Fjärranalys av fria vattenmassan

Från Sentinel-sensorerna kan följande data räknas fram:

• klorofyll
• CDOM (gulämne)
• SPM (suspenderat material)
• temperatur på havsytan (det vill säga i de översta millimetrarna i vattnet, men översätts till en temperatur som kan sägas motsvara översta vattenlagret)
• ljusabsorption vid ett antal våglängdsband mellan 400 och 700 nm.

Det som egentligen mäts är intensitet vid specifika våglängder av ljus från toppen av atmosfären. Med olika instrument (se Metoder) kan denna data i sin tur räknas om till olika miljövariabler.

Vid molnfria tillfällen kan Sentinel täcka in alla Sveriges havsbassänger. Sentinel 3 återkommer dagligen.

Den geografiska täckningen från Copernicus marine services är en ruta N65.85o-N53.25 o E9.25 o -E30.25 o med 1x1 km upplösning. Produkten tillgängliggörs varje dag (dygnsmedel) i ett rullande arkiv som sträcker sig en månad bakåt i tiden.

• Sentinel 3 flyger ”med solen” (i en bana nära polen det vill säga på ”dagsidan”av jorden) och har en daglig återkomst. Den är utrustad med bland annat SLSTR-instrument (sea and land surface temperature radiometer) som mäter våglängder som hamnar i det infraröda spektrumet, det vill säga temperatur. Den har även OLCI-instrument (ocean and land colour instrument) som med 21 spektralband möjliggör analys av våglängder som lämnar till exempel vatten (water leaving reflectance). Det gör OLCI lämplig för studier av vattnets optiska egenskaper. Genom att anpassa algoritmer till karaktäristiska absoptionsspektrum kan produkter som klorofyll, SPM och CDOM skapas.
• Enklaste formerna av sådana algoritmer/ekvationer brukar vara en blå-grön ratio men, eftersom stor landpåverkan med vatten från floder (mycket SPM och CDOM) gör Östersjöns vatten optiskt komplicerade, duger inte dessa utan mer avancerade typer av algoritmanpassningar måste användas. Exempelvis används neurala nätverk, alltså maskininlärning, som kan välja ut fler än en typ av okända algoritmer/ekvationer snarare än att utgå från en enklare på förväg känd linjär ekvation som till exempel vid en vanlig regression.
• Dessa algoritmer utgör fjärranalysmodeller som ständigt måste utvärderas och förbättras i en balansgång mellan förmåga till generalisering och lokal anpassning. Nervnäten måste tränas och utvärderas kontinuerligt. Risk för överanpassning finns också om man gör en (enklare) perfekt modell till ett visst dataset, samtidigt behöver man metoder som fungerar i just de speciella optiska förhållandena som vanligtvis råder i området av intresse (vilket talar för nervnät som bättre metod).
• Med data från flera sensorer kan även primärproduktion beräknas, och beroende på metod kan stödparametrar exempelvis vara temperatur och ljusabsorption. Temperatur beräknas som SST, ”Sea Surface Temperature” det vill säga i de översta millimetrarna i vattnet, men översätts till en temperatur som kan sägas motsvara översta vattenlagret.

Data från satelliternas sensorer genomgår en regelbunden omkalibrering, (kallad re-processing) där data flaggas ut som misstänkt beroende på olika faktorer som moln, solreflexer, påverkan från landpixlar med mera. För produkter som exempelvis klorofyll sker en automatiserad kvalitetskontroll beroende på varifrån de hämtas. Oftast finns det en eller flera vetenskapliga publikationer som beskriver metoderna (ekvationerna) och hur bra dessa stämmer överens med verkligheten (bedömning av modellkvalitet, validering).

Omprocessad ocean colour data finns tillgänglig med dagliga medelvärdesbilder från 2016 till idag, hos Copernicus Marine Environment Monitoring Service.

Så småningom kommer data även att finns hos SMHI som arbetar med att skapa en infrastruktur för produktion och tillgängliggörande av akvatiska produkter anpassade för att täcka in hela Sveriges land- och vattenytor.

• HaV ser behov av att förbättra underlaget för bedömning av övergödning i kust och utsjövatten. En parameter som används vid statusklassning av dessa miljöer är klorofyll som ger underlag för bedömning av förekomst av växtplankton. I utvärderingen av det nationella delprogrammet Fria vattenmassan konstaterades att ”dagens övervakningsprogram framstod som kraftigt underdimensionerat för att kunna göra tillförlitliga tillståndsbedömningar inom ramen för vatten- och havsmiljödirektivet”.
• Målsättning är en produkt med användarfokus riktad till i första hand bedömning av miljötillstånd enligt vattenförvaltningen och havsmiljöförvaltningens behov, men även för användning i andra syften. Uppdraget kan också ses som en viktig del i såväl HaV:s som SMHI:s digitaliseringsstrategi, där siktet är inställt mot automatisering och framförallt framtagande av smartare miljöinformation.
• Denna utveckling pågår och HaV:s förhoppning är att skapa en fungerade produktionslina och infrastruktur. Denna infrastruktur ska sen fungera som bas för nationellt kunskapsutbyte, uppbyggnad av tjänster och tillgängliggörande av anpassade produkter i tät dialog med slutanvändarna.