Бесплатный автореферат и диссертация по биологии на тему

Дистанционная спектрометрия пресноводных экосистем

ВАК РФ 03.00.16, Экология

Автореферат диссертации по теме "Дистанционная спектрометрия пресноводных экосистем"

Н аправахрукописи

Ж*

СУХОРУКОВ Борис Львович // '

ДИСТАНЦИОННАЯ СПЕКТРОМЕТРИЯ ПРЕСНОВОДНЫХ ЭКОСИСТЕМ

03.00.16 - экология

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора физико-математических наук

Краснодар - 2004 г.

Работа выполнена в Южном отделе Института водных проблем РАН, г. Ростов-на-Дону.

Научный консультант: доктор геолого-минералогических наук,

профессор, член.-корр. РАН НИКАНОРОВ Анатолий Максимович

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук,

профессор

УРТЕНОВ Махамет Али Хусеевич

доктор физико-математических наук КОПЕЛЕВИЧ Олег Викторович

доктор физико-математических наук, профессор

УГОЛЬНИЦКИЙ Геннадий Анатольевич

Ведущая организация: Институт вычислительного моделирования

СО РАН, г. Красноярск

Защита состоится " // " 2004 г. в часов на

заседании диссертационного совета Д 212.101.07 в Кубанском государственном университете по адресу: 350040, г. Краснодар, ул. Ставропольская, 149.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Кубанского государственного университета г. Краснодар, ул. Ставропольская, 149.

Автореферат разослан

" ¿Г - ¿ре^/ЭЯЛЛ' 2004

Ученый секретарь диссертационного совета

Евдокимов А.А.

Общая характеристика работы

Актуальность проблемы. Увеличивающаяся антропогенная нагрузка на природные экосистемы привела к необходимости разработки и создания адекватных технических средств и методов наблюдения за состоянием и загрязнением экосистем и в частности, водных. Современные методы наблюдения за состоянием экосистем должны давать возможность оперативно реагировать на возникающие аварийные (в смысле нарушения экологического равновесия) ситуации. В качестве одного из методов, оперативно поставляющих информацию о нарушениях нормального функционирования экосистем, используется регистрация их излучательных свойств в видимом диапазоне электромагнитного спектра с помощью приборов дистанционного контроля.

Преимущества аэрокосмических методов заключаются в относительной простоте получения информации, оперативности ее сбора одновременно на больших территориях. Чрезвычайно важно, что способ получения информации -«неразрушающий», в котором можно пренебречь воздействием прибора на зондируемый объект.

Недостатки дистанционных методов заключаются в том, что получаемую ими информацию зачастую достаточно сложно интерпретировать, во всяком случае, в понятиях традиционной гидрохимии или гидробиологии. Это связано с малым компонентным разрешением и низкой точностью определения концентраций тех компонентов, которые могут быть определены с помощью методов дистанционного контроля. Как следствие - возможно решение достаточно ограниченного класса задач. Ограничения определяются, в первую очередь, разнообразием экосистем поверхностных вод суши (ПВС) при незначительном изменением оптического сигнала, связанного с изменением состава присутствующих в воде оптически активных компонентов (OAK) [1]. Оптически неактивные компоненты, составляющие своеобразную «матрицу», также влияют на оптический сигнал, но опосредованно, через оптически активные.

В диссертации рассматривается комплекс проблем и задач, расширяющий круг той информации, которую получают при пассивном дистанционном зондировании водных объектов, в рамках одной темы «Дистанционная спектрометрия пресноводных экосистем». Работа включает в себя экспериментальные и теоретические исследования излучательных свойств водных экосистем, разработку методов натурного и математического моделирования, а также принципов обработки

и интерпретации полученных данных. Работа является существенно междисциплинарной, требующей комплексного применения подходов, используемых в физике, математике, гидрохимии, гидробиологии. Объединяющим ее началом является объект исследования - поверхностные воды сущи.

Работа выполнена в Гидрохимическом институте Росгидромета в рамках Федеральной целевой программы «Развитие системы гидрометеорологического обеспечения народного хозяйства Российской Федерации в 1994-1996 годах и на период до 2000 года» по целевой научно-технической программе 4: «Технология мониторинга загрязнения окружающей природной среды», а также в Институте водных проблем РАН в рамках программы фундаментальных исследований Российской академии наук «Природные процессы во внешних оболочках Земли в условиях возрастающего антропогенного воздействия и научные основы экологии безопасного рационального природопользования».

Цель работы: теоретически и экспериментально исследовать механизм формирования оптических спектров восходящего от воды излучения пресноводных экосистем для описания на их основе механизмов функционирования и оценки экологического состояния водных экосистем, изучения внутриводоемных процессов и мониторинга состояния водных объектов.

На защиту выносятся следующие научные положения;

1. Математическая модель расчета спектров коэффициентов яркости водных экосистем, включающая оптически активные компоненты и значимые пигменты фитопланктона. Адекватность модели подтверждается совпадением спектральных характеристик экспериментальных и теоретических спектров, рассчитанных методами многомерной статистики.

2. Критерий подобия водных экосистем по дистанционно измеряемым оптическим спектрам коэффициента яркости восходящего от воды излучения.

3. Теория построения пространства оптических образов пресноводных экосистем. Перемещение точки в пространстве оптических образов отражает изменение состояния водной экосистемы.

4. Утверждение о том, что модельные водные экосистемы (мезокосмы) остаются подобными материнской по оптически активным компонентам в течение времени, превышающего время самоочищения (релаксации) аналогичных модельных экосистем, подвергшихся значительной антропогенной нагрузке.

5. Система дистанционного мониторинга экосистем поверхностных вод, позволяющая решать задачи мониторинга в режиме реального времени, как важнейший элемент оперативного мониторинга.

6. Использования мезокосмов в качестве тестовых участков при дешифрировании спектрометрической информации, в том числе получаемой современными космическими системами.

Совокупность полученных результатов и положений, выносимых на защиту, можно квалифицировать как решение крупной научной проблемы: создана теория построения пространства оптических образов и математическая модель исследования внутриводоемных процессов в пресноводных экосистемах по дистанционной спектрометрической информации.

Научная новизна.

• Впервые экспериментально получены и систематизированы спектры коэффициентов яркости восходящего от воды излучения в оптическом диапазоне волн на различных водных объектах поверхностных вод суши в различные гидрологические сезоны. Часть спектрометрических измерений сопровождалась получением традиционной гидрохимической и гидробиологической информации в форме концентраций оптически активных компонентов: минеральных взвешенных и растворенных органических веществ, пигментов фитопланктона.

• Построена математическая модель, позволившая объяснить основные спектральные особенности экспериментальных спектров коэффициентов яркости пресноводных экосистем и соотношения яркостей в пределах оптического диапазона.

• На основе математической обработки и анализа спектральной структуры большого числа экспериментальных и модельных спектров коэффициентов яркости восходящего от воды излучения разработан новый способ интерпретации дистанционной спектрометрической информации.

• Найдена новая интегральная характеристика состояния водной экосистемы, названная оптическим образом водной экосистемы. Построено пространство оптических образов водных экосистем. Внутриводоемные процессы, при которых изменяется содержание OAK и, следовательно, комплексный показатель преломления среды, отражаются в изменении положения оптических образов в пространстве оптических образов и изображаются в виде траектории в этом пространстве. Выполнены расчеты, позволяющие сопоставить области пространства оптических образов с диапазонами концентраций OAK.

• Показано, что принципиально важным преимуществом разработанного способа перед существующими является возможность оценки состояния части водной экосистемы, попавшей в поле зрения прибора дистанционного контроля, по единичному измеренному спектру КЯ. Разработанный способ анализа спектрометрической информации позволяет использовать дистанционные спектрометрические данные в системе оперативного мониторинга водных Объектов: Государственной системе наблюдений Росгидромета.

• Изучено подобие модельных и материнской экосистем на основе анализа дистанционных спектрометрических данных. Полученные результаты позволили доказать, что в течение проведенного эксперимента подобие материнской и модельных экосистем (мезокосмов) по оптически активным компонентам сохраняется достаточно длительный промежуток времени (более 20 суток).

Практическая значимость работы определяется рядом факторов. Во-первых, получены многочисленные экспериментальные спектры коэффициентов яркости различных по своим биофизическим свойствам пресноводных экосистем. Во-вторых, разработан объективный метод сравнения этих спектров основанный на выявлении интегральных статистических характеристик спектров восходящего от воды излучения. Разработанный метод может быть применен и для оценки состояния водных экосистем по традиционно измеряемым на водных объектах химическим и биологическим показателям.

Показано, что оптические свойства пресноводных экосистем возможно изучать с помощью искусственно организованных экосистем. Ценность работы заключается в экспериментальном доказательстве возможности распространения результатов исследований на природные экосистемы.

Практическая значимость работы подчеркивается тем, что чисто дистанционные неконтактные измерения могут быть выполнены с использованием нетрадиционного подхода: получения спектрометрической информации без использования специальных устройств и носителей, с дорожных сооружений, неизбежно имеющихся на крупных водных объектах.

Разработанный подход может быть положен в основу системы оперативного мониторинга водных экосистем.

Экспериментальные данные об оптическом образе различных пресноводных экосистем являются основой специализированной базы данных и могут быть использованы при управлении процессами загрязнения водных экосистем, в частности процессами антропогенного эвтрофирования водных объектов.

Достоверность полученных в диссертации результатов основывается на выборе адекватных объекту физических моделей оптики рассеивающих сред [2, 3] и использовании известных и хорошо апробированных математических методов обработки данных экспериментов. В части экспериментальных данных -интеркалибровкой с данными, полученными другими авторами, а также опубликованными в академических изданиях.

Достоверность данных, полученных методами дистанционной спектрометрии в натурном моделировании, подтверждается данными, полученными в тех же объектах традиционными химическими и биологическими методами.

Апробация работы. Основные результаты работы представлялись и обсуждались на Всесоюзной конференции «Исследование гравитационного поля и природных ресурсов Земли космическими средствами», Львов, 1984; XXVII Всесоюзном гидрохимическом совещании, май 1984, Ленинград; X Пленуме «Оптика моря и атмосферы» Ростов-на-Дону, октябрь, 1988; XI Пленуме «Оптика океана» Рабочей группы по оптике океана Комиссии по проблемам мирового океана АН СССР, Красноярск, 1990, 2-7 сент. 1990; Всесоюзном совещании «Дистанционное зондирование агропочвенных и водных ресурсов». Барнаул, 1990; III Совещании Советско-Американской рабочей группы по проблемам экодинамики, Ленинград, 16-21 мая 1990 г.; First Intern. Airborne Remote Sensing Conf. and Exhibition, 12-15 Sept 1994, Strasbourg, France; «Съезде по охране природы» Москва, 3-5 июля 1995 г.; VII Международном симпозиуме "Оптика атмосферы и океана", Томск, 2000; VIII Международном симпозиуме "Оптика атмосферы и океана. Физика атмосферы", Иркутск, 2001; Научной конференции "Гидрохимия в системе мониторинга качества поверхностных вод суши (научные и прикладные аспекты)". Ростов-на-Дону, 17-20 октября 2001 г.; Научной конференции по результатам исследований в области гидрометеорологии и мониторинга загрязнения природной среды в государствах-участниках СНГ, посвященной 10-летию образования Межгосударственного Совета по гидрометеорологии. С.-Пб. 23-26 апреля 2002г., Секция 5 «Мониторинг загрязнения природной среды». С.-Пб.; Научно-теоретической конференции профессорско-преподавательского состава «Транспорт 2002» апрель 2002, Ростов-на-Дону.

Публикации: По теме диссертации опубликовано около 30 работ, в том числе 18 в рецензируемых отечественных и зарубежных журналах. Перечень основных работ приведен в конце автореферата.

Личный вклад автора. Основные научные результаты были получены лично автором при реализации плановых работ по темам Росгидромета, ответственным исполнителем и руководителем которых он являлся. В экспериментальных гидрооптических и гидробиологических исследованиях автор принимал непосредственное участие в постановке задач, проведении или руководстве работ, обработке, анализе и интерпретации результатов, путей их практической реализации, систематизации материала. Проведение натурного эксперимента на мезокосмах выполнено совместно с Тепляковым Ю.В. Экспериментальные данные на ряде водных объектов были получены в международных экспедициях организованных Гительсоном А.А.

При построении математических моделей автором была выполнена постановка большинства задач, решенных в работе, лично проведены численные эксперименты и анализ их результатов. Постановка задач, решение которых привело к 3 и 5 положениям, выносимым на защиту, выполнено совместно с Гарбузовым Г.П.

Автором был выполнен теоретический анализ результатов натурных и числовых экспериментов, включая опорные данные, полученные в других институтах и лабораториях. На основе теоретического анализа автором была разработана методика использования пространства оптических образов для оценки концентраций оптически активных компонентов в пресноводных экосистемах.

На всех этапах работы результаты обсуждались с научным консультантом д. г.-м. н., профессором, член.-корр. РАН Никаноровым А.М.

Структура диссертации определена в соответствии с целью и задачами исследования и состоит из введения, 8 глав, и заключения. Работа изложена на 275 страницах машинописного текста, включая 55 рисунков, 21 таблицу, библиографию из 210 наименований и двух приложений.

Содержание работы

Во введении на основе краткого аналитического обзора современного состояния исследований обоснована актуальность выбранной темы, новизна предлагаемого подхода к интерпретации данных дистанционных спектрометрических измерений, сформулированы цели и задачи работы, представлены основные положения, выносимые на защиту. Структура настоящей работы в связи с ее разноплановостью и междисциплинарностью подчинена схеме: объект - предмет - метод.

Специфика объекта — поверхностных вод суши, рассмотрена в первой главе.

Предмет исследования - восходящее от воды излучение, разложенное в спектр в видимом диапазоне волн: 400 - 750 нм - физическая характеристика, измеряемая не непосредственно в воде (что принципиально важно, так как при дистанционной спектрометрии не возникает проблем связанных с взаимодействием зонд - объект), а в непосредственной близости от объекта (что опять же принципиально важно, т.к. возможно не учитывать искажение сигнала атмосферой между объектом и приемником излучения).

Метод исследования основан на решении как прямой, так и обратной задачи при дистанционном зондировании. Кроме того, в связи с многомерностью спектрометрических данных решена промежуточная задача - сжатия информации и интерпретации полученных при этом результатов.

В первой главе проанализировано современное состояние исследования пресноводных экосистем с использованием дистанционных спектрометрических методов.

Простота получения, зачастую кажущаяся, спектрометрической информации видимого диапазона привела к усилению внимания к дистанционным методам, как пассивным, так и активным. Но оптические свойства ПВС в силу различных причин оказались изученными недостаточно полно. А учитывая исключительное многообразие и уникальность объектов ПВС, а также тот факт, что даже на наиболее изученных ПВС (напр. р. Енисей включая Красноярское водохранилище (см. [4] и ссылки в ней) изменялся комплекс спектральной аппаратуры, можно говорить об их бессистемном (конечно только с точки зрения дистанционной спектрометрии) изучении, не говоря уже о комплексных экспериментах, в которых измерялись бы синхронно как первичные гидрооптические характеристики, так и спектры яркости восходящего от воды излучения.

Результат совместной спектрометрической и гидрохимической (или гидробиологической) съемки водных объектов чаще всего представляется в виде зависимости концентрации оптически активных компонентов от отношения яркости восходящего излучения в узких спектральных диапазонах: т. наз. радиационных моделей. Наиболее распространена модель: СХЛ=А'ЯРВ,, где С^ - аналитически определенная концентрация хлорофилла „а" фитопланктона, ЯР - отношение КЯ на двух волнах, А и В - числовые параметры регрессионной модели, вычисленные для различных экспериментальных выборок на различных водных объектах. Для морских и океанских вод эти зависимости хорошо известны [1]. Для поверхностных

вод суши, такие модели появились впервые в работах, выполняемых в Гидрохимическом институте Росгидромета [5,6].

В табл. 1. приведены параметры некоторых радиационных моделей речных и озерных экосистем, полученные в Гидрохимическом институте [6, А3, А15, А19].

Таблица

Параметры регрессионных моделей для речных и озерных экосистем. _

№>№ п/п Водный объект, год RP А В N г2 п мг/л

1 оз. Балатон, 1985 В700/В560 125.21 2.32 - 0.95 48.8

2 оз. Балатон, 08.1986 В700/В560 94.63 2.19 58 0.95 63.3

3 оз. Балатон, 06.1988 В700/В560 68.03 2.59 92 0.86 10.2

4 оз. Мюгельзее, 09.86 В700/В560 217.02 1.84 29 0.95 101.4

5 р. Дон, 1983 В700/В560 67.36 2.84 - 0.97 18.5

6 р. Дон, 1984 В700/В560 71.52 2.91 - 0.84 12.9

7 р. С. Донец, 1983 В700/В560 72.24 2.82 - 0.92 7.9

8 р. С. Донец, 1984 В700/В560 58.56 2.25 - 0.98 24.6

Данные табл. 1 свидетельствуют о большой вариабельности параметров модели при переходе от одного водного объекта (сезона) к другому объекту (сезону). Одной и той же величине алгоритмического отношения RP соответствует широкий диапазон оценок концентраций Си «а». На рис. 1 изображены такие зависимости

CX1)=A-RPB, приведенные в табл. 1. По рисунку можно оценить, что по дистанционным данным при RP = 1, Сы «а» находится в диапазоне между 58.6 и 217.0 мкг/л. Относительная погрешность определения С„ «а» при этом составляет более 100%. В связи с такой неоднозначностью определения концентраций OAK практически все дистанционные методики, базирующиеся на регрессионных моделях, используются как дистанционно-контактные и требуют регулярного определения и/или коррекции параметров регрессионной модели при спектрометрической съемке изучаемого водного объекта. Для одного и того же водного объекта в различные гидрологические сезоны также можно построить несколько радиационных моделей с существенно изменяющимися параметрами А и В. На практике, однако, часто используют приближение «однородного по объекту

0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 RP = B(700 нм)/В(560 нм)

Рисунок 1. Радиационные модели водных объектов ПВС

качественного состава OAK», где параметры А и В считаются фиксированными для всего изучаемого водного объекта. Для решения многих практических задач это приближение часто оказывается удовлетворительным.

В качестве альтернативного подхода к интерпретации дистанционных данных целесообразно разработать методы, адекватные структуре той информации, которую получают при измерении оптических спектров восходящего от воды излучения. Или иначе - найти связь интегральных показателей состояния водной экосистемы (по гидрохимическим совместно с гидробиологическими показателям) и ее оптического образа (определяемого по спектрометрической информации).

При изучении процесса распространения света в дисперсной среде первичные гидрооптические характеристики полностью определяют среду распространения излучения. Во второй главе для модельных расчетов коэффициентов яркости первичные гидрооптические характеристики были рассчитаны для двух значений показателя поглощения частиц минеральной взвеси: И^„=10'3 и ijw=10"4 и

показателя преломления

Расчет первичных гидрооптических характеристик фитопланктона выполнен для И^„=1,02 и Пф„=\,04 [7,8] и показателя поглощения п'фп , из работы [8].

0,0001-1---1-

400 500 600 700 800

длина волны, нм

Рисунок 2 Спектры <Умв (у) для у=170° частиц минеральной взвеси, (пмв = 1,15; п'мв ~ Ю 3) лля различных функций распределения типа Юнге.

Показатель преломления чистой воды взят из монографии [7]. Показатели рассеяния и молекулярного рассеяния в направлении у излучения с длиной волны Л чистой водой рассчитаны. Первичные гидрооптические характеристики - с,, ff( и (У/(/)ддя у=140, 150, 160, 170 и 180° рассчитаны для спектрального интервала 400800 нм для 6 функций распределения минеральной взвеси, и 12 функций распределения органической взвеси [А10].

Показатели рас 0^(170), для пмв=10'3 и различных функций

распределения приведены на рис. 2; сгмв{\ЛЩ для пш= Ю-4и лЛ„=10~3 с

точностью до 0,1% неотличимы.

В связи с тем, что спектры показателей рассеяния в литературе отсутствуют, сравнение полученных результатов возможно было провести только для отдельных длин волн: Л = 440,'550,670 нм. Результаты сравнения приведены в табл. 2.

Видно, что совпадение результатов расчета наилучшее для распределения частиц по размерам описываемого функцией , с показателем степени

v=3. Этот результат подтверждает данные, приведенные в монографии Шифрина [7]. Сопоставление результатов расчета показателя поглощения для фитопланктона приведено на рис.3.

Таблица 2.

Сравнение результатов расчета показателя рассеяния минеральной взвеси <т, м2/г* с литературными данными___

V А=440 нм Я=550 нм Я=670 нм

1** 2** з** 1** 2** 3** 1** 2** з**

1 0,13 0,71 0,68 0,13 0,67 0,64 0,17 0,36 0,51

3 0,47 0,46 0,43

5 0,85 0,72 0,49

-♦Размерность показателя рассеяния в таблице — м"1, при этом принято, что минеральная взвесь имеет плотность с1мв =2 г/см5. •*1-[А10];2-[9];3-[10].

В третьей главе

рассмотрено использование коэффициента яркости восходящего от воды излучения в качестве основного показателя при дистанционном зондировании водных объектов. Экспериментальные спектры коэффициентов яркости были получены на различных водных объектах в различные гидрологические сезоны. Их перечень приведен в табл. 3. Часть из них была получена

совместно с синхронным отбором проб на гидрохимический и (или) гидробиологический анализ.

Большинство спектров, полученных в экспедициях ГХИ и использованных в настоящей работе, получено на спектрометре «Спектр-01» [А3], диспергирующим элементом которого является призма.

450 500 550 600 Длина волны, нм

Рисунок 3. Спектры показателя поглощения фитопланктона, рассчитанные в работе автора [А 10], работе [II], и их сравнение с экспериментом [12].

*-наличие «+» или отсутствие «-» синхронных опорных измерений оптически активных компонентов.

Все спектры занесены в цифровом виде на машинные носители, поэтому легко могли быть использованы для построения (или проверки) теоретических и (или) эмпирических моделей описывающих их спектральное поведение.

Модельные спектры КЯ рассчитывали в приближении поглощающей среды с сильно анизотропным рассеянием [2,3]:

(1)

Формула (1) справедлива в том случае, когда измерения проводят близко к надиру и точность вычисления не должна превышать 30%. Учитывая

аддитивность показателей поглощения и рассеяния и то, что все приведенные выше формулы относятся к монохроматическому свету, формулу (1) можно переписать в следующем виде [А 15, А20]:

Рл (с, АГ, = / Кх (а, к,%),

(2)

где

+ сг

Х.ФП

'ФП

+ СГ

вод ы

+ \1>

хл

'XII

ФБ

* Г" ФБ

, (3)

К-Х (<г>к,х) = [*хмв +('-фх,ш) * СТД MB ]*СМВ +

+ Х,ФП + 0 ~~ Фд,ФП ) * аХ,ФЛ ] * СфП + 0,5 * (Ух,воды + ""л,воды + кк,РОВ Здесь кх фп = * + кХ ФБ * СфБ +кк* С§

(5)

при условии + С§Б + = 1.

(6)

кх,ров =0,24*ехр(-0,015*(Я-390)) [13].

(7)

- интеграл от индикатрисы рассеяния, имеющий смысл доли света, рассеянного в заднюю полусферу частицами сорта i.

В выражениях (3), (4), (7) и далее Kxt, °"Д|. °я,- удельные по массовой концентрации компонентов показатели поглощения, рассеяния и рассеяния на угол у частиц сорта i на волне Л; м>хл и и'ФБ соответственно удельные выходы флуоресценции хлорофиллов и фикобилинов фитопланктона.

Здесь и далее используются следующие обозначения: MB - минеральные взвешенные вещества, ФП - фитопланктон, ХЛ - хлорофилл фитопланктона (если нет оговорок, принимается, что это хлорофилл «а»), ФБ - фикобилины, К-каротиноиды, РОВ - растворенные органические вещества.

В выражении (5) сделано следующее допущение [А15, А20]: весь фитопланктон рассматривается как единая рассеивающая субстанция, характеризующаяся одним и тем же показателем рассеяния Показатель же поглощения рассеивающей

клетки фитопланктона определяется суммарным поглощением его пигментов: хлорофиллов, каротиноидов, фикобилинов, в предположении, что их сумма равна единице 1 (условие (6)).

Формула (2) имеет ясный физический смысл, и результаты расчетов коэффициентов яркости могут быть легко интерпретируемы. Слагаемые числителя ответственны за увеличение интенсивности КЯ по всему спектру. Знаменатель состоит из слагаемых двух типов. К первому относится поглощение света OAK, ко второму - рассеяние вперед этими же OAK. По своему физическому смыслу выражение (2) аналогично выражению для интенсивности вторичного излучения в рентгеновской спектроскопии. Такое «совпадение» конечных выражений для описания физических процессов, происходящих в различных областях электромагнитного спектра, по видимому, является лишним косвенным доказательством корректности полученного выражения (2).

Параметры, используемые для расчета модельных спектров. Для проверки корректности используемой физической (оптической) модели (2) рассчитан массив спектров коэффициента яркости в диапазоне длин волн 490 - 720 нм объемом около 10 тыс. спектров. Диапазон волн соответствовал диапазону используемого спектрометра [A3]. Значения коэффициента яркости вычисляли для 24-х длин волн Л (шаг дискретизации 10 нм). Входные параметры модели (первичные гидрооптические характеристики и концентрации OAK) выбирали так, чтобы они соответствовали типичным величинам для поверхностных вод суши.

Рассчитанные спектры позволили оценить парциальные вклады отдельных OAK в общую интенсивность спектров КЯ, табл. 4 [А 10].

Для сравнения спектров, полученных на различных водных объектах, была

использована процедура нормировки спектров КЯ:

Пределы интегрирования соответствуют видимому диапазону волн и техническим условиям использованной аппаратуры

Смысл нормировки поясняет сравнение рис. 4 а) и б). На этом рисунке представлена серия модельных двухкомпонентных (концентрации остальных OAK положены равными нулю) ненормированных, рис. 4 а), и нормированных, рис. 4 б), спектров с изменяющейся концентрацией фитопланктона при постоянной концентрации MB. Значения концентраций СФП представлены на рис. 4 а). В расчете принято, что из всех пигментов в клетке фитопланктона присутствует только хлорофилл "а.".

Таблица 4

Парциальные вклады ОАК (рассеяние, флуоресценция и поглощение) в величину КЯ.

аШ -1 гФл* ¡Ф'** 'фб. гтг аВоды аМВ (1-Ф)оцв <*хл ак аФБ О-ФУм аВоды аРОВ

им хЮ3 хЮ6 хЮ6 хЮ6 хЮ5 хЮО хЮ3 (СФП=1) (СФП=1) (Сфп=1) хЮ3 хЮО

400 1.59 3.18 0 0 58.5 2.25 3.75 0.133 0 0 8.44 0.0084 2.07

420 1.58 3.50 0 0 49.5 2.15 3.74 0.149 0 0 7.12 0.0070 1.53

440 1.57 3.83 0 0 40.1 2.07 3.74 0.165 0 0 5.88 0.0056 1.13

460 1.56 4.85 0 0 32.4 2.00 3.73 0.156 0 0 5.56 0.0046 0.840

480 1.55 6.23 0 0 26.8 1.92 3.76 0.149 0 0 5.36 0.0041 0.622

500 1.54 3.70 0 0 22.3 1.85 3.76 0.0633 0.0175 0.0193 6.03 0.007 0.461

520 1.53 4.08 0 0 17.8 1.80 3.74 0.0288 0.00300 0.0260 6.93 0.0148 0.341

540 1.52 3.53 0 0 16.4 1.74 3.74 0.0178 0.00075 0.0428 7.75 0.0297 0.253

560 1.51 3.73 0 0 13.9 1.69 3.71 0.0150 0 0.0818 8.03 0.0396 0.187

580 1.50 4.00 0 0 12.2 1.64 3.68 0.0173 0 0.116 7.78 0.0746 0.139

600 1.49 4.00 0 0 10.5 1.59 3.65 0.0173 0 0.141 6.70 0.200 0.103

620 1.48 3.70 0 0 9.41 1.54 3.62 0.0173 0 0.183 6.55 0.240 0.0762

640 1.47 3.35 0 0 8.08 1.50 3.63 0.0173 0 0.0570 5.20 0.270 0.05.64

660 1.46 3.38 0 7.75 7.11 1.46 3.60 0.0345 0 0.0113 4.70 0.310 0.0418

680 1.45 3.75 8.00 0 6.27 1.42 3.58 0.0615 0 0.00313 3.82 0.405 0.0310

700 1.43 4.50 8.00 0 5.57 1.39 3.58 0.0075 0 0.00143 4.96 0.750 0.0229

720 1.43 8.30 0 0 4.88 1.35 3.56 0.0050 0 0.00250 5.00 1.38 0.0170

* рассчитано при 0^ =1. В остальных случаях /¿л = 0.00.

" рассчитано при СФБ=1. В остальных случаях /Й =0.00.

Подавляющее количество экспериментальных спектров КЯ может быть удовлетворительно описано моделью (2). Это видно на рис. 5, где приведены спектры оз. Байкал (включая Иркутское водохранилище) [А20]. В этой серии присутствовали спектры практически всех типов, встречаемые нами ранее на различных водных объектах поверхностных вод. Спектры чистой воды, сравнимой по гидрооптическим характеристикам со спектрами морей и океанов и нетипичных для ПВС, представлены на рис.5 а), экспериментальный спектр 19. Спектры мутной воды (минеральная взвесь без фитопланктона) получены в районе Селенгинского мелководья, рис. 5 б), спектры 41 и 42. Спектры воды со значительным содержанием фитопланктона были получены в сравнительно неглубоких и прогреваемых заливах

Рисунок 5. Экспериментальные (сплошная линия) и модельные спектры КЯ оз. Байкал.

На врезках приведены концентрации OAK, при которых достигается наилучшее совпадение спектров.

нижнего бьефа Иркутского водохранилища. Уникачьный для этого региона спектр, но типичный для гиперэвтрофных водных объектов средней полосы, был получен на оз. Арангатуй (озеро на перешейке п. о-ва Святой нос), рис.5 в).

Параметры модельных спектров, представленные на врезках, указывают на определенную неоднозначность абсолютных концентраций OAK, при которых достигается удовлетворительное совпадение формы экспериментальных и рассчитанных по модели (2) спектров. Видно, что модель (2) удовлетворительно описывает большинство экспериментальных спектров КЯ, объясняет основные закономерности формирования спектров восходящего от воды излучения и может быть использована для проверки методов интерпретации дистанционной спектрометрической информации.

В четвертой главе предложено на первой стадии анализа экспериментальных данных рассматривать спектрометрическую информацию как самодостаточную для описания. динамики экологических состояний водных объектов. И только на заключительной стадии интерпретации данных провести сопоставление полученных результатов с традиционно измеряемыми в гидрохимии и гидробиологии параметрами, т.е. своеобразную градуировку этой информации.

Существует, по меньшей мере, два аспекта проблемы, которые нужно иметь в виду при сопоставлении концентраций OAK, определяемых традиционными аналитическими методами и дистанционными спектрометрическими методами. Первый аспект заключается в пространственно временной несопоставимости исследуемого различными методами объекта или его части. Второй — касается различия понятий, вкладываемых в определение концентраций OAK при определении последних оптическими и традиционными аналитическими методами.

В. общий процесс формирования восходящего от воды излучения вносят свой вклад все OAK попавшие в поле зрения прибора дистанционного контроля. Эти частицы находятся внутри усеченного конуса, образующая которого определяется апертурой объектива прибора дистанционного контроля, верхнее сечение образовано поверхностью воды, а нижнее расположено на глубине видимости белого диска Секки. Но хорошо известно, что глубина видимости белого диска может изменяться от десятков метров (чистые океанские воды, для ПВС - воды озера Байкал) до единиц сантиметров (гиперэвтрофные воды внутренних водоемов). Восходящее излучение формируется в объеме, размер которого зависит от концентрации OAK и является величиной переменной при каждом измерении. Поэтому концентрация OAK, определяемая дистанционным методом, является концентрацией

«эффективной» по объему, Ct, в котором формируется восходящее из воды излучение.

Концентрации OAK реальных природных водных экосистем изменяются по глубине; а пробы воды на традиционный химический (биологический) анализ отбирают обычно на фиксированном горизонте (или нескольких горизонтах), не определяя реального распределения компонентов по глубине [14]. Поэтому можно сказать, что некорректно в общем случае без дополнительных измерений сравнивать концентрации, определяемые дистанционными и контактными методами.

Второй аспект проблемы сравнения относится к информативности традиционно измеряемых гидрохимических и (или) гидробиологических показателей и показателей, измеряемых дистанционно.

При традиционном гидрохимическом мониторинге водных объектов определяют только общую весовую концентрацию минеральных взвешенных веществ. В съемках in situ ПВС практически никогда не контролируется ни минеральный состав взвеси (нам важен показатель преломления материала взвеси, п), ни ее плотность, ни распределение частиц по размерам (особенно важно в

области размеров частиц 0,5 - 5 мкм), не говоря уже о форме частиц. (Естественно, речь не идет о специальных исследованиях, при которых именно эти параметры изучаются). Такое определение концентрации, вполне адекватно задачам гидрохимии, где необходимо оценивать такие интегральные макровеличины, как величину выноса рек, скорость осадконакопления и.т.д.

Дистанционные методы (во всяком случае, теоретически) позволяют различать спектры, в которых концентрация минеральных взвешенных веществ остается постоянной, а изменяется, например, функция распределения частиц по размерам или изменяется показатель преломления частиц.

Концентрацию определяют в слое, толщину которого можно оценить по глубине видимости диска Секки, причем определяют как усредненную по глубине этого слоя.

Форму спектров КЯ в значительной степени определяет пигментный состав планктона, который различен у фитопланктона различных отделов и обусловлена поглощением на трех длинах волн: 673, 683, 695 нм. Но при экстракции органическими растворителями, что является необходимым элементом традиционного гидробиологического анализа, все три формы образуют одну полосу с максимумом поглощения на 663 нм.

Растворенные органические вещества, невозможно различать по их молекулярной массе. В видимой области спектра все РОВ проявляются только через

20

поглощение излучения, экспоненциально уменьшаясь от своего максимума в ультрафиолетовой области спектра.

Таким образом, данные, полученные традиционными и дистанционными методами, несут в значительной мере различную информацию. Очевидно, что число OAK с отличающимися показателями, оказывающее заметное влияние на спектры КЯ достаточно велико. Поэтому модель, адекватно описывающая поведение экосистемы в целом, должна строиться на обобщенных показателях и не претендовать на точность определения отдельных химических или биологических веществ (компонентов).

Для реализации такого «обобщенного» подхода целесообразно воспользоваться методами многомерной статистики. На первом этапе — этапе изучения структурных свойств экосистемы — эти методы позволят выделить по дистанционно зарегистрированному оптическому образу те параметры экологического состояния, которые при дальнейших исследованиях должны быть использованы в качестве самостоятельных и существенных (значимых).

Определения и принципы построения пространства оптических образов.

Оптический образ водной экосистемы (ООВЭ), полученный методами дистанционной спектрометрии, формируется оптически активными компонентами фотического слоя водной экосистемы и, в этом смысле, является отражением экологического состояния водного объекта. Это утверждение можно пытаться обосновывать (см., напр., [15]), но оно принимается нами без доказательства [А15, А17].*1

Под оптическим образом (00) водной экосистемы понимается совокупность излучательных (радиационных) свойств водной экосистемы в оптическом диапазоне волн. Параметры (координаты) 00 определяются соотношением интенсивностей восходящего от воды излучения в видимом диапазоне электромагнитного спектра. Или, более точно, соотношением коэффициентов яркости восходящего от воды излучения на разных длинах волн.

Множество конкретных реализаций всевозможных оптических образов водных экосистем образует пространство оптических образов (ПОО). Оптический образ водной экосистемы в некоторый момент времени изображается в виде точки в ПОО.

1 В иностранной литературе при изучении оптических свойств экосистем используется выражение шодл срессголшу - спектроскопия образов или изображений. В наших ранних работах иы использовали выражение «оптическое состояние» водного объекта для того, чтобы подчеркнуть самостоятельность этого понятия. Математическое выражение для определения этих понятий одно н то же.

При изменении ООВЭ точка, соответствующая этому образу, перемещается по определенной траектории в пространстве оптических образов.

Интерпретация дистанционных данных в случае использования ПОО заключается в содержательной градуировке пространства оптических образов и отнесении оптического образа экосистемы к тому или иному классу с известными экологическими свойствами, т.е. установлению связей между классами оптических образов (областями пространства оптических образов) и классами экологических состояний.

Рассмотрим принципы построения ПОО.

1. В качестве измерительной информации выбираются спектры коэффициента яркости в видимой области электромагнитного излучения.

2. Будем считать, что каждый спектр коэффициентов яркости образован п дискретными отсчетами, где п определяется как отношение спектрального диапазона, в котором проводят измерения (в данном случае оптического), к разрешающей способности используемого при измерениях прибора. Тогда 1-й спектр может быть представлен в виде вектора х1 — или точки в п-

мерном пространстве Я" . Совокупность т спектров (полученных либо в процессе эксперимента, либо при выполнении модельных расчетов) может быть представлена как множество (облако) точек в этом пространстве.

Для того, чтобы сократить размерность пространства до разумно интерпретируемого 2-х (возможно, 3-х или 4-х) мерного использованы методы многомерного статистического анализа.

Эта процедура хорошо известна как компонентный анализ или метод главных компонент. Коэффициенты разложения векторов нового представления по

векторам называются факторными нагрузками.

После выполнения указанной процедуры исходное пространство преобразуется в пространство такой же размерности, но уже обладающее свойством ортогональности осей. Размерность исходного и преобразованного собственных векторов остается той же самой, но проекции преобразованного вектора , начиная с 4-й 5-й, становятся незначимыми, и их изменение не превосходит погрешности получения экспериментальных спектров. Происходит сжатие информации.

В отечественной литературе встречается удачное выражение по отношению к этой процедуре: «разложение по естественным ортогональным функциям» [16]. Смысл его в том, что собственные функции находят непосредственно по исходному массиву данных. В том случае, когда между элементами исследуемого массива

имеется функциональная (неслучайная) связь, используемая процедура многомерной статистики позволяет ее выявить.

Известно, что у ковариационных (корреляционных) матриц экспериментальных спектров КЯ водных объектов значимы лишь два-три собственных числа [17, 18]. Для нормированных спектров КЯ значимы на одно-два собственных числа больше. Подобная структура ковариационных (корреляционных) матриц говорит об относительно небольшом числе независимых признаков, реально определяющих наблюдаемую вариацию коэффициента яркости. Следовательно, размерность пространства оптических образов может быть без существенной потери информации снижена практически до 3-4-мерного [А6].

Интерпретация оптических образов в ПОО будет максимально соответствовать физической ситуации, только в случае, если ПОО действительно полное, т.е. охватывает все возможные оптические образы реальной водной экосистемы. Построить полное ПОО только по экспериментальным данным, спектрам КЯ, практически невозможно, т.к. необходимо охватить экспериментальными съемками большое число разнообразных водных объектов (разнообразных экосистем), все сезонные вариации оптических образов плюс крайние "нетипичные" экологические состояния.

Учитывая это, ПОО построено на основе совместной статистической обработки экспериментальных и модельных спектров. Преимуществом такого подхода является возможность целенаправленного изменения (или изучения) пространства путем варьирования известных параметров модели.

После проведения сжатия спектрометрической информации проводят классификацию (кластеризацию) преобразованных векторов. Сходство между параметрами образов внутри группы должно быть выше, чем сходство между этими же параметрами из разных групп. Задача классификации оптических образов водных экосистем формально сводится к задаче классификации п-мерных векторов в п-мерном пространстве. Здесь п-число переменных, по которым осуществляется классификация.

Из литературы известно, (см., напр., [19]), что для корректной классификации любого массива данных единственным существенным требованием к первичной информации является требование соизмеримости всех проекций вектора, хп . С этой целью координаты оптического образа Яф определяют признаками формы спектра коэффициента яркости:

Д(и) = В{и)ЦВ{ +... + В(п, Л). (8)

Признак Щ1,]) имеет смысл ьй обобщенной координаты оптического образа Щ) [414, А17] и совпадает с нормированным коэффициентом яркости.

Специфике данных дистанционного зондирования наиболее соответствуют метрические понятия сходства, которые характеризуют группу сходных точек как область геометрически близких точек. В качестве меры близости двух точек удобно использовать евклидово расстояние:

где Хт и X] есть «-мерные вектора значений обобщенных координат для

наблюдений т и У, 1 <),т<к.

Расстояние между группами точек (классами), или расстояние связи, определяется различными способами: по принципу "средней связи", как среднее арифметическое всех попарных расстояний между представителями рассматриваемых групп:

где и - />-я и ^-я группы объектов ( к л а сПр ш - число объектов,

соответственно в группах р и д. В случае различной структуры информационного массива может быть использовано расстояние, определяемое по принципу «ближнего соседа» или по принципу «дальнего соседа» [19].

Существенным преимуществом иерархической классификации по сравнению с другими методами классификации является возможность изображения результатов на плоскости в виде оцифрованного графа (дендрограммы). Классу полученному объединением классов и , на графе соответствует вершина с абсциссой

) и ординатой у(8), где , - абсциссы вершин, соответствующих

классам и V некоторое отображение (функция), такое, что:

у(5) = 0 тогда и только тогда, когда состоит из одного элемента;

для любых , таких, что

Отображение V обычно называют индексацией иерархии.

(9)

(10)

Полученные результаты не должны зависеть от применения статистических процедур преобразования и классификации информации. На рис.6 а) выполнена классификация выборки спектров по сжатой первичной информации - обобщенным координатам ОК. На рис. 6 б) представлен результат классификации той же самой выборки спектров, прошедшей процедуру предварительной обработки - R(i)(8). Если сравнить рис. 6 а) и рис. 6 б), видно, что основные детали структуры графов классификации в основном одни и те же.

Расхождение в деталях, скорее всего, говорит о том, что экспериментальные спектры обычно получают с погрешностями, причем неконтролируемыми: незначительное изменение ветра, приводящее к ряби на поверхности, взмучивание водного объекта, незначительное изменение угла наклона объектива или изменение облачности иди дымки и т. д.

В пятой главе приводится . описание комплексного эксперимента по физическому моделированию экологических состояний водных объектов с параллельным проведением спектрометрических измерений. Первый шаг в этом направлении логично сделать для выяснения возможности различия элементарных оптических образов экосистем, соответствующих "норме" и "патологии" экологического состояния.

Для определения причин аномального (патологического) состояния экосистемы [20] необходимо проведение чрезвычайно дорогостоящих и разноплановых исследований. Поэтому наиболее рационально решать вопрос об изучении аномалий экологического состояния водных экосистем на искусственных водных объектах методами экологического и, предпочтительно, натурного моделирования. С этой целью в естественной водной экосистеме (материнской) отгораживают ее часть, в которой создают условия аномального гидрохимического режима за счет внесения в нее загрязняющих веществ. Эта отгороженная часть носит название модельной экосистемы или мезокосма. Одум [21] дает такое определение понятия мезокосм: "внелабораторные экспериментальные установки можно рассматривать как мезокосмы ("миры" средней величины) в отличие от микрокосмов и естественных экосистем "макрокосмов"".

Натурное экологическое моделирование как метод изучения экосистем и, в частности, пресноводных, не является новым. Однако большинство упомянутых работ выполнялось в практически закрытых емкостях - аквариумах, мешках, бассейнах, куда помещалась вода с исследуемыми веществами. Экосистемы же принципиально открыты [21,22]. Поэтому при натурном моделировании принципиально важным является создание максимально идентичных условий существования модельной (мезокосм) и материнской (водный объект) экосистем. Это достигается максимальной открытостью мезокосмов не только по отношению к условиям радиационного обмена, но также их открытостью для обмена с донными отложениями. Методология такого моделирования, насколько нам известно, впервые изложена в работах, выполненных в ГХИ под руководством А.М.Никанорова, начиная с 1984 г. В 1991 г. впервые были получены экспериментальные результаты, показавшие перспективность параллельного выполнения спектрометрических наблюдений при изучении разнообразных процессов, протекающих в водных экосистемах [А9, А14, А17].

В 1991 году с 15 июля по 12 августа (всего 26 дней) был организован натурный эксперимент с мезокосмами для накопления информации о влиянии режима и уровней поступления соединений металлов на водные экосистемы Параллельно проводили измерения оптических характеристик воды этих искусственных экосистем [А 14].

Было установлено 4 мезокосма унифицированной конструкции, позволяющей

выделять объем воды от поверхности до дна. Схема установки мезокосмов и проведение спектрометрических измерений представлены на рис. 7. Характеристики мезокосмов и условий опытов в каждом из них приведены в табл. 5.

Измерения коэффициентов яркости (а также синхронный отбор проб для лабораторных измерений) проводили в одно и то же время с 12 до 14 часов.

Был получен 51 спектр коэффициента яркости в диапазоне волн 490-720 нм. Выборка формировались таким образом, что в день проведения спектрометрической съемки одному мезокосму (или "реке") соответствовал один спектр.

Условия организации модельных экосистем.

Таблица 5.

№ мезо-косма Условия внесения добавок, концентрация тяжелых металлов, мкГ/дм3

1 Си, разовая добавка. С0 =145

2 Си, разовая добавка Со=20 + ежесуточная добавка С„ =5

3 разовая добавка. С0= 8 3

4 Контрольный мезокосм, соединения металлов не вносились

Критерий сравнения оптических образов и экологических состояний водных экосистем

При оценке состояния экосистемы требуются системные подходы, использование интегральных показателей, характеризующих экосистему в целом

(холистический подход). В работе Фёдорова В.Д. сформулированы требования к критериям оценки состояния экосистем [23]:

показатели должны относиться к процессам с гомеостатическими механизмами регуляции;

неспецифический отклик по отношению к различным возмущающим факторам;

необходимо избирать интегральные показатели, которые быстро и надежно могут быть измерены инструментально.

Параметры, измеряемые дистанционно в оптическом диапазоне длин волн, полностью отвечают перечисленным выше требованиям. Если выражение для коэффициента яркости переписать в виде:

становится ясным физический смысл коэффициента яркости. Это величина, характеризующая способность среды распространения излучения переизлучать (рассеивать, поглощать) падающее излучение Величины и измеряют

вне среды распространения излучения. Коэффициент яркости является «оптическим образом» водной экосистемы, интегральной оптической характеристикой ее оптически активных компонентов.

С другой стороны:

где С/ - концентрация /-го оптически активного компонента (включая чистую воду), которые образуют среду распространения излучения, - показатели

поглощения, рассеяния и рассеяния излучения под углом у этих ОАК. В процессе переизлучения принимают участие все оптически активные компоненты экосистемы как биотического так и не биотического происхождения: минеральные взвешенные и растворенные органические вещества, планктон - фито- (в основном), бактериа- и зоо. Компоненты, являющиеся оптически неактивными, также влияют на восходящее от воды излучения, но, опосредованно, через оптически активные.

Считая, что все измерения проводятся в надир, с точностью до постоянного множителя можно записать:

предпочтение следует отдавать переменным, характеризующим

В{П) = ропт(П)В0,

(И)

(12)

Ропт "* Рср *

(13)

По теории подобия [24] явления, процессы или системы подобны, если в сходные моменты времени в сходных точках пространства значения переменных величин, характеризующих состояние одной системы, пропорциональны соответствующим величинам другой системы. При физическом подобии, поля соответствующих физических параметров двух систем подобны в пространстве и во времени. Запишем инвариант (критерий) подобия экосистем по оптическим измерениям следующим образом:

^опт ~ Р,

Во ср В(П)'

(14)

Системы будут подобными вел У&опт — ^"опт ^ ' УР&внения (12) видно, что это равенство достигается при вариации независимых переменных, где число оптически активных компонентов. Очевидно, что при таком подходе возможна существенная неоднозначность выбора параметров среды. От неоднозначности

удается в значительной степени избавиться, если учесть, что являются

функциями общей переменной - длины волны. Потребуем выполнения условия ^оят = копт для всех длин волн одновременно. При одинаковых условиях измерения оптических параметров это требование равносильно требованию В случае неодинаковых внешних условий критерий (14) перепишется в виде:

(15)

Требование измерения спектров ропт здесь уже несущественно. Можно измерять интегральный коэффициент яркости. Учитывая, что коэффициент яркости и яркость восходящего от воды излучения отличаются постоянным множителем, критерий (15) эквивалентен следующему выражению [А17, А23]:

) ;

(16)

где В[• 1-й отсчет значения яркости для спектра ]; /=1,...,п, где п- число дискретных отсчетов измеренного спектра яркости, и представляет собой в пределе, при нормированный спектр коэффициента яркости. Таким образом,

нормированные спектры коэффициентов яркости могут рассматриваться в качестве критериев подобия водных экосистем по оптически активным компонентам.

Полученное выражение (16) - совпадение оптического отображения экосистем или их нормированных спектров коэффициентов яркости - является необходимым, но не достаточным условием подобия экосистем. Теоретически определенное точное

равенство критериев подобия: = к^ на практике чаще всего не выполняются. Поэтому реально подобие систем или явлений оценивается как неравенство:

где - некоторая малая безразмерная величина, имеющая смысл уровня отличия критерия для явления и в системах 1 и 2.

Критерий (17) выполняется, в том случае, когда 5» Д'у , где Ду

уровень отличия спектров, задаваемый из независимых соображений. Наш опыт показывает, что уровень отличия 10% вполне достаточен для решения большинства практических задач.

В шестой главе рассматриваются вопросы, связанные с отражением внутриводоемных процессов в пространстве оптических образов. Для построения подпространства оптических образов (ППОО) (пространства, построенного по ограниченной выборке) используем экспериментальный массив спектров, полученных при изучении модельных экосистем.

Анализ ковариационной матрицы, составленной из коэффициентов корреляции между обобщенными координатами (8), позволил выделить три обобщенные координаты, вместе объясняющих 93% наблюдаемой в эксперименте суммарной дисперсии всех оптических образов: первый фактор, соответствующий первой ОК, объясняет 46%, второй - 33%, третий -14%.

К обобщенным координатам были применены процедуры иерархической классификации, результатом которых является дендрограмма, приведенная на рис.6 6). Слева у дендрограммы расположены метки, обозначающие номер мезокосма (числитель - 1-3 - мезокосмы, подвергшиеся загрязнению, К -контрольный мезокосм, Р - фон/река) и сутки от начала эксперимента (знаменатель).

Если объединить ближайшие 00 в классы А - Н в соответствии с дендрограммой рис.6 б), получим схему, представленную на рис. 8. Стрелками обозначим переходы образов из класса в класс в течение времени эксперимента. Интерпретация переходов оптических образов процессов превращается в легко интерпретируемую схему.

Уже на вторые сутки эксперимента наблюдается разделение образов начального класса А на классы В и С. На 00 класса В сказывается изолированность искусственных экосистем. Затем экосистемы отчетливо реагируют на внесение загрязняющих веществ, что проявляется в траектории оптических образов 1 и 3 мезокосмов, проходящих через классы D и Е и возвращающихся в класс С (процесс самоочищения экосистемы). Класс F отличается от классов Б и Е тем, что он образован образами мезокосма, испытывающего постоянно увеличивающуюся нагрузку. Результатом явилось то, что экосистема этого мезокосма не восстановилась окончательно - переход в класс Н, минуя класс С. Подробный

1-й мез. —I---1---1-■-г

2-й мез.

3-й мез. ^—^

-2-1012 Обобщенная координата 1, пр ед.

Рисунок 8. Схема переходов оптических образов мезокосмов.

анализ происходящих процессов с привлечением химических и биологических данных показывает изменение видового состава планктона, концентрации хлорофилла "а" и минеральных взвешенных веществ.

После 16-го дня эксперимента, когда данные химического анализа для всех мезокосмов показали, что экосистемы пришли в состояние, близкое к норме (к состоянию материнской экосистемы), были отмечены колебания 00 в ППОО и переход их в классы О и Н. Но так как величина нагрузки к этому моменту была

31

равна фоновой, интерпретация дальнейшей динамики ОО и связь их с концентрациями OAK не проводилась.

Динамика ОО в ППОО демонстрирует высокую чувствительность дистанционных спектрометрических данных и найденных обобщенных координат к изменению экологического состояния экосистем ПВС.

Пространство оптических образов (ПОО) включает в себя все возможные образы модельных и экспериментальных водных экосистем, а также должно включать образы, возникающие при аномальных экологических состояниях, возникающих при чрезвычайных ситуациях на водных объектах. Модельные спектры, дополняющие экспериментальные, должны быть рассчитаны для концентраций OAK, соответствующих реально наблюдаемым в природных водных экосистемах. Такой подход представляется корректным, учитывая, что совпадение экспериментальных и модельных (рассчитанных по формуле (2)) спектров удовлетворительное.

Сопоставление спектров нагрузок ОК показывает, что принадлежащие к различным физико-географическим зонам и, казалось бы, совершенно разные водные объекты: р. Дон, оз. Балатон и оз. Байкал имеют похожие спектры нагрузок первых обобщенных координат. Основная нагрузка и для нормированных (в меньшей степени) и для ненормированных спектров определяется первым фактором. Это хорошо согласуется с данными работы, выполненной как для океанских вод [17], так и для экосистем ПВС [18].

Однако имеются серии спектров КЯ, в которых внутри выборки спектры КЯ отличаются друг от друга, но по определенной закономерности. В этом случае выборка может быть разбита на несколько подвыборок с незначительным разбросом спектров КЯ внутри них. Средние спектры таких серий имеют более сложную форму. Спектры нагрузок обобщенных координат таких серий принципиально отличаются от упомянутых выше. Здесь уже все четыре фактора имеют значимые нагрузки и собственные числа.

Спектры обобщенных координат, показывают, что однозначная интерпретация структуры ОО затруднительна. Тем не менее, выделив спектры нагрузок обобщенных координат дадим интерпретацию информативности обобщенных координат для последнего случая.

Первая обобщенная координата связана с присутствием в воде минеральных взвешенных и растворенных органических веществ, а также фитопланктона различного видового состава. Без детальной дополнительной информации о

происходящих в экосистеме процессах ее можно интерпретировать как мутность (turbidity) водной экосистемы.

Вторая ОК имеет максимальную нагрузку в области X = 630 нм. Эта ОК является как бы «выделенной частью» первой ОК и указывает на наличие минеральной взвеси и отсутствие фитопланктона. Это можно заметить при сравнении нагрузок ОК серии Балатон-86 (август) с сериями спектров, полученных на различных водных объектах, в том числе и на оз. Балатон в июне 1988 г.

Третья ОК имеет максимальную нагрузку в области ХгбЮнм, и эта нагрузка имеет величину значительно превышающую фоновые. Спектральная нагрузка третьей обобщенной координаты показывает, что в экосистеме с высокой степенью вероятности появляется фитопланктон, содержащий фикоэритрины и фикоцианины, т.е. такие водоросли как Cyanophyta, Cryptophyta, Rodophyta.

В серии спектров КЯ Балатон 86, в отличие практически от всех остальных, появляется значимая четвертая ОК, имеющая максимальную нагрузку в области X = 550 нм. Четвертая координата может быть связана с наличием в клетках фитопланктона каротиноидов и, как было отмечено выше, может указывать на функциональное состояние всего сообщества фитопланктона

Более подробное изучение флористической принадлежности планктона требует специальных исследований. Безусловно, можно говорить о том, что съемка, была выполнена в сезон бурного развития фитопланктона, о его видовом разнообразии, о том, что можно уверенно выделить участки акватории, в которых фитопланктон подвержен значительному воздействию естественных или антропогенных факторов.

Модельные спектры КЯ необходимы при построении ПОО для того, чтобы восполнить ОО не реализованные экспериментальными спектрами. Всего было рассчитано ок. 40 тыс. спектров. Порядка 10 тыс. из них было использовано для построения ПОО. На рис. 9 представлен результат построения ПОО в проекциях на оси 1-3 обобщенных координат. Пунктирной линией обведен контур ОО, реализованных модельными спектрами.

Из рис. 9 видно, что практически все 0 0, полученные из экспериментальных спектров, попадают внутрь области пространства, образованного модельными спектрами. Отдельные 00, полученные из экспериментальных спектров КЯ, находятся вне области реализации модельных 00. Это указывает либо на то, что модель (2) не достаточно полно учитывает разнообразие включенных в нее оптических показателей отдельных OAK, либо на то, что экспериментальный спектр получен с неконтролируемой погрешностью. Во всяком случае, на этапе первоначальной обработки данных, такие отклонения уже хорошо заметны и говорят о необычности полученных экспериментально спектров КЯ (необычности 00).

Сравнение спектрального распределения нагрузок ОК, являющихся функциями для получения обобщенных координат 00: OKI, 0K2, ОКЗ, отдельно для массивов только модельных и только экспериментальных спектров КЯ позволяет убедиться, что массивы экспериментальных и модельных спектров имеют идентичные статистические свойства. Это отражается в идентичных спектрах нагрузок ОК сравниваемых массивов и еще раз косвенно подтверждает правильность выбора модели для расчета спектров КЯ. Сравнение первых четырех собственных чисел для массивов модельных и экспериментальных спектров, а также их объединенного массива в табл. 6, показывает, что добавление к массиву модельных спектров КЯ экспериментальных практически не изменяет полученных собственных чисел. Это говорит о принадлежности экспериментальных спектров той же выборке, которую

образуют только модельные спектры, и свидетельствует об устойчивости ПОО полученного по модельным спектрам.

Построенное таким образом ПОО является основой для представления (визуализации) всех оптических спектрометрических измерений, проводимых на водных объектах.

Таблица 6.

Собственные числа модельных и экспериментальных спектров

Jfe OK Собственное число % объясненной дисперсии Общий % объясненной дисперсии

Модельные спектры

1 16,08 67,0 67,0

2 3.87 1612 83,12

3 10$ 8,73 91,85

4 0.4$ 1,9$ 93,83

Экспериментальные спектры

1 14.86 61,93 61,93

2 6.34 26,41 88,35

3 1.14 4,Ъ 93,09

4 0,46 1,54 95,03

Модельные -»-экспериментальные спектры КЯ

1 16,00 66,69 66,69

2 3,79 15,77 82,46

3 2.20 9,16 91,63

4 0.47 1,97 93,59

Одна из основных задач настоящей работы заключается в разработке нового представления данных дистанционных спектрометрических измерений (ДСИ) для того, чтобы эти данные могли быть использованы в системе оперативного мониторинга водных объектов (экосистем). Общепризнанным способом представления данных ДСИ является построение радиационных моделей -представления OAK. Другим способом представления является способ, предложенный в настоящей работе —представления в виде оптических образов водных экосистем - ООВЭ. Оба способа являются способами интерпретации данных ДСИ и их сравнение, выявление преимуществ и недостатков каждого из способов, выполнено в седьмой главе • на едином массиве измерительной информации — спектров КЯ, к которому предъявляются простые, на первый взгляд, требования. Во-первых, спектры должны быть получены от водных экосистем с широким диапазоном изменения OAK. (Для того, чтобы быть представительными по отношению ко всем многообразным экосистемам ПВС). И, во-вторых, спектры

должны быть получены синхронно с определением концентраций и ПГХ всех возможных OAK, изменяющих комплексный показатель преломления среды распространения излучения. Учитывая разнообразие экосистем ПВС, очевидно, что эта задача практически невыполнима. Поэтому логично, что может и должен быть использован массив модельных спектров КЯ, в котором легко задать требуемый диапазон изменения концентраций OAK и их ПГХ.

В табл. 7, аналогичной табл. 1, во втором столбце вместо названия водного объекта приведены параметры OAK, при которых получен массив спектров, выбранный для исследования.

(18)

(С - концентрации OAK, изменяющие комплексный показатель преломления водной среды для различных значений j; А и В коэффициенты регрессии) для различных значений концентрации минеральной взвеси Смв. Запись выражения (18) показывает, что при расчете спектров все остальные OAK в этой серии спектров остаются неизменными, - приближение «постоянной матрицы». Видно,

что в этом приближении поведение точек описывается регрессионной зависимостью вида с хорошей точностью. Но, как только начинает изменяться,

Таблица 7.

Параметры регрессионных моделей

№ Параметры модели КЯ или концентрации OAK А В R С(фп, ср ), мг/л

1 СмввЮ, СроВ=2 0, Сх„ =0 2, Ск=0 2, СФЕ=0 01 125,70 1,36 0,99 11

2 Смвв =13 9, Сров=2 0, Схл=0 2, Ск=0 2, С®Б=0 01 139,95 2,73 0,92

3 Смвв =50 0, Сров~2 0, Схл=0 2, Ск=0 2, Сфб =0 01 145,69 6,14 0,98

4 Смвв =0, Сров=50 0, Схл=0 9, Ск=0 8. СФВ=0 05 27,42 1,61 0,99 49.5

5 СМвв=П 9, Сров-50 0, Схл "0 9, Ск=0 8, СФВ -0 05 41,23 1,44 0,92

6 Смвв=50 0, Сров=50 0. Схл=0 9, Се=0 8, СФК=0 05 35,82 4,44 0,99

160 140 120 100 80

С ' в

О 60 40 20 0 -20

! I ........_с „ !

: ! с 3.3 у

i .......... ............. ...«зо'о

............. См

FfO-0 ' /

............. | \ ..... о о 1 > О jS о / ..........

«oSU о Смй=50.0

!

0,0 0,1 02 0.3 0,4 0,5 0.6 0.7 0.8 0,6 1.0

р700/р560

Рисунок 10 Радиационные модели, полученные при расчете спектров КЯ с параметрами из табл. 7 строки 1-3 [А 16, А21].

изменяются и коэффициенты А и В этой зависимости. Изменение заметное - (ср. строки 1-3 в табл. 7, а также см. рис. 7). Поэтому определять коэффициенты А и В из спектров КЯ при значительном изменении всех OAK, входящих в состав «матрицы» в общем случае не всегда корректно: происходит заметная потеря -точности определения концентрации OAK. Если провести регрессионную зависимость как среднюю через все точки, полученные из серии спектров, где Смв изменяется от 0 до 50 мг/л, то получим зависимость, близкую к зависимости, определенной из экспериментальных данных. Это хорошо видно, если сравнить табл. 1 и табл. 7. Коэффициент корреляции рассчитанный по

модельным спектрам, близок, и даже выше, чем определяют из экспериментальных данных. Но из рис. 10 видно, насколько значителен разброс точек вокруг «средней» зависимости.

Те же спектры, которые были. использованы для построения радиационных моделей, табл.7., представлены в виде выделенных в ПОО точек на рис. И. Выделим оптические образы выбранной для исследования серии спектров, в которых изменяются только и . Остальные OAK остаются постоянными и, в конкретном случае, представленном на рис. 13, минимальными из всех значений, которые использованы при построении ПОО. Постоянство этих OAK при графическом изображении равносильно выбору сечения ПОО поверхностью, на

которой изменяются Сфц и СщВ, но остаются постоянными остальные OAK те. происходит переход к приближению "постоянной матрицы". Соединим спектры, в которых остаются постоянными либо Сфц либо Смв сплошной линией. В результате получим семейство изолиний, представляющих собой двойные изоплеты. Ограниченное крайними изоплетами пространство представляет собой ограниченную область этой секущей поверхности.

На рис. 11 представлены изоплеты, соответствующей параметрам модели, приведенной в строке 1-3 табл. 7 в плоскости ОК1-ОКЗ. Трехмерное пространство -ПОО - получается путем сдвига одной из плоскостей (наиболее наглядно это видно в координатах ОК1-ОКЗ) при изменении концентраций или первичных гидрооптических характеристик остальных OAK. Однако при этом параллельно со сдвигом происходит и определенное искажение формы этой плоскости, что становится особенно заметным при значительном изменении концентрации основных OAK.

По поведению спектров в этой плоскости можно подробно проследить за изменением оптического состояния водной экосистемы. На этом рисунке отмечены области ПОО, которые можно однозначно интерпретировать. Область чистой воды -I. В этой области дисперсия по ООВЭ максимальна Область прозрачной, но "цветущей" воды - II. Область очень грязной воды, т е. загрязненной веществами и минерального и органического происхождения - IV и область грязной воды, но без

фитопланктона - III. Выражение "грязные" воды использовано здесь чисто условно, и имеет смысл только с физической точки зрения: чистая вода - вода без примесей, любая примесь - загрязнение. Безусловно, использование этого выражения в другом контексте может оказаться некорректным.

Решение обратной задачи - определение концентраций OAK - с использованием только модельных оптических образов возможно с точностью ок. 40% для C„„. и 30% для Сфп.

В том случае, когда пространство оптических образов дополнительно проградуировано еще и экспериментальными спектрами, определенными параллельно с опорными данными, точность решения обратной задачи может быть существенно выше и составлять ок. 20% для Cj„ и 6% для Сф„.

Необходимым требованием получения «хорошего» результата является выбор ближайшего оптического образа по трем обобщенным координатам, что соответствует совпадению неопределяемых параметров в радиационно-концентрационных моделях. Такой подход к интерпретации дистанционной спектрометрической информации, не требующий привлечения опорной информации, предложен впервые.

В восьмой главе рассмотрена одна из основных задач настоящей работы: разработка научно-технической основы экономически эффективной автоматизированной системы оперативного слежения за уровнем загрязненности реки, протекающей в пределах большого промышленного города. Основная идея реализации этой задачи заключается в том, что в крупном промышленном городе, расположенном на крупной реке, всегда найдутся высокие строительные сооружения, на которых можно разместить датчики, собирающие спектрометрические дистанционные данные о состоянии водных экосистем. Используя эти данные возможно смоделировать работу автоматизированной системы оперативного слежения за состоянием речной экосистемы путем проведения серии спектрометрических съемок, выполненных в режиме реального времени.

Спектрометрическая съемка осуществлялась с автомобильных мостов через р. Дон. При высоте мостов около 30 м и угле зрения объектива спектрометра 10° участок зондируемой поверхности реки составлял около 20 м2, глубина зондирования - около 1 м.

В течение лета-осени 1997 года было проведено 6 серий измерений спектров коэффициентов яркости: 1.07*, 22.07*, 21.08*, 15.09, 22.09 и 24.10* 1997 года.

Четыре из них сопровождались синхронным отбором проб воды для анализа видового состава фитопланктона.

Анализ результатов классификации показал резко выраженное влияние сезонных изменений экосистемы реки на ее оптическое состояние. В табл. 8 приведены результаты опорных измерений, на рис.12 результаты классификации спектрометрических измерений.

Таблица 8.

_Биомасса фитопланктона, мг/м3.

Створ Отделы фитопланктона

и серия Диатом. Зелен. Синезел. Эвглен. Пироф.

А1 24.6 0.9 3.7 _ _

VI 5.1 _ 0.3 _ _

Z1 6.42 _ _ _

А2 277.0 13.7 17.5 1.5 _

V2 292.8 11.1 9.7 1.2 2.4

Z2 228.7 6.8 27.7 4.5

A3 288.6 52.7 1047.1 _ 6.3

V3 385.4 11.8 1052.7 4.2

Z3 236.1 18.9 455.6 0.9 10.3

А6 7.7 8.6 43.3 9.6

V6 53.9 11.3 54.2 1.5

Z6 12.4 11.5 13.6

Для визуализации процесса изменения экологического состояния и его оптического образа в соответствии с развитыми выше положениями построено ППОО оси которого были аппроксимированы отношениями нормированных коэффициентов яркостей: . Отметим, что и

OKI и ОКЗ связаны соответственно с Смв и Сфп обратной зависимостью: при увеличением значений обобщенных координат концентрации OAK уменьшаются. На рис. 13 показано совместное расположение в указанном пространстве 00 мезокосмов из эксперимента 1991 года и 00 р. Дон из эксперимента 1997 г.

Рисунок 12. Классификация экосистемы р. Дон по обобщенным координатам

Относительное расположение оптических образов р. Дон на рис. 13 полностью соответствует структуре классов из графа классификации на рис. 12. На рис. 13 отчетливо выделяются классы Х1, Х2, ХЗ и Х4. Сплошными линиями показаны временные изменения 00 загрязненных мезокосмов №1 и №3 от начального образа через максимальный биоотклик к образу, соответствующему начальному состоянию экосистемы. Четвертая и пятая съемки 1997 г., фиксируют 00, близкие к 00 загрязненных мезокосмов в конце «петли релаксации». В области «А», близкой к области ХЗ - цветения реки в 1997 г.- концентрации фитопланктона около 20-30 мкг/л, что в целом соответствует уровням концентраций хлорофилла «а» фитопланктона в р. Дон в период цветения сине-зеленых водорослей.

Если близость 00 различных водных объектов говорит о близких соотношениях между концентрациями всех ОАК водной среды этих объектов, то траектории движения говорят о том,- как формируется конечный баланс компонент. Оптические образы, попадающие в область «А» в эксперименте с мезокосмами связаны - по условиям эксперимента - с загрязнением экосистемы солями тяжелых металлов. Цветение фитопланктона в р.Дон имеет естественный периодический характер и в конце лета ежегодно охватывает большое пространство - от Цимлянского вдхр. до Азовского моря. Это цветение не имеет непосредственной связи с антропогенным загрязнением токсическими веществами. Результат, представленный на рис. 13, имеет исключительный интерес.

1,35

1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0 2,2 2,4 2,6

р540 /р 670

Рисунок 13. Пространство оптических образов, простроенное по данным двух экспериментов

Если рассматривать область пространства оптических образов Х4 как область соответствующую области равновесного экологического состояния р. Дон, то в обоих рассматриваемых экспериментах наблюдаются отклонения от области равновесного оптического образа. Но, затем, совершенно различные процессы, происходящие в экосистемах, приводят оптические образы экосистемы опять же в эту близкую к равновесной область. Траектории движения оптических образов совершенно различные, различно и время, за которое оптические образы вновь возвращаются в это равновесное (или квазиравновесное) состояние. Это тем более удивительно, что и искусственная экосистема (контрольного мезокосма) -сообщающаяся с материнской только через донные отложения - возвращается в эту же область 00 (или близкую к ней). Как было показано выше, отклонения от этой области в дальнейшем возможны, но затем опять идет возврат в эту же область равновесного оптического образа. Этот экспериментальный факт, отражается в пространстве обобщенных координат и следует из данных дистанционной спектрометрии.

Изменение экологического состояния мезокосмов, подверженных антропогенной нагрузке, проявляется в изменении спектров восходящего излучения Очень большая нагрузка мезокосма № 1. - порядка 150 ПДК- приводит к ярко выраженному изменению формы спектров. Причем, к изменениям не характерным для естественной речной экосистемы (ср. 00 мезокосмов и р. Дон на рис 8.11). Начало изменения оптического образа экосистем мезокосмов было отмечено уже на

второй день после внесения нагрузки, достигло максимума на 6 - 9 -е сутки. Таких спектров не наблюдалось в эксперименте 1997 г. Однако, уже на 12 сутки эксперимента области оптических образов мезокосмов, А, и р. Дон, ХЗ, оказались близки. В мезокосмах удалось получить оптический образ аналогичный образу естественного водного объекта. Дальнейшее развитие экосистем мезокосмов проходит в том же направлении, что и развитие речной экосистемы после летнего цветения. Однако переход речной экосистемы из области ХЗ в область Х4 длился около 2-х месяцев, тогда, как аналогичный переход в мезокосмах длился всего около 4-х суток. Следовательно, на примере сопоставления результатов двух экспериментов показано, что возможно использовать модельные экосистемы в качестве тестовых участков при организации стандартного многоуровневого подспутникового эксперимента [А4, А22]. Постановка и проведение натурного эксперимента рациональна с точки зрения финансовых затрат и корректна с точки зрения практической экологии.

Основные выводы и практические рекомендации.

1. Экспериментально получены и систематизированы спектры коэффициентов яркости восходящего от воды излучения в оптическом диапазоне волн на различных водных объектах поверхностных вод суши в различные гидрологические сезоны.

2. Построена математическая модель, позволившая объяснить основные спектральные особенности экспериментальных спектров коэффициентов яркости пресноводных экосистем и соотношения яркостей в пределах оптического диапазона.

3. Создана теория построения пространства оптических образов водных экосистем, позволяющая оценивать состояния экосистем и направленность внутриводоемных процессов без решения обратной задачи. Оптический образ является интегральной характеристикой состояния водной экосистемы. Внутриводоемные процессы отражаются в изменении положения оптического образа в пространстве оптических образов.

4. На основе созданной теории разработан новый способ интерпретации дистанционных спектрометрических данных, позволяющий оценивать состояния экосистем в понятиях оптических образов.

5. Экспериментально решены вопросы создания искусственных экосистем -мезокосмов, сохраняющих свойства материнской экосистемы по оптическим показателям в течение времени, превышающего время их самоочищения (оцененного по гидрохимическим данным).

6. Мезокосмы рекомендуется использовать в качестве тестовых участков при дешифрировании спектрометрической информации, в том числе получаемой современными космическими системами.

7. Дорожные сооружения могут быть использованы в качестве платформы для размещения аппаратуры, осуществляющей сбор первичной дистанционной информации, в том числе спектрометрической, для контроля состояния и загрязнения водных экосистем.

ЦИТИРОВАННАЯ ЛИТЕРАТУРА

1. Радиационный режим и оптические свойства озер / В. Н. Адаменко, К. Я. Кондратьев, Д. В. Поздняков, Л. В. Чехии. - Л.: Гидрометеоиздат, 1991. - 300 с.

2. Голубицкий Б. М., Левин И. М., Танташев М. В // Изв. АН СССР. Сер.ФАО. -1974. -Т. 10, № И. - С. 1235-1238.

3. Зеге Э. П. // Распространение света в дисперсной среде. - Минск: Наука и техника. - 1982. - С. 84-105.

4. Биофизические основы оценки состояния водных экосистем (теория, аппаратура, методы, исследования) / В. Н. Лопатин, А. Д. Апонасенко, Л. А. Щур. -Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2000. - 360 с.

5. Guitelson A. A., Nicanorov A. M., Szabo G., Szilagui F. / Monitoring of Detect Changes in Water Quality Series. - Proc. of the Budapest symp., July, 1986. - JANS Publ., 1986.-No. 157.-P. 111-121.

6. Гительсон А. А., Силади Ф. // Исследование Земли из космоса. - 1988. - № 6. - С. 72-82.

7. Шифрин К. С. Введение в оптику океана. - Л.: Гидрометеоиздат, 1983. - 278 с.

8. Bricaud A., Morel A. //Appl. Opt.- 1986.-V.25. No.4. P.571-580.

9. Копелевич О. В. Оптические свойства океанской воды // Автореф. дис. ...докт. физ.-мат. наук. - М. -1981.

10.Bucata R. P., Bruton J. E., Jerome J. H., Jain S. С, Zwick Н. Н. // Appl. Opt. - 1981. -Vol. 20, No. 9.-P. 1704-1714.

11.Васильков А. П., Гительсон А. А. // Изв. АН СССР, сер. ФАО. - 1988. - Т. 24, № 12.-С. 1315-1321.

12. Morel A. and Prieur L. // Limnol. Oceanogr. -1977. - Vol. 22, No. 4. - P. 709-733

13. Копелевич О. В. // Оптика океана. - М.: Наука. -1983. -Т. 1. - С. 208-234.

14. Руководство по гидробиологическому мониторингу пресноводных экосистем / под ред. Абакумова В. А. - СПб.: Гидрометеоиздат, 1992. - 318 с.

15Арст X. Ю., Поздняков Д. В., Розенштейн А. 3. Оптическое зондирование в океанологии. - Таллинн: Валгус, 1990. - 444 с.

16.Скляренко В. Л., Смирнов Н. П. // Факторы формирования водных масс и районирование внутренних водоемов. Труды ИБВВ АН СССР. - Л.: Наука. - 1974. -Вып. 26(29).-С. 180-206.

17.Буренков В. И., Васильков А. П., Тимченко С. Д. / Оптика моря и атмосферы. X Пленум «Оптика Океана»: 1988. Ростов-на-Дону, 23-29 окт. - Л. - 1988. - С. 243244.

18. Камов И. Ю., Лойкова И. В. // Исслед. Земли из космоса. -1992. - № 2. - С. 68-74.

19. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности / Айвазян С. А., Бухштабер В. М., Енюков И. С, Мешалкин Л. Д. - М.: Финансы и статистика, 1989. - 607 с.

20. Федоров В. Д. // Научные основы контроля качества поверхностных вод по биологическим показателям. - Л.: Гидрометеоиздат, 1977. - С. 6-12.

21.0дум Ю. Экология. Т. 1. - М.: Мир, 1986. - 328 с.

22. Проблемы космической биологии. Замкнутые экологические системы и пути их построения / Гительзон И.И., Ковров Б.Г. и др. - М.: Наука. - 1975. - Т. 28.

23. Федоров В. Д. // Гидробиол. журнал. -1975. - Т. 11, № 5. - С. 5-11.

24.Кирпичев М. В. Теория подобия. - М.: Изд. АН СССР. -1953. - 96с.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ ПРЕДСТАВЛЕНО В РАБОТАХ:

А1. Гарбузов Г. П., Никаноров А. М., Сухоруков Б. Л. Дистанционная оценка экологического состояния водных экосистем по спектрометрической информации видимого диапазона // Экологическое нормирование и моделирование антропогенного воздействия на водные экосистемы. - СПб.: Гидрометеоиздат. - 1999.-Вып. 2. - С. 177-185.

А2. Гарбузов Г. П., Сухоруков Б. Л., Никаноров А. М. Использование дорожных сооружений в системе дистанционного мониторинга речных экосистем // ДАН. - 2000. - Т. 373, № 5. - С. 688-691.

А3. Гительсон А. А., Гарбузов Г. П., Дубовицкий Г. А., Лопатченко Л. Л., Махотенко А. Н., Сухоруков Б. Л. Методы и приборы дистанционного мониторинга состояния поверхностных вод суши // Гидрохимические материалы. - СПб.: Гидрометеоиздат. -1991. - Т.100. - С. 15-46.

А4. Гительсон А. А., Заволокин Ю. В., Сухоруков Б. Л. Методология сбора оперативной опорной информации на полигонах поверхностных вод для интерпретации дистанционных данных // Комплексный дистанционный мониторинг озер. - Л.: Наука. - 1987. - С. 239-245.

А5. Гительсон А. А., Заволокин Ю. В., Сухоруков Б. Л. Методы сбора и первичной обработки оперативной опорной информации для интерпретации космических данных о поверхностных водах суши. / Всес. конф. Исследование гравитационного поля и природных ресурсов Земли космическими средствами. Львов,1984. 0.112-113.

А6. Камов И. Ю., Мудрогеленко И. В., Сухоруков Б. Л. Визуализация многомерных данных дистанционного зондирования водных экосистем // Экологическое нормирование и моделирование антропогенного воздействия на водные экосистемы. - СПб.: Гидрометеоиздат. - 1999. - Вып. 2. - С. 157-166.

А7. Лапенок Т. В., Ощепков С. Л., Сухоруков Б. Л. Программа расчета коэффициентов яркости однородных полидисперсных сред // Оптика моря и атмосферы. X Пленум «Оптика Океана»: 1988. Ростов-на-Дону, 23-29 окт. - Л. -1988.-С.172-174.

А8. Митгенцвай К. -X., Гительсон А. А., Лопатченко Л. Л., Сухоруков Б. Л. Радиационные свойства эвтрофных и гиперэвтрофных водных объектов.

Материалы немецко-советского эксперимента на водных объектах ГДР // Деп. в ВИНИТИ 09.07.87 № 5829-В87. - 44 с.

А9. Никаноров А. М, Сухорукое Б. Л., Тепляков Ю. В. Изучение оптических свойств поверхностных вод суши при помощи методов экологического моделирования // Экологическое нормирование и моделирование антропогенного воздействия на водные экосистемы. - СПб.: Гидрометеоиздат, 1999.-Вып. 2.-С. 167-176.

А10. Сухорукое Б. Л. Модельный расчет спектров коэффициентов яркости водных объектов //Деп. в ВИНИТИ 22.08.91 № 3537-В91. - 120 с.

А11. Сухорукое Б. Л. Определение концентраций взвешенных веществ по спектрам коэффициентов яркости поверхностных вод суши. // Дистанционное зондирование агропочвенных и водных ресурсов. - Барнаул: Изд. Алт. ун-та, 1990. -С. 149-150.

А12. Сухорукое Б. Л. Спектры коэффициентов яркости поверхностных вод суши. Модельный расчет // Оптика моря и атмосферы. XI пленум «Оптика Океана», 27 сент. 1990. - Красноярск: изд. Ин-та физики СО АН СССР. - 1990. -С. 42-43.

А13. Сухоруков Б. Л., Гарбузов Г. П., Акавец А. А., Никаноров А. М. Интегральные показатели экологического состояния водных объектов при интерпретации дистанционных спектрометрических данных // Докл. РАН. - 1998. - Т. 363, № 2. -С. 278-281.

А14. Сухоруков Б. Л, Гарбузов Г. П., Никаноров А. М. Оптические свойства загрязненных водных экосистем //Метеорология и гидрология. -1997. - № 11.-С. 5-19.

А15. Сухоруков Б. Л., Гарбузов Г. П., Никаноров А. М. Оценка состояния водных объектов по спектрам коэффициента яркости // Водные ресурсы. - 2000. - № 5. -С. 579-588.

А16. Сухоруков Б. Л., Новиков И. В. Сравнительный анализ двух способов интерпретации дистанционных спектрометрических данных о состоянии водных экосистем // Оптика атмосферы и океана. - 2001. - Т. 4, № 10. - С. 944-949.

А17. Garbuzov G. Р. & Sukhorukov В. L. Investigation of ecological state ofwater bodies according to the remotely sensing optical spectra // Proc. 1st Int. Airborne Remote Sensing Conf. and Exhib. - Strasbourg, France. - 1994. - Vol. 3. - P. 37-45.

A18. Gitelson A. A., Garbuzov G. P., Lopatchenko L. L., Mittenzwey K. -H., Makhotenko A. N., Mudrogelenko I. V., Penig I., Sukhorukov B. L. Shnellermethoden zur Ermittlung der Beschaffenheit von Oberflachengewassern mittels Spectrometrie // Acta Hydrochim. Hidrobiol. -1990. - Vol 18, No. 4. - P. 397-408.

A19. Mittenzwey K. -H., Gitelson A. A., Lopatchenko L. L., Sukhorukov B. L. In-situ Monitoring of Water Quality on the Basis of Spektral Reflectance // International Revue des Hydrobiology. -1988. - Vol. 73, No 1. - P. 61-72.

A20. Sukhorukov B. L., Garbuzov G. P. and Akawiec A. A. Model calculations of brightness coefficients spectra for the interpretation of the spectrometric data on fresh water quality // Seventh Int. Symp. "Atm. and Ocean Optics", Proc. SPIE. - 2000. -Vol.4341.-P. 503-510.

A21. Sukhorukov B. L., Novikov I. V. The information content of spectra of the brightness coefficients for water ecosystems // Eights Int. Symp. "Atm. and Ocean Optics", Proc. SPIE. - 2001. - Vol. 4678. - P. 503-510.

А22. Сухорукое БЛ., Гарбузов Г.П., Никаноров А.М. Использование модельных экосистем в качестве тестовых участков в дистанционном мониторинге поверхностных вод // Исследование Земли из космоса. - 2001. - №3. - С.40-45.

А23. Никаноров А.М., Сухорукое Б.Л. Подобие модельных и материнских экосистем по данным дистанционного мониторинга поверхностных вод // Водные ресурсы. - 2003. - № 3. - С. 328-334.

1- 286 I

Сухорукое Борис Львович

Дистанционная спектрометрия пресноводных экосистем Автореферат

диссертации на соискание ученой степени доктора физико-математических наук

Подписано к печаля 06.01.2004 г. Формат 60x84/16 Бумага офсетная. Печать офсетная. Усл. л. 2.0. Тираж 100 экз. Заказ №837.

Ростовский государственный университет путей сообщения

Ризография РГУПС_

Адрес университета 344038, г. Ростов-на-Дону, пл. им. Ростовского стрелкового полка народного ополчения, 2

Содержание диссертации, доктора физико-математических наук, Сухоруков, Борис Львович

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. Современное состояние исследования пресноводных экосистем с использованием дистанционных спектрометрических методов

1.1. Специфика поверхностных вод суши. Экосистемы поверхностных вод суши. Выбор исходных данных для расчета первичных гидрооптических характеристик

1.1.1. Геометрические размеры ПВС

1.1.2. Оптически активные компоненты

1.1.3. Оптические характеристики

1.2. Радиационные модели

1.2.1. Длины волн, используемые для построения радиационных моделей

1.3. Результаты анализа радиационных моделей по литературным данным

ГЛАВА 2. Первичные гидрооптические характеристики

2.1. Основные определения и соотношения

2.1.1. Монодисперсная взвесь

2.1.2. Полидисперсная взвесь

2.1.3. Функции распределения частиц по размерам

2.2. Расчет первичных гидрооптических характеристик

2.2.1. Исходные данные для расчета гидрооптических характеристик поверхностных вод суши

2.2.1.1. Минеральная взвесь

2.2.1.2. Органическая взвесь

2.2.1.3. Оптические свойства чистой воды

2.3. Результаты расчета первичных гидрооптических 55 характеристик

2.3.1. Минеральная взвесь

2.3.2. Органическая взвесь

ГЛАВА 3. Коэффициент яркости восходящего от воды излучения

3.1. Экспериментальные коэффициенты яркости

3.1.1. Аппаратура, используемая для получения спектров

3.2. Модель расчета спектров КЯ

3.2.1. Параметры, используемые для расчета модельных спектров

3.2.2. Нормировка спектров

3.3. Сравнение экспериментальных и модельных спектров КЯ

ГЛАВА 4. Пространство оптических образов.

4.1. Целесообразности применения методов многомерного статистического анализа при изучении спектров коэффициентов яркости экосистем поверхностных вод суши

4.1.1. Пространственно-временное несоответствие

4.1.2. Сравнение результатов определения концентраций OAK

4.1.2.1. Минеральная взвесь

4.1.2.2. Фитопланктон

4.1.2.3. Растворенные органические вещества

4.2. Определение и принципы построения пространства 102 оптических образов

4.3. Структура оптических образов реальных водных экосистем

4.4. Классификация оптических образов водных экосистем

ГЛАВА 5. Дистанционная спектрометрия в экологическом моделировании

5.1. Условия проведения эксперимента

Введение Диссертация по биологии, на тему "Дистанционная спектрометрия пресноводных экосистем"

Увеличивающаяся антропогенная нагрузка на природные экосистемы привела к необходимости разработки и создания адекватных технических средств и методов наблюдения за состоянием и загрязнением экосистем и в частности, водных. Современные методы наблюдения за состоянием экосистем должны давать возможность оперативно реагировать на возникающие аварийные (в смысле нарушения экологического равновесия) ситуации. В качестве одного из методов, оперативно поставляющих информацию о нарушениях нормального функционирования экосистем, используется регистрация их излучательных свойств в видимом диапазоне электромагнитного спектра с помощью приборов дистанционного контроля. Но это направление исследования природных объектов, непосредственно связанное с аэрокосмическими носителями аппаратуры, до настоящего времени не нашло широкого применения в системе мониторинга водных объектов пресноводных экосистем.

Преимущества аэрокосмических методов заключаются в относительной простоте получения информации, оперативности ее сбора одновременно на больших территориях. Чрезвычайно важно, что способ получения информации - «неразрушающий», исключающий взаимодействие прибора с зондируемым объектом.

Недостатки заключаются в том, что информацию, получаемую этим методом, в общем случае достаточно сложно интерпретировать, во всяком случае, в понятиях традиционной гидрохимии или гидробиологии. Это связано с малым компонентным разрешением и низкой точностью определения тех компонентов, которые могут быть определены с помощью методов дистанционного контроля. Как следствие - возможно решение достаточно широкого, хотя и ограниченного класса задач. Ограничения определяются, в первую очередь, исключительным разнообразием экосистем поверхностных вод суши (ПВС) но, в то же время, незначительным изменением оптического сигнала при изменении состава присутствующих в воде оптически активных компонентов (OAK). Различные оптически неактивные компоненты, составляющие своеобразную «матрицу», также влияют на оптический сигнал, но опосредованно, через оптически активные. Отдельные взаимосвязи и влияния компонентов в экосистеме являются предметом исследования биологов и экологов и в настоящей работе не рассматриваются.

Считается общепризнанным, что основные направления исследования водных объектов с помощью метода дистанционного оптического зондирования (ДОЗ) следующие:

- Определение зон неоднородности оптических свойств водных объектов;

- Определение ареалов выноса речного стока;

- Определение зон размытия береговой линии и ее изменения;

- Изучение процесса эвтрофирования водных объектов.

Последняя задача является едва ли не единственной практической задачей, где ставится вопрос о количественной оценке содержания в воде оптически активных компонентов. Причем к точности определения концентраций OAK требования предъявляются на полуколичественном уровне.

В диссертации рассматривается комплекс проблем и задач, расширяющий круг направлений перечисленных выше, в рамках одной темы «Дистанционная спектрометрия пресноводных экосистем». Работа включает в себя экспериментальные и теоретические исследования излучательных свойств водных экосистем, разработку методов натурного и математического моделирования, а также методов обработки и интерпретации полученных данных. Работа является существенно междисциплинарной, требующей комплексного применения методов, используемых в физике, математике, гидрохимии, гидробиологии. Объединяющим ее началом является объект исследования - поверхностные воды суши.

Структура настоящей работы в связи с ее разноплановостью и междисциплинарностью может быть сформирована различными путями. Последовательность изложения материала подчинена следующей схеме: объект - предмет - метод. В соответствии с этой последовательностью сформулированы и задачи, относящиеся к объекту, предмету и комплексу методов исследования.

Специфика объекта - поверхностных вод суши, рассмотрена в первой главе. Отмечено отличие экосистем ПВС по гидрохимическим и гидробиологическим показателям от морских и океанских, которые достаточно хорошо изучены в рейсах научно-исследовательских судов по мировому океану. С изучения оптических свойств этих экосистем и начинались в 70-х годах XX века работы по практической гидрооптике. Одной из основных задач, а может быть и целью этих пионерских работ, был сбор опорных данных для дешифрирования информации, получаемой с искусственных спутников Земли. Дешифрирование осуществлялось по радиационным моделям, устойчивость которых отмечалась в отдельных регионах мирового океана. Сезонные изменения не рассматривались. Для водных объектов ПВС подобные работы по изучению спектральных свойств восходящего от воды излучения практически не проводились. (Исключение составляли объекты, на которых отрабатывались аппаратура и методы для океанологических экспедиций). Это связано с их мелкомасштабностью и недостаточным разрешением спектральной аппаратуры, устанавливаемой на космических аппаратах. В последующие годы в связи с совершенствованием спектральной аппаратуры - увеличением ее пространственного и спектрального разрешения, а также созданием каналов передачи получаемой информации в режиме реального времени появились работы, связанные с изучением лимнических объектов. Но исследований спектральных свойств таких относительно небольших по космическим меркам экосистем, как водохранилища, и тем более, реки, не проводилось.

Предмет исследования настоящей работы - восходящее от воды излучение, разложенное в спектр в видимом диапазоне волн: 400 - 750 нм -физическая характеристика, измеряемая не непосредственно в воде (что принципиально важно, так как при дистанционной спектрометрии не возникает проблем связанных с взаимодействием зонд - объект), а в непосредственной близости от объекта (что опять же принципиально важно, т.к. возможно не учитывать искажение сигнала атмосферой между объектом и приемником излучения).

Высокие концентрации оптически активных компонентов в ЛВС приводят к тому, что спектры яркости восходящего от воды излучения (спектры коэффициента яркости (КЯ)) по форме существенно отличаются от спектров, зарегистрированных при изучении морских и океанских вод. Изменяется спектральная и информационная структура регистрируемого сигнала. Основная задача этого раздела работы (вторая и третья главы) -создание теоретической основы для интерпретации получаемых экспериментально данных и последующее создание методик практического их использования. Кроме того, в этой части проведено объяснение структуры и механизма формирования сигнала в зависимости от концентраций оптически активных компонентов. Здесь же приведены результаты расчета спектров первичных гидрооптических характеристик, отсутствующих в литературе на момент выполнения исследований.

Главы с четвертой по восьмую посвящены обоснованию, разработке и описанию методов исследования - решению как прямой, так и обратной задачи. Кроме того, в связи с многомерностью спектрометрических данных решена промежуточная задача - сжатия информации и интерпретации полученных при этом результатов. Прямая задача заключается в том, чтобы рассчитать спектры коэффициентов яркости, типичные для экосистем поверхностных вод, зная первичные гидрооптические характеристики основных оптически активных компонентов и их концентрации. Обратная -заключается в переходе от "изобразительных характеристик" (спектров коэффициентов яркости восходящего от воды излучения) к "семантическим характеристикам объекта" (концентрациям всех оптически активных компонентов (OAK), изменяющих комплексный показатель преломления среды, напрямую или через оптический образ водной экосистемы (ООВЭ) объекта, параметр нами впервые введенный и рассчитанный). Задача определения концентраций только таких, хорошо известных компонентов как минеральные взвешенные вещества или фитопланктон, является частной и упрощенной, так как в общем случае существует связь между регистрируемым дистанционным датчиком излучением и всеми био-физико-химическими параметрами изучаемого объекта. Не отдельными свойствами или компонентами объекта, а его интегральными характеристиками. Это классическая обратная задача по отношению к интегральным характеристикам экосистемы.

Для решения рассматриваемой нами общей задачи - интерпретации дистанционных спектрометрических данных, полученных в видимом диапазоне спектра, применительно к поверхностным водам суши -исследования проводились по двум направлениям. Первое - сбор экспериментальных данных, включая разработку аппаратуры и методик сбора как непосредственно спектрометрических, так и опорных данных с борта различных носителей: судна, вертолета. Второе - с учетом общетеоретического понимания механизма формирования излучательных свойств поверхностных вод разработка методики оценки концентраций OAK по координатам ООВЭ.

Очевидно, что методика определения концентраций отдельных OAK является чисто статистической, причем дистанционно - контактной. На первом этапе собирают данные для построения радиационных моделей: получают спектры восходящего от воды излучения в видимом диапазоне электромагнитных волн и сопоставляют их с концентрациями OAK, определенными традиционными химическими и биологическими методами. Пробы воды отбирают синхронно с получением спектров КЯ. На втором этапе в приближении «постоянства матрицы» определяют концентрации OAK по спектрам КЯ.

Координаты ООВЭ в пространстве оптических образов определяются без привлечения опорных данных. Понятие оптического образа еще не стало общепризнанным и тестированным, поэтому на настоящем этапе развития дистанционной спектрометрии представляется целесообразным его дальнейшее дешифрирование до концентраций OAK. С этой целью проводят первоначальную грубую градуировку ПОО по модельным (теоретическим) спектрам, а уточнение градуировки проводят по ранее полученным экспериментальным спектрам КЯ. В том случае, если экспериментальные спектры были получены совместно с опорными данными, ПОО возможно использовать и для решения задачи определения концентраций OAK. Некорректность такой задачи общеизвестна, но преимуществом ее решения является возможность определения концентраций OAK без опорных данных.

Концепция ПОО и введение понятия оптического образа водных экосистем разрабатывалась именно с целью использования спектрометрических данных для оценки состояния экосистемы и (или) определения концентраций OAK без поведения опорных синхронных измерений. Таким образом обходится главная трудность оценки состояния экосистемы, заключающаяся именно в сборе информации о ее химических, биологических, гидрологических, физических и т.д. показателях одновременно на большой территории. Получить спектральное изображение большой водной экосистемы возможно, например, по спутниковым данным, но провести интерпретацию этих данных возможно только с привлечением опорной информации (которая зачастую отсутствует) или используя проградуированное заранее пространство оптических образов.

Цель работы: теоретически и экспериментально исследовать механизм формирования оптических спектров восходящего от воды излучения пресноводных экосистем для описания их на основе механизмов функционирования и оценки экологического состояния водных экосистем, изучения внутриводоемных процессов и мониторинга состояния водных объектов.

Работа выполнена в Гидрохимическом институте Росгидромета в рамках Федеральной целевой программы «Развитие системы гидрометеорологического обеспечения народного хозяйства Российской Федерации в 1994-1996 годах и на период до 2000 года» по целевой научно-технической программе 4: «Технология мониторинга загрязнения окружающей природной среды», а также в Институте водных проблем РАН в рамках программы фундаментальных исследований Российской академии наук «Природные процессы во внешних оболочках Земли в условиях возрастающего антропогенного воздействия и научные основы экологии безопасного рационального природопользования».

Практическая значимость работы определяется рядом факторов. Во-первых, получены многочисленные экспериментальные спектры коэффициентов яркости различных по своим биофизическим свойствам пресноводных экосистем. Во-вторых, разработан объективный метод сравнения этих спектров основанный на выявлении интегральных статистических характеристик спектров восходящего от воды излучения. Разработанный метод может быть применен и для оценки состояния водных экосистем по традиционно измеряемым на водных объектах химическим и биологическим показателям.

Показано, что оптические свойства пресноводных экосистем возможно изучать с помощью искусственно организованных экосистем. Ценность работы заключается в экспериментальном доказательстве возможности распространения результатов исследований на природные экосистемы.

Практическая значимость работы подчеркивается тем, что чисто дистанционные неконтактные измерения могут быть выполнены с использованием нетрадиционного подхода: получения спектрометрической информации без использования специальных устройств и носителей, с дорожных сооружений, неизбежно имеющихся на крупных водных объектах.

Разработанный подход может быть положен в основу системы оперативного мониторинга водных экосистем.

Экспериментальные данные об оптическом образе различных пресноводных экосистем являются основой специализированной базы данных и могут быть использованы при управлении процессами загрязнения водных экосистем, в частности процессами антропогенного эвтрофирования водных объектов.

Достоверность полученных в диссертации результатов основывается на выборе адекватных объекту физических моделей оптики рассеивающих сред (Голубицкий и др., 1974, Зеге, 1982) и использовании известных и хорошо апробированных математических методов обработки данных экспериментов. В части экспериментальных данных - интеркалибровкой с данными, полученными другими авторами, а также опубликованными в академических изданиях.

Достоверность данных, полученных методами дистанционной спектрометрии в натурном моделировании, подтверждается данными, полученными в тех же объектах традиционными химическими и биологическими методами.

На защиту выносятся следующие научные положения:

1. Математическая модель расчета спектров коэффициентов яркости водных экосистем, включающая оптически активные компоненты и значимые пигменты фитопланктона. Адекватность модели подтверждается совпадением спектральных характеристик экспериментальных и теоретических спектров, рассчитанных методами многомерной статистики.

2. Критерий подобия водных экосистем по дистанционно измеряемым оптическим спектрам коэффициента яркости восходящего от воды излучения.

3. Теория построения пространства оптических образов пресноводных экосистем. Перемещение точки в пространстве оптических образов отражает изменение состояния водной экосистемы.

4. Утверждение о том, что модельные водные экосистемы (мезокосмы) остаются подобными материнской по оптически активным компонентам в течение времени, превышающего время самоочищения (релаксации) аналогичных модельных экосистем, подвергшихся значительной антропогенной нагрузке.

5. Система дистанционного мониторинга экосистем поверхностных вод, позволяющая решать задачи мониторинга в режиме реального времени, как важнейший элемент оперативного мониторинга.

6. Использование мезокосмов в качестве тестовых участков при дешифрировании спектрометрической информации, в том числе получаемой современными космическими системами.

Совокупность полученных результатов и положений, выносимых на защиту, можно квалифицировать как решение крупной научной проблемы: создана теория построения пространства оптических образов и математическая модель исследования внутриводоемных процессов в пресноводных экосистемах по дистанционной спектрометрической # информации.

Научная новизна.

- Впервые экспериментально получены и систематизированы спектры коэффициентов яркости восходящего от воды излучения в оптическом диапазоне волн на различных водных объектах поверхностных вод суши в различные гидрологические сезоны. Часть спектрометрических измерений сопровождалась получением традиционной гидрохимической и гидробиологической информации в форме концентраций оптически активных компонентов: минеральных взвешенных и растворенных органических веществ, пигментов фитопланктона.

- Построена математическая модель, позволившая объяснить основные спектральные особенности экспериментальных спектров коэффициентов яркости пресноводных экосистем и соотношения яркостей в пределах оптического диапазона.

На основе математической обработки и анализа спектральной структуры большого числа экспериментальных и модельных спектров коэффициентов яркости восходящего от воды излучения разработан новый способ интерпретации дистанционной спектрометрической информации. Найдена новая интегральная характеристика состояния водной экосистемы, названная оптическим образом водной экосистемы. Построено пространство оптических образов водных экосистем. Внутриводоемные процессы, при которых изменяется содержание OAK и, следовательно комплексный показатель преломления среды, отражаются в изменении положения оптических образов в пространстве оптических образов и изображаются в виде траектории в этом пространстве. Выполнены расчеты, позволяющие сопоставить области пространства оптических образов с диапазонами концентраций OAK.

Показано, что принципиально важным преимуществом разработанного способа перед существующими является возможность оценки состояния части водной экосистемы, попавшей в поле зрения прибора дистанционного контроля, по единичному измеренному спектру КЯ. Разработанный способ анализа спектрометрической информации позволяет использовать дистанционные спектрометрические данные в системе оперативного мониторинга водных объектов: системе Государственной системы наблюдений Росгидромета.

Изучено подобие модельных и материнской экосистем на основе анализа дистанционных спектрометрических данных. Полученные результаты позволили доказать, что в течение проведенного эксперимента подобие материнской и модельных экосистем (мезокосмов) по оптически активным компонентам сохраняется достаточно длительный промежуток времени (более 20 суток).

Личный вклад автора

Основные научные результаты были получены лично автором при реализации плановых работ по темам Росгидромета, ответственным исполнителем и руководителем которых он являлся. В экспериментальных гидрооптических и гидробиологических исследованиях автор принимал непосредственное участие в постановке задач, проведении или руководстве работ, обработке, анализе и интерпретации результатов, путей их практической реализации, систематизации материала. Проведение натурного эксперимента на мезокосмах выполнено совместно с Тепляковым Ю.В. Экспериментальные данные на ряде водных объектов были получены в международных экспедициях организованных Гительсоном А.А.

При построении математических моделей автором была выполнена постановка большинства задач, решенных в работе, лично проведены численные эксперименты и анализ их результатов. Постановка задач, решение которых привело к 3 и 5 положениям, выносимым на защиту, выполнено совместно с Гарбузовым Г.П.

Автором был выполнен теоретический анализ результатов натурных и числовых экспериментов, включая опорные данные, полученные в других институтах и лабораториях. На основе теоретического анализа автором была разработана методика использования пространства оптических образов для оценки концентраций оптически активных компонентов в пресноводных экосистемах.

На всех этапах работы результаты обсуждались с научным консультантом член.-корр. РАН, профессором, д.г.-м.н- Никаноровым A.M.

Апробация работы. Основные результаты работы представлялись и обсуждались на:

1. Всесоюзной конференции «Исследование гравитационного поля и природных ресурсов Земли космическими средствами», Львов, 1984.

2. XXVII Всесоюзном гидрохимическом совещании, май 1984, Ленинград.

3. X Пленуме «Оптика моря и атмосферы» Ростов-на-Дону, октябрь, 1988.

4. XI Пленуме «Оптика океана» Рабочей группы по оптике океана Комиссии по проблемам мирового океана АН СССР, Красноярск, 1990, 2-7 сент. 1990.

5. Всесоюзном совещании «Дистанционное зондирование агропочвенных и водных ресурсов». Барнаул, 1990.

6. «Съезде по охране природы» Москва, 3-5 июля 1995 г.

7. III Совещании Советско-Американской рабочей группы по проблемам экодинамики, Ленинград, 16-21 мая 1990 г.

8. First Intern. Airborne Remote Sensing Conf. and Exhibition, 12-15 Sept. 1994, Strasbourg, France.

9. VII Международном симпозиуме "Оптика атмосферы и океана", Томск, 2000.

10.VIII Международном симпозиуме "Оптика атмосферы и океана. Физика атмосферы", Иркутск, 2001.

11.Научной конференции "Гидрохимия в системе мониторинга качества поверхностных вод суши (научные и прикладные аспекты)". Ростов-на-Дону, 17-20 октября 2001 г.

12.Научной конференции по результатам исследований в области гидрометеорологии и мониторинга загрязнения природной среды в государствах-участниках СНГ, посвященной 10-летию образования Межгосударственного Совета по гидрометеорологии. С.Пб. 23-26 04.2002. Секция 5 «Мониторинг загрязнения природной среды». С.Пб.

13.Научно-теоретической конференции профессорско-преподавательского состава «Транспорт 2002» апрель 2002, Ростов-на-Дону.

Структура диссертации

Структура диссертации определена в соответствии с целью и задачами исследования и состоит из введения, 8 глав, и заключения. Работа изложена на

275 страницах машинописного текста, включая 55 рисунков, 21 таблицу, библиографию, из 210 наименований и двух приложений.

Заключение Диссертация по теме "Экология", Сухоруков, Борис Львович

Основные выводы и практические рекомендации.

1. Экспериментально получены и систематизированы спектры коэффициентов яркости восходящего от воды излучения в оптическом диапазоне волн на различных водных объектах поверхностных вод суши в различные гидрологические сезоны.

2. Построена математическая модель, позволившая объяснить основные спектральные особенности экспериментальных спектров коэффициентов яркости пресноводных экосистем и соотношения яркостей в пределах оптического диапазона.

3. Создана теория построения пространства оптических образов водных экосистем, позволяющая оценивать состояния экосистем и направленность внутриводоемных процессов без решения обратной задачи. Оптический образ является интегральной характеристикой состояния водной экосистемы. Внутриводоемные процессы отражаются в изменении положения оптического образа в пространстве оптических образов.

4. На основе созданной теории разработан новый способ интерпретации дистанционных спектрометрических данных, позволяющий оценивать состояния экосистем в понятиях оптических образов.

5. Экспериментально решены вопросы создания искусственных экосистем - мезокосмов, сохраняющих свойства материнской экосистемы по оптическим показателям в течение времени, превышающего время их самоочищения (оцененного по гидрохимическим данным).

6. Мезокосмы рекомендуется использовать в качестве тестовых участков при дешифрировании спектрометрической информации, в том числе получаемой современными космическими системами.

7. Дорожные сооружения могут быть использованы в качестве платформы для размещения аппаратуры, осуществляющей сбор первичной дистанционной информации, в том числе спектрометрической, для контроля состояния и загрязнения водных экосистем.

8.6. Заключение

Проведенные исследования продемонстрировали реальные возможности (эффективность) системы дистанционного спектрометрического слежения за уровнем загрязнения реки Дон. Построенное ППОО на рис. 8.11 может быть использовано для практического слежения за изменениями оптического образа реки Дон. Технически задача слежения в режиме реального времени решается при использовании автоматических двухканальных фотометров, снабженных записывающими блоками, ранее разработанными в ДДМН ГХИ [76]. Для каждого створа наблюдений требуется два таких фотометра: один, настроенный на измерение отношений коэффициентов яркостей на длинах волн около 540 и 670 нм второй, настроенный на измерение отношений коэффициентов яркостей на длинах волн 490 и 600 нм.

Библиография Диссертация по биологии, доктора физико-математических наук, Сухоруков, Борис Львович, Краснодар

1. Шифрин К. С. Рассеяние света в мутной среде. M.-JI.: ГИТТЛ, 1951. - 288 с.

2. Чандрасекар С. Перенос лучистой энергии. М.: ИЛ, 1953. - 242 с.

3. Соболев В.В. Перенос лучистой энергии в атмосферах звезд и планет. -М.: Гостехиздат. 1956. - 391 с.

4. Хюлст Г. Рассеяние света малыми частицами. Пер. с англ. М.: ИЛ, 1961. -536 с.

5. Дейрменджан Д. Рассеяние электромагнитного излучения сферическими полидисперсными частицами. М.: Мир, 1971. - 166 с.

6. Иванов А. П. Физические основы гидрооптики. Минск: Наука и техника, 1975.-504 с.

7. Иванов А. А. Введение в океанографию. М.: Мир, 1978. - 574 с.

8. Ерлов Н. Г. Оптика моря. Л., 1980. - 248 с.

9. Shifrin К. S. Some remarks to the history of the Hydrological optics / Current Problems in Optics of Natural Waters. Proc. Int. Conf. I. Levin, G. Gilbert. Ed.1. St-Pb. -2001.-P. 11-15.

10. Пелевин В. H. Оценка концентрации взвеси и хлорофилла в море по измеряемому с вертолета спектру выходящего излучения // Океанология. -1978. Т. 18, вып. 3. - С. 428-435.

11. Васильков А. П., Ершов О. А., Судьбин А. И. Определение коэффициента спектральной яркости моря по измерениям с авианосителя. // Исслед. Земли из космоса. 1986. -№1.-С. 642-648.

12. Васильков А. П., Ершов О. А., Судьбин А. И. , Смирнов А. В. Результаты дистанционного определения с авианосителя спектрального коэффициента моря // Оптика атмосферы. 1989. - Т. 2, № 6. - С. 642-648.

13. Буренков В. И., Копелевич О. В. Использование данных светорассеяния для исследования морской взвеси // Гидрофизические и гидрооптические исследования в Атлантическом и Тихом океанах. М. - 1974. - С. 116-123.

14. Войтов В. И., Копелевич О. В., Шифрин К. С. Задачи и основные разультаты исследования оптических свойств вод Индийского океана // Гидрофизические и оптические исследования в Индийском океане. М.: Наука. -1975.-С. 32-41.

15. Кобленц-Мишке О. И., Пелевин В. Н., Семенова М. А. Пигменты фитопланктона и использование солнечной энергии в процессе фотосинтеза // Экосистемы пелагиали Тихого океана. М., 1975. - С. 140-152.

16. Кобленц-Мишке О. И., Коновалов Б. В. Спектральное поглощение лучистой энергии морской взвесью // Гидрофизические и гидрооптические исследования в Атлантическом и Тихом океанах. М., 1974. - С. 286-292.

17. Сидько А. Ф., Апонасенко А. Д., Франк Н. А. и др. Изучение спектральной яркости и ее связи с содержанием фитопланктона // Океанология. 1980. -Т. 20, вып. 1.-С. 142-147.

18. Bukata R. P., Jerome J. H., Bruton J. E. Validation of a fivecomponent optical model for estimating chlorophyll-a and suspended mineral concentrations in lake Ontario // Appl. Opt. -1981. Vol. 20. - P. 3472-3474.

19. Кондратьев К. Я., Дружинин Г. В., Козодеров В. В., Федченко П. П. Возможности дистанционного определения хлорофилла в водах Ладожского озера // Докл. АН СССР. 1984. - Т. 279, № 3. - С. 766-768.

20. Сидько Ф. Я., Апонасенко А. Д., Сидько А. Ф., Лопатин В. Н. Оценка интенсивности флуоресценции хлорофилла фитопланктона, возбуждаемой солнечным светом. // Исследование Земли из космоса. 1990. - № 2. - С. 1115.

21. Dekker A. G., Malthus Т. J., Wijner М. М., Seyhan Е. Remote sensing as a tool for assessing water quality in Loosdrecht lakes // Hydrobiologia. 1992. -Vol. 233.-P. 137-159.

22. Malthus T. J., Dekker A. G. First derivative indices for the remote sensing of inland water quality using high spectral resolution reflectance // Environment International. 1995. - Vol. 21, No. 2. - P. 221-232.

23. Сиренко Л. А., Сидько Ф. Я., Франк Н. А., Курейшевич А. В., Апонасенко А. Д. и др. Информационное значение особенностей распределения хлорофилла фитопланктона // Гидробиол. журн. 1986. - Т. 22, № 2. - С. 1422.

24. Биофизические основы оценки состояния водных экосистем (теория, аппаратура, методы, исследования) / В. Н. Лопатин, А. Д. Апонасенко, Л. А. Щур. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2000. - 360 с.

25. Апонасенко А. Д., Филимонов В. С., Сиренко Л. А. и др. Концентрация хлорофилла «а», флуоресценция растворенных органических веществ и первичные гидрооптические характеристики вод Дуная // Гидробиол. журн. -1991.- Т. 27, №5.-С. 22-27.

26. Гительсон А. А., Заволокин Ю. В., Сухоруков Б. JL Методология сбора оперативной опорной информации на полигонах поверхностных вод для интерпретации дистанционных данных // Комплексный дистанционный мониторинг озер. Д.: Наука. - 1987. - С. 239-245.

27. Гительсон А. А., Силади Ф. Радиационные модели мезотрофных и эвтрофных водных объектов // Исследование Земли из космоса. 1988. - № 6. - С. 72-82.

28. Кондратьев К. Я., Поздняков Д. В. Дистанционные методы слежения за качеством природных вод. Д., 1985. - 62 с.

29. Кондратьев К. Я., Поздняков Д. В. Оптические свойства природных вод и дистанционное зондирование фитопланктона. Д.: Наука, 1988. - 182 с.

30. Комплексный дистанционный мониторинг озер. // Сборник научных трудов. Д.: Наука. - 1987.-276 с.

31. Кондратьев К. Я., Дружинин Г. В., Козодеров В. В., Федченко П. П., Шумаков Ф. Т. Возможности дистанционного определения хлорофилла на воде на основе координат цвета // Комплексный дистанционный мониторинг озер. Д.: Наука, 1987. - С. 119-123.

32. Кондратьев К. Я., Поздняков Д. В. Качество природных вод и определяющие его компоненты. Д., 1984. - 54 с.