五大湖は、米国とカナダに住む人々にとって重要な資源です。彼らは飲み水を提供し、農地を養います。しかし、五大湖への栄養素の負荷は、藻類の繁殖、水質の悪化、生態系の乱れなど、いくつかの問題を引き起こしています.
ロウら。 (2017) は、栄養素がミシガン湖の生産性を高めたことを示しました。ただし、侵略的なクアッガ ムール貝は、湖の空間的および時間的な生産パターンを変更しました。これにより、湖のクロロフィルa濃度が大幅に変化しました。エリー湖、ミシガン州、およびオンタリオ湖では、藻類の不規則な成長が観察されています (Auer et al., 2010; Higgins et al., 2008; Tomlinson et al., 2010)。藻類のブルームは、湖の過剰な栄養素のもう 1 つの結果です。クラドフォラのバイオマスは、ミシガン湖の沿岸域で大幅に増加しました。これは、廃水処理プラントに由来する湖のバックグラウンド リン濃度が増加したためです (Bravo et al., 2017; Khazaei et al., 2017)。
ミシガン湖の環境問題の非常に重要な例は、ミシガン湖の西岸につながるグリーン ベイです。グリーンベイは、米国環境保護庁によって懸念地域に指定されており、湾内の堆積物濃度が高いため、水質の問題に苦しんでいます。浮遊した堆積物は、グリーンベイで酸素欠乏と低酸素症を引き起こし (Klump et al., 2009)、水生生物を危険にさらす可能性があります。さらに、水質の低下と水の濁りは、湾内の堆積物濃度が高い結果であると主張されています。
私たちの分析は、グリーンベイとフォックス川の河口の水質パラメーター (塩化物、全リン、オルトリン、全ケルダール窒素、アンモニア、クロロフィル a、濁度など) の変動性が堆積物濃度と高度に相関していることを示しています。
フォックス川はグリーン ベイに流れ込む最大の川であり、湾への堆積物/汚染物質の主な発生源であることが知られています。長さは約 320 km で、16,651 km の面積を排水します。ウィスコンシン州のウィネベーゴ湖からの堆積物や、グリーンベイ南部への途中で川に合流するその他の陸上汚染物質を運びます。この地域には製紙会社があるため、フォックス川の河口には多量のポリ塩化ビフェニル (PCB) が見られます (Manchester-Neesvig et al., 1996)。
グリーンベイを含むミシガン湖の風によって引き起こされる波と流れは、混合の最も大きな原因となっています (Mortimer 1988, Eadie et al. 1996)。しかし、グリーン ベイは水深が浅く混合率が低いため (Hamidi et al., 2015)、土砂がミシガン湖に運ばれず、グリーン ベイは効率的な土砂トラップとなっています。
上記のこれらの事実により、グリーン湾下流域とフォックス川の濁ったプルームの水質と堆積物濃度を監視する取り組みが開始されました。これらの取り組みには、モデリングと計算解析を組み合わせたフィールド監視と観察が含まれます。 NEW グリーンベイの水は、1980 年代半ばに水生モニタリング プログラムを開始しました。 NEW Water は、Fox River、East River、Lower Green Bay 沿いにある 34 のステーションで水のサンプルを採取します。彼らは 1991 年以来、サンプルを分析し、TSS を測定してきました。塩化物、全リン、アンモニア、クロロフィルa、濁度など
1980 年代以降、グリーン ベイの水質を監視し、修復計画を策定するために、集中的な研究と計算作業が行われてきました。さらに、2011 年以降、米国地質調査によるフォックス川の河口での濁度の毎日の測定値があります。進行中の研究では、濁度の時系列を継続的な TSS の毎日の推定値に変換できるモデルを開発しています (Khazaei et al., 2018)。これは、フォックス川の負荷がグリーン ベイの水質に及ぼす影響を把握するのに役立ちます。私たちの分析によると、フォックス川は 1 日あたり平均 300 トンの堆積物をグリーンベイに排出しています。
どうやら、地表水に浮遊する堆積物は、地球の周りを周回する衛星によって検出できるようです。図 1. ローワー グリーン ベイの衛星画像を表します。ご覧のとおり、湾の場所によって水の色が異なって見えます。フォックス川の河口が位置する湾の南部の明るい色は、堆積物の存在によるものです。
ハミディ等。 (2017a; 2017b) は、堆積物のこの特性を利用して、80% 以上の相関を持つ衛星画像データに基づいて TSS と濁度を推定できるモニタリング ツールを開発しました。経験的関数を使用して、NASA の MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) によって取得された衛星画像データの表面反射率は、湖の表面での TSS と濁度の NEW Water の観測に起因していました。クロロフィル a は光学的に活性な変数であり、衛星によって検出できるため、提案されたモデルを拡張してクロロフィル a の推定値を提供することもできます。
このモデルは、以前のすべてのサンプリングおよび測定作業を行う必要なく、時間と空間の TSS 変動のパターンを監視するための計算ツールを提供しました。上記のことと、地球軌道上の人工衛星の数が増加していることを考えると、リモート センシング データは日々利用できるようになっています。ここに示すこの研究のアプローチは、水質モデリングの他の側面に拡張可能です。
同様の本質のモデルは、大規模な地理的スケールで水質パラメーターの推定値を提供することにより、環境評価プログラムに役立ちます。画像データが雲で汚染されている場合を除いて、MODIS データは毎日の時間解像度で利用できるため、観測にギャップがある場合に目的の変数を評価するために使用できます。さらに、科学者が過去の出来事に関心を持っている場合がありますが、その出来事について利用できる観測データはありません。この場合、衛星データが利用可能であれば、そのイベントをモデル化するために利用できます。
これらの調査結果は、最近 Journal of Coastal Conservation に掲載された、水質と河川の濁ったプルームの時空間変動をマッピングするための MODIS リモート センシング データの使用というタイトルの記事で説明されています。 .この作業は、ペンシルバニア州インディアナ大学のサジャド・アフマド・ハミディ、ビラノバ大学のホセイン・ホセニー、ヒューストン大学のニマ・エクタリ、ウィスコンシン大学ミルウォーキー校のバーラム・カザイによって行われました。
参考文献:
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