Satellitt-data til å overvåke økologisk tilstandi kystvann og innsjøer

Kai Sørensen, Anna-Birgitta Ledang, og Sabine Marty

Norsk Institutt for vannforskning

Forskningsdag 26. mars 2019

Innholdet

• Miljøovervåkning og satellittdata

• Aktuelle optiske satellittdata

• Muligheter og begrensinger

• Hvilke parametere er mulig å måle og hvorfor

• Nasjonale og internasjonal eksempler

24. mars 2019Kai Sørensen, Forskningsdag

• Norske vannforekomster som skal overvåkes:• Kystline 28 953 km • 250 innsjøer > 7 km2• Elver 20 000, 25 Store elver > 150 km lengde

• Dagens overvåknings programmer (MDir) dekker:• Marint: 35-40 stasjoner langs kysten og FerryBox linjer/stasjoner• Ferskvann: 26 Store sjøer, 50-60 referanse sjøer• Elver: 45 store Elver, 60 referanse elver

• Optiske satellittprodukter har potensiale for å gi data på:• Suspendert materiale (Turbiditet/TSM)• Siktdyp >> Kd, Eufotisk sone (dyp)• Planteplankton som klorofyll-a (Proxy for alger)• Indekser/forholdstall mellom algegrupper (Cyanob./HABs)• Oppløst organisk materiale (Humus/DOC)

• Kartlegging av grunntvannsområder

Miljøovervåkning av vannforekomster i Norge –bruk og behov for «ny» teknologi?

Optiske satellitter for miljøovervåkning Copernicus programmet

24. mars 2019Kai Sørensen, Forskningsdag

• Passering ca hver 1-2 dag med 2 satellitter i Norge• 13 optiske spektralbånd • Dekker en område på 290 km på 4 minutter • Geometrisk oppløsning 10-20-60m

• Daglig passeringer • 21 optiske spektralbånd (OLCI) og 9 termisk (SLSTR)• Dekker en bredde på 1270 km (OLCI) /1675 km (SLSTR)• Geometrisk oppløsning 300 m/500-1000 m

• Planteplankton som klorofyll-a

• Partikler som TSM, Turbiditet

• Optiske størrelser som Siktdyp, svekningskoefissient (Kd)

• Humus/total organisk karbon som Farge/cDOM

• Mulig nye optiske indekser f.eks:• Algegrupper som Cyanobacterier

28.11.2016Kai Sørensen og Anna Birgitta Ledang 5

Parametere som er mulig å utlede fra satellittdata med relevans for

økologisk tilstand

Noen begrensniger og utfordringer• Optiske data som krever lite skydekke (men allikevel god dekning sett i fohold til

månedlige prøvetagning programmer)

• De ser kun de øvre deler av vannmassen (Ca ½ siktdypet)

• Ukorrelert innhold av de optiske komponenter i vann

• De ulike optiske egenskaper er ikke alltid tilfredstillende undersøkt (innsjøer)

• Lave solhøyder tider av året (algoritmer må forbedres)

• Skygger fra høye fjell (mulig „korreksjon“ ved bruk av terreng modeller)

• Effekter fra vegetasjon/land rundt vannforekomsten

• Liten geometrisk utstrekning (små) og ikke kvadratiske form på innsjøer og fjorder

28.11.2016Kai Sørensen og Anna Birgitta Ledang 6

Reflektans spekter av de dominerende optiske komponenter i vann

• Algepigmenter (Inkl. Klorofyll-a) > Absorbsjon• Uorganiske Partikler (Tot. Susp Materiale) > Spredning• Oppløst org. materiale (Humus (YS), DOC) > Absorbsjon• Detritus (nedbrutt Organisk Materiale) > Abs./Spred.

24. mars 2019Kai Sørensen, Forskningsdag

Spektral båndene til en satellitt

Spektral informasjon i dataene over MjøsaData fra MDir pilot prosjekt på innsjøer- Data fra MERIS satellitten

Kai Sørensen, Forskningsdag24. mars 2019

Spekterne 10X

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

feb.08 jun.08 okt.08 feb.09 jun.09 okt.09 feb.10 jun.10 okt.10 feb.11 jun.11 okt.11 feb.12 mai.12

9

Tidsserie fra Mjøsa 2008 til 2011Data fra MDir pilot prosjekt på innsjøer – Data fra MERIS satellitten

Klorofyll-a og TSM i Tyrifjorden 2017

Kai Sørensen, Forskningsdag24. mars 2019

Klassisk RGB bilde

Ref

lekt

anse

Bølgelengde

Data fra MDir pilot prosjekt på innsjøer

Eksempel fra Lake Geneva

Annual mean phytoplankton groups andbiomass in Lake Geneva. Data from Rimet(2014).

Annual mean chlorophyllconcentration in Lake Genevaderived from FUB algorithm.

ESA Diversity II Biodiversity StoryGrowth Conditions for Mougeotia sp. in Lake GenevaDamien Bouffard | EPFL Physics of Aquatic Systems Laboratory

Orlane Anneville, Frédéric Rimet | INRA UMR CARRTEL

11

Partikler i Oslofjorden August/September 2015EU prosjektet HighROC/Fagrådet for Indre Oslofjord

28 aug 2015 4 sep 2015

Sonsbukta

Åroselva

28 aug 2015 28 aug 2015

28 aug 2015

28 aug 2015

Tidsserie med sammenligning av klorofyll-a fra MERIS satellitten og

feltdata fra Indre Oslofjord 2003-2011

24. mars 2019Kai Sørensen, Forskningsdag

EU prosjektet HighROC/Fagrådet for Indre Oslofjord

NorSOOP: Norwegian Ships Of Opportunity Program for marine and atmospheric research (www.niva.no/norsoop)

Norwegian Institute for Water Research - NIVA (lead)Partners: Institute for Marine Research, Akvaplan-niva, Met.no,

Standard FerryBox• Temperatur, Salinity, Chl-a_Fluor, cDOM_Fluor. Turb.• Water Samplers (Chl-a, TSM, cDOM, Pigm., Nutrients)• Nutrient analyzers (PO4, NO3, SiO2, NH4)• Carbonsystem (pH, pCO2, Alkalinity)

Deck installations:• Marine reflectance and PAR• Weather stations (e.g.True Wind)• Sea Surface Temperature (DMI)• Hyper Spectral Lidar (Ocean Visuals)

Advanced installasjons• Contaminants and microplastic sampler• Olje_fluoresence, Cyano_fluoresence• CPR (SAHFOS), ADCP and XBT (Univ. Rode Island)• Flow Cytometry, Imaging, PSICAM, FRRF/PAM, • Atmospheric properties over marine water

Kai Sørensen, Forskningsdag 24. mars 2019

New Antarctica New North Sea

Reflektanse og in situ data fra FerryBox-observasjoner langs kysten

400 500 600 700 800 900

0.0

00

.02

0.0

40

.06

in situ reflectances MS Trollfjord

wavelength (nm)

Rrs

( s

r1)

0 5 10 15

1.0

2.0

3.0

4.0

MS Trollfjord in situ measurements

distance (km)

Chl

a F

luor

esce

nce

insi

tu ( m

g.m

3 )

0 5 10 15

2930

3132

33

distance (km)

Sal

inity

(PS

U)

0 5 10 1513

.713

.914

.114

.3

distance (km)

Tem

pera

ture

(°C

)

Reference: Sabine Marty, NIVA and HighROC project24. mars 2019Kai Sørensen, Forskningsdag

Validering av satellittdataene

0 1 2 3 4 50

12

34

5

Satellite VS in situ chla concentrations

Chla Fluorescence insitu Trollfjord ( mg.m3)

Ch

la d

eri

ve

d fro

m S

2 M

SI b

lue

to

gre

en

ra

tio

( m

g.m

3)

1:1

0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06

0.0

00

.02

0.0

40

.06

Satellite VS in situ reflectances

Rrs insitu Trollfjord ( sr1)

Rrs

S2

MS

I ( sr

1)

490 nm560 nm665 nm705 nm

1:1

Algo: OC2

24. mars 2019Kai Sørensen, Forskningsdag Reference: Sabine Marty, NIVA and HighROC project

Map of problem areas for eutrophication in OSPAR region (OSPAR Quality Status

Report 2017)

• Based on in situ data (Chl-a, Nutrients)

• Eutrophication assessments performed on national scale

• Differences between countries in terms of:

• defining thresholds (i.e. models, historical data archives, expert estimates, …)

• monitoring strategies (i.e. methods used, frequency obervations, locations, …)

Eksempel fra klassifikasjon av vannmasser i Nordsjøen (OSPAR)

Data and example from the EU-project JMP-EUNOSATAcknowlegde: Dimitry van der Zande et.al (unpubl, 2019)

Map of problem areas for eutrophication in OSPAR region (OSPAR Quality Status

Report 2017)Data and example from the EU-project JMP-EUNOSATAcknowlegde: Dimitry van der Zande et.al (unpubl, 2019)

Multi-temporal composit of CHL product covering the whole North Sea

Enhance conherence in eutrophication assessmentsbased on chlorophyll, using satellite data

RS is neutral, transparent, and provides a high temporal and spatial resolution (cross-boundary)

Eksempel fra klassifikasjon av vannmasser i Nordsjøen (OSPAR)

JMP-EUNOSAT productsCHLdiff = (CHL-P902012-2016) - (CHL-P901998-2003)

Eksempel fra klassifikasjon av vannmasser i Nordsjøen (OSPAR)

Acknowlegde: Dimitry van der Zande et.al (unpubl, 2019)

Oppsummering• Satellittdataene vil gi nyttig tilleggsinformasjon om økologisk tilstand

• Vil gi informasjon om noen parametere i hht vannforskriften

• Gir større arealdekning for noen miljøvariable: • Siktdyp/partikler

• Planktonalger

• Temperatur

• Lysforhold og nedre voksegrense

• Viktig for å vurdere feltstasjoner representativitet

• Studere influensområde for lokale tilførsel

• Kombinasjon med feltmålinger som FerryBox data gir de beste resultater

• Kombinasjon med strømmålinger og modellering