Evaluation of water suspension effect on spectral light attenuation in Novosibirsk Reservoir

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The paper presents the measurement data (August 20 – 22, 2019) on spectral light attenuation in the Novosibirsk Reservoir waters in the range from 400 to 800 nm. In different sampling stations, attenuation (calculated on the natural logarithmic base) varied within 4.6 – 25.9 m–1. Relative transparency (42 – 140 cm) was measured using a Secchi disk. To assess the effect of water suspension on total attenuation, we calculated its relative spectral contribution and other main optically active components of water, i.e. yellow substance, chlorophyll a and pure water. Yellow substance and suspension showed the maximum contribution to light attenuation in the water from all 10 sampling stations of the reservoir. The spectral contribution of suspension was 30 – 60% in the range of 430 nm, 39 – 71% at 550 nm and 33 – 64% at 670 nm, respectively. The suspension was the second optically active component affecting spectral light attenuation.

Sobre autores

O. Akulova

Institute for Water and Environmental Problems SB RAS

Autor responsável pela correspondência
Email: akulova8282@mail.ru
Rússia, Molodezhnaya St., 1, Barnaul, Altai Krai, 656038

V. Bukaty

Institute for Water and Environmental Problems SB RAS

Email: akulova8282@mail.ru
Rússia, Molodezhnaya St., 1, Barnaul, Altai Krai, 656038

Bibliografia

  1. Akulova O.B. 2015. Development of methods and a measuring computer system for assessing ecologically significant hydro-optical characteristics of freshwater reservoirs (by the example of lakes in Altai Krai). Cand. Sc. Dissertation, Institute for Water and Environmental Problems SB RAS, Barnaul, Russia. (in Russian)
  2. Churilova T.Ya., Moiseeva N.A., Latushkin А.A. et al. 2018. Preliminary results of bio-optical investigations at Lake Baikal. Limnology and Freshwater Biology 1: 58-61. doi: 10.31951/2658-3518-2018-A-1-58
  3. Clavano W.R., Boss E., Karp-Boss L. 2007. Inherent optical properties of non-spherical marine-like particles − from theory to observation. Oceanography and Marine Biology: An Annual Review 45: 1-38.
  4. Kopelevich O.V. 1983. A low-parameter model of the optical properties of sea water. In: Monin A.S. (Ed.), Optika okeana. T.1. Fizicheskaya optika okeana. Moscow, pp. 208-235. (in Russian)
  5. Korosov A.A., Pozdnyakov D.V., Shuchman R. et al. 2017. Bio-optical retrieval algorithm for the optically shallow waters of Lake Michigan. I. Model description and sensitivity/robustness assessment. Trudy Karel’skogo Nauchnogo Tsentra RAN [Transactions of the Karelian Research Centre of RAS] 3: 79-92. doi: 10.17076/lim473 (in Russian)
  6. Kotovshchikov A.V., Yanygina L.V. 2018. Spatial heterogeneity of chlorophyll a content in Novosibirsk reservoir. Izvestiya Altayskogo Otdeleniya Russkogo Geograficheskogo Obshchestva [Bulletin AB RGS] 3: 46-52. (in Russian)
  7. Levin I.M. 2014. Low-parametric models of primary optical characteristics of sea water. Fundamental’naya i Prikladnaya Gidrofizika [Fundamental and Applied Hydrophysics] 7: 3-22. (in Russian)
  8. Mankovsky V.I., Sherstyankin P.P. 2007. Spectral model of an indicator of directional light weakening in waters of Lake Baikal in summer. Morskoy Gidrofizicheskiy Zhurnal [Marine Hydrophysical Journal] 6: 39-46. (in Russian)
  9. Mankovsky V.I. 2011. Spectral contribution of components of sea water to an indicator of directional light weakening in the surface water of the Mediterranean Sea. Morskoy Gidrofizicheskiy Zhurnal [Marine Hydrophysical Journal] 5: 14-29. (in Russian)
  10. Onderka M., Rodný M., Velísková Y. 2011. Suspended particulate matter concentrations retrieved from self-calibrated multispectral satellite imagery. Journal of Hydrology and Hydromechanics 59: 251-261. doi: 10.2478/v10098-011-0021-9
  11. Reinart A., Paavel B., Pierson D. et al. 2004. Inherent and apparent optical properties of Lake Peipsi, Estonia. Boreal Environment Research 9: 429-445.
  12. Shi L., Mao Z., Wu J. et al. 2017. Variations in spectral absorption properties of phytoplankton, non-algal particles and chromophoric dissolved organic matter in Lake Qiandaohu. Water 9. doi: 10.3390/w9050352
  13. Shuchman R.A., Leshkevich G., Sayers M.J. et al. 2013. An algorithm to retrieve chlorophyll, dissolved organic carbon, and suspended minerals from Great Lakes satellite data. Journal of Great Lakes Research 32: 14-33. doi: 10.1016/j.jglr.2013.06.017

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Declaração de direitos autorais © Akulova O.B., Bukaty V.I., 2019

Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição–NãoComercial 4.0 Internacional.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».