• Keine Ergebnisse gefunden

Arctic marine primary production with respect to changes in sea ice cover.

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2022

Aktie "Arctic marine primary production with respect to changes in sea ice cover."

Copied!
1
0
0

Wird geladen.... (Jetzt Volltext ansehen)

Volltext

(1)

   

Arctic marine primary production 

with respect to changes in sea ice cover.

A. Cherkasheva a, A. Bracher b, C. Melsheimer c

a Helmholtz Graduate School for Polar and Marine research POLMAR, Institute of Environmental Physics, University of Bremen, Germany – acherkasheva@uni­bremen.de b Helmholtz University Young Investigators Group PHYTOOPTICS, Alfred­Wegener­Institute, Bremerhaven and IUP, University of Bremen, Germany – astrid.bracher@awi.de

c IUP, University of Bremen, Germany – melsheimer@uni­bremen.de

Questions of interest.

How has the Arctic marine primary production changed in the last decade?

How  did  the  physical  factors  (e.g.  sea  ice  extent,  sea  surface  temperature,  ocean  currents)  and  phytoplankton biomass influence these changes?

Data used.

Name Time period Temporal 

resolution

Spatial  resolution

GlobColour PPR 2003 monthly 9.2 km

VGPM PPR 2002­2007 8­days 1/12°

GlobColour (merged MERIS­MODIS­

SeaWiFS) CHL 1999­2009 8­days 4.6 km

MODIS CHL 2002­2007 8­days 1/12°

GlobColour (merged MERIS­SeaWiFS) 

PAR 2003 monthly 9.2 km

SeaWiFS PAR 2002­2007 8­days 1/12°

MODIS SST 2002­2007 8­days 1/12°

PHAROS group (University of Bremen) 

SIC (retrieved from AMSR­E)  2002­2009 daily 6.25 km

VGPM – Vertically Generalized Primary production Model,

PPR – Primary Production,  CHL – CHLorophyll­a, PAR – Photosynthetically Active Radiation, SST – Sea Surface Temperature, SIC – Sea Ice Concentration.

MODEL:

Antoine, André  and Morel (1996)

Primary production calculation algorythms.

MODEL:

Behrenfeld and  Falkowski (1997)

GlobColour PPR Ocean Productivity website PPR

GlobColour  PAR

MODIS  CHL

SeaWiFS 

PAR MODIS 

SST NOAA/

GHRSST  SST Climatology 

for Mixed  Layer Depth

GlobColour  CHL

Comparison of PPR datasets.

Validation of input data (chlorophyll­a).

Difficulties with obtaining satellite data in high 

latitudes. Decreasing ice cover not accounted for?

Figure 3. Top: SIC for 6 September, 2003 and 2007 retrieved from data of AMSR­E. [5]

Bottom: VGPM PPR for 6­14 September, 2003 and 2007. [4]

Figure 2. Left: Ocean Productivity website PPR for September 2003. [4] 

Middle: GlobColour PPR for September 2003. [1] 

Right: Difference between left and middle maps. 

Largest disagreement is observed near the sea ice edge and in coastal ares.. 

Figure 1. Comparison of GlobColour CHL data [1] to the in situ CHL data from RV 

“Akademik Boris Petrov” cruise [2,3]. Kara Sea, August­September 1999­2001. 

References.

Acknowledgements.

 to POLMAR Helmholtz Graduate School for Polar and Marine research and Helmholtz Impuls and Network Fond and the Alfred­

Wegener­Institute for the financial support

 to ESA, NASA, GlobColour and Robert O'Malley (Oregon State University, USA) for the satellite data 

 to Dr. Eva­Maria Nöthig (Alfred­Wegener­Institute, Germany) for Kara Sea in­situ clorophyll­a data

 to M. Huntemann and T. Dinter (University of Bremen, Germany) for the help in data processing

[1]. GlobColour data: merged MERIS­MODIS­SeaWiFS CHL product, PPR derived from it and merged MERIS­SeaWiFS PAR. 

http://hermes.acri.fr/

[2]. Chlorophyll­a  data of Scientific Cruise of the Joint Russian­German Kara­Sea Expedition of RV "Akademik Boris Petrov" in  1999­2001 from Dr. Eva­Maria Nöthig, AWI (Eva­Maria.Noethig@awi.de), not yet all published.

[3].  Nöthig,  E.­M.,  Okolodkov,  Y.,  Larionov,  V.V.,  Makarevich,  P.R.(2003).Phytoplankton  distribution  in  the  inner  Kara  Sea:  a  comparison of three summer investigations, Siberian River Run­off in the Kara Sea: Characterisation, Quantification, Variability & 

Environmental Significance By R Stein, K. Fahl, D.K. Futterer, E.M. Galimov, O.V. Stepanets. Elsevier, pp.163­184. (Proceedings in  Marine Sciences ; no.6) . 

[4]. Primary production data from Ocean productivity website, calculated using Vertically Generalizad Primary production Model. 

http://www.science.oregonstate.edu/ocean.productivity/

[5]. Sea ice concentration maps from PHAROS Group, Institute of Environmental Physics, University of Bremen. 

http://www.iup.uni­bremen.de:8084/amsr/amsre.html

[6].  Behrenfeld,  MJ,  PG  Falkowski;  ‘Photosynthetic rates derived from satellite­based chlorophyll concentration’,  Limnology  and  Oceanography, vol. 42, 1­20, 1997

[7]. Antoine, D. and A. Morel (1996). Oceanic primary production: I. Adaptation of a spectral light­photosynthesis model in view of  application to satellite chlorophyll observations, Global Biogeochemical Cycles, 10, 43­55.

[8]. Antoine, D., André J.M. and A. Morel (1996). Oceanic primary production: II. Estimation at global scalefrom satellite (Coastal  Zone Color Scanner) chlorophyll, Global Biogeochemical Cycles, 10, 57­69.

[9]. Bracher A., Vountas M., Dinter T., Burrows J.P., Röttgers R., Peeken I. (2009) Quantitative observation of cyanobacteria and  diatoms from space using PhytoDOAS on SCIAMACHY data. Biogeosciences 6: 751­764

[10].  Losch,  M.,  M.  Schröter,  S.  Hohn,  &  C.  Völker; ‘High­resolution modelling of phytoplankton distribution and adaptation’,  NIC  Symposium  20­21  February  2008,  Forschungszentrum  Jülich;  proceedings  (NIC  series  39)/  organized  by  John  von  Neumann  Institute for Computing. Ed. by Gernot Münster, Forschungszentrum Jülich, 289­296, 2008.

0 2 4 6 8 10 12 14 16

0 2 4 6 8 10 12

Kara Sea, August­September 1999­2001 (in situ CHL on 1/KD490 depth)

1999 2000 2001

In situ CHL, mgC/m³

SatellitretrieveCHL,  mgC/m ³

Future work.

●  Generate Arctic primary production dataset for 2002­2010 based on GlobColour  CHL,  PAR produced from ECMWF data and AVHRR SST.  

●   In  order  to  track  the  changes  in  phytoplankton  species  composition  compare  the  results  to  SCIAMACHY  PhytoDOAS  Phytoplankton  Types  data  (from  PHYTOOPTICS group, AWI/IUP). [9]

●   Compare  PPR/PAR/CHL/SIC  data  fields  to  those  of  coupled  ocean­ice­

ecosystem model by Losch et al (2008). [10]

●  Validate the PPR dataset with in­situ data of Polarstern Cruise ARK XXV (June­

July 2010). 

Referenzen

ÄHNLICHE DOKUMENTE

Diatoms have previously been described as the most abundant primary producer during all seasons for the area within 5 miles of the Peruvian coast (Rojas de Mendiola, 1981); yet, from

Ice growth: Wave- induced frazil ice forma- tion is thought to produce a greater and more sustained rate of ice growth than ice grown under quiescent conditions.. What are the

Di ff erential Optical Depth of a spectral PhytoDOAS fit with SCIAMACHY data (black) for a specific phytoplankton group (upper panel: for cyanobacteria and lower panel: for

The observed negative Arctic Oscillation in response to sea-ice cover 34.. changes is too weakly reproduced by

Appendix L: Initial model run and sensitivity runs on the annual climatology of the Chl:C ratio (mg mg -1 ) in surface waters for diatoms and nanophytoplankton in REcoM2... Appendix

Comparisons of the PhytoDOAS PFT retrievals in 2005 with the modeled PFT data from the NASA Ocean Biochemical Model (NOBM) showed sim- ilar patterns in their seasonal distributions

[r]

On the 21st of December on the IUP Seminar I will present the selected results my work in the University of Bremen during the last 1,5 years as well as the plans