Dane satelitarne przetwarzane przez członków konsorcjum SatBaltyk i informacje o środowisku morskim jakie można na ich podstawie uzyskać.

Transkrypt

1 Dane satelitarne przetwarzane przez członków konsorcjum SatBaltyk i informacje o środowisku morskim jakie można na ich podstawie uzyskać. Instytut Oceanologii Polskiej Akademii Nauk w Sopocie Mirosław Darecki, Adam Krężel, Marta Konik, Tomasz Krawczyk, Katarzyna Bradke, Jakub Zdroik MarcinPaszkuta Instytut Oceanografii Uniwersytetu Gdańskiego w Gdyni

2 Główne ośrodki przetwarzania danych satelitarnych w Konsorcjum SatBaltyk IOPAN - ocean color IO UG - temperatura powierzchni morza - sst ( identyfikacja chmur, bilans radiacyjny)

3 Kolor morza

4 Teledetekcja satelitarna koloru morza 'Zdjęcie' satelitarne (ang. true color ) Satelitarna mapa przypowierzchniowego stężenia chlorofilu a

5 Kolor morza Reflektancja E d L u R rs ( λ ) L E u d ( ( λ λ ) )

6 Reflektancja optyczne właściwości wody R rs ( λ) = L E w d ( λ) ( λ) = C( λ) b a( λ) b ( λ) + b ( λ) b a(λ) = a w (λ) + a (λ) (składnik 1,2,3, ) b b (λ) = b b,w (λ) + b b (λ) (składnik 1,2,3, ) R rs L w = + Ed (0 ) = 1- ρ 2 n 1- < r > R 1- < ρ > f Q a bb + b b n współczynnik załamania wody ρ współczynnik odbicia Fresnela radiacji (θ=0), <ρ> współczynnik odbicia Fresnela uśredniony dla całkowitego oświetlenia odgórnego <r> współczynnik odbicia Fresnela uśredniony dla całkowitego oddolnego strumienia światła

7 Fitoplankton -główna forma życia w wodzie a także istotny składnik określający jej kolor 100 µm Woźniak i Dera (2007) wg Parsons et al.(1977), Bowers i Binding 2006

8 Fitoplankton -główna forma życia w wodzie a także istotny składnik określający jej kolor Specific absorption [m 2 mg -1 ] Chlb Chla Billiproteins Chlc Photprotectant carotenoids (ppc): Diadinoxanthin, Diatox., Zeaxanthin, Beta carotene Photosynthetic carotenoids (psc) : Fucoxanthin, 19'But, 19' Hex and Peridinin Wa velength [nm] Rrs synechocystis sp synechococcus nodularia spumigena anabaena skeletonema marinoi clear water wavelength Bidigare et al.(1990)

9 Kolor morza - wskaźnik ilości i rodzaju substancji rozpuszczonych i zawieszonych w wodzie morskiej

10 Reflektancje przykłady pomiarów na Bałtyku Reflektancja zdalna [sr -1 ] R rs [sr -1 ] marzec Długość fali [nm] Wavel ength [nm] wv vs rrs P13 wv vs rrs IO1 wv vs rrs B12 wv vs rrs B13 wv vs rrs AZ1 wv vs rrs R4 wv vs rrs ZN4 wv vs rrs P104c Reflektancja zdalna [sr -1 ] R rs [sr -1 ] kwiecień Długość Wavelength fali [nm] wv vs rrs milpom wv vs rrs Ferr y3 wv vs rrs Ferr y2 wv vs rrs Ferry1 wv vs rrs P116 wv vs rrs P104b wv vs rrs ZN2 wv vs rrs P115 wv vs rrs ZN2b Reflektancja R rs [sr zdalna -1 ] [sr -1 ] maj wv vs Rrs L4 wv vs rrs K6 wv vs rrs P39 wv vs rrs P15 wv vs rrs Plat1 wv vs rrs ferry3 wv vs rrs K wv vs rrs K wv vs rrs K wv vs rrs ZN2 wv vs rrs ZN2a wv vs rrs ZN2b Reflektancja zdalna [sr -1 ] R rs [sr -1 ] październik wv vs Rrs ZN2c wv vs Rrs ZN2 wv vs Rrs ZN2a wv vs Rrs ZN2bis wv vs Rrs P115 wv vs Rrs P110 wv vs Rrs P116 wv vs Rrs P1 wv vs Rrs P Wavelength [nm] Długość fali [nm] Wavelength [nm] Długość fali [nm]

11 Teledetekcja satelitarna

12 Satelita na orbicie polarnej

13 CZCS (Coastal Zone Color Scanner, Nimbus-7, ) Channel Wavelength Range (µm) Primary Measured Parameter Chlorophyll absorption Chlorophyll absorption Gelbstoffe (yellow substance) Chlorophyll concentration Surface vegetation Surface temperature

14 Początki Pierwsze globalne odwzorowanie stężenie fitoplanktonu

15 SeaWiFS następca CZCS

16 SeaWiFS parametry skanera Kanał Długość fali Irradaince [W/m 2 nm] Wavelength [nm] CZCS nm nm nm nm nm nm nm nm

17 IOPAN 1997 rok W 1997 roku Pracownia Teledetekcji Morza aktywnie działała już w projekcie SeaWiFS Aplikacja do NASA Uzyskanie statusu pełnoprawnego użytkownika danych SeaWiFS Walidacja danych radiometrycznych Opracowywanie lokalnych algorytmów

18 Kanały dystrybucji danych satelitarnych

19 Kanały dystrybucji danych satelitarnych

20 Kanały dystrybucji danych satelitarnych

21 Kanały dystrybucji danych satelitarnych

22 Narzędzia do przetwarzania danych satelitarnych SeaDAS (SeaWiFS Data Analysis System )

23 Kolejne radiometry OC :

24 Satelity Sentinel

25 [Gory l i Donlon, 2015] Satelity Sentinel

26 Specyficzne problemy związane z przetwarzaniem danych OC (Ocean Color) dla Bałyku i sposoby ich rozwiązywania korekcja atmosferyczna częste zachmurzenie akwenu specyficzne właściwości bio-optyczne akwenu, potrzeba lokalnych algorytmów

27 SeaWiFS % of nlw(443nm) <0 po ostatnich korektach Morze Bałtyckie Szczególne trudności w korekcji atmosferycznej

28 Podstawowe założenia korekcji atmosferycznej ReflektancjaTOA ρ = πl F 0 cosθ 0 Całkowita reflektancja TOA ρ t = ρ r + ρ a (λ) + ρ ra (λ) + T v (λ )[ρ wc (λ) + ρ ω (λ)] Mierzone przez detektor modele & tablice Nieznane - do wyznaczenia modele & tablice reflektancja in situ ρ r - reflektancja określona przez rozpraszanie na cząsteczkach powietrza (Rayleigh) ρ a - reflektancja od aerozoli ρ ra - reflektancja wynikająca z interakcji pomiędzy cząsteczkami powietrza I aerozoli T v - transmisja dyfuzyjna atmosfery ρ wc - reflektancja z wartstwy granicznej morze-atmosfera ρ ω - reflektancja wody [modified]:

29 Modele aerozoli używane w standardowym processingu From: MODIS Normalized Waterleaving Radiance Algorithm Theoretical Basis Document (MOD 18) Version 4, Howard R. Gordon and Kenneth J. Voss

30 Metody korekcji atmosferycznej weryfikowane i wdrażane Multi-scattering with 2-band model selection using Wang & Shi Multi-scattering with 2-band model selection and iterative NIR correction Multi-scattering with 2-band, RH-based model selection and iterative NIR correction Multi-scattering with MUMM correction and MUMM NIR calculation

31 Kolejny problem -> zachmurzenie Przykładowy tydzień w maju

32 Kolejny problem -> zachmurzenie Morze Bałtyckie bardzo trudny obszar w kontekście teledetekcji satelitarnej OC Przykładowy tydzień w marcu

33 Algorytm CZCS 33 punkty! R(1,3) = Lw(λ 1 =443)/Lw(λ 3 =550) vs Chl nieoczekiwane problemy z korekcją atmosferyczną

34 Współczesny algorytm'globalny' O Reilly et al., 1998 (Campbell & Feng, 2005)

35 Algorytmy na zdalne wyznaczanie stężenia chl a w Bałtyku Reflektancja R rs zdalna [sr -1 ] [sr -1 ] wv vs Rrs L4 wv vs rrs K6 wv vs rrs P39 wv vs rrs P15 wv vs rrs Plat1 wv vs rrs ferry3 wv vs rrs K wv vs rrs K wv vs rrs K wv vs rrs ZN2 wv vs rrs ZN2a wv vs rrs ZN2b Stężenie chlorofilu a [mg m -3 ] CHL R rs(490)/r rs(555) OC2 Reflektancja R rs [sr zdalna -1 ] [sr -1 ] Wavelength [nm] Długość fali [nm] Wavelength [nm] wv vs Rrs L4 wv vs rrs K6 wv vs rrs P39 wv vs rrs P15 wv vs rrs Plat1 wv vs rrs ferry3 wv vs rrs K wv vs rrs K wv vs rrs K wv vs rrs ZN2 wv vs rrs ZN2a wv vs rrs ZN2b Stężenie chlorofilu a [mg m -3 ] CHL R rs(550)/r rs(590)

36 Porównanie efektywności różnych algorytmów Chl a - wyliczony [mg/m 3 ] 100 (a) OC2v2 (b) Baltic_2 (c) Baltic_550/ Chl a - zmierzony [mg/m 3 ] Darecki i in. 2003

37 Zróżnicowanie absorpcji i rozpraszania fitoplanktonu dla wybranych gatunków wpływ na reflektancję zdalną współczynnik absorpcji a*[m -1 ] Nodularia spumigena a* b* długość fali [nm] Długość fali [nm] współczynnik rozpraszania b* [m -1 ] współczynnik absorpcji a* [m -1 ] Aphanizomenon flos-aquae Długość długość fali [nm] a* b* współczynnik rozpraszania b* [m -1 ] Długość fali [nm] Długość fali [nm] Wojtasiewicz (2012), Woźniak M. (2014)

38 Zdalne wyznaczanie stężenia fikocyjaniny (PC) rozkład przestrzenny cyjanobakterii (sinic)

39 Algorytmy na zdalne wyznaczanie szeregu innych parametrów bio-optycznych - Głębokość Sechiego - Zasięg strefy eufotycznej - Współczynniki dyfuzyjnego osłabiania oświetlenia - Stężenie zawiesiny -.

40 Algorytmy na zdalne wyznaczanie szeregu innych parametrów bio-optycznych - Głębokość Sechiego - Zasięg strefy eufotycznej - Współczynniki dyfuzyjnego osłabiania oświetlenia - Stężenie zawiesiny [m] Zasięg strefy eufotycznej

41 Algorytmy na zdalne wyznaczanie szeregu innych parametrów bio-optycznych - Głębokość Sechiego - Zasięg strefy eufotycznej - Współczynniki dyfuzyjnego osłabiania oświetlenia - Stężenie zawiesiny Rozpływ zawiesiny wnoszonej do Zatoki Gdańskiej w maju 2010

42 TEMPERATURA POWIERZCHNI MORZA (SST) Każde ciało o dowolnej temperaturze emituje do otoczenia promieniowanie cieplne W przypadku ciała doskonale czarnego ilość wypromieniowanej energii w zależności od temperatury i jej rozkład spektralny opisuje Prawo Plancka Rzeczywista powierzchnia emituje jak ciało szare, tzn. emituje mniej energii niż ciało doskonale czarne. W przypadku wody współczynnik emisyjności: / 0,99 L TOA Transmisja przez atmosferę radiacja [W m -2 µm -1 ] Dochodzące do górnej granicy atmosfery (TOA) Emitowane przez Słońce Przechodzące przez a tmosferę Emitowane z pow. Ziemi L w Ni ewielki wpływ może mieć pi a na lub film powierzchniowy

43 RADIOMETRY STOSOWANE DO WYZNACZANIA SST RADIOMETRY IR (wysoka rozdzielczość przestrzenna i czasowa, ograniczeniem są chmury) AVHRR (NOAA, MetOp) szeroka ścieżka (>3000 km), rozdzielczość 1 km, 3 kanały IR, zapis 10-bit, najdłuższa historia pomiarów (od 1978), przynajmniej 2 satelity rejestrujące w trybie operacyjnym VIIRS(SuomiNPP) -szeroka ścieżka (>3000km), rozdzielczość 0.75km, 4 kanały IR, zapis 12-bit MODIS (Aqua, Terra) -szeroka ścieżka ( 2330km), rozdzielczość 1km, 5 kanałów IR, zapis 12-bit SLSTR (Sentinel-3) dwa spojrzenia, wąska ścieżka (1675 km sp. nadirowe, 750 km sp. wstecz), rozdzielczość 1km, 3 kanały IR, zapis 12-bit, docelowo konstelacja 2 satelitów SEVIRI (METEOSAT) na orbicie geostacjonarnej, rozdzielczość nadirowa3 km, 5 kmw rejonie Centralnego Bałtyku, rozdzielczość czasowa: 15 min, 8 kanałów IR, zapis 10-bit Wszystkie radiometry wykorzystują kalibrację kanałów termalnych on-board Źródło: RADIOMETRY MV (chmury przezroczyste, niska rozdzielczość przestrzenna, ograniczeniem jest obecność lądu w zasięgu do 100 km) Ze względu na ukształtowanie linii brzegowej i obecność wysp W przypadku Bałyku praktycznie nieprzydatne Źródło:

44 Źródła danych satelitarnych w IO UG EumetCAST system downlink (jednokierunkowy) przez satelitę telekomunikacyjnego brak potrzeby stałego dostępu do internetu przepustowość 70 Mbps dostęp do wielu produktów w trybie NRT satelitarnych oraz modelowych

45 Operacyjnie: źródło EumetCast DANE PRZETWARZANE W IO UG Przetwarzane od Dostępne w trybie NRT do 3,5h po rejestracji Pokrycie przestrzenne - 7 stacji Archiwalne: źródła HRPT UG i EUMETSAT Archive Przetwarzane od Aktualnie dostępne satelity: NOAA-19, MetOpA, MetOpB Archiwizowany wycinek sceny obejmujący Bałtyk godzi na

46 Zautomatyzowany: odbiór, wstępne przetwarzanie i gromadzenie danych AVHRR (NOAA, METOP) Zdublowany system odbioru danych: Anteny, odbiorniki DVB-S2, serwer odbioru, klucze dekodujące Serwer gromadzenia danych nieprzetworzonych Serwer wstępnego przetwarzania i udostępniania danych

47 Zautomatyzowany: odbiór, wstępne przetwarzanie i gromadzenie danych AVHRR (NOAA, METOP) Zadania wstępnego przetwarzania: konsolidacja danych do pełnych granul ekstrakcja metadanych (obszar granul) wybór granul ze względu na pokrycie obszaru zainteresowania (ROI) przycinanie do ROI tworzenie masek przydatności (np. pokrycie chmurami, spójność obszaru) interpolacja do współrzędnych geograficznych zorganizowane gromadzenie scen w formie gotowej do wykorzystania ułatwienie przeglądania gromadzenie metadanych umożliwienie ekstrakcji punktowej serii czasowych ułatwiony wybór po metadanych

48 SST -PRODUKTY I ICH WALIDACJA SST/AVHRR , 17:46 SST/AVHRR , 11: Problemy związane z obliczaniem SST: wpływ atmosfery (głównie para wodna) uwzględniony w algorytmie split-window detekcja obszarów zachmurzonych korzystamy z oprogramowania MeteoFrance zdarzają się błędy niedoszacowania algorytm w najbliższym czasie ma być udoskonalony dla danych AVHRR dobowe zmiany temp. warstwy naskórkowej uwzględniamy różne współczynniki algorytmu SST dla dnia i nocy bezwietrzne sytuacje latem mogą powodować hotspoty zdarzają się błędy przeszacowania Walidacja w oparciu o dane: BOOS, ICES, Oceania Średni błąd 0,09 C Odchylenie stand. 0,88 C

49 PROMIENIOWANIE SŁONECZNE - model SolRad Oświetlenie na powierzchni morza w przypadku atmosfery bezchmurnej: λ2 E0 = ( Es( λ) + Ed ( λ)) dλ λ1 gdzie: E s, E d oświetlenie światłem słonecznym bezpośrednim i rozproszonym w atmosferze (Bird iriordan 1986, Krężeli in. 2008) λ cosϑ λ β λ λ λ -długość fali promieniowania ϑ -kąt zenitalny Słońca F s (λ) -gęstość spektralna stałej słonecznej β=r s /R -stosunek średniej (R S ) do aktualnej (R) odległości Ziemi od Słońca T R (λ) -rozpraszanie molekularne T a (λ) -osłabianie na aerozolach T O3 (λ) -Pochłanianie przez ozon T wv (λ) -pochłanianie przez parę wodną T G (λ) -pochłanianie przez inne gazy

50 AEROZOLE λ cosϑ λ β λ λ λ exp (λ)] cos (Guyemard1995) (λ λ exp b λ b λ exp λ Źródło: AVHRR/NOAA

51 OZON λ cosϑ λ β λ λ λ exp λ cos (Guyemard1995) Źródło: TOAST (SBUV/2+TOVS)/NOAA

52 PARA WODNA λ cosϑ λ β λ λ λ exp. λ cos w zawartość pary wodnej w kolumnie atmosfery a w współczynnik absorpcji promieniowania przez parę wodną n, c współczynniki zależne od długości fali f w współczynnik zależny od długości fali i ciśnienia a tmosferycznego B w współczynnik zależny od długości fali, M w i w SSMIS (Special Sensor Microwave Imager/Sounder) Satelita DMSP

53 MODEL SolRad TRANSMISJA CHMUR Założenie: wielkość transmisji promieniowania przez chmury nie zależy od długości fali E = 0 E T Cl T Cl funkcja transmisji światła przez chmury zależna od współczynnika zachmurzenia c T określanego z poziomu satelitarnego T = Cl f ( c T c T wyznaczane na podstawie danych kanału 12 (HRV)radiometru SEVIRI/MSG (aktualnie Meteosat 10) ) albedo satelitarne n m 0 for n g ( α ) m l h nm gl ( αh) c = ( ) ( ) T for g α < n g α l h m u h gu( αh) gl( αh) 1 for n > g ( α ) m u h Rozdzielczość czasowa: 15 min c T x g = = 0 dla = f 1tanh( d( n m f 2)) + f3 dla x > g d d g l maksymalne albedo powierzchni morza g u albedo nieprzeźroczystych chmur całkowicie za krywa jących morze f 1, f 2, f 3 współczynniki najlepszego dopasowania

54 PROMIENIOWANIE FOTOSYNTETYCZNIE CZYNNE Średnia doza dobowa promieniowania fotosyntetycznie czynnego [MJm -2 ] na powierzchni morza określona na podstawie danych Systemu SatBałtykza okres lat Zaznaczono zdefiniowane przez HELCOM subregiony Bałtyku

55 Dziękuję za uwagę!