1. На главную
  2. Электронные версии
  3. Океанология
  4. T. 60, № 6, 2020

Океанология, 2020, T. 60, № 6, стр. 876-888

Межгодовая изменчивость первичной продукции Восточно-Сибирского моря

А. Б. Демидов 1, *, В. И. Гагарин 1, С. В. Шеберстов 1

1 Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН
Москва, Россия

* E-mail: demspa@rambler.ru

Поступила в редакцию 06.05.2020
После доработки 19.05.2020
Принята к публикации 22.06.2020

Полный текст (PDF)

Аннотация

Исследование межгодовой (2002–2018 гг.) изменчивости первичной продукции, температуры воды на поверхности (Т0), фотосинтетически активной радиации (ФАР) и площади ледового покрова проведено в Восточно-Сибирском море (ВСМ) по данным сканера цвета океана MODIS-Aqua. За 17-летний период годовая первичная продукция в ВСМ (ППтот) сократилась на 1.7 ТгС. Это уменьшение происходило со скоростью 0.1 ТгС или 1.38% в год. Оно сопровождалось уменьшением первичной продукции, нормированной на единицу площади (ИПП). За исследованный период среднегодовая величина ИПП уменьшилась на 13 мгС/м2 в день. В среднем за год ИПП уменьшалась на 0.76 мгС/м2 в день или на 0.84%. Уменьшение первичной продукции в ВСМ происходило на фоне незначительного положительного тренда Т0 (R2 = 0.09) и статистически значимого отрицательного тренда ФАР (R2 = 0.29). За 17 лет Т0 в регионе увеличилась на 0.68°С (0.04°С или 3.2% в год), а ФАР уменьшилась на 3.4 Ein/м2 в день. Среднегодовая ФАР сокращалась на 0.2 Ein/м2 в день или на 1.9% в год. Площадь, свободная ото льда, за исследованный период сократилась на 64.94 × × 103 км2 (R2 = 0.10), что составляло 3.82 × 103 км2 или 0.87% в год. Изменения уровня первичной продуктивности ВСМ за последние 17 лет были связаны не только с динамикой ледового покрова, но и с сокращением поступления фотосинтетически активной радиации и уменьшением удельной первичной продукции.

Ключевые слова: годовая первичная продукция, межгодовая изменчивость, Восточно-Сибирское море

ВВЕДЕНИЕ

Происходящее в последние десятилетия потепление Арктического океана (АО) определяет изменения его экосистем [14, 17, 41, 43, 46, 48]. Положительный долговременный тренд в изменении температуры воды в АО приводит к сокращению площади и толщины ледового покрова, раннему таянию и более позднему ледоставу, что является причиной увеличения свободных ото льда акваторий и удлинения вегетационного сезона [19, 26–28, 36–39, 42]. Межгодовые изменения первичной продукции фитопланктона (ПП), ключевого звена океанических экосистем, в полной мере отражают воздействия климата, и могут проявляться в росте ее годовых величин (ППтот) [2, 11, 12, 31, 33, 44]. Отмечается также, что это увеличение может происходить с разной скоростью в различных регионах АО [12]. Более того, в масштабе отдельно взятого моря рост ППтот протекает с разной интенсивностью различных его районах [6].

Однако недавние исследование межгодовой изменчивости первичной продукции на региональном уровне показали, что долговременная динамика ППтот может быть не только положительной, но и отрицательной, а знак тренда может зависеть от пространственно-временного масштаба исследования [7]. Так, в цитируемой работе показано, что в море Лаптевых в период с 2002 по 2018 гг. происходило не увеличение, а уменьшение ПП.

Исследования межгодовых изменений ППтот Восточно-Сибирского моря (ВСМ) ранее были проведены с 1998 по 2006 гг. [31], с 1998 по 2010 гг. [33], с 1998 по 2012 гг. [12], с 2003 по 2012 гг. [2] и в 2003–2013 гг. [29]. В настоящее время долговременные изменения ППтот этого региона можно провести, опираясь на более длительный, чем в предыдущих работах временнóй ряд.

Представленная статья является заключительной в серии работ, в которых нами были проведены исследования межгодовой изменчивости морей Сибирской Арктики [6, 7]. Ее целями являлись: (1) – описание межгодовых изменений ППтот и сопутствующих факторов среды в различных районах Восточно-Сибирского моря с 2002 по 2018 гг. и (2) – оценка влияния на эту изменчивость абиотических факторов, таких как площадь ледового покрова (Sл), температура воды на поверхности, фотосинтетически активная радиация (ФАР).

МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ

Районирование и границы Восточно-Сибирского моря. Исследования межгодовой изменчивости первичной продукции и абиотических факторов были проведены для всего ВСМ в границах, которые принимались ранее для оценки годовой величины ПП [24], и его двух районов: Северо-Восточного и Юго-Западного, различающихся по уровню продуктивности в 2 раза [5] (рис. 1). Границей между этими районами было принято среднее многолетнее положение изогалины 25 psu [8, 32], которую в морях Сибирской Арктики принимают за границу между распресненными и морскими водами [34].

Рис. 1.

Районы Восточно-Сибирского моря, в которых были исследованы межгодовые изменения первичной продукции и абиотических параметров: I – Северо-Восточный; II – Юго-Западный.

Экспедиционные и спутниковые данные. Экспедиционные данные, на основе которых была разработана эмпирическая модель ПП, получены в 63-м и 69-м рейсах НИС “Академик Мстислав Келдыш”, проведенных в восточной части моря Лаптевых (14 станций) и ВСМ (10 станций) в сентябре 2015 и 2017 гг. соответственно [3, 4].

Данные сканера цвета океана Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS-Aqua) L2 уровня за период с 2002 по 2018 гг., были получены с сайта National Aeronautics and Space Administration (NASA) www.oceancolor.gsfc.nasa.gov/ в границах ВСМ [24].

Температурные файлы OI SST (Optimum Interpolation Sea Surface Temperature) c пространственным разрешением 0.25° × 0.25° и усредненные за 1 день скачивались с сайта ftp://ftp.solab.rshu.ru/ data/allData/OISST-AVHRR-AMSR-V2. При создании этих файлов использовались данные датчиков Advanced Very High-Resolution Radiometer (AVHRR) на спутниках National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), а также судовые данные и данные метеорологических буев [35].

Площадь акватории покрытой льдом рассчитывалась по первичным данным, полученным с сайта ftp://sidads.colorado.edu/pub/DATASETS/ NOAA/G02202_v2/north/daily [20]. При расчете первичной продукции фитопланктона свободной ото льда считалась акватория, если Sл была <15% [18]. Большая часть акватории ВСМ покрыта льдом приблизительно с конца октября до середины апреля. По этой причине и вследствие большого количества дней со сплошной облачностью в эти месяцы спутниковыми наблюдениями охвачена незначительная площадь моря. Поэтому результаты расчетов по доступным спутниковым данным были экстраполированы на акватории, которые могли бы быть открыты для сканера цвета в отсутствие облачности.

Все спутниковые данные были обработаны с помощью программного обеспечения, разработанного в ИО РАН [10]. Значения спектральной яркости моря Rrs(λi) были перечитаны в величины концентрации хлорофилла “а” (Хл) на поверхности (Хл0) по региональному алгоритму [9]. Данные по ФАР использовались как стандартный продукт сканера MODIS-Aqua [23]. Основные подходы к обработке спутниковых данных были неоднократно описаны ранее при исследовании долговременной изменчивости ПП морей Сибирской Арктики [6, 7].

Региональные модели ПП и Хл. Для исследования межгодовой изменчивости ПП Восточно-Сибирского моря нами была применена простая продукционная модель, использующая в качестве входящих параметров величины Хл0 и ФАР [16, 21]. При разработке данного алгоритма был использован подход, согласно которому коэффициенты модели принимаются как средние величины для региона исследования [30]. В их качестве выступают средние для ВСМ значения эффективности утилизации солнечной энергии в столбе воды (ψ) [22] и индекс вертикального распределения Хл (k). Значения этих коэффициентов рассчитаны с использованием данных, полученных в экспедициях (см. выше) по следующим формулам:

$\psi = {{{\text{ДА}}{{{\text{Ч}}}_{{{\text{ср}}}}}} \mathord{\left/ {\vphantom {{{\text{ДА}}{{{\text{Ч}}}_{{{\text{ср}}}}}} {{{I}_{0}},}}} \right. \kern-0em} {{{I}_{0}},}}$
где ДАЧср – среднее в слое фотосинтеза дневное ассимиляционное число (мгС/мг хл “а”), а I0 – величина дневной подповерхностной ФАР (Ein/м2).
$k = {{{\text{Х}}{{{\text{л}}}_{{{\text{фс}}}}}} \mathord{\left/ {\vphantom {{{\text{Х}}{{{\text{л}}}_{{{\text{фс}}}}}} {{\text{Х}}{{{\text{л}}}_{{\text{0}}}}{\text{,}}}}} \right. \kern-0em} {{\text{Х}}{{{\text{л}}}_{{\text{0}}}}{\text{,}}}}$
где Хлфс – интегральное значение Хл в слое фотосинтеза.

Формула расчета первичной продукции в столбе воды (ИПП) имеет вид

${\text{ИПП}} = \psi k{\text{Х}}{{{\text{л}}}_{0}}{{I}_{0}}.$
Распределение произведения ψk имеет логнормальный вид [21], при котором целесообразно использовать среднюю геометрическую величину (G) [13]. Эта величина была рассчитана по данным 24-х станций, выполненных в восточной части моря Лаптевых и в ВСМ (см. выше). Для всей акватории ВСМ G = 7.62. Таким образом, итоговое уравнение модели имеет вид
${\text{IPP}} = 7.62{\text{Х}}{{{\text{л}}}_{0}}{{I}_{0}}.$
Известно, что стандартный алгоритм MODIS завышает величины концентрации Хл0 в водах второго оптического типа [25]. Поэтому, для более точного расчета Хл0 следует использовать региональный алгоритм. К сожалению, из-за недостатка данных такого алгоритма для ВСМ не существует. Тем не менее, максимально уменьшить погрешность между спутниковыми и натурными данными по концентрации Хл0 в ВСМ можно, применив региональную модель, разработанную для наиболее близкого по оптическим свойствам водоема, каковым является Карское море. Таким образом, в настоящей работе нами была использована регрессионная модель Хл0, разработанная ранее для Карского моря [9], где наилучшая корреляция измеренных и расчетных величин Хл (R2 = 0.47; N = 185) была получена при использовании отношения коэффициентов спектральной яркости моря Rrs(531)/Rrs(547):
${\text{ln(Ch}}{{{\text{l}}}_{{\text{0}}}}{\text{)}} = --3.66{\text{ln(}}{{{{R}_{{{\text{rs}}}}}(531){\text{ }}} \mathord{\left/ {\vphantom {{{{R}_{{{\text{rs}}}}}(531){\text{ }}} {{{R}_{{{\text{rs}}}}}(547)}}} \right. \kern-0em} {{{R}_{{{\text{rs}}}}}(547)}}{\kern 1pt} {\text{)}} + 0.116.$
Расчет среднемесячных и среднегодовых значений. Среднемесячные значения исследуемых параметров были получены путем осреднения последовательно для каждого месяца отдельного года в период с 2002 по 2018 гг. Затем проводился расчет среднемноголетних величин для каждого месяца с апреля по октябрь. Далее был проведен расчет среднемноголетних величин, которые были получены осреднением всего массива данных 2002–2018 гг. за вегетационный сезон. Для Хл0, ФАР и температуры поверхности воды (Т0) осреднение проводилось для периода с апреля по октябрь (214 дней). Из-за отсутствия совпадающих во времени и пространстве величин Хл0 и ФАР в апреле величины ИПП для этого месяца рассчитать невозможно. Поэтому значения этого показателя усреднялись для периода с мая по октябрь (184 дня). Среднемноголетнее значение ППтот рассчитывалось умножением среднемноголетней величины ИПП на площадь исследуемой акватории.

РЕЗУЛЬТАТЫ

В течение последних 17-ти лет (2002–2018 гг.) в ВСМ отмечен положительный, но статистически незначимый тренд температуры воды на поверхности (Т0) (R2 = 0.09) (рис. 2; табл. 1). За исследованный период для всего моря Т0 увеличилась на 0.68°С. Температура воды возрастала в среднем на 0.04°С или на 3.2% в год. Статистически незначимые положительные тренды Т0 зарегистрированы также в Юго-Западном (R2 = 0.14) и Северо-Восточном (R2 = 0.03) районах моря. В Юго-Западном районе увеличение Т0 за 17 лет составило 1.19°C (0.07°С или 3.1% в год), а в Северо-Восточном районе это возрастание оказалось равным 0.51°C, при этом Т0 увеличивалась на 0.03°C или 4.1% в год.

Рис. 2.

Межгодовые изменения и линейные тренды температуры воды на поверхности (Т0) в Восточно-Сибирском море в период с 2002 по 2018 гг. (а) – Юго-Западный район; (б) – Северо-Восточный район; (в) – вся акватория Восточно-Сибирского моря.

Таблица 1.  

Параметры линейного тренда межгодовых (2002–2018 гг.) изменений первичной продукции и факторов среды в Восточно-Сибирском море

Район Статистический показатель ИПП ППтот ФАР Т Sл Sс
Юго-Западный $\bar {M}$ 120 6 7.9 1.84 255 213
Тренд –1.3 –0.07 –0.2 0.07 0.94 –0.71
Тренд, % –1.1 –1.3 –1.9 3.1 0.4 –0.3
R2 0.11 0.07 0.29 0.14 0.02 0.02
p 0.194 0.320 0.027 0.139 0.581 0.581
Северо-Восточный $\bar {M}$ 68 3 6.4 0.75 307 181
Тренд –0.8 –0.03 –0.2 0.03 0.47 –0.06
Тренд, % –1.1 –1.3 –2.3 4.1 0.02 –0.05
R2 0.16 0.05 0.25 0.03 0.002 0.002
p 0.115 0.373 0.041 0.493 0.851 0.851
Все море $\bar {M}$ 91 9 7.1 1.26 556 400
Тренд –0.76 –0.1 –0.2 0.04 4.76 –3.82
Тренд, % –0.84 –1.38 –1.9 3.2 0.79 –0.87
R2 0.06 0.09 0.29 0.09 0.10 0.10
p 0.300 0.235 0.027 0.235 0.214 0.214

Примечание. $\bar {M}~$ – средняя многолетняя (2002 – 2018 гг.) величина; тренд представлен в абсолютных и относительных (%) значениях в год; R 2 – коэффициент детерминации; p – уровень значимости. Выделены значения, характеризующие статистически значимые тренды при p < 0.05 и N = 17. Параметры: первичная продукция в столбе воды (ИПП, мгС/м2 в день), годовая первичная продукция (ППтот, ТгС), фотосинтетически активная радиация (ФАР, Ein/м2 в день), температура воды на поверхности (T0, °C), площадь ледового покрытия (Sл, ×103 км2) и площадь, свободная ото льда (Sс, ×103 км2)

В отличие от Т0 среднегодовые значения дневной ФАР в ВСМ статистически значимо (p < 0.05) уменьшались во всех его районах и для моря в целом (R2 от 0.25 до 0.29) (рис. 3; табл. 1). Причем, уменьшение дневной ФАР происходило практически с одинаковой скоростью на всех выделенных акваториях. В Юго-Западном районе уровень ФАР сократился на 3.4 Ein/м2 в день. Сокращение среднегодовых значений происходило со скоростью 0.2 Ein/м2 в день или на 1.9% в год. В Северо-Восточном районе общее уменьшение дневной ФАР также составило 3.4 Ein/м2 в день (0.2 Ein/м2 в день или 2.3% в год). Такая же величина общего уменьшения дневной ФАР рассчитана и для всего ВСМ. Среднегодовые значения в ВСМ уменьшались со скоростью 0.2 Ein/м2 в день, что составило 1.9% в год.

Рис. 3.

Межгодовые изменения и линейные тренды фотосинтетически активной радиации (ФАР) в Восточно-Сибирском море в период с 2002 по 2018 гг. Обозначения районов см. в подписях к рис. 2.

Таблица 2.  

Статистические показатели линейных (y = a + bx) зависимостей годовой первичной продукции (ППтот, ТгС) от среднегодовых величин площади, свободной ото льда (Sс, ×103 км2), температуры воды на поверхности (T0, °C) и фотосинтетически активной радиации (ФАР, Ein/м2 в день) в Восточно-Сибирском море

Переменные Статистический показатель Юго-Западный район Северо-Восточный район Все море
y – ППтот, x – Sс a –4.63 –1.30 –3.02
b 0.04 0.02 0.02
R2 0.74 0.75 0.70
p 0.000 0.000 0.000
y – ППтот, x – T0 a 3.14 1.81 4.87
b 0.77 0.72 1.45
R2 0.26 0.49 0.31
p 0.036 0.002 0.119
y – ППтот, x – ФАР a –1.56 0.44 1.07
b 0.78 0.28 –1.00
R2 0.82 0.42 0.73
p 0.000 0.005 0.000

Примечание. y и x – зависимая и независимая переменные соответственно; a и b – свободный член и коэффициент линейной регрессии соответственно; R 2 – коэффициент детерминации; p – уровень значимости, выделены статистически значимые параметры при p < 0.05 и N = 17.

Среднегодовая площадь ледового покрова имела тенденцию к незначительному увеличению во всех районах и в ВСМ в целом (рис. 4). Следует отметить, что это увеличение было статистически незначимым (табл. 1). Рост площади ледового покрытия в Юго-Западном, Северо-Восточном районах и на всей акватории ВСМ происходил со скоростью 0.4%, 0.02% и 0.79% в год соответственно. Обратная тенденция была отмечена для площадей, свободных ото льда (Sс) (рис. 4; табл. 1). В целом в ВСМ за 17 лет среднегодовая Sл увеличилась на 13% (80.92 × 103 км2).

Рис. 4.

Межгодовые изменения площади ледового покрытия (1) и площади, свободной ото льда (2) в Восточно-Сибирском море в период с 2002 по 2018 гг. Обозначения районов см. в подписях к рис. 2.

Описанная выше межгодовая изменчивость абиотических параметров в ВСМ привела к незначительным отрицательным межгодовым трендам ППтот с 2002 по 2018 гг. (рис. 5). В исследованный период ППтот слабо и статистически незначимо уменьшалась во всех районах и в целом на акватории моря. Это уменьшение в Юго-Западном, Северо-Восточном и в целом для ВСМ составило 0.07, 0.03 и 0.17 TгС в год или от 1.3 до 1.38% в год (табл. 1). Всего за 17 лет ППтот ВСМ уменьшилась на 1.7 ТгС. В Северо-Восточном районе величина ППтот сократилась на 1.19 ТгС, а в Юго-Западном – на 0.51 ТгС.

Рис. 5.

Межгодовые изменения и линейные тренды первичной продукции (ППтот), в Восточно-Сибирском море в период с 2002 по 2018 гг. Обозначения районов см. в подписях к рис. 2.

Так же как и для ППтот, отрицательные, но статистически незначимые тренды были отмечены в межгодовых изменениях ИПП (ПП нормированной на единицу площади, мгС/м2 в день) в выделенных нами районах и в ВСМ в целом (рис. 6, табл. 1). Уменьшение среднегодовой ИПП за 17 лет в Юго-Западном, Северо-Восточном районах и на всей акватории ВСМ составило 1.3, 0.8 и 0.76 мгС/м2 в день соответственно, или от 0.84 до 1.1% в год (табл. 1). Общее уменьшение ИПП за 17 лет для всей акватории моря составило 13 мгС/м2 в день. Для Юго-Западного района оно равнялось 22 мгС/м2 в день, а для Северо-Восточного района – 14 мгС/м2 в день.

Рис. 6.

Межгодовые изменения и линейные тренды первичной продукции, нормированной на единицу площади (ИПП) в Восточно-Сибирском море в период с 2002 по 2018 гг. Обозначения районов см. в подписях к рис. 2.

ППтот достоверно зависела от площади свободной ото льда во всех районах и в целом в ВСМ при высоких коэффициентах детерминации (R2 от 0.70 до 0.75, p < 0.05) (табл. 2). Также достоверная корреляция отмечена для связи ППтот с ФАР (R2 от 0.42 до 0.82, p < 0.05). Так же как и для первых двух параметров, значимая связь ППтот с T0 была зарегистрирована в Юго-Западном (R2 = 0.26, p < 0.05), Северо-Восточном районах (R2 = 0.49, p < 0.05) и в целом в ВСМ (R2 = 0.31, p < 0.05) (табл. 2). Так же как и ППтот, значения ИПП были тесно связаны с ФАР во всех районах ВСМ (R2 от 0.44 до 0.78, p < < 0.05). С поверхностной температурой ИПП была статистически значимо связана только в Северо-Восточном районе (R2 = 0.26, p < 0.05) (табл. 3).

Таблица 3.  

Статистические показатели линейных (y = a + bx) зависимостей среднегодовых значений первичной продукции в столбе воды (ИПП, мгС/м2 в день) от среднегодовых величин температуры воды на поверхности (T0, °C) и фотосинтетически активной радиации (ФАР, Ein/м2 в день) в Восточно-Сибирском море

Переменные Статистический показатель Юго-Западный район Северо-Восточный район Все море
y – ИПП, x – T0 a 93.19 59.17 75.39
b 9.92 8.24 9.27
R2 0.16 0.26 0.22
p 0.109 0.035 0.057
y – ИПП, x – ФАР a 14.66 28.62 41.27
b 12.49 5.58 6.37
R2 0.78 0.71 0.44
p 0.000 0.000 0.003

Примечание. y и x – зависимая и независимая переменные соответственно; a и b – свободный член и коэффициент линейной регрессии соответственно; R2 – коэффициент детерминации; p – уровень значимости, выделены статистически достоверные параметры при p < 0.05 и N = 17.

ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

Межгодовая изменчивость первичной продукции и абиотических факторов. В настоящей работе показано, что ППтот ВСМ в течение 17-ти лет с 2002 по 2018 гг. уменьшалась на 0.1 ТгС или 1.38% в год. Общее сокращение ППтот за этот период составило 1.7 ТгС. Это уменьшение происходило на фоне статистически значимого отрицательного тренда ФАР и незначительных положительных трендов температуры воды на поверхности и площади ледового покрытия (табл. 1).

Значение отмеченного нами положительного тренда Т0 в ВСМ (0.04°С в год) хорошо согласуется с характером межгодовых изменений этого показателя для всего АО. Так, в период с 1982 по 2018 г. Т0 для августа возрастала в разных регионах АО со скоростью приблизительно от 0.03 до 0.1°С в год [40].

Статистически значимые связи ППтот с Т0 отмечены для всех районов ВСМ и для моря в целом. Ранее исследования этой зависимости в Карском море и море Лаптевых показали статистически значимые связи только в отдельных районах этих морей [6, 7]. Связь между ППтот и Т0 не всегда прослеживается в явном виде. Это связано с тем, что влияние температуры на временную динамику ПП может осуществляться опосредованно через сокращение площади ледового покрытия и изменение глубины верхнего перемешанного слоя, которая регулирует поток биогенных элементов в эвфотическую зону [44].

Как и в соседнем море Лаптевых [7], в ВСМ зарегистрированы статистически значимые положительные связи ППтот и ИПП с уровнем ФАР (табл. 2 и 3). Следует отметить, что такая зависимость частично объясняется особенностью применяемого в настоящей работе продукционного алгоритма, в формулу расчета которого ФАР входит непосредственно. Ранее было показано, что в период роста среднегодовых значений температуры и сокращения площади ледового покрова, увеличение облачности и, как следствие, сокращение ФАР в АО может тормозить рост первичной продукции [15]. Уменьшение ФАР в АО отмечено также в периоды с 1998 по 2006 гг. [31] и с 1998 по 2010 гг. [33].

Так же как в случае ППтот, межгодовые изменения ИПП в ВСМ были слабыми при отрицательном тренде (табл. 1). Ранее аналогичная картина долговременной изменчивости ИПП была отмечена и в других морях Сибирской Арктики. Так, исследование межгодовой изменчивости ИПП Карского моря показало, что интенсивность фотосинтеза в период с 2002 по 2016 гг. в различных районах моря изменялась статистически недостоверно (R2 = 0.00–0.17) [6]. В море Лаптевых межгодовая изменчивость ИПП была выражена лучше. Значения коэффициента детерминации для разных его районов и всего моря находились в пределах от 0.10 до 0.28. Так же как и в ВСМ, в море Лаптевых был отмечен отрицательный тренд этого показателя [7]. Интересно отметить тот факт, что самые значительные отрицательные межгодовые тренды ИПП были отмечены в Карском море, море Лаптевых и ВСМ (рис. 6) в их северных районах. Пока этот факт мы можем лишь констатировать. Последующие работы призваны дать ему объяснение.

Логично предположение о существовании тесной статистической связи между ППтот и ИПП. В ВСМ значения R2 в Юго-Западном, Северо-Восточном и для всей акватории составляли 0.87, 0.75 и 0.80 соответственно. Следует отметить, что в других морях Сибирской Арктики эта зависимость не была столь сильно выражена. Так, в Карском море изменчивость суммарной годовой первичной продукции зависела от интенсивности фотосинтеза в разных районах на 9–60%. Для всего Карского моря эта величина составила 34%. В разных районах моря Лаптевых ППтот зависела от уровня ИПП на 51–77%, а для всего моря на 58% [7].

О влиянии удельной интенсивности фотосинтеза на рост ППтот АО нет единого мнения. По данным 1998–2006 гг. было сделано предположение о том, что ИПП АО возрастает вместе с ППтот [31]. Другие авторы не отмечали подобного эффекта [11, 47]. По последним данным интенсивность фотосинтеза, нормированная на единицу площади, в АО с 1998 по 2015 гг. снизилась на 12.9% [26]. Ранее в многочисленных работах было отмечено, что рост ППтот в морях АО скорее экстенсивный, нежели интенсивный, то есть происходящий, главным образом, за счет увеличения площадей, свободных ото льда [6, 11, 12, 26, 31]. Этот вывод подтверждается строгой положительной связью между ППтот и площадью, свободной ото льда [6, 7].

Парадоксальным на первый взгляд выглядит незначительное сокращение площади ледового покрова ВСМ при положительном тренде T0. Ранее было отмечено, что в региональном масштабе увеличение температуры может не приводить к уменьшению ледовитости из-за системы течений на шельфе морей Сибирской Арктики, которая препятствует сезонному освобождению акватории ото льда [1].

Сравнение с результатами предыдущих исследований. В ВСМ в 2002–2018 гг. площадь, свободная ото льда практически не изменялась, слабый отрицательный тренд был статистически незначим (табл. 1). Также слабо и статистически незначимо снижались величины ППтот (рис. 5). Таким образом, наши результаты контрастируют с данным, полученными для ВСМ в 1998–2006 гг. [31], в 1998–2012 гг. [12], в 2003–2012 гг. [2] и в 2003–2013 гг. [29], согласно которым ППтот ВСМ в исследованные периоды возрастала вместе с увеличением площадей, свободных ото льда.

Различия в знаках трендов могут объясняться разным временем осреднения результатов. Обобщения в приведенных выше работах заканчивались максимум в 2013 г. Массив данных, использованный в нашей работе, относился к более продолжительному временному интервалу (2002– 2018 гг.). Известно, что изменения первичной продукции в АО после 2011 г. были незначительными [26]. Другой причиной расхождений с литературными данными может быть различие в площадях исследованных акваторий. Так, в некоторых работах исследования межгодовой изменчивости первичной продукции были проведены в так называемом “секторе Восточно-Сибирского моря”, включающем в себя акватории центрального арктического бассейна [12, 31]. В масштабах этого сектора увеличение ППтот происходит в основном за счет так называемой шельфовой маргинальной ледовой зоны (Shelf Marginal Ice Zone). Непосредственно на шельфе ВСМ (≤ 220 м) по определению, данному в работе [45], межгодовые изменения ППтот выражены слабо [31]. Следовательно, этот вывод можно применить для ВСМ в его географических границах, принятых в настоящей работе. Известно, что северная граница ВСМ приблизительно соответствует границе континентального шельфа [8].

В связи с отмеченными выше причинами расхождений результатов, приведенных в настоящей статье, с данными предыдущих исследований, представляет интерес сравнение межгодовых изменений первичной продукции в совпадающие временные интервалы. Такое сравнение показывает, что описание изменений ППтот в 2002–2012 гг. близко к характеру изменчивости, приведенному в работах [12, 29]. В работе [2] до 2007 г. изменений ППтот практически не происходило. Далее отмечен рост этого показателя до 2010 г. и некоторое снижение к 2012 г. Главными отличиями от наших результатов нам видятся отсутствие максимумов ППтот в 2002–2003 гг. и в 2007 г., которые прослеживаются и по данным других авторов [12, 29, 31]. Причинами расхождений в результатах различных исследований могут быть как отличия в выборе географических границ исследуемой акватории, так и различные подходы к моделированию первичной продукции, используемые авторами.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Результаты, представленные в настоящей работе, свидетельствуют о незначительных вариациях ПП в ВСМ в последние две декады. Наши выводы несколько не совпадают с заключением, сделанным для всего АО. Согласно ему, заметное потепление АО, происходящее в последнее время, вызывает значительное сокращение площади ледового покрытия, удлинение вегетационного сезона и, как следствие, увеличение первичной продукции всей акватории. Таким образом, данные региональных исследований межгодовой динамики ПП и ледового покрова не всегда совпадают с выводами, полученными для АО в целом. Незначительное уменьшение ППтот и увеличение Sл в ВСМ в 2002–2018 гг. подтверждает это заключение. Ранее отличия региональной картины межгодовой динамики ППтот и Sл от изменчивости этих параметров во всем АО были отмечены в море Лаптевых [7]. Результаты, представленные в настоящей работе, свидетельствуют о том, что долговременную динамику ППтот в Арктическом океане определяет не только изменчивость площади ледового покрова, но и величина удельной, рассчитанной на единицу площади, первичной продукции в столбе воды, которая зависит от комплекса разнообразных абиотических факторов.

Благодарности. Авторы благодарят GSFC DAAC (Goddard Space Flight Center, Distributed Active Archive Center) NASA за возможность использования спутниковой информации сканера MODIS-Aqua, NODC (National Oceanographic Data Center) NOAA за предоставленные гидрофизические данные, а также NSIDC (National Snow and Ice Data Center) NOAA за данные по площади ледового покрытия.

Источники финансирования. Работа выполнена в рамках Государственного задания Министерства науки и высшего образования Российской федерации № 0149-2019-0008. Экспедиционные исследования и обработка спутниковых данных проведены при финансовой поддержке Гранта РФФИ № 18-05-60069 “Арктика”.

Список литературы

  1. Бородачев В.Е., Бородачев И.В. Ледовитость моря Лаптевых в условиях колебания климата Арктики // Проблемы Арктики и Антарктики. 2016. Т. 109. № 3. С. 60–73.

  2. Ветров А.А., Романкевич Е.А. Первичная продукция и потоки органического углерода на дно в арктических морях Евразии в 2003–2012 гг. // Докл. РАН. 2014. Т. 454. № 1. С. 97–99.

  3. Демидов А.Б., Гагарин В.И. Первичная продукция и условия ее формирования в Восточно-Сибирском море в осенний период // Докл. РАН. 2019. Т. 487. № 6. С. 696–700. https://doi.org/10.31857/S0869-56524876696-700

  4. Демидов А.Б., Гагарин В.И., Арашкевич Е.Г. и др. Пространственная изменчивость первичной продукции и хлорофилла в море Лаптевых в августе–сентябре // Океанология. 2019. Т. 59. № 5. С. 755–770. https://doi.org/10.31857/S0030-1574595755-770

  5. Демидов А.Б., Гагарин В.И., Шеберстов С.В. Сезонная изменчивость и оценка годовой первичной продукции Восточно-Сибирского моря. Сравнение с другими морями Сибирской Арктики // Океанология. 2020. Т. 60. № 5.

  6. Демидов А.Б., Шеберстов С.В., Гагарин В.И. Межгодовая изменчивость ледового покрова и первичной продукции Карского моря // Океанология. 2018. Т. 58. № 4. С. 578–592.

  7. Демидов А.Б., Шеберстов С.В., Гагарин В.И. Межгодовая изменчивость первичной продукции моря Лаптевых // Океанология. 2020. Т. 60. № 1. С. 60–73.

  8. Добровольский А.Д., Залогин В.С. Моря СССР. М.: Московский университет, 1982. 192 с.

  9. Кузнецова О.А., Копелевич О.В., Шеберстов С.В. и др. Оценка концентрации хлорофилла в Карском море по данным спутникового сканера MODIS-AQUA // Исслед. Земли из космоса. 2013. № 5. С. 21–31.

  10. Шеберстов С.В. Система пакетной обработки океанологических спутниковых данных // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 6. С. 154–161.

  11. Arrigo K.R., van Dijken G.L. Secular trends in Arctic Ocean net primary production // J. Geophys. Res. 2011. V. 116. C09011. https://doi.org/10.1029/2011JC007151

  12. Arrigo K.R., van Dijken G.L. Continued increases in Arctic Ocean primary production // Progr. in Oceanogr. 2015. V. 136. P. 60–70.

  13. Aitchison J., Brown J.A.C. The lognormal distribution // Economic Journal. 1957. V. 67. P. 713–715.

  14. Barber D.G., Lukovich J.V., Keogak J. et al. The changing climate of the Arctic // Arctic. 2008. V. 61. № 1. P. 7–26.

  15. Bélanger S., Babin M., Tremblay J.-E. Increasing cloudiness in Arctic damps the increase in phytoplankton primary production due to sea ice receding // Biogeosciences. 2013. V. 10. № 6. P. 4087–4101.

  16. Campbell J., Antoine D., Armstrong R. et al. Comparison of algorithms for estimating ocean primary production from surface chlorophyll, temperature and irradiance // Global Biogeochem. Cycles. 2002. V. 16. № 3. https://doi.org/10.1029/2001GB001444

  17. Carmack E., Barber D., Christensen J. et al. Climate variability and physical forcing of the food webs and the carbon budget on panarctic shelves // Progr in Oceanogr. 2006. V. 71. P. 145–181.

  18. Cavalieri D.J., Parkinson C.L., Gloersen P., Zwally H.J. Arctic and Antarctic Sea Ice Concentrations from Multichannel Passive-Microwave Satellite Data Sets: October 1978-September 1995 // User’s Guide. NASA TM 104647. 1997. Goddard Space Flight Center, Greenbelt. 17 p.

  19. Comiso J.C. The rapid decline of multiyear ice cover // J. Clim. 2012. V. 25. https://doi.org/10.1175/JCLI-D11-00113.1

  20. Comiso J.C., Nishio F. Trends in the Sea Ice Cover Using Enhanced and Compatible AMSR-E, SSM/I, and SMMR Data // J. Geophys. Res. 2008. V. 113. C02S07. https://doi.org/10.1029/2007JC0043257

  21. Demidov A.B., Kopelevich O.V., Mosharov S.A. et al. Modelling Kara Sea phytoplankton primary production: development and skill assessment of regional algorithms // J. Sea Res. 2017. V. 125. P. 1–17.

  22. Falkowski P. Light-shade adaptation and assimilation numbers // J. Plankton Res. 1981. V.3. № 2. P. 203–216.

  23. Frouin R., McPherson J., Ueyoshi K., Franz B.A. A time series of photosynthetically available radiation at the ocean surface from SeaWiFS and MODIS data // Proc. SPIE 12. 2012. https://doi.org/10.1117/1112.981264

  24. Hill V.J., Matrai P.A., Olson E. et al. Synthesis of integrated primary production in the Arctic Ocean: II. In situ and remotely sensed estimates // Progr. in Oceanogr. 2013. V. 110. P. 107–125.

  25. IOCCG, 2000. Remote sensing of ocean colour in coastal and other opticall-complex waters. Sathyendranath, S. (Ed.). Reports of the International Ocean-Colour Coordinating Group. 3, IOCCG, Dartmouth, Canada. 140 p.

  26. Kahru M., Lee Z., Mitchell B.G., Nevison C.D. Effects of sea ice cover on satellite-detected primary production in the Arctic Ocean // Biol. Lett. 2016. V. 12. https://doi.org/10.1098/rsbl.2016.0223

  27. Kwok R., Cunningham G.F., Wensnahan M. et al. Thinning and volume loss of Arctic sea ice: 2003–2008 // J. Geophys. Res. 2009. V. 114. C07005. https://doi.org/10.1029/2009JC005312

  28. Leu E., Søreide J.E., Hessen D.O. et al. Consequences of changing sea-ice cover for primary and secondary producers in the European Arctic shelf seas: Timing, quantity, and quality // Progr. Oceanogr. 2011. V. 90. P. 18–32.

  29. Lewis K.M., Mitchell B.G., van Dijken G.L., Arrigo K.R. Regional chlorophyll a algorithms in the Arctic Ocean and their effect on satellite-derived primary production estimates // Deep-Sea Res. II. 2016. V. 130. P. 14–27.

  30. Longhurst A., Sathyendranath S., Platt T., Caverhill C. An estimate of global primary production in the ocean from satellite radiometer data // J. Plankton Res. 1995. V. 17. № 6. P. 1245–1271.

  31. Pabi S., van Dijken G.L., Arrigo K.R. Primary production in the Arctic Ocean, 1998–2006 // J. Geophys. Res. 2008. V. 113. C08005. https://doi.org/10.1029/2007/JC004578

  32. Pavlov V.K., Timokhov L.A., Baskakov G.A. et al. Hydrometeorological regime of the Kara, Laptev, and East-Siberian Seas // Technical Memorandum APL-UWTM1-96. Applied Physics Laboratory University of Washington. 1996. 179 p.

  33. Petrenko D., Pozdnyakov D., Johannessen J. et al. Satellite-derived multi-year trend in primary production in the Arctic Ocean // Inter. J. Rem. Sens. 2013. V. 34. P. 3903–3937.

  34. Pivovarov S., Schlitzer R., Novikhin A. River run-off influence on the water mass formation in the Kara Sea // Siberian river run-off in the Kara Sea / Eds. Stein R. et al. Amsterdam: Elsevier, 2003. P. 9–25.

  35. Reynolds R.W., Smith T.M., Liu C., Chelton D.B., Casey K.S., Schlax M.G. Daily High-Resolution-Blended Analyses for Sea Surface Temperature // J. Clim. 2007. V. 20. № 22. P.5473–5496.

  36. Steele M., Ermold W., Zhang J. Arctic Ocean surface warming trends over the past 100 years // Geophys. Res. Lett. 2008. V. 35. L02614. https://doi.org/10.1029/2007GL031651

  37. Stroeve J., Holland M., Meier W. et al. Arctic sea ice decline: Faster than forecast // Geophys. Res. Lett. 2007. V. 34. L09501. https://doi.org/10.1029/2007GL029703

  38. Stroeve J.C., Kattsov V., Barrett A.P. et al. Trends in Arctic sea ice extent from CMIP5, CMIP3 and observations // Geophys. Res. Lett. 2012a. V. 39. L16502. https://doi.org/10.1029/2012GL052676

  39. Stroeve J.C., Serreze M.C., Holland M.M. et al. The Arctic’s rapidly shrinking sea ice cover: A research synthesis // Clim. Change. 2012b. V. 110. P. 1005–1027.

  40. Timmermans M.-L., Ladd C. Sea surface temperature // Arctic Report Card: Update for 2018 https://arctic.noaa.gov/Report-Card-2018/ArtMID/7878/ArticleID/779/Sea-Surface-Temperature.

  41. Tremblay J.-É., Bélanger S., Barber D.G. et al. Climate forcing multiplies biological productivity in the coastal Arctic Ocean // Geophys. Res. Lett. 2011. V. 38. L18604.https://doi.org/0.1029/2011GL048825

  42. Tremblay J.-É., Michel C., Hobson K. et al. Bloom dynamics in early opening waters of the Arctic Ocean // Limnol. Oceanogr. 2006. V. 51. № 2. P. 900–912.

  43. Tremblay J.-E., Robert D., Varela D.E. et al. Current state and trends in Canadian Arctic marine ecosystems: I. Primary production // Clim. Change. 2012. V. 115. P. 161–178.

  44. Vancoppenolle M., Bopp L., Madec G. et al. Future Arctic Ocean primary productivity from CMIP5 simulations: Uncertain outcome, but consistent mechanisms // Global Biogeochem. Cycle. 2013. V. 27. P. 605–619. https://doi.org/10.1002/gbc.20055

  45. Walsh J.J. et al. A numerical model of seasonal primary production within the Chukchi/Beaufort seas // Deep Sea Res. II. 2005. V. 52. № 24–26. P. 3541–3576.

  46. Wassmann P., Duarte C.M., Agustí S., Sejr M.K. Footprints of climate change in the Arctic marine ecosystem // Glob. Change Biol. 2010. https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2010.02311.x

  47. Wassmann P., Slagstad D., Ellingsen I. Primary production and climatic variability in the European sector of the Arctic Ocean prior to 2007: preliminary results // Pol. Biol. 2010. V. 33. P. 1641–1650.

  48. Zhang J., Spitz Y.H., Steele M. et al. Modeling the impact of declining sea ice on the Arctic marine planktonic ecosystem // J. Geophys. Res. 2010. V. 115. C10015. https://doi.org/10.1029/2009/JC005387

Дополнительные материалы отсутствуют.

Инструменты

следующая статья выпуска предыдущая статья выпуска содержание выпуска

Океанология

Архивы выпусков Информация о журнале Отправить рукопись в журнал