В. В. Суслин¹, М. В. Шокуров¹, Т. Я. Чурилова², Е. Н. Корчемкина¹, С. Ф. Пряхина¹

¹ Морской гидрофизический институт, г. Севастополь

² Институт биологии южных морей, г. Севастополь

Аннотация

Коротковолновая радиация (200 – 4000 нм) является одним из ключевых факторов экосистемы Черного моря. Ее компонента, фотосинтетически активная радиация (ФАР) от 400 до 700 нм, участвует в процессах фотосинтеза и оказывает влияние на термодинамические свойства моря. Проведено сравнение ФАР, полученной из двух источников: региональной метеорологической модели MM5 и измерений цветового сканера MODIS. В качестве эталона были использованы измерения in situ ФАР. Сравнение данных показало, что для обоих источников имеет место переоценка суточного значения ФАР (до 10 Э·м⁻²·сут⁻¹) в летние месяцы и недооценка (~3 – 4 Э·м⁻²·сут⁻¹) в зимние месяцы в условиях безоблачной атмосферы. Для частичной и сплошной облачности точность восстановления ФАР для обеих моделей существенно ниже.

Ключевые слова

фотосинтетически активная радиация, измерения in situ, модельные расчеты, спутниковый продукт, Черное море

Для цитирования

Фотосинтетически активная радиация в г. Севастополь: измерения и численные расчеты / В. В. Суслин [и др.] // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. 2014. № 28. С. 345–355. EDN VBFTBH.

Список литературы

1. Korotaev G.K., et al. Operative system diagnosis and prognosis of the Black Sea with the assimilation of satellite information // Space research in Ukraine, Report to COSPAR / Scien. Ed. O.Fedorov. — Kiev: Academ Periodika, 2012. — P.85-92.
2. Дорофеев В. Л. Моделирование декадной изменчивости экосистемы Черного моря // Морской гидрофизический журнал. — 2009. — № 6. — С. 71-81.
3. Финенко З. З., Суслин В. В., Чурилова Т. Я. Оценка продуктивности фитопланктона Черного моря по спутниковым данным // Докл. РАН. — 2010. — т. 432, № 6. — С. 845-848.
4. Churilova T.Ya., Suslin V.V. Seasonal and inter-annual variability in waters transparency, chlorophyll a content and primary production in the Black Sea simulated by spectral bio-optical models based on satellite data (SeaWiFS) // Ocean Optics XXI, Glasgow, Scotland, October 8-12, 2012, CD, 13 p. OO121251_Churilova__Tetyana_OO121251.docx
5. Frouin PAR algorithm. http://oceancolor.gsfc.nasa.gov/DOCS/seawifs_par_wfigs.pdf
6. Dudhia J. A nonhydrostatic version of the Penn State/NCAR mesoscale model Validation tests and simulation of an Atlantic cyclone and cold front // Mon. Wea. Rev. — 1993. — v.121. — P.1493-1513.
7. Baker D.M., Huang W., Guo Y.-R., Xiao Q.N. A Tree-Dimensional (3DVAR) Data Assimilation System For Use With MM5: Implementation and Initial Results // Mon. Wea. Rev. — 2004. — v.132. — P.897-914.
8. Шокуров М. В. Численное моделирование атмосферной циркуляции над Черным морем // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. — Севастополь: ЭКОСИ-Гидрофизика, 2011. — вып. 25, т. 2. — С. 91-117.
9. AERONET (Aerosol Robotic Network). http://aeronet.gsfc.nasa.gov/
10. Morel A., Smith R.C. Relation between total quanta and total energy for aquatic photosynthesis // Limnology and Oceanography. — 1974. — 19. — P. 591-600.
11. GEWEX. http://gewex-srb.larc.nasa.gov
12. MODIS. http://oceancolor.gsfc.nasa.gov/cgi/browse.pl?sen=am

Текст статьи

Скачать статью в PDF-формате