penetracji światła słonecznego w toni jak i zależny od szeregu czynników zróżnicowany rozkład głębokościowy wyznaczanych parametrów i charakterystyk.

5 Rys. 3. Historycznie pierwsze, opracowane wspólnie przez zespoły IO PAN w Sopocie, IO UG w Gdyni i IF AP w Słupsku, mapy rozkładów wybranych charakterystyk ekosystemu Morza Bałtyckiego: dziennych dóz energii promieniowania słonecznego w zakresie widmowym PAR (tj. promieniowania aktywnego w procesie fotosyntezy materii organicznej) (a), średnich temperatur powierzchni wód (b), średnich stężeń chlorofilu a w warstwie powierzchniowej (c) wartości całodobowej produkcji materii organicznej w kolumnie wody (d), uzyskane na podstawie danych satelitarnych z dnia 8 maja 2001 z wykorzystaniem algorytmu DESAMBEM (zaczerpnięte z Woźniak i in. 2004). Po zakończeniu realizacji projektu w roku 2005, algorytm DESAMBEM był rozwijany i udoskonalany. Współpraca zespołów z trzech instytucji była kontynuowana, tym razem w ramach sieci naukowej Międzyinstytutowy Zespół Satelitarnych Obserwacji Środowiska Morskiego, wciąż pod kierownictwem prof. Bogdana Woźniaka. Zaowocowało to kolejnymi opisami matematycznymi badanych zjawisk i procesów, coraz bardziej złożonymi i uwzględniającymi ich fizyczne mechanizmy (Woźniak i in. 2004, 2007a, Woźniak i Dera 2007, Majchrowski i in. 2007; Ostrowska i in 2007, Ficek i in. 2004; Darecki i Stramski 2004, Kowalewski i Krężel 2004, Darecki i in. 2005, Krężel i in. 2005a,b, 2008). Pozwoliło też na rozbudowanie algorytmu DESAMBEM i zwiększenie dokładności wyznaczanych za jego pomocą charakterystyk opisujących funkcjonowanie ekosystemu Bałtyku (Woźniak 2008). Za pomocą tych nowych formuł można, na podstawie danych z systemów satelitarnych (m.in.: AVHRR/TirosN/NOAA, SEVIRI/Meteosat, SeaWiFS/OrbView 2, MODIS/Aqua), estymować rozkłady temperatury powierzchniowej akwenu, koncentracje chlorofilu a i innych pigmentów fitoplanktonu w warstwie powierzchniowej i na różnych głębokościach w akwenach bałtyckich, rozkład oświetlenia słonecznego na powierzchni akwenu, pionowe profile wybranych właściwości optycznych morza, rozkłady spektralne energii oświetlenia użytecznej dla fotosyntezy i energii absorbowanej przez fitoplankton na

6 różnych głębokościach, pionowe rozkłady kwantowej wydajność fotosyntezy i pierwotnej produkcji materii organicznej oraz sumaryczną (pod jednostkową powierzchnią akwenu) produkcję pierwotną i inne (Darecki 2008). Nowe subalgorytmy składowe algorytmu DESAMBEM, specjalnie opracowane i dostosowane do specyficznych warunków biooptycznych wód Bałtyku, w znacznie większym stopniu uwzględniają specyfikę wód Morza Bałtyckiego, niż poprzednio stosowane algorytmy uniwersalne, opracowywane w oparciu o dane dotyczące wód morskich z różnych rejonów, o odmiennych właściwościach optycznych. W przypadku otwartych wód oceanicznych dokładność charakterystyk ekosystemu wyznaczana za pomocą algorytmów podsatelitarnych nie jest zakłócana obecnością w wodzie morskiej różnych substancji pochodzenia zewnętrznego, jak w przypadku Morza Bałtyckiego. To śródlądowe morze charakteryzuje się przede wszystkim dużą, w porównaniu do innych mórz, zawartością rozpuszczonych substancji organicznych pochodzących, w znaczącej części z otaczających je lądów i wpływających rzek. W związku z tym opracowane dla innych akwenów metody teledetekcji optycznej, zastosowane do wyznaczania charakterystyk Bałtyku, dają błędne wyniki (Darecki Stramski 2004). Zastosowane w algorytmie DESAMBEM 2008 subalgorytmy, opracowane na podstawie wyników wieloletnich badań i zgromadzonych licznych zbiorów danych empirycznych z różnych rejonów Bałtyku, uwzględniają zależność procesów zachodzących w tym morzu (stymulowanych światłem słonecznym) od czynników zewnętrznych. Weryfikacja dokładności wyznaczania charakterystyk Morza Bałtyckiego za pomocą tego algorytmu potwierdziła, że ich dokładność jest zbliżona do dokładności wyznaczania tych charakterystyk metodami tradycyjnymi (Darecki 2008). Trudno natomiast przecenić możliwość obserwacji złożonych zachodzących w ekosystemie morskim procesów jednocześnie dla dużych obszarów morskich bez żmudnych, analiz laboratoryjnych i badań polowych. Techniki satelitarne pozwalają na monitorowanie stanu i funkcjonowania ekosystemów morskich niemożliwe do przeprowadzenia innymi metodami. Algorytm DESAMBEM 2008 stanowił zatem naukowe podstawy wykorzystania tych technik do monitorowania środowiska Bałtyku. Praktyczne zastosowanie tego algorytmu do badania i diagnozowania ekosystemu Morza Bałtyckiego dostarczało jego autorom bogatego materiału do analiz naukowych i inspirowało do dalszego rozwoju jego subalgorytmów. Formuły i modele zawarte w przedstawionych na rysunku 1 schematycznych 4 blokach algorytmu DESAMBEM, zastępowane lub uzupełniane były przez nowe formuły, umożliwiające wyznaczenie szeregu nowych, coraz bardziej skomplikowanych charakterystyk, ważnych dla kontroli stanów i przemian środowiska Bałtyku. Były to na przykład opracowane w ostatnim dziesięcioleciu składowe bilansu promieniowania długofalowego powierzchni morza (Zapadka i in. 2001, 2007, 2008), które mają podstawowe znaczenie dla badań klimatycznych. 4. System SatBałtyk Kolejnym krokiem, oczywistym dla naukowców zajmujących się metodami teledetekcji satelitarnej w badaniu Morza Bałtyckiego, było wykorzystanie tych metod do monitoringu i bieżącej oceny stanu ekosystemu tego morza. Na krajach nadbałtyckich ciąży obowiązek ochrony tego środowiska nie tylko moralny, związany z racjonalnym eksploatowaniem jego przestrzeni i zasobów, ale też narzucany przez coraz bardziej restrykcyjne uregulowania

7 prawne. Są to regulacje zawarte w międzynarodowych konwencjach i porozumieniach 3 dotyczących obligatoryjnego monitorowania i ochrony środowiska naturalnego Bałtyku, w tym procesów wpływających na klimat Europy. Takie operacyjne stosowanie algorytmu DESAMBEM wymagało jednak stworzenia odpowiedniej infrastruktury oraz opracowania i uruchomienia procedur umożliwiających rutynowe określanie zestawu aktualnych funkcjonalnych i strukturalnych charakterystyk ekosystemu Morza Bałtyckiego. Koncepcję takiego złożonego systemu monitoringowego całego obszaru Bałtyku wraz z jego strefą brzegową, opartego na wykorzystaniu danych satelitarnych, modeli matematycznych i pomiarów in situ z platform na morzu, opracował profesor Bogdan Woźniak wraz z zespołem współpracowników - naukowców z czterech instytucji badawczych, rozlokowanych wzdłuż naszego wybrzeża. Do współpracujących wcześniej: Instytutu Oceanologii PAN, Instytutu Oceanografii UG i Instytutu Fizyki AP dołączył Instytut Nauk o Morzu Uniwersytetu Szczecińskiego (INoM US). Naukowcy z INoM US stosowali z powodzeniem metody teledetekcyjne od lat 80 XX, między innymi do określania batymetrii w strefie brzegowej morza. Zespół ten dysponował stacją do odbioru danych satelitarnych z niskoorbitujących satelitów NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration - USA) oraz uczestniczył w badaniach podsatelitarnych programu Interkosmos (Furmańczyk 1985, Hus i Furmańczyk 1985). Rozwijały się tam też intensywnie badania związane z monitoringiem i analizą zmian brzegu południowego Bałtyku. Wprowadzenie w życie tej koncepcji stało się możliwe w roku 2010, dzięki dofinansowaniu, które otrzymał Instytut Oceanologii PAN jako lider Konsorcjum SatBałtyk z funduszy Programu Operacyjnego Innowacyjna Gospodarka. Konsorcjum to zostało powołane przez cztery wymienione wyżej instytucje w celu realizacji projektu Satelitarna kontrola środowiska Morza Bałtyckiego - SatBałtyk (POIG /09). Zakładanym efektem końcowym tego projektu było uruchomienie operacyjnego Systemu SatBałtyk umożliwiającego szybkie, efektywne wyznaczanie charakterystyk Bałtyku w formie map ich rozkładów na obszarze tego morza. Lista tych charakterystyk obejmowała dopływ energii promieniowania słonecznego w różnych zakresach spektralnych, bilans promieniowania krótkofalowego i długofalowego na powierzchni morza i w górnych warstwach atmosfery, rozkład temperatury, stan dynamiczny powierzchni morza, stężenie chlorofilu a i innych pigmentów fitoplanktonu, zakwity glonów, występowanie upwellingów, pojawianie się plam zanieczyszczeń w tym rozlewów ropy i in., produkcję pierwotną materii organicznej i strumień fotosyntetycznie uwalnianego tlenu O2 w toni morskiej, stan zlodzenia powierzchni morza i in. Ponadto przewidziano ewidencjonowanie i prognozowanie skutków i zagrożeń w strefie brzegowej spowodowanych bieżącymi i spodziewanymi stanami sztormowymi. Sprawne, rutynowe działanie takiego systemu wymaga harmonijnej współpracy wszystkich niezbędnych do jego funkcjonowania elementów, oraz zapewnienia odpowiednich źródeł informacji. Na rysunku 3 przedstawiony jest poglądowy schemat organizacji Systemu SatBałtyk. 3 np. Konwencja Helsińska (1974) i Nowa Konwencja (1992), Nowa Dyrektywa Wodna Unii Europejskiej (EC, 2000), program Copernicus (2010) flagowy program Unii Europejskiej wcześniej zwany GMES (Global Monitoring for Environment and Security), Zintegrowana Polityka Morska UE (An Integrated Maritime Policy for the European Union, COM 2007, zwana niebieską księgą, p. UE 2007) i raport Grupy Ekspertów ds. Morskiej Infrastruktury Badawczej Komisji Europejskiej (DG RTD, 2013).

8 Rys. 3. Schemat organizacyjny Systemu SatBałtyk W tej rozproszonej strukturze systemu można wyróżnić dwa główne źródła danych wejściowych, dokładniej omówionych w streszczeniu wykładu Krężel (2015): 1. Urządzenia pomiarowe na satelitach meteorologicznych, środowiskowych i specjalnych, takie jak TIROS N/NOAA, MSG, EOS, AQUA, ENVISAT i inne, stanowiące podstawowe źródła danych do opracowywania map rozkładów charakterystyk całego Morza Bałtyckiego, prezentowanych w Systemie 2. Urządzenia pomiarowe znajdujące się na statkach badawczych, platformach pomiarowych różnego rodzaju, umieszczonych czasowo bądź na stałe w morzu, oraz na stacjach brzegowych rozlokowanych wzdłuż naszego wybrzeża. Dostarczają one danych empirycznych o sytuacjach chwilowych i lokalnych w środowisku. Są one niezbędne do kalibracji stosowanych modeli i formuł matematycznych oraz bieżącej oceny dokładności wyznaczanych charakterystyk. Taki systematyczny dopływ danych asymilowanych do systemu teledetekcji satelitarnej gwarantuje wysoką zbieżność wartości parametrów wyznaczanych metodami zdalnymi z ich wartościami uzyskiwanymi z pomiarów bezpośrednich. Widoczne na rys. 3 siedziby instytutów tworzących Konsorcjum SatBałtyk, to również miejsca ważne dla funkcjonowania Systemu. Prowadzone są tam pomiary, badania i obliczenia, których wyniki przekazywane są do Centrum Systemu, znajdującym się w siedzibie Koordynatora - Instytucie Oceanologii PAN. W tym Centrum gromadzone są, przetwarzane i udostępniane w portalu SatBałtyk, wszystkie informacje niezbędne do bieżącej oceny stanu i funkcjonowania ekosystemu Morza Bałtyckiego. Jak już wspomniano, podstawowym źródłem informacji dla Systemu SatBałtyk są sygnały pochodzące z morza i atmosfery, rejestrowane przez radiometry (detektory optyczne) umieszczone na różnych satelitach. Na podstawie tych sygnałów można wyznaczać mapy rozkładów wielu charakterystyk morza i atmosfery prezentowane na stronie internetowej Systemu SatBałtyk, wykorzystując zestaw modeli matematycznych i formuł algorytmu

9 DESAMBEM. W ten sposób otrzymujemy bieżącą diagnozę stanu ekosystemu Bałtyku, opartą na bezpośrednich obserwacjach środowiska morskiego i atmosfery z poziomu satelity. Taka diagnoza jest bardzo cenna i stanowi nową jakość w badaniach oceanograficznych. Daje bowiem możliwość przeprowadzenia analizy stanu środowiska w oparciu o wartości parametrów charakteryzujących zachodzące w nim procesy w wyraźnie określonym czasie i dla dużych obszarów morza. Zgromadzenie takich zbiorów danych nie jest możliwe za pomocą metod tradycyjnej oceanografii, które polegają głównie na pomiarach z pokładu statku, wykonywanych punktowo w środowisku oraz na analizach laboratoryjnych pobranych próbek wody morskiej. Stosując algorytm DESAMBEM można, nieomal natychmiast po otrzymaniu informacji z radiometrów satelitarnych, z opóźnieniem wynikającym jedynie z czasu potrzebnego na obliczenia, wyznaczyć wartości szeregu charakterystyk na obszarze całego Bałtyku. Trzeba jednak pamiętać, że w przypadku, gdy morze to nawet częściowo jest zachmurzone, brak danych wejściowych do tego algorytmu uniemożliwia wyznaczenie tych charakterystyk na obszarach zasłoniętych chmurami. Jednym z założeń leżących u podstaw Systemu SatBałtyk jest jednak zapewnienie jego odbiorcom niezawodnej ciągłości informacji, niezależnej od stopnia zachmurzenia nieba. Jest to niezbędne do rutynowego określania stanów i przemian środowiska Bałtyku przez wiele służb państwowych, stanowiących ważny sektor odbiorców produktów Systemu SatBałtyk. Taka informacja, aktualizowana nawet kilka razy dziennie, może stać się podstawą precyzyjnego planowania działań związanych z gospodarką morską oraz oceną stanów i trendów zmian środowisko morskiego. Założenia te wymagały zastosowania odpowiednich rozwiązań uzupełniających informacje o środowisku w miejscach i czasie kiedy brakuje dopływu danych satelitarnych, np. z powodu wspomnianego wcześniej zachmurzeniu nieba, kiedy sygnały optyczne z morza nie docierają do satelity. W tym celu, w Systemie SatBałtyk zastosowano dodatkowy zbiór modeli matematycznych i subalgorytmów nazwany ogólnie akronimem BALTFOS (od angielskich słów: BALTic FOrecasting System). Jest to złożony zbiór prognostycznych modeli hydrodynamicznych i ekohydrodynamicznych oraz odpowiednich algorytmów obliczeniowych, które uwzględniają prawa fizyczne i biochemiczne, kształtujące rozkłady przestrzenne badanych właściwości środowiska. Na rys. 4 przedstawiony jest schemat blokowy tych modeli, pozwalający prześledzić sposób współpracy obu algorytmów składających się na część obliczeniową Systemu SatBałtyk. Gdy dostępne są dane satelitarne, wartości charakterystyk przedstawianych w systemie wyznaczane są na ich podstawie, bezpośrednio z obserwacji satelitarnych. Jednocześnie, tak jak wskazują strzałki na rys 4, dane o środowisku wyznaczone na podstawie obserwacji satelitarnych zasilają modele prognostyczne, które składają się na algorytm BALTFOS. Taka asymilacja danych satelitarnych zwiększa dokładność prognozowanych właściwości środowiska, które z kolei uzupełniają informacje satelitarne w sytuacjach, gdy nie są one dostępne. Umożliwia to dostarczanie przez System SatBałtyk diagnozy stanu środowiska morskiego również w rejonach czasowo niewidocznych przez satelity.

10 Rys. 4. Uproszczony schemat blokowy systemu obliczeniowego Systemu SatBałtyk Dzięki zastosowaniu algorytmu BALTFOS, informacje o środowisku są również wyznaczane w sytuacjach kiedy brakuje danych satelitarnych i jednocześnie katalog produktów System SatBałtyk został rozszerzony o szereg parametrów środowiska, których obecnie nie można jeszcze wyznaczyć techniką satelitarną. Lista różnych charakterystyk morza, atmosfery nadmorskiej czy strefy brzegowej morza dostępnych w Systemie SatBałtyk nie jest zamknięta i może ulegać zmianom w zależności od pojawiających się potrzeb i możliwości. Ciągły rozwój skojarzonych w Systemie SatBałtyk metod teledetekcji zdalnej i skomplikowanych numerycznych modeli diagnostycznych i prognostycznych, opisujących z coraz większą precyzją procesy zachodzące w morzu, zapewnia rozszerzenie tej listy. Dokładny wykaz charakterystyk środowiska (nazywanych też krótko parametrami) aktualnie monitorowanych przez System SatBałtyk, jest dostępny na stronie internetowej Brak miejsca w tym streszczeniu nie pozwala na pełne przedstawienie możliwości Systemu SatBałtyk. Więcej informacji na ten temat można znaleźć w streszczeniu Kowalewskiego (2015), a także w pracy Woźniaka i in. (2011a,b). Tutaj, tylko dla przykładu, na rys. 5 przedstawiona jest mapa rozkładu wartości maksymalnie możliwych wydajności kwantowych fotosyntezy w danym czasie w akwenie, zaczerpnięta spośród licznych danych Systemu. Jest to jeden z wielu dostępnych w systemie parametrów charakteryzujących kondycję organizmów fitoplanktonowych w Bałtyku, związaną z ich stanem fizjologicznym. Opisuje on ich potencjalną zdolność do produkowania materii organicznej w toni wodnej, wyrażoną w molach węgla, który może zostać zasymilowany w komórkach fitoplanktonu w procesie fotosyntezy w określonych w tym czasie warunkach. Tę przykładową charakterystykę można znaleźć w Systemie SatBałtyk w grupie parametrów pod nazwą Fitoplankton, Fotosynteza. Warto przypomnieć, że tę i podobne, bardzo złożone

11 charakterystyki środowiska morskiego, wyznaczane są w Systemie SatBałtyk na podstawie odpowiednich interpretacji promieniowania opuszczającego powierzchnię morza, rejestrowanego przez radiometry na satelitach. Wymaga to głębokiej wiedzy dotyczącej wszystkich zjawisk towarzyszących procesom wymiany energii promienistej pomiędzy morzem i atmosferą, przedstawionych wcześniej schematycznie na rys 1 połączonej z technikami satelitarnymi, modelowaniem matematycznym i pomiarami in situ. Takie połączenie pozwoliło na opracowanie opisywanego wyżej nowatorskiego systemu monitoringowego SatBałtyk, będącego efektywnym, unikatowym narzędziem do śledzenia stanów i funkcjonowania środowiska Bałtyku. Rys. 5. Maksymalna wydajność fotosyntezy materii organicznej, czyli maksymalny możliwy stosunek liczby atomów (lub moli) węgla zasymilowanego w procesie fotosyntezy do ilości kwantów (lub moli) promieniowania słonecznego zaabsorbowanych w danych warunkach przez fitoplankton [mol C Ein -1 ] w warstwie powierzchniowej Morza Bałtyckiego w dniu Podsumowanie Bogaty zbiór dostępnych w Systemie SatBałtyk strukturalnych i funkcjonalnych charakterystyk środowiska Morza Bałtyckiego składa się na pełny obraz jego ekosystemu. Szereg z tych charakterystyk ma bardzo specjalistyczny, naukowy charakter i jest przeznaczona dla odbiorców o takich wymaganiach. Wiele z nich jednak już teraz odpowiada na obowiązujące obecnie wymogi kontroli jakości wód, których wykaz będzie niewątpliwie rozszerzał się w miarę rozwoju nauki i techniki badań. Na przykład spośród właściwości rekomendowanych do monitorowania w Ramowej Dyrektywie w sprawie Strategii Morskiej 2008/56/WE z 17 czerwca 2008 r. ustanawiającej ramy działań Wspólnoty Europejskiej w dziedzinie polityki morskiej, System SatBałtyk może już teraz, bądź w niedalekiej przyszłości, umożliwić opis lub monitorowanie następujących wymienionych tam charakterystyk: topografia i batymetria dna morskiego (w rejonach płytkowodnych),

12 roczny i sezonowy rozkład temperatur oraz pokrywa lodowa, obecna prędkość, wypływanie wód głębinowych, ekspozycja wobec fal morskich, mieszanie wód, mętność wody, wymiana wód, przestrzenne i czasowe rozłożenie zasolenia, przestrzenne i czasowe rozłożenie składników biogennych (rozpuszczony azot nieorganiczny (DIN), azot całkowity (TN), rozpuszczony fosfor nieorganiczny (DIP), fosfor całkowity (TP), całkowity węgiel organiczny (TOC) i tlen), opis typowych zbiorowisk fitoplanktonu oraz ich zmienności sezonowej i geograficznej, opis cech fizycznych i chemicznych, w słupie wody, takich jak rozkład temperatur wody, prądy wodne i inne przepływy, zasolenie, umożliwiający mapowanie typu siedlisk w słupie wody zakłócanie procesów hydrologicznych - znaczące zmiany systemu termicznego (np. odprowadzanie ścieków z elektrowni), skażenie substancjami niebezpiecznymi (węglowodory, ropa) na skutek zanieczyszczenia przez statki oraz poszukiwania i eksploatowania minerałów Zarówno wymienione w tych ustaleniach wskaźniki jak i częstotliwość ich określania są obecnie dostosowane do technicznych możliwości monitorowania. Należy jednak przewidywać, że będą one ulegały rozszerzaniu w miarę rozwoju technik satelitarnych. System SatBałtyk jest przygotowany do bieżącego doskonalenia wykorzystywanych algorytmów i modeli matematycznych w oparciu o najnowsze odkrycia naukowe, pojawiające się źródła danych (np. z nowych misji satelitarnych) i nowe rozwiązania techniczne. Ciągły rozwój wiedzy o mechanizmach procesów zachodzących w ekosystemach morskich i w atmosferze, umożliwia opracowywanie coraz dokładniejszych modeli matematycznych tych procesów i "podsatelitarnych" algorytmów uwzględniających specyfikę różnych akwenów morskich. Pozwoli to na utrzymanie i dostosowanie operacyjności tego Systemu stosownie do pojawiających się potrzeb jego użytkowników. Literatura Bradtke, K., Herman, A., Urbański, J.A., 2010, Spatial and interannual variations of seasonal sea surface temperature patterns in the Baltic Sea, Oceanologia, 52 (3), Darecki M., Stramski D., 2004, An evaluation of MODIS and SeaWiFS bio-optical algorithms in the Baltic Sea, Remote Sensing of Environment, 89(3), Darecki M., Kaczmarek S., Olszewski J., 2005, SeaWiFS ocean colour chlorophyll algorithms for the southern Baltic Sea, International Journal of Remote Sensing 26(2), Darecki M., Ficek D., Krężel A., Ostrowska M., Majchrowski R., Wozniak S. B., Bradtke K., Dera J., Wozniak B., 2008, Algorithms for the remote sensing of the Baltic ecosystem (DESAMBEM). Part 2: Empirical validation, Oceanologia, 50(4), Darecki M., 2015, Charakterystyki środowiska Morza Bałtyckiego zawarte w sygnale rejestrowanym przez czujniki satelitarne w świetle produktów Systemu SatBałtyk, Mat. Konfer. Krajowej Konferencji Naukowei Bałtyk 2015, IO PAN, Sopot Dera J., 1963a, Sonda do badań uwarstwienia mas wodnych w morzu, Acta Geophys. Pol., 11,

13 Dera J., 1963b, Some optical properties of the waters of the Gulf of Gdańsk as indices of the structure of its water masses, Acta Geophys. Pol., 13, 15 39, (inpolish). Dera J., 1967, The measurements of optical quantities characterizing the conditions of photosynthesis in the Gulf of Gdańsk, Acta Geophys. Pol., 15, Dera J., 1971, Charakterystyka oświetlenia strefy eufotycznej w morzu, Oceanologia, 1, Dera J., 1995, Underwater irradiance as a factor affecting primary production, Diss. And monogr., Inst. Oceanol. PAS, Sopot, 7, 110. Dera J., Olszewski J., 1969, Widzialność podwodna, Postępy Fizyki, 20, 473. Ficek D., 2001, Modeling the Quantum Yield of Photosynthesis in Different Marine Basins, Rozpr. i monogr., Nr 14, Inst. Oceanol. PAN, Sopot, pp Ficek D., Woźniak B., Majchrowski R., Ostrowska M., 2000a, Influence of non-photosynthetic pigments on the measured quantum yield of photosynthesis, Oceanologia, 42(2), Ficek D., Ostrowska M., Kuzio M., Pogosyan S. I., 2000b, Variability of the portion of functional PS2 reaction centres in the light of a fluorometric study, Oceanologia, 42(2), Ficek D., Majchrowski R., Ostrowska M., Kaczmarek S., Woźniak B., Dera J., 2003, Practical applications of the multi-component marine photosynthesis model (MCM), Oceanologia, 45(3), Ficek D., Kaczmarek S., Stoń-Egiert J., Woźniak B., Majchrowski R., Dera J., 2004, Spectra of Light absorption by phytoplankton pigments In the Baltic; conclusions to be drawn from a Gaussian analysis of empirical data, Oceanologia, 46(4), Furmańczyk K., 1985, Rzeźba dna strefy brzegowej na zdjęciach lotniczych i satelitarnych, Mater. Konf. Nauk., Satelity w służbie morza, PAN, UGM, Gdynia, 6 8 maja 1985, Hus L., Furmańczyk K., 1985, Przegląd wybranych zjawisk lodowych rejonu Antarktyki w oparciu o zdjęcia satelitarne, Proc. Int. Symp. Photogramm. Remote Sens. Sea, Szczecin, Kaczmarek S., Woźniak B., 1995, The application of the optical classification of waters in the Baltic Sea (Case 2 Waters), Oceanologia, 37 (2), Kowalewska H., Krężel A., 1991, Zachmurzenie nad Południowym Bałtykiem w oparciu o dane ze stacji brzegowych i zdjęć satelitarnych, Zesz. Nauk. Uniw. Szczecińskiego 86, Kowalewski M., Krężel A., 2004, System automatycznego dowiązania geograficznego i korekcji geometrycznej danych AVHRR, Arch. Fotogram. Kartograf. Teledetek., XIIIb, Kowalewski M., 2015, System SatBałtyk jako narzędzie do oceny stanu środowiska Bałtyku, Mat. Konfer. Krajowej Konferencji Naukowei Bałtyk 2015, IO PAN, Sopot Krężel A., 2015, Pomiary podsatelitarne w projekcie SatBałtyk, Mat. Konfer. Krajowej Konferencji Naukowei Bałtyk 2015, IO PAN, Sopot Krężel A., 1985, Solar radiation at the Baltic Sea surface, Oceanologia, 21, Krężel A.,1992, Influence of aerosols on the solalr energy inflow to the Baltic surface (An example of Southeren Baltic), Przegląd Geofizyczny, XXXVII, 1-2 (1992) Krężel, A., 1997, Identification of Mesoscale Hydrophysical Anomalies in a Shallow Sea with Broadband Remote Sensing, Wydaw. Uniw. Gdańsk., Gdańsk, pp Krężel A., Kozłowski L., Paszkuta M., 2008, A simple model of light transmission through the atmosphere, Oceanologia, 50 (2), Krężel, A., Ostrowski M., Szymelfenig, M., 2005a, Sea surface temperature distribution during upwelling along the Polish Baltic coast, Oceanologia, 47(4), Krężel, A., Kozłowski, Ł., Szymanek, L., Szymelfenig, M., 2005b, Influence of coastal upwelling on chlorophyll-like pigments concentration in the surface water along Polish coast of the Baltic Sea, Oceanologia, 47(4), Majchrowski R., 2001, Wpływ oświetlenia na charakterystyki pochłaniania światła przez fitoplankton w morzu, Studia i Rozprawy nr 1, Pomorska Akademia Pedagogiczna w Słupsku.

14 Majchrowski, R., Ostrowska, M., 1999, Modified relationships between the occurrence of photoprotecting carotenoids of phytoplankton and Potentially Destructive Radiation in the sea, Oceanologia, 41(4), Majchrowski, R., and Ostrowska, M., 2000, Influence of photo- and chromatic acclimation on pigment composition in the sea, Oceanologia, 42(2), Majchrowski, R., Woźniak, B., Dera, J., Ficek, D., Kaczmarek, S., Ostrowska, M., Koblentz-Mishke, O. I., 2000, Model of the `in vivo' spectral absorption of algal pigments. Part 2. Practical applications of the model, Oceanologia, 42(2), Majchrowski R., Stoń-Egiert J., Ostrowska M., Woźniak B., Ficek D., Lednicka B., Dera J., 2007, Remote sensing of vertical phytoplankton pigment distributions in the Baltic: new mathematical expressions. Part 2: Accessory pigment distribution, Oceanologia, 49(4), Myrberg K., Lehmann A., Raudsepp U., Szymelfenig M., Lips I., Lips U., Matciak M., Kowalewski M., Krężel A., Burska D., Szymanek L., Ameryk A., Bielecka L., Bradtke K., Gałkowska A., Gromisz S., Jędrasik J., Kaluźny M., Kozłowski Ł., Krajewska-Sołtys A., Ołdakowski B., Ostrowski M., Zalewski M., Andrejev O., Suomi I., Zhurbas V., Kauppinen O.-K., Soosaar E., Laanemets J., Uiboupin R., Talpsepp L., Golenko M., Golenko N., Vahtera E., 2008, Upwelling events, coastal offshore exchange, links to biogeochemical processes Highlights from the Baltic Sea Science Congress, March 19 22, 2007 at Rostock University, Oceanologia, 50 (1), Olszewski J., 1973, Analiza warunków widzialności podwodnej w morzu na przykładzie Zatoki Gdańskiej, Oceanologia, 2, Ostrowska, M., 2001, Zastosowanie fluorescencyjnych metod do badań fotosyntezy w morzu, Rozpr. i monogr., Nr 15, Inst. Oceanol. PAN, Sopot, pp Ostrowska, M., Matorin, D. N., Ficek, D., 2000b, Variability of the specific fluorescence of chlorophyll in the ocean. Part 2. Fluorometric method of chlorophyll a determination, Oceanologia, 42(2), Ostrowska, M., Majchrowski, R., Matorin, D. N., Woźniak, B., 2000a, Variability of the specific fluorescence of chlorophyll in the ocean. Part 1. Theory of classical in situ chlorophyll fluorometry, Oceanologia, 42(2), Ostrowska M., Majchrowski R., Stoń-Egiert J., Woźniak B., Ficek D., Dera J., 2007, Remote sensing of vertical phytoplankton pigment distributions in the Baltic: new mathematical expressions. Part 1: Total chlorophyll a distribution, Oceanologia, 49(4), Woźniak B., 1973, An investigation of the influence of the components of seawater on the light field in the sea, SiMO, 6, Woźniak, B., and Ostrowska, M., 1990a, Optical absorption properties of phytoplankton in various seas, Oceanologia, 29, Woźniak, B., and Ostrowska, M., 1990b, Composition and resources of photosynthetic pigments of the sea phytoplankton, Oceanologia, 29, Woźniak, B., and Pelevin, V. N., 1991, Optical classifications of the seas in relation to phytoplankton characteristics, Oceanologia, 31, Woźniak B., Dera J., 2000, Luminescence and photosynthesis of marine phytoplankton -a brief presentation of new results, Oceanologia, 42 (2), Woźniak B., Dera J., 2007, Light Absorption in Sea Water, Atmospheric and Oceanographic Sciences Library 33, Springer 454 pp. Woźniak, B., Dera, J., Koblentz-Mishke, O. I., 1992a, Bio-optical relationships for estimating primary production in the Ocean, Oceanologia, 33, Woźniak, B., Dera, J., Koblentz-Mishke, O. I., 1992b, Modelling the relationship between primary production, optical properties, and nutrients in the sea, Ocean Optics 11, Proc. SPIE, 1750,

15 Woźniak, B., Krężel, A., Dera, J., 2004, Development of a satellite method for Baltic ecosystem monitoring (DESAMBEM) - an ongoing project in Poland, Oceanologia, 46(3), Woźniak, B., Dera, J., Semovski, S., Hapter, R., Ostrowska, M., Kaczmarek, S., 1995, Algorithm for estimating primary production in the Baltic by remote sensing, Stud. Mater., 68(8), Woźniak B., Dera J., Ficek D., Ostrowska M., Majchrowski R., 2002a, Dependence of the photosynthesis quantum yield in oceans on environmental factors, Oceanologia 2002, no 44(4), pp Woźniak B., Dera J., Majchrowski R., Ficek D., Koblentz-Mishke O. J., Darecki M., 1997a, `IO PAS initial model of marine primary production for remote sensing applications, Oceanologia, 39 (4), Woźniak B., Dera J., Majchrowski R., Ficek D., Koblentz-Mishke O. I., Darecki M., 1997b, Statistical relationships between photosynthesis and abiotic conditions in the ocean the IOPAS initial model for remote sensing application, Proc. SPIE, 3222, Woźniak, B., Dera, J., Ficek, D., Majchrowski, R., Kaczmarek, S., Ostrowska, M., Koblentz-Mishke, O. I., 2000, Model of the `in vivo' spectral absorption of algal pigments. Part 1. Mathematical apparatus, Oceanologia, 42(2), Woźniak B., Dera J., Ficek D., Ostrowska M., Majchrowski R., Kaczmarek S., Kuzio M., 2002b, The current bio-optical study of marine phytoplankton, Optica Applicata, Vol. XXXII, No. 4, Woźniak B., Majchrowski R., Ostrowska M., Ficek D., Kunicka J., Dera J., 2007, Remote sensing of vertical phytoplankton pigment distributions in the Baltic: new mathematical expressions. Part 3: Nonphotosynthetic pigment absorption factor, Oceanologia, 49(4), Woźniak B., Krężel A., Darecki M., Woźniak S. B., Majchrowski R., Ostrowska M., Kozłowski Ł., Ficek D., Olszewski J., Dera J., 2008, Algorithm for the remote sensing of the Baltic ecosystem (DESAMBEM). Part 1: Mathematical apparatus, Oceanologia, 50(4), Woźniak B., Bradtke K., Darecki M., Dera J., Dzierzbicka L., Ficek D., Furmańczyk K., Kowalewski M., Krężel A,. Majchrowski R, Ostrowska M., Paszkuta, M. Stoń-Egiert J., Stramska M., Zapadka T., 2011a, SatBaltic A Baltic environmental satellite remote sensing system an ongoing Project in Poland. Part 1: Assumptions, scope and operating range, Oceanologia, 53(4), Woźniak B., Bradtke K., Darecki M., Dera J., Dudzińska-Nowak J., Dzierzbicka L., Ficek D., Furmańczyk K., Kowalewski M., Krężel A., Majchrowski R., Ostrowska M., Paszkuta M., Stoń- Egiert J., Stramska M., Zapadka T., 2011 b, SatBaltic A Baltic environmental satellite remote sensing system an ongoing Project in Poland. Part 2: Practica applicability and preliminary results, Oceanologia, 53(4), Zapadka T., Woźniak S. B., Woźniak B., 2001, A simple formula for the net long-wave radiation flux in the southern Baltic Sea, Oceanologia, 43 (3), Zapadka T., Woźniak B., Dera J., A more accurate formula for calculating the net longwave radiation flux in the Baltic Sea, Oceanologia, 49(4), Zapadka T., Krężel A., Woźniak B., 2008, Longwave radiation budget at the Baltic Sea surface from satellite and atmospheric model data, Oceanologia, 50(2),