Evaluation of phytoplankton bloom dynamics focused on sea-ice types

以海冰类型为重点的浮游植物水华动态评估

• 批准号: 21K14894
• 负责人: 和賀 久朋
• 金额: $ 3万
• 依托单位: Hokkaido University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K14894/
• 关键词: 北極海; 植物プランクトン; 海氷; 衛星リモートセンシング

2022年に国際学術誌Remote Sensing of Environmentに発表した手法を用いて、衛星光学センサーMODISから推定した北極海全域の海氷タイプマッピングを行った。このデータセットは日平均・500mの時空間解像度で2000年から現在までの20年以上の長期間をカバーする大規模なものであり、他の衛星・モデルデータと照らし合わせることで気候変動に伴う海氷・海洋環境変動と海氷タイプとの関係を調べる上で非常に有益である。上記の海氷タイプデータセットに加えて、同じく衛星光学センサーMODISを用いた北極海全域の植物プランクトンバイオマスのデータセットも構築した。さらに、2021年に国際学術誌PLoS ONEに発表した手法を用いて、植物プランクトンバイオマスの時系列から春季・秋季ブルームの有無とそれらの規模・期間・時期をガウス関数に基づいて推定した。なお、使用した植物プランクトンバイオマス推定アルゴリズムは、既存のデータセットに2021年度および2022年度の観測航海で取得したデータを加えた合計249観測点のデータセットを用いて、北極海で最も精度が高いものを選出した。また、海氷に由来するエラー(adjacency effectとsub-pixel contamination)を最小限に抑えるために衛星マイクロ波センサーAMSR2の海氷密接度を参照し、海氷密接度20%を基準にマスク処理を施した。

使用2022年国际学术期刊遥感环境遥感的方法，根据卫星光学传感器MODI估计，在整个北极海洋中进行了海冰类型映射。该数据集是一个大规模数据集，涵盖每天500m的时空分辨率，涵盖了从2000年到现在的20多年的长期，与其他卫星和模型数据相比，非常有用，以研究与气候变化相关的海冰和海洋环境变化之间的关系。除了上述海冰类型数据集外，我们还使用卫星光学传感器MODIS构建了整个北极海洋浮游植物生物量的数据集。此外，使用了2021年国际学术期刊PLOS One发表的一种方法，我们估计了春季和秋季盛开的存在或不存在，以及基于高斯功能的大小，持续时间和时机，基于浮游植物生物群的时间序列。使用总共249个观测点的数据集选择了使用的浮游植物生物量估计算法，包括使用北极海洋精度最高的数据集从2021年和2022年获得的数据集选择。此外，为了最大程度地减少海冰引起的错误（邻接效应和亚像素污染），根据卫星微波传感器AMSR2的海冰近距离进行掩蔽，基于海冰的近距离。

项目成果

Performance of primary production algorithm using absorption coefficient of phytoplankton in the Pacific Arctic

使用北极太平洋浮游植物吸收系数的初级生产算法的性能

• DOI: 10.1007/s10872-022-00646-5
• 发表时间: 2022
• 期刊: Journal of Oceanography
• 影响因子: 2.3
• 作者: Futsuki Ryosuke;Hirawake Toru;Fujiwara Amane;Waga Hisatomo;Kikuchi Takashi;Nishino Shigeto;Isada Tomonori;Suzuki Koji;Watanabe Yutaka W.
• 通讯作者: Watanabe Yutaka W.

A parametric modeling approach for satellite-based monitoring of phytoplankton bloom features in the Pacific Arctic

基于卫星监测北极太平洋浮游植物水华特征的参数化建模方法

• 发表时间: 2022
• 作者: Waga;H.;Eicken;H.;Hirawake;T.;and Fukamachi;Y.
• 通讯作者: Y.

Detection of biologically productive water mass from ocean color satellite using chromophoric dissolved organic matter (CDOM)

使用发色溶解有机物 (CDOM) 检测海洋颜色卫星的生物生产力水量

• 发表时间: 2022
• 作者: Oida;J.;T. Hirawake;Y. Yamashita;H. Abe;J. Nishioka;H. Waga;D. Nomura;S. Kakehi
• 通讯作者: S. Kakehi

Satellite-based monitoring of phytoplankton phenology using a parametric modeling approach in the Northern Gulf of Alaska

使用参数化建模方法对阿拉斯加北部湾的浮游植物物候进行卫星监测

• 发表时间: 2022
• 作者: Waga;H.
• 通讯作者: H.

A neural network-based method for satellite-based mapping of sediment-laden sea ice in the Arctic

• DOI: 10.1016/j.rse.2021.112861
• 发表时间: 2022-03
• 期刊: Remote Sensing of Environment
• 影响因子: 13.5
• 作者: Hisatomo Waga;H. Eicken;B. Light;Y. Fukamachi