Raport 01

ZAŁOŻENIA I PODSTAWY TEORETYCZNE
SYSTEMU SATELITARNEJ KONTROLI
EKOSYSTEMU BAŁTYKU

Bogdan Woźniak, Jerzy Dera, Mirosława Ostrowska,
Jerzy Olszewski, Mirosław Darecki, Anna Rozwadowska,
Sławomir Woźniak, Sławomir Kaczmarek

Raport opracowany w ramach realizacji
Projektu Badawczego Zamawianego
PBZ-KBN 056/P04/2001

Liczne zagrożenia i obserwowane aktualnie kataklizmy powodowane przemianami środowiska Ziemi skłaniają specjalistów do radykalnej intensyfikacji badań i prognoz ekologicznych w skali regionalnej i globalnej. Kluczową rolę w tych przemianach odgrywają olbrzymie ekosystemy morskie a zwłaszcza zachodzące w nich procesy produkcji materii organicznej i uwalniania tlenu przez glony. Produkcja fotosyntetyczna glonów stanowi pierwsze ogniwo łańcucha pokarmowego organizmów morskich i jest także poważnym źródłem energii dla ekosystemów lądowych. Ponadto, poprzez regulację zawartości tlenu i dwutlenku węgla w atmosferze, fotosynteza w morzu należy do głównych czynników kształtujących stan efektu cieplarnianego i klimat Ziemi. Fakty te uzasadniają konieczność nieustannego monitorowania ekologicznego mórz i oceanów, które prowadzone tradycyjnymi metodami ze statków jest wysoce kosztowne, mało efektywne i nie spełnia współczesnych potrzeb kontroli środowiska. Przedmiotem podjętych badań jest opracowanie i wprowadzenie systemu sprawnej kontroli stanu ekosystemu Bałtyku jako morza silnie wpływającego na przemiany warunków środowiskowych Europy a w tym szczególnie Polski.

Głównym celem tych badań jest opracowanie nowoczesnych procedur określania stanu ekosystemu Bałtyku i jego produkcji pierwotnej. W proponowanej metodyce wykorzystywać się będzie dane z systematycznie prowadzonych satelitarnych rejestracji optycznych, m.in. przez satelitę SeaWiFS i satelity z serii TIROS-N/NOAA, obejmujące swym zasięgiem obszar Bałtyku oraz różne pory dnia i roku. W odróżnieniu od metod tradycyjnych, proponowane procedury pozwolą na ciągłe w czasie i przestrzeni kontrolowanie głównych strukturalnych i funkcjonalnych charakterystyk ekosystemu a nie tylko sytuacji chwilowych i lokalnych w miejscach penetracji statków. Takie podejście pozwoli na uzyskanie globalnego opisu w skali synoptycznej ilości i zmienności energii promieniowania słonecznego dopływającego do Bałtyku i jego wykorzystania na produkcję materii organicznej oraz uwalnianie tlenu. Elementy te są niezbędne w nowoczesnym modelowaniu ekologicznym i klimatycznym a nie są rozwiązane w literaturze światowej w szczególności w odniesieniu do obszarów wód morskich tzw. drugiego rodzaju jakie wypełniają Bałtyk.

Ze względu na znaczną złożoność zagadnień związanych z satelitarnymi metodami kontroli ekosystemów morskich i w trosce o rzetelność rozwiązania problemów środowiska przyrodniczego Bałtyku, proponowane badania będą realizowane wspólnie przez cztery instytucje naukowe Wybrzeża, jako pakiet trzech projektów badawczych. Pierwszym jest niniejszy, wiodący projekt pakietu. Będzie on koordynowany przez zespół naukowy Instytutu Oceanologii PAN. Drugi projekt (Analizy dopływu energii promieniowania słonecznego i rozkładów temperatury na powierzchni Morza Bałtyckiego na podstawie danych satelitarnych) będzie koordynowany przez Instytut Oceanografii Uniwersytetu Gdańskiego (UG). Trzeci projekt (Opracowanie ”podsatelitarnego” modelu produkcji pierwotnej materii organicznej w Morzu Bałtyckim) będzie koordynowany przez Zakład Fizyki Środowiska Pomorskiej Akademii Pedagogicznej (PAP) w Słupsku. Czwartym realizatorem projektu jest odpowiedni zespół badawczy Morskiego Instytutu Rybackiego, który będzie uczestniczył w empirycznej części badań jako podwykonawca wszystkich trzech projektów pakietu.

Najważniejszym efektem końcowym realizacji niniejszego i pozostałych projektów pakietu będzie opracowanie systemu instrukcji, modeli matematycznych i algorytmów wyznaczania przestrzennych rozkładów podstawowych parametrów ekosystemu Bałtyku, na podstawie danych sygnałów satelitarnych. Będą to mapy powierzchniowych temperatur morza, rozmieszczenia rejonów ”upwellingu” i zakwitów fitoplanktonu, mapy prędkości wiatru i średnich wysokości fal wiatrowych, rozkłady energii oświetlenia PAR nad i pod powierzchnią morza, koncentracje i sumaryczna zawartość chlorofilu w toni wodnej, produkcja pierwotna materii organicznej, produkcja wolnego tlenu i inne mapy lub tabele danych o Bałtyku za dowolny okres czasu (np. dzień, miesiąc, sezon czy rok).

Zamierzeniem podjętych badań jest opracowanie pakietu metod diagnozowania i prognozowania stanów ekosystemu Bałtyku na podstawie rejestracji satelitarnych widma radiacji światła wychodzącego z morza. Główny nacisk położony zostanie na sprawną kontrolę produkcji pierwotnej materii organicznej i uwalnianie tlenu, które są podstawą funkcjonowania ekosystemu i wskaźnikiem stopnia eutrofizacji wód.

Postępujące globalne przemiany środowiska Ziemi, spowodowane zarówno przyczynami naturalnymi jak i działalnością człowieka, skłaniają specjalistów do intensyfikacji badań ekologicznych i prognozowania skutków lokalnych i globalnych przemian przyrody ziemskiej. Wielce znaczącą rolę w zmianach tej przyrody odgrywają ekosystemy morskie a w nich podstawowym procesem jest fotosynteza materii organicznej i towarzyszące jej uwalnianie tlenu przez glony (Steemann Nielsen 1975, Kirk 1994). Produkcja fotosyntetyczna ekosystemów morskich stanowi pierwsze, niezbędne ogniwo łańcucha pokarmowego wszystkich organizmów w morzu. Jest ona także poważnym źródłem energii i tlenu dla ekosystemów lądowych (Lieth i Whittaker 1975, Vinogradov i Shushkina 1987, Antoine i in. 1996). Ponadto, poprzez regulację zawartości tlenu i dwutlenku węgla w atmosferze, fotosynteza w morzu należy do głównych czynników kształtujących stan efektu cieplarnianego i klimat na Ziemi (Glantz 1988, Woźniak 1990, Trenberth 1992, Kożuchowski i Przybylak 1995). Fakty te uzasadniają konieczność prowadzenia nieustannego monitoringu ekologicznego mórz i oceanów a w tym ich produktywności biologicznej.

Bezpośrednia kontrola stanu i produktywności ekosystemów morskich metodami tradycyjnymi przez pomiary ze statków badawczych jest wysoce kosztowna i nie spełnia współczesnych potrzeb kontroli środowiska. Poszukuje się zatem nowych, sprawniejszych metod określania intensywności fotosyntezy w akwenach morskich. Główne miejsce w tych poszukiwaniach zajmują próby zastosowania metod opartych na pomiarach optycznych, zarówno kontaktowych jak i zdalnych. Te ostatnie, zwłaszcza satelitarne, uzupełnione testowymi pomiarami optycznymi in situ w morzu, umożliwią rozwiązanie problemu sprawnej globalnej kontroli stanu ekosystemów morskich a w tym produkcji materii organicznej i wolnego tlenu, stanu eutrofizacji wód i in.

W badaniach ekologicznych Oceanu Światowego ważne miejsce zajmują ekosystemy mórz śródlądowych, w których środowisko naturalne jest szczególnie zagrożone. Jednocześnie funkcjonowanie takich ekosystemów jest najbardziej złożone i przez to słabiej poznane. Świadczy to o potrzebie badań ekosystemu Morza Bałtyckiego zarówno ze względów poznawczych jak i ze wzgledu na jego ważność dla naszego kraju. Potrzeba wielobranżowego gospodarowania w tym środowisku i jego strefie brzegowej wymaga szczególnie sprawnej kontroli stanów i prognoz reakcji środowiska na różne działania dla uniknięcia katastrof ekologicznych i strat ekonomicznych. Ponadto, ze względu na ogromny wpływ Bałtyku na środowisko całej Europy, jest to wybór prestiżowy, rekomendowany przez szereg organizacji i projektów międzynarodowych (IGPB, BAHC, WCRP, GEWEX, BALTEX i inne).

Od dawna czynione są mniej lub bardziej udane próby wyznaczania stanu i produktywności ekosystemów morskich na podstawie różnych kontaktowych pomiarów optycznych (Steemann Nielsen i Yensen 1957, Menshutkin i Finienko 1975, Platt i in. 1977, patrz też przegląd w pracy Koblentz-Mishke i in. (red.) 1985). Kolosalny postęp obserwuje się także w zakresie metod zdalnej oceny charakterystyk fotosyntezy w morzu. Wymienić tu należy zarówno teoretyczne algorytmy dla ilościowej interpretacji obserwacji satelitarnych (np. Gordon 1978, Gordon i Morel 1983, Sturm 1983a i b, Fisher i Grassl 1984, Pelevin (red.) 1990, Krężel 1997), jak i ich konkretne zastosowania do określania koncentracji pigmentów chlorofilowych C_a (tj. chlorofil a + feofityna) lub intensywności fotosyntezy w różnych rejonach Oceanu Światowego (np. w pracach Balch i in. 1989a i b, Campbell i O’Reilly 1988, Doerfer i in. 1989, Pelevin i Solomakha 1989, Grassl i in. 1986a i b, Morel i Andre 1991, Berthon i Morel 1992, Woźniak i in. 1992a i b, 1995a i b, Olszewski (red.) 1995, Aiken i in. 1995, O' Reilly i in. 1998).

Z punktu widzenia biooptyki, we wspomnianych wyżej algorytmach wyróżnić można dwa główne, następujące po sobie, złożone bloki obliczeń (patrz rys. 1). W pierwszym (BLOK ATMOSFERYCZNY) zakłada się wykorzystanie wyników zdalnych obserwacji do wyznaczania między innymi koncentracji chlorofilu C_a(0⁺), temperatury T_w(0⁺) i dopływu energii PAR(0⁺) w penetrowanej przez skanery satelitarne powierzchniowej warstwie morza. Blok ten, uwzględniający między innymi złożony proces transmisji sygnałów optycznych przez atmosferę i ich interpretację, jest aktualnie dobrze rozpracowany dla przypadku akwenów oceanicznych. Natomiast drugi, znacznie bardziej złożony BLOK MORSKI, sprowadza się do wyznaczania różnych charakterystyk ekosystemów w całej przestrzeni wodnej (tj. na różnych głębokościach) na podstawie znanych powierzchniowych wartości koncentracji chlorofilu C_a(0⁺), temperatury T_w(0⁺) i strumienia energii fotosyntetycznie aktywnej radiacji słonecznej PAR(0⁺) wnikającej pod powierzchnie akwenu. Blok ten jest rozpracowany znacznie słabiej niż blok pierwszy.

Jak widać, pomimo znacznych osiągnięć przedstawionych w zacytowanej wyżej literaturze, problem satelitarnej detekcji ekosystemów morskich pozostaje daleki od końcowego rozwiązania. Wynika to również z wielu nie uzasadnionych uproszczeń stosowanych w opracowanych dotychczas algorytmach. Tak np. wykorzystując w algorytmach proste korelacje statystyczne do wyznaczania w toni wodnej wprost całkowitej zawartości chlorofilu C_a,tot i całkowitej produkcji pierwotnej P_tot, zaniedbuje się wielką zmienność tych parametrów z głębokością w morzu. W ostatnim czasie, niektórzy autorzy (np. Platt i in. 1988, Morel i Berthon 1989, Sathyendranath i in. 1989, Morel 1991, Woźniak i in. 1992a i b, 1995a i b, Antoine i Morel 1996, Antoine i in. 1996) opracowali bardziej złożone statystyczne modele związków pomiędzy parametrami fotosyntetycznymi, pozwalające oszacować na podstawie C_a(0⁺) także pionowe profile koncentracji chlorofilu C_a(z) i produkcji pierwotnej P(z). Modele te pozostają w fazie rozwoju i nie są wystarczająco zweryfikowane doświadczalnie bądź opierają się jedynie na formalnych, nieuzasadnionych fizjologią roślin, korelacjach statystycznych pomiędzy ”skrajnie dalekimi” wielkościami fizycznymi i biologicznymi. Na przykład daleko idącym uproszczeniem wykorzystywanym także w wielu opracowanych wcześniej modelach np. Platt (1986), Irwin i in. (1986), Morel (1991), jest przyjęcie prostej proporcjonalności pomiędzy integralną dzienną produkcją pierwotną PSR (wyrażoną w jednostkach energetycznych, tzn. PSR = k_E/P P_tot, gdzie k_E/P≈ 40 kJ/gC jest energetycznym równoważnikiem masy asymilowanego węgla) a całkowitą zawartością chlorofilu C_a,tot, i dzienną dozą oświetlenia PAR η_PAR(0), tuż pod powierzchnią morza:

W modelach tych przyjmowano, że wielkość globalnej efektywności fotosyntezy Ψ_tot^¹ jest praktycznie stała dla różnych mórz i wynosi

Rozważano także możliwość przyjęcia tej wartości jako uniwersalnej ”biogeochemicznej stałej”. Pozostaje to jednak w wyraźnej sprzeczności z wynikami empirycznych badań przeprowadzonych przez nasz zespół w ostatnich latach. Zbiór wyznaczonych przez nas eksperymentalnie, w różnych rejonach Oceanu Światowego, ponad 1000 wartości Ψ_tot wykazuje, że wartości tej charakterystyki fotosyntezy zmieniają się w szerokim zakresie od ok. 1.3 10^-5 do 29.5 10^-5 m²(mgChla)^-1. Mimo więc możliwych błędów pomiarowych, dalece nieścisłe jest przyjęcie stałej wielkości Ψ_tot. Potwierdzają to także wyniki analiz teoretycznych przeprowadzonych przez Antoine i in. (1996), oraz przez nas, opublikowanych w pracach Woźniak i in. 1992a i b, 1995b, Dera 1995. Pokazano tam m.in., że wartości Ψ_tot bardzo wyraźnie zależą od średnich dziennych oświetleń powierzchni morza^² oraz od troficznego typu akwenu, który z kolei jest determinowany głównie przez temperaturę i koncentracje biogenów w strefie eufotycznej. Wszystkie inne charakterystyki morskiej fotosyntezy opisujące przebieg tego procesu na wybranych głębokościach lub jego integralne efekty w toni wodnej pozostają również w mniej lub bardziej złożonych i nie do końca poznanych związkach z abiotycznymi właściwościami środowiska morskiego. Problemy te planujemy rozwiązać w toku realizacji niniejszego projektu, gdyż bez ich rozwiązania nie można poważnie mówić o satelitarnej kontroli ekosystemów morskich.

1 Nazywanej też przekrojem czynnym jednostki masy chlorofilu na fotosyntezę (ang. cross-section for photosynthesis per unit of areal chlorophyll - patrz Morel i Barthon 1989).

2 Np. w przypadku określonego typu troficznego akwenu produkcje P_tot zależą nie tylko od wielkości całodziennych dóz energii η_PAR(0), ale także od intensywności ich dozowania. Jeśli do morza wnika taka sama energia η_PAR(0) podczas ”ciemnego” ale długiego dnia, to produkcja P_tot (a zatem i Ψ_tot) jest większa niż w przypadku dnia krótkiego ale ”jasnego”.

Nadrzędnym celem poznawczym podjetych przez nas badań w ramach pakietu wszystkich projektów jest opracowanie nowoczesnych procedur określania stanu ekosystemu Bałtyku i jego produkcji pierwotnej. W proponowanej metodyce wykorzystywać się będzie dane z systematycznie prowadzonych obserwacji satelitarnych obejmujących swym zasięgiem obszar Bałtyku oraz różne pory dnia i roku. W odróżnieniu więc od metod tradycyjnych, proponowane przez nas procedury pozwolą na ciągłe w czasie i przestrzeni kontrolowanie głównych strukturalnych i funkcjonalnych charakterystyk ekosystemu a nie tylko sytuacji chwilowych i lokalnych w miejscach penetracji statku rozłożonych wyrywkowo w czasie i przestrzeni. Takie podejście pozwoli na uzyskanie globalnego opisu zarówno ilości i zmienności w skali synoptycznej energii promieniowania słonecznego dopływającego do morza jak i jego wykorzystania na produkcje pierwotną materii organicznej oraz fotosyntetyczne uwalnianie tlenu. Elementy te są niezbędne w nowoczesnym modelowaniu ekologicznym i klimatycznym.

Osiągnięcie przedstawionego celu nadrzędnego pociąga za sobą konieczność opracowania nowego, wnikliwego i znacznie bardziej złożonego niż stosowane dotychczas (rys. 1), algorytmu wyznaczania parametrów strukturalnych i funkcjonalnych ekosystemu morskiego na podstawie obserwacji satelitarnych. Uproszczony schemat blokowy takiego algorytmu, ilustrujący jednocześnie zakres planowanych badań, przedstawiono na rysunku 2. Składa się on z trzech sektorów:

Sektor nazwany ”Dane wejściowe”, w którym wyszczególniono dane wejściowe niezbędne do obliczeń: wyniki pomiarów radiometrycznych wykonanych przez czujniki satelitarne w zakresie widzialnym i bliskiej podczerwieni (IR₁), podobne wyniki pomiarów w dalekiej podczerwieni (IR₂) i dodatkowe inne dane o stanie środowiska udostępniane rutynowo przez służby hydrologiczno-meteorologiczne lub generowane przez operacyjne modele meteorologiczne.

Sektor nazwany ”Formuły modelowe”, w którym wyszczególniono modele matematyczne opisujące związki między:

Sektor nazwany ”Rezultaty obliczeń”, w którym wyszczególniono abiotyczne i biotyczne parametry systemu atmosfera - morze, które będą wyznaczane na podstawie wymienionych danych wyjściowych i formuł modelowych. Najważniejszymi z nich są następujące charakterystyki ekosystemu: mapa powierzchniowych temperatur morza, rozmieszczenie rejonów upwellingu, mapy wybranych czynników hydrometeorologicznych (rozkłady prędkości wiatru, mapa średnich wysokości fal wiatrowych), rozkłady dopływu energii PAR nad i pod powierzchnią morza, mapa koncentracji chlorofilu a w powierzchniowej warstwie wody C_a(0⁺) [mg m^-3], mapa sumarycznej zawartość chlorofilu w toni wodnej, mapy produkcji pierwotnej materii organicznej i produkcji tlenu w morzu.

Ze schematu na rys. 2 wynika, że problem badań ekosystemów morskich z wykorzystaniem rejestracji satelitarnych jest bardzo złożony. Ta złożoność i interdyscyplinarny charakter zagadnienia wymagają by do jego rozwiązania w zakresie teoretycznym zaangażować szeroki krąg specjalistów różnych dziedzin - odpowiednio wyspecjalizowanych fizyków, informatyków, oceanografów a także biologów i chemików. Znacznego zaangażowania będą wymagać także badania empiryczne i prace pomiarowe na morzu oraz inne prace techniczne niezbędne w realizacji projektów. Stąd w dążeniu do rzetelnego rozwiązania problemu, znacznie przekraczającego możliwości jednego zespołu badawczego, planujemy realizować założony cel we współpracy z zespołami specjalistów z różnych instytucji naukowych Wybrzeża. W szczególności są to oprócz zespołu IO PAN trzy następujące zespoły badawcze: zespół oceanografów fizycznych i informatyków z Instytutu Oceanografii Uniwersytetu Gdańskiego (IO UG), zespół fizyków z Zakładu Fizyki Środowiska Pomorskiej Akademii Pedagogicznej w Słupsku (PAP) oraz zespół biologów i chemików morza z Morskiego Instytutu Rybackiego w Gdyni (MIR). Zespoły te mają już odpowiednie przygotowanie i warsztaty badawcze do realizacji tego celu.

Uwzględniając te zespoły i ich możliwości, rozpoczęte przez nas badania realizowane będą jako pakiet trzech projektów badawczych według niżej podanego w tabeli 1 schematu organizacyjnego.

Tablela 1. Schemat organizacyjny pakietu projektów badawczych: BADANIE I OPRACOWANIE SYSTEMU SATELITARNEJ KONTROLI EKOSYSTEMU BAŁTYKU

Realizacja prezentowanego tu projektu umożliwi zespołom polskim odegranie wiodącej roli w zakresie satelitarnej kontroli ekosystemu Morza Bałtyckiego.

Osiągnięcie nadrzędnego celu poznawczego pakietu projektów omówionego w p 3.1, wymagać będzie zrealizowania szeregu celów cząstkowych, które umownie można podzielić na cele poznawcze i cele utylitarne. Do grupy celów poznawczych realizowanych w poszczególnych projektach pakietu zaliczyć można ustalanie nowych, doświadczalnie zweryfikowanych matematycznych związków (lub statystycznych prawidłowości) pomiędzy różnymi charakterystykami optycznymi układu atmosfera - morze i ekologicznymi parametrami morza a elementarnymi właściwościami fizycznymi i chemicznymi środowiska atmosfery i wód Bałtyku. Wyjaśniona też będzie w znacznej części natura tych matematycznych związków. Natomiast celami utylitarnymi są zastosowania wyżej wymienionych związków matematycznych do modeli ilościowej interpretacji ”koloru” morza, dopływu i utylizacji energii promienistej w systemie atmosfera - morze oraz do opracowania pełnego operacyjnego algorytmu wyznaczania charakterystyk ekosystemu Bałtyku na podstawie rejestracji satelitarnych widma radiacji światła w morzu i atmosferze. Wykaz tych celi cząstkowych z podziałem na poszczególne projekty zestawiono w tabeli 2.

Tabela 2. Wykaz celów pakietu projektów badawczych pt. BADANIE I OPRACOWANIE SYSTEMU SATELITARNEJ KONTROLI EKOSYSTEMU BAŁTYKU

Wymienione wyżej cele odnoszące się do niniejszego projektu zostaną zrealizowane poprzez badania empiryczne na morzu i analizy teoretyczne w następujących etapach:

4.1 Badania empiryczne związków pomiędzy własnościami optycznymi i meteorologicznymi parametrami atmosfery; modelowanie optycznych procesów w atmosferze

Odpowiednie zabezpieczenie tych badań empirycznych stanowią dostępne w IO PAN czujniki aktynometryczne (zestaw pyranometrów spektralnych (Eppley Precision Spectral Pyranometer) z zestawem filtrów barwnych Schotta, zestaw pyranometrów do pomiarów sumarycznego krótkofalowego promieniowania słonecznego padającego na powierzchnię morza (Kipp & Zonen CM5, CM11, CM6B), zestaw pyranometrów do pomiarów albedo morza (Kipp & Zonen CM7B), zestaw pyrgeometrów do pomiaru strumieni (odgórnego i oddolnego) energii w zakresie dalekiej podczerwieni termicznej na powierzchni morza (Kipp & Zonen CG1), zestaw net-radiometrów do pomiarów wypadkowego strumienia energii promieniowania (krótko i długofalowego) na powierzchni morza (Kipp & Zonen CNR1)) i aparatura do obserwacji hydrometeorologicznych (przenośna, pracująca na statku r/v Oceania, automatyczna stacja meteorologiczna firmy Campbell Scientific, aparat cyfrowy z obiektywem ”rybie oko” do fotografii nieba (Nikon)). Z funduszu projektu niezbędne będzie także rozszerzenie tego zestawu aparaturowego m. in. o zestaw do ciągłej rejestracji cyfrowej zachmurzenia atmosfery.

Wykorzystane zostaną także dane meteorologiczne ze stacji brzegowych udostępnianie przez służby hydrometeorologiczne oraz dane satelitarne, takie jak radiacje z instrumentu AVHRR (satelity z serii NOAA) i radiometru satelity METEOSAT, odbierane przez stację odbiorczą Uniwersytetu Gdańskiego, a także ”produkty” pomiarów satelitarnych z obszaru Bałtyku dostępne w internecie (np. wodność chmur nad morzem i zawartość pary wodnej w atmosferze otrzymywane z instrumentu AMSU (satelity z serii NOAA), grubość optyczna chmur i wielkość kropel w chmurach z instrumentu MODIS (platformy TERRA i AQUA)).

Jako punkt wyjściowy w modelowaniu przyjęte zostaną istniejące już modele optyczne atmosfery opracowane w IO PAN i UG (Woźniak i in. 2001, Krężel 1997), a także dostępne w literaturze (Berk i in. 1989, Chou 1992, Chou i Suarez 1999). Modele te zostaną dostosowane do warunków bałtyckich.

Prace modelowe będą prowadzone w dwóch kierunkach: modelowanie związku pomiędzy sygnałem rejestrowanym przez czujniki satelitarne a energią słoneczną dochodzącą do powierzchni morza dla różnych warunków meteorologicznych oraz ulepszenie algorytmu na korekcję atmosferyczną dla SeaWiFS-a uwzględniając specyfikę warunków bałtyckich.

W ramach pierwszego z wymienionych kierunków badań zajmiemy się m.in. oszacowaniem dwukierunkowej funkcji odbicia światła od chmur oraz oceną zakresu zmienności zależności (zwiazku) transmitancji zachmurzonej atmosfery od jej albedo i kierunkowej funkcji odbicia światła. Ponadto przeanalizujemy możliwość wykorzystania w modelu operacyjnym danych z radiometru METEOSAT-a i instrumentu AVHRR z satelitów z serii NOAA do oceny dopływu energii słonecznej do powierzchni Bałtyku. METEOSAT jest satelitą geostacjonarnym, którego zaletą jest ”całodobowa” obserwacja Bałtyku zawsze pod tym samym kątem (obraz co pół godziny), natomiast wadami są szerokopasmowy czujnik (pasmo ”widzialne” obejmuje również część podczerwieni), nie wykalibrowany w jednostkach fizycznych, mały kąt pod jakim czujnik widzi Bałtyk oraz stosunkowo duży piksel (około 4.5 km w paśmie widzialnym nad Europą). Piksel AVHRR jest mniejszy (1.2 km w punkcie podsatelitarnym), czujnik jest wykalibrowany, kanały węższe i jest ich 5, co daje większe możliwości interpretacyjne, ale obrazy są dostępne tylko 3 razy na dzień (co może być nie wystarczające do uwzględnienia zmienności zachmurzenia w ciągu doby) i pod zmiennymi kątami (bardziej złożona interpretacja obrazu). Oszacujemy błędy oceny strumienia energii słonecznej dopływającej do powierzchni morza związane w wykorzystaniem danych z każdego z tych instrumentów. Jedną z możliwości, jakie zamierzamy rozważyć jest łączne wykorzystanie radiometru METEOSAT-a i AVHRR w modelu operacyjnym do oceny gęstości spektralnej strumienia promieniowania słonecznego na powierzchni Bałtyku. Pozostałe wspomniane wyżej dane satelitarne, brzegowe i dane uzyskane podczas planowanych rejsów na Bałtyk zostaną wykorzystane w procesie tworzenia modelu operacyjnego, jego kalibracji i weryfikacji.

Jako pakiet wyjściowy w tym modelowaniu przyjęte zostaną opracowane wcześniej w naszym zespole następujace teoretyczne modele: wpływu czynników hydrometeorologicznych na optycznie istotne parametry stanu powierzchni morza (zależności nachylenia zboczy fal wiatrowych i stopnia spienienia powierzchni od średniej wysokości fal wiatrowych) (Woźniak S.B. 1996a), odbicia fresnelowskiego światła od sfalowanej powierzchni morza oraz transmisji światła z toni wodnej do atmosfery (Woźniak S.B. 1996b, 1997a,b i c, 1999 (praca doktorska)). W ramach realizacji projektu modele te zostaną dostosowane do specyfiki badań ”podsatelitarnych”. W szczególności:

W efekcie opracowany zostanie zbiór operacyjnych fomuł umożliwiających ”korekcję powierzchniową” sygnału satelitarnego.

4.3 Badanie empiryczne związków pomiędzy wielkościami albedo i koncentracjami niektórych składników wody morskiej oraz modelowanie ”koloru” morza

Specyfika optycznych parametrów wód Bałtyku, uniemożliwia bezpośrednie przeniesienie istniejącej obecnie wiedzy na temat związków pomiędzy koncentracjami niektórych składników wody morskiej i ”kolorem morza”. Większość istniejących w chwili obecnej rezultatów dotyczy głównie wód oceanicznych, zasadniczo różniących się pod względem charakterystyk optycznych od wód Bałtyku. W celu poznania i odpowiedniego opisania (model koloru morza) tych istotnych dla algorytmu związków, konieczne jest przeprowadzenie szeregu nowych badań empirycznych pozwalających na głębsze poznanie specyfiki optycznych właściwości wód Bałtyku. Badanie te przeprowadzone zostaną z wykorzystaniem dostępnej w IO PAN odpowiedniej aparatury optycznej (Radiometr MER 2040 Biospherical Instruments Co). Pożądane byłoby doposażenie tej aparatury w nowy dokładniejszy radiometr typu np. PRR660 (Biospherical Instruments) wraz z jednostką odbiorczą. Wstępnie, w pierwszej fazie modelowania, jako model wyjściowy wykorzystany zostanie opracowany wcześniej przez nas model spektralny koloru morza dla akwenów oceanicznych (Woźniak i in. 1995a) uzupełniony o zbiór formuł empirycznych wiążących ”kolor” morza z koncentracjami chlorofilu i innych składników wody morskiej w specyficznym środowisku Bałtyku (Olszewski i in. 1999, Darecki i in. 2000). W dalszym etapie, w ramach realizacji projektu zostanie opracowany dedykowany Bałtykowi model koloru morza, uwzględniający także zmienność przestrzenną i czasową wszystkich istotnych dla algorytmu parametrów. Model zostanie opracowany w sposób umożliwiający jego łatwą adaptację do innych specyficznych akwenów morskich w tym przede wszystkim wód przybrzeżnych i mórz śródlądowych.

4.4 Badania empiryczne związków pomiędzy właściwościami optycznymi morza i koncentracją chlorofilu oraz opracowanie biooptycznego modelu Morza Bałtyckiego

Zabezpieczenie empirycznej strony tego etapu badań stanowią dostępne w IO PAN morskie przyrządy optyczne (Ocean Colour Profiling System, Satlantic OCP-100), a także aparatury do badań chemicznych i biologicznych (Pump Probe Fluorometer - Ekomonitor; Aparatura HPLC - Hewlett Packard; Licznik scyntylacyjny - Beckman LS 6000 IC; Spektrofotometr Unicam UV4-100). W toku realizacji projektu aparatura ta zostanie uzupełniona o dwuimpulsowy fluorymetr nowej generacji oraz nowe zestawy sensorów do systemu firmy Satlantic oraz radiometr MINISPEC tej samej firmy.

Jako wyjściowe w modelowaniu przyjęte zostaną dwa opracowane wcześniej w naszym zespole modele biooptyczne: dla akwenów oceanicznych (Woźniak i Pelewin 1991, Woźniak i in. 1992a i b) oraz uproszczony model (bez zmienności sezonowej i przestrzennej) dla Bałtyku (Kaczmarek i Woźniak 1995, Woźniak i in. 1995b). W toku realizacji projektu opracowany zostanie nowy, przystosowany do pomiarów zdalnych biooptyczny model Morza Bałtyckiego, uwzględniający sezonowość i poziome zróżnicowanie koncentracji składników oraz właściwości optycznych wody morskiej.

Model ten w połączeniu m. in. z opracowywanym równolegle w zespole PAP modelem wydajności kwantowej fotosyntezy w Bałtyku da możliwość wykorzystania obserwacji satelitarnych do określania najważniejszej charakterystyki ekosystemu, jaką jest produkcja pierwotna materii organicznej w morzu.

Podobnie jak biooptyczny model Morza Bałtyckiego, również model wydajności kwantowej fotosyntezy w Bałtyku nie został jeszcze opracowany. Zostanie to osiągnięte w toku realizacji projektu przez zespół PAP. Jako pakiet wejściowy w tym modelowaniu przyjęty zostanie modelowy opis zależności wydajności kwantowej fotosyntezy od czynników środowiskowych w akwenach oceanicznych przedstawiony w Aneksie 1. Opis ten został opracowany przez nas we współpracy z zespołem PAP i będzie zaprezentowany na międzynarodowej konferencji Ocean Optics XVI w Santa Fe (USA) w listopadzie br.

4.5 Opracowanie operacyjnego algorytmu wyznaczania charakterystyk ekosystemu Bałtyku na podstawie obserwacji satelitarnych.

Algorytm ten stanowić będzie syntezę modeli cząstkowych opracowanych w ramach niniejszego projektu. Będzie konstruowany i optymalizowany sukcesywnie przez cały okres realizacji projektu, co umożliwi też jego wstępną weryfikację, także pod kątem późniejszego stosowania go na zasadach operacyjnych. Z założenia struktura algorytmu będzie taka jak pokazano na rysunku 2. Jako dane wejściowe użyty będzie możliwie najszerszy zbiór danych satelitarnych, w tym :

Algorytm zostanie opracowany w dwu wersjach: dla sytuacji gdy morze jest ”widziane” z satelity (brak chmur), oraz dla nieba zachmurzonego. W tym drugim przypadku powierzchniowe charakterystyki morza będą wyznaczane pośrednio modelowymi metodami interpolacyjnymi. Przez cały okres realizacji projektu, algorytm będzie modyfikowany poprzez testowanie wyników odpowiednich obliczeń, rezultatami empirycznymi zbieranymi w rejsach na statkach badawczych. Z funduszu projektu niezbędne będzie rozszerzenie bazy przeliczeniowej o pamięci masowe (rzędu 1 terabajta), specjalistyczne oprogramowanie i szybkie stacje robocze.

4.6 Eksperymentalna weryfikacja systemu satelitarnej kontroli ekosystemu Bałtyku.

Do weryfikacji systemu satelitarnej kontroli ekosystemu Bałtyku wykorzystane zostaną wyniki badań empirycznych uzyskanych podczas:

Ten materiał empiryczny zostanie uzupełniony także danymi ”historycznymi” IO PAN, IO UG oraz MIR z okresu 1998- 2001, dla którego posiadamy kompletne dane satelitarne.

Najważniejszym efektem niniejszego projektu badawczego będzie opracowanie następującego pakietu zweryfikowanych empirycznie modeli: optyczny model atmosfery nadbałtyckiej, model stanu i właściwości optycznych powierzchni Morza Bałtyckiego, model ”koloru” Morza Bałtyckiego, biooptyczny model Bałtyku. Natomiast efektem końcowym realizacji tego i innych projektów z proponowanego pakietu będzie opracowanie numerycznego systemu kontrolowania rozkładów przestrzennych na obszarze Morza Bałtyckiego, różnych parametrów ekosystemu m.in., w formie następujących map dla określonego roku, sezonu i pory dnia:

Mapy te pozwolą na ustalenia diagnozy stanu środowiska. Gradienty szeregu wielkości wyznaczone z opracowanych map pozwolą wnioskować o kierunkach przepływu energii i substancji, zaś porównanie map kolejno następujących w czasie umożliwi uchwycenie trendów zmian i prognozowanie.

Całość wyników zostanie opublikowana w renomowanych pismach naukowych i technicznych i będzie także przedstawiona na konferencjach międzynarodowych i krajowych. Rezultaty będą bezpośrednio uwzględniane w rutynowym monitorowaniu wód Bałtyku oraz w modelowaniu ekologicznym i klimatycznym.

Aiken J., Moore G.F., Trees C.C., Hooker S.B., Clark D.K., 1995, The SeaWiFS CZCS-Type Pigment Algorithm, NASA Technical Memorandum 104566, V.29, [in:] Hooker S.B. Firestone E.R., (eds.), NASA Goddard Space Center, Greenbelt, Maryland, 34.

Antoine D., Morel A., 1996, Oceanic primary production: 1, Adaptation of spectral light- photosynthesis model in view of application to satellite chlorophyll observations. Global Biogeochemical Cycles. 10, 42-55.

Antoine D., Andre J.M., Morel A., 1996, Oceanic primary production: 2, Estimation at global scale from satellite (Coastal Zone Color Scanner) chlorophyll. Global Biogeochemical Cycles 10, 56-69.

Balch W.M., Abbott M.R., Eppley R.W., 1989a, Remote sensing of primary production - I. A comparison of empirical and semi-analytical algorithms, Deep-Sea Res., 36 (2), 281-295.

Balch W.M., Eppley R.W., Abbott M.R., 1989b, Remote sensing of primary production - II. A semi-analitycal algorithm based on pigments, temperature and light, Deep-Sea Res.36 (8), 1201-1217.

Berk A., Bernstein L.S., Robertson D.C., 1989, MODTRAN: A Moderate Resolution Model for LOWTRAN 7, Air Force Geophysics Laboratory Technical Report GL-TR-89-0122, Hanscom AFB, MA.

Berthon J.F., Morel A., 1992, Validation of a spectral light-photosynthesis model and use of the model in conjunction with remotely sensed pigment observations, Limnol. Oceanogr., 37 (4), 781-796.

Campbell J.W., O’Reilly J.E., 1988, Role of satellites in estimating primary productivity on the Northwest Atlantic continental shelf, Continent. Shelf Res., 8(2), 179-204.

Chou, M.D., 1992, A Solar Radiation Model for Climate Studies, J. Atmos. Sci., 49, 762-772.

Chou, M.D., Suarez M., 1999, A solar radiation paramertization (CLIRAD-SW) for atmospheric studies, NASA Technical Memorandum 104606, v. 15, 48.

Darecki M., Olszewski J., Hapter R., Kowalczuk P., 2000, Relationships between remote sensing reflectance and some water constituents in the Baltic Sea. Application to the ocean colour algorithms. Ocean Optics XV Conference, 16 – 20 October 2000, Monaco, paper No 1083.

Dera J., 1995, Underwater irradiance as a factor affecting primary production, Diss. and monogr., Inst. Oceanol. PAS, Sopot, 7, 110.

Doerfer R., Fisher J., Stossel M., Brockmann C., Grassl., 1989, Small scale patches of suspended matter and phytoplankton in the Elbe river estuary, German bight and tidal flats, Adv. Space. Res. 9(1), 191-200.

Ficek D., Majchrowski R., Ostrowska M., Woźniak B., 2000, Influence of non-photosynthetic pigments on the measured quantum yield of photosynthesis, Oceanologia, 42(2), 231-242.

Ficek D., Ostrowska M., Kuzio M., Pogosyan S.I., 2000, Variability of the portion of functional PS2 reaction centres in the light of fluorometric study, Oceanologia, 42 (2), 243-250.

Fisher J., Grassl H., 1984, Radiative transfer in an atmosphere - ocean system: an azimuthally dependent matrix - operator approach, Appl. Opt., 23(7), 1032-1039.

Glantz M.H. (ed.), 1988, Societal responses to regional climate change. Forecasting by analogy, West View Press, Boulder-London, 403.

Gordon H.R., 1978, Removal of atmospheric effects from satellite imagery of the oceans, Appl. Opt., 17 (10), 1631-1636.

Gordon H.R., Morel A., 1983, Remote assesment of ocean color for interpretation of satellite visible imagery, A review, Springer-Verlag, New York etc.

Grassl H. i in., 1986a, The use of chlorophyll fluorescence measurements from space for separating constituents of sea water, vol. 1, 2, GKSS Research Centre Geesthacht, FRG.

Grassl H. i in., 1986b, The influence of yellow substances on remote sensing of sea water constituents from space, vol. 1, 2, GKSS Research Centre Geesthacht, FRG.

Irwin B., Caverhill C., Platt T., 1986, Primary production of the Grand Banks of Newfoundland in april 1984, Canadian Data Report of Fishers and Aquatic Sciences, No. 579.

Kaczmarek S., Woźniak B., 1995, The application of the optical classification of waters in the Baltic Sea (Case 2 Waters), Oceanologia, 37(2), 285-297.

Kirk J.T.O., 1994, Light and photosynthesis in aquatic ecosystems, Cambridge Univ. Press, London-New York, 509.

Koblentz-Mishke O.I., Woźniak B., Ochakovskiy Yu.E., (eds.) 1985, Utilisation of solar energy in the photosynthesis of the Baltic and Black Sea phytoplankton, Izd. Inst. Okeanol. AN SSSR, Moskva, 336, (in Russian).

Kożuchowski K., Przybylak R., 1995, The greenhouse effect, Wiedza Powszechna, Warszawa, 220., (in Polish).

Krężel A., 1997, A model of solar energy input to the sea surface, Oceanol. Stud, 26, 4, 21-34.

Lieth H., Whittaker R.H., 1975, Primary productivityof the biosphere, Springer Verlag, Berlin-Heidelberg-New York, 339.

Majchrowski R., Ostrowska M., 2000, Influence of photo- and chromatic acclimation on pigment composition in the sea, Oceanologia, 42 (2), 157-175.

Majchrowski R., Woźniak B., Dera J., Ficek D., Kaczmarek S., Ostrowska M., Koblentz-Mishke O.I., 2000, Model of the ‘in vivo’ spectral absorption of algal pigments. Part 2. Practical applications of the model, Oceanologia, 42(2), 191-202.

Menshutkin W.W., Finienko Z.Z., 1975, Mathematical modelling of process of phytoplankton development in ocean upwelling region, [in:] Ecosystems of Pacific ocean pelagial, Nauka, Moscow, 174-183, (in Russian).

Morel A., Andre J.M., 1991, Pigment distribution and primary production in the western Mediterranean as derived and modelled from space (CZCS) observations, J. Geophys. Res., 96 (12), 685-698.

Morel A., 1991, Light and marine photosynthesis: a spectral model with geochemical and climatological implications, Prog. Oceanogr., 26, 263-306.

Morel A., Berthon J.F., 1989, Surface pigments, algal biomass profiles and potential production of the euphotic layer: relationships re-investigated in view of remote sensing applications, Limnol. Oceanogr., 34 (8), 1545-1562.

Olszewski J., Kowalczuk P., Darecki M., 1999, In-water remote sensing algorithms for the detection of chlorophyll and yellow substances in the Pomeranian Bay, Oceanologia, 41(3), 461-474.

O'Reilly J.E., Maritorena S., Mitchell B.G., Siegel D.A., Carder K.L., Garver S.A., Kahru M., McClain C., 1998, Ocean color chlorophyll algorithms for SeaWiFS, J of Geophys. Res., Oceans, V103, No.C11, 24937-24953.

Ostrowska M., Majchrowski R., Matorin D.N., Woźniak B., 2000a, Variability of the specific fluorescence of chlorophyll in the ocean. Part 1. Theory of classical ‘in situ’ chlorophyll fluorometry, Oceanologia, 42(2), 203-219.

Ostrowska M., Matorin D.N., Ficek D., 2000b, Variability of the specific fluorescence of chlorophyll in the ocean. Part 2. Fluorometric method of chlorophyll a determination, Oceanologia, 42 (2), 221-229.

Ostrowska M., Woźniak B., Dera J., Majchrowski R., Ficek D., Matorin D.N., Kuzio M., 2000, Theory of classical ‘in situ’ chlorophyll fluorometry; Fluorometric method of chlorophyll a determination, CD-ROM - Ocean Optics XV, paper No 1064, Office of Naval Research Ocean, Atmosphere, and Space S&T Department, 11.

Pelevin V.N., (ed.), 1990, Ocean studies with satellite observations, Academy of Sciences of the USSR, P.P. Shirshov Institute of Oceanology, Moscow, (in russian).

Pelevin V.N., Solomakha V.L., 1989, Admixture concentrations in the eutrophic waters of the Baltic sea: recovery from the upward radiation spectrum, Issled. Zemli iz kosmosa, 1 27-33, (in russian).

Platt T., Denman K.L., Jassby A.D., 1977, Modelling the productivity of phytoplankton, [in:] The sea, vol. 6, John Wiley, New York, 807-856.

Platt, T., 1986, Primary production of the ocean water column as a function of surface light intensity: algorithms for remote sensing, Deep-Sea Res., 33 (2), 149-163.

Platt T., Sathyendranath S., Cavarhill C.M., Lewis M.R., 1988, Ocean primary production and available light: further algorithms for remote sensing, Deep-Sea Res.,35(6), 855-879.

Rozwadowska A., 1999, Uncertainty in estimating mean solar fluxes at the Baltic surface from irregular ship-borne meteorological observations, Oceanologia, 41(1), 25-50.

Sathyendranath S., Platt T., Cavarhill C.M., Warnock R.E., Lewis M.R., 1989, Remote sensing of oceanic primary production: computations using aspectral model, Deep-Sea Res., 36(3), 431-453.

Steemann Nielsen, E., Yensen, E.A., 1957, Primary oceanic production, Galathea report 1, 49-135.

Steemann Nielsen E., 1975, Marine photosynthesis, with special emphasis on the ecological aspect, Elsevier, Amsterdam-New York, 141.

Sturm B., 1983a, The atmospheric correction of remotely sensed data and the quantitative determination of suspended matter in marine water surface layers, [in:] Remote sensing applications in marine science and technology, Brussel, 163-197.

Sturm B., 1983b, Selected topics of coastal zone color scanner (CZCS) data evaluation, [in:] Remote sensing applications in marine science and technology, Brussel, 137-163.

Trenberth K.E. (ed.), 1992, Climate system modelling, Cambridge Univ. Press, London-New York, 788.

Vinogradov M.E., Shushkina E.A., 1987, Functioning of pelagic plankton communities in the ocean, Nauka, Moskva, 240, (in russian).

Woźniak B., 1990, Statistical relations between photosynthesis and abiotic conditions of the marine environment; an initial prognosis of the World Ocean productivity ensuing from warming up of the Earth, Oceanologia, 29, 147-174.

Woźniak B., Dera J., Koblentz-Mishke O.I., 1992a, Bio-optical relationships for estimating primary production in the Ocean, Oceanologia, 33, 5-38.

Woźniak B., Dera J., Koblentz-Mishke O.I., 1992b, Modelling the relationship between primary production, optical properties, and nutrients in the sea, Ocean Optics 11, Proc. SPIE, 1750, 246-275.

Woźniak B., Dera J., Semovski S., Hapter R., Ostrowska M., Kaczmarek S., 1995a, Algorithm for estimating primary production in the Baltic by remote sensing, Stud. i Mater. Oceanol., 68, 91-123.

Woźniak B., Smekot-Wensierski W., Darecki M., 1995b, Semi-empirical modelling of backscattering and light reflection coefficients in WC1 seas, Stud. i Mater. Oceanol., 68, 61-90.

Woźniak B., Pelevin V.N., 1991, Optical classifications of the seas in relation to phytoplankton characteristics, Oceanologia, 31, 25-55.

Woźniak B., Dera J., Majchrowski R., Ficek D., Koblentz-Mishke O.J., Darecki M., 1997, IO PAS initial model of marine primary production for remote sensing application, Oceanologia, 39(4), 377 - 395.

Woźniak B., Dera J., Majchrowski R., Ficek D., Kaczmarek S., Koblentz-Mishke O.I., 1999, Modelling of the influence of acclimation on the absorption properties of marine phytoplankton, Oceanologia, 41(2), 187-210.

Woźniak B., Dera J., Ficek D., Majchrowski R., Kaczmarek S., Ostrowska M., Koblentz-Mishke O.I., 2000, Model of the ‘in vivo’ spectral absorption of algal pigments. Part 1. Mathematical apparatus, Oceanologia, 42 (2), 177-190.

Woźniak B., Rozwadowska A., Kaczmarek S., Woźniak S.B., Ostrowska M., 2001, Seasonal variability of the solar radiation flux and its utilization in the South Baltic, Baltic Marine Science Conference, Ronne, Denmark, 21-26 October 1996, ICES Cooperative Research Reports, (in press).

Woźniak S.B., 1996a, Sea surface slope distribution and foam coverage as functions of the mean height of wind waves, Oceanologia, 38(3), 317-332.

Woźniak S.B., 1996b, Mathematical spectral model of solar irradiance reflectance and transmittance by the wind ruffled sea surface. Part 1: Physical problem and mathematical apparatus, Oceanologia, 38(4), 447-467.

Woźniak S.B., 1997a, Mathematical spectral model of solar irradiance reflectance and transmittance by the wind-ruffled sea surface. Part 2: Modelling results and application, Oceanologia, No. 39(1), 17-34.

Woźniak S.B., 1997b, Modelling of the environmental factors influence on solar irradiance reflectance and transmittance through the wind-ruffled sea surface, [in:] Ackleson S. G., Frouin R., (eds.), Ocean Optics XIII, SPIE Proceeding Series, Vol. 2963, 84-89.

Woźniak S.B., 1997c, Model of downward and upward irradiance reflectance from and transmittance through a wind-ruffled sea surface, [in:], Cecchi G., Engman E. T., Zilioli E., (eds.), Earth Surface Remote Sensing, Proceedings of SPIE, Vol. 3222, 486-496.

Woźniak S.B., 1999, Modelowanie właściwości optycznych sfalowanej powierzchni morza, praca doktorska wykonana w IO PAN, Sopot, 120.

DEPENDENCE OF THE PHOTOSYNTHESIS QUANTUM YIELD IN OCEANS ON ENVIRONMENTAL FACTORS

Bogdan Woźniak¹^,2, Jerzy Dera¹, Dariusz Ficek²,
Mirosława Ostrowska¹, Roman Majchrowski²,

¹Institute of Oceanology PAS,
ul. Powstancow Warszawy 55, 81-712 Sopot, Poland,

²Pomeranian Pedagogical University,
ul. Arciszewskiego 22b, 76-200 Słupsk, Poland

Lp	Wykonawca (Instytut/kierownik)	Temat działalności	Ranga działalności
1	IO UG - dr hab. Adam Krężel, prof. UG	Analizy dopływu energii promieniowania słonecznego i rozkładów temperatury na powierzchni Morza Bałtyckiego na podstawie danych satelitarnych	- projekt badawczy z pakietu
2	IO PAN - prof. dr hab Bogdan Woźniak	Tworzenie i interpretacja ilościowa map ”koloru” Morza Bałtyckiego; algorytm operacyjnej satelitarnej rejestracji parametrów stanu ekosystemu Bałtyku	- projekt badawczy z pakietu - koordynacja pakietu projektów badawczych
3	PAP - dr Dariusz Ficek	Opracowanie ”podsatelitarnego” modelu produkcji pierwotnej materii organicznej w Morzu Bałtyckim	- projekt badawczy z pakietu
4	MIR - dr hab. Zbigniew Witek, prof MIR	Badania empiryczne ekosystemu Bałtyku	- podwykonawstwo projektów (pozycje 1, 2 i 3)

Rodzaj celu	Specyfikacja	realizacja
Główny cel poznawczy	Opracowanie nowoczesnych procedur określania stanu ekosystemu Bałtyku i jego produkcji pierwotnej na podstawie rejestracji satelitarnych widma radiacji światła rozproszonego wstecz w morzu i atmosferze	Pakiet wszystkich projektów
Cząstkowe cele poznawcze	Ustalenie empirycznie zweryfikowanych związków matematycznych lub statystycznych prawidłowości pomiędzy: surowymi danymi satelitarnymi a niektórymi właściwościami fizycznymi atmosfery i morza	Projekt IO UG
	transmitancją i innymi właściwościami optycznymi atmosfery a różnymi parametrami meteorologicznymi	Projekty IO UG i IO PAN
	średnią wysokością i nachyleniem fal wiatrowych, stopniem spienienia i optycznymi właściwościami powierzchni morza a wektorem prędkości wiatru i rozkładem geometrycznym promieniowania słonecznego padającego na powierzchnię	Projekt IO PAN
	różnymi właściwościami optycznymi, w szczególności ”kolorem” morza a koncentracjami chlorofilu i innych składników optycznie aktywnych w wodzie morskiej powierzchniowej warstwy akwenu	Projekt IO PAN
	transmitancją w głąb i innymi właściwościami optycznymi morza a powierzchniowymi koncentracjami chlorofilu i innych składników	Projekt IO PAN
	zdolnościami absorpcyjnymi i wydajnością fotosyntezy glonów a wyznaczonymi na podstawie obserwacji satelitarnych parametrami: powierzchniową koncentracją chlorofilu, temperaturą wody morskiej i oświetleniem PAR wnikającym do morza	Projekt PAP i IO PAN
Cząstkowe cele utylitarne	opracowanie metody ekstrapolacji radiacji morza w zakresie podczerwieni z obszaru bezchmurnego na obszar zakryty chmurami	Projekt IO UG
	opracowanie optycznego modelu atmosfery	Projekty IO UG i IO PAN
	opracowanie modelu stanu i właściwości optycznych powierzchni morza	Projekt IO PAN
	opracowanie modelu ”koloru morza”	Projekt IO PAN
	opracowanie biooptycznego modelu morza	Projekt IO PAN
	opracowanie ”podsatelitarnego” modelu absorpcji światła przez glony	Projekt PAP
	opracowanie ”podsatelitarnego” modelu wydajności kwantowej fotosyntezy w morzu	Projekt PAP
Ostateczny cel utylitarny	Opracowanie operacyjnego algorytmu wyznaczania charakterystyk ekosystemu Bałtyku na podstawie obserwacji satelitarnych	Projekt IO PAN we współpracy z pozostałymi projektami pakietu.