Изменчивость температуры поверхностных слоев в береговой зоне северо-западной части Японского моря

В Японском море наблюдается сезонное движение водных масс. С севера Татарского пролива поступают холодные воды с Западно-Приморским течением вдоль материка и острова Сахалин. Тёплые воды приходят с Цусимским течением, которое проходит вдоль островов Хонсю и Хоккайдо и через пролив Лаперуза из Жёлтого моря. Температура водных масс определяет климатическое состояние вод и сезонное цветение фитопланкто- на, от которого зависит биопродуктивность приморской экосистемы (Гидрометеорология и гидрохимия морей, 2003).

Ландшафтно-экологическое (биономи-ческое) районирование береговой зоны и шельфа, методология которого предложена К. М. Петровым (1989), характеризует природные факторы морской среды, включая пространственное распределение температур и биоценозов в береговой зоне моря. Метод автора теоретизирован в следующих работах, посвященных изучению подводных ландшафтов (Петров, 2004, 2020) и Японского моря (Петров, Поздеев, 1992; Петров, 2004, 2020). Принципы теории районирования основаны на трех системных единицах: вертикальной, зональной и азональной поясности.

Вертикальная поясность. У морского берега с глубиной изменяются характер рельефа и грунта материковой отмели, инсоляция и качественный состав биоценозов, поэтому шельф принято разделять на три пояса: верхний (внутренний шельф), средний и нижний (внешний шельф). За объект исследований взят внутренний шельф – береговая зона (БЗ) моря. Согласно К. М. Петрову (2020, 2023) и Э. Дж. Соутворду (Soutward, 1965), внутренний шельф, или БЗ, подразделяется на супралитораль (зону заплеска), литораль (верхнюю, среднюю, нижнюю) – приливноотливную зону и сублитораль, последняя делится на этажи и ступени. Литораль и сублитораль подвержены сезонной изменчивости температур и солнечной радиации, перемешиванию водных масс и ледовитости, которые ускоряют или замедляют динамику биоценозов, особенно развитие фитопланктона и макрофитов.

Зональная поясность. В зональном аспекте северо-западную часть Японского моря охватывают две природные зоны — бореальная и неморальная (Зенкевич, 1962). Cеверная часть моря, включая дельту реки Амур, северный Сахалин и южное Приморье, а также перешеек Поясок на Сахалине, попадает в бореальную зону с температурным диапазоном от 0 до 5 градусов в феврале и от 15 до 20 градусов в августе. В качестве индикаторов, указывающих на принадлежность к этой зоне, выступают холоднолюбивые диатомовые водоросли Deatomea и фукусовые водоросли Fucus.

В южной части моря (акватория южной части Перешейка Поясок и Южного Сахалина) проходит неморальная зона, где февральские температуры 5–10 °С, а августовские 20–25 °С. Биоиндикаторы представлены теплолюбивыми динофитовыми – Dinophyta и ассоциациями – Sargassum pallidum, S. miyabei и Corallina pilulifera (Петров и др., 2004; Петров, 2020).

Азональная поясность. Крупные береговые морфоструктуры – материковая Сихотэ-Алинская горная цепь и островные Западно-Сахалинские горы – формируют рельеф берегов, но ведущая роль принадлежит дифференцированным новейшим и совре- менным тектоническим движениям. Внутренняя геодинамика выстраивает форму морского бассейна от побережья до бровки шельфа, переходящего к береговому склону и подножью (Xu, 2001; Sanzhong et al., 2022). К. М. Петров (2020, 2022) также отмечает, что морские ландшафты принято типизировать на поперечные и продольные.

Орбитальные метеорологические спутники глобально и круглосуточно регистрируют данные по температуре поверхности воды (ТПВспут) и продуктивности фитопланктона. Они детектируются на многоканальные спектрорадиометры, установленные на спутниках: Aqua/Terra (NASA), Sentinel 3A/3B (ESA), SuomiNPP (NOAA), NOAA-20 (NOAA/ NASA) и т. п. (Ракитин, 2022). В данной статье используются значения с полярно-орбитального спутника MODIS-Aqua, изображения и показатели которого можно получить на официальном сайте космического агентства National Aeronautics and Space Administration (NASA, 2024).

Cледует отметить, что ТПВспут может отличаться от судовых наблюдений за температурой из-за присутствия в верхних слоях воды взвесей (Суетин и др., 2002), которые повышают погрешность в спектральном диапазоне 429–710 нм (Viktor, 2011). В рамках статьи для улучшения качества дешифрирования космических снимков (КС) используется авторский алгоритм из адаптируемых программ (SeaDAS, ArcGIS), описательного и статистического анализа многолетних (2003–2022 гг.) рядов ТПВспут за каждый сезон. Они показывают многолетнюю динамику температуры в исследуемой части моря и сезон, в который она более существенна. Практическая ценность исследования заключается в том, что оно позволяет оценить долгосрочные перспективы изменения климата в регионе. В дальнейшем эти данные могут быть использованы для выявления зависимости продуктивности фитопланктона от температурных колебаний.

Цель работы – проанализировать многолетнюю и сезонную изменчивость температуры поверхности воды в ландшафтно-био-номических районах береговой зоны в северо-западной части Японского моря.

Материалы

Объектом исследования является береговая зона в северо-западной части Японского моря. В БЗ построены и выделены ландшаф-тно-биономические районы (рис. 1), для которых отбирались спутниковые данные ТПВ.

Рис. 1. Границы областей и районов в северо-западной части Японского моря. Масштаб 1:2500000. Подготовлено автором в ArcGISPro. Условные обозначения: I. Сихотэ-Алинская область, районы: 1.1. Южно-приморский, 1.2. Центрально-приморский; II. Островная Сахалинская область, районы: 2.1. Северный, 2.2. Перешеек Поясок, 2.3. Южный; III. Область северной части Татарского пролива. Обозначения: 1 – участки интенсивного (а) и замедленного (б) поднятия земной коры, 2 – участки опускания земной коры (а - аккумулятивные берега с широким песчаным пляжем, б - подводно-береговой склон аккумулятивного типа), 3 – абразионные участки с активным клифом (а, черны цвет), с мертвым клифом (б, белый цвет)

Fig. 1. The boundaries of regions and districts in the northwestern part of the Sea of Japan. Chart scale 1:12500000. Prepared by the author in ArcGISPro. Symbols: I. Sikhote-Alin region, districts: 1.1. Southern-Primorskiy, 1.2. Central-Primorskiy; II. Sakhalin Island region, districts: 2.1. Northern, 2.2. Isthmus Belt, 2.3. Southern; III. The area of the northern part of the Tatar Strait. Designations: 1 – areas of intensive (a) and slow (b) crustal uplift, 2 – areas of crustal subsidence (a - accumulative shores with a wide sandy beach, b -underwater coastal slope accumulative type), 3 - abrasive areas with active cliff (a, black), with death cliff (b, white color)

На рис. 1 районы типизируются в зависимости от морской глубины и ширины шельфа. К. М. Петров отмечает, что морские берега делятся на два типа – поперечные и продольные. У поперечных приморских берегов оси складок направлены перпендикулярно береговой линии. К примеру, в Южно-Приморском районе Сихотэ-Алинской области складка склона хребта поперечного типа. Для такого типа берега характерны: система мысов, островов, высокие берега, замедленная тектоническая депрессия, чередование абразионно-ингрессионных и абразионно-бухтовых берегов с аккумулятивными пляжами, четвертичные отложения на дне залива Петра Великого (Медведев, 1961), шельф широкий до 100 км (рис. 2).

У продольных берегов оси складок идут по направлению берега. Возьмем в качестве примера Южный район Сахалинской области с выходящей складкой Западно-Сахалинского хребта. Такому типу свойственны: высокие продольные берега с преимущественно активным клифом на севере, однако на юге он мертвый без процессов абразии, подводно-береговой склон приглубый до 40–60 м, замедленное тектоническое поднятие, берег окаймлен поясом скал, шельф узкий до 10 км (рис. 3).

Расстояние, км

Рис. 2. Батиметрический профиль залива Петра Великого в южном Приморье. Составлено автором в Surfer по данным морской навигационной карты 1966 г.

Fig. 2. Bathymetric profile of Peter the Great Bay in southern Primorje. Compiled by the author in Surfer with based on the data of the 1966 marine navigation map

Расстояние, км

Рис. 3. Батиметрический профиль шельфа на юге Западно-Сахалинских гор. Составлено автором в Surfer по данным морской навигационной карты 1969 г.

Fig. 3. Bathymetric profile of the shelf in the south of the West Sakhalin Mountains. Compiled by the author in Surfer based on the data of the 1969 marine navigation map

Спутниковые радиометрические снимки гические условия на море за каждый сезон

ТПВ спт (°C) со сканера MODIS демонстриру- (рис.4).

ют не только температуру, но и океаноло-

Рис. 4. Космические изображения температуры поверхности Японского моря. Данные, полученные датчиком MODIS с полярно-орбитального спутника «Aqua», 2022 г. (NASA, 2024). Сезоны: II – зима (февраль), IV – весна (апрель), VIII – лето (август), X – осень (октябрь)

Fig. 4. Satellite images of the surface temperature of the Sea of Japan. Data received by the MODIS sensor from the polar-orbiting satellite "Aqua", 2022 (NASA, 2024). Seasons: II – winter (February), IV – spring (April), VIII – summer (August), X – Autumn (October)

Анализируя изображения, можно увидеть, что в береговой зоне на северо-западе моря поверхностные воды зимой показывают температуру в среднем 1.5 °С (синий цвет и его оттенки, 0–2 °С), в это же время залив Петра Великого и север Татарского пролива практически полностью покрыты сплошным льдом (черный цвет). Этим же цветом обозначается дрейфующий лед, отображенный в мелких или зернистых точках. Весной ТПВспут становится в среднем 4.0 °С (синие и темно-зеленые тона, 2.0 °С и 4.0–6.0 °С), и припайный лед остается только в северной части пролива. Летом палитра цвета меняется в сторону теплых тонов (16.0–20.0 °С), и в береговой зоне средняя ТПВспут равна 16.5 °С. Осенью в светло-голубых тонах (10.0–14.0 °С) температура показывает средние значения 12.5 °С.

Методы

Ландшафтно-биономическое    райони- рование северо-западной части Японского моря базируется на мофроструктурной основе с кратким указанием комплекса экологических условий. Для этого на цифровой карте в ArcGIS были обозначены области и районы в БЗ (см. рис. 1). Для определения батиметрического профиля шельфа были отобраны две морские навигационные карты масштаба 1:500000 1966 и 1969 гг., оцифрованные в Surfer.

Космический мониторинг проведен с полярно-орбитального спутника MODIS-Aqua. Спутниковые изображения в количестве 480 файлов получены в форматах jpg, NetCDF по заданным стандартным параметрам (уровень обработки L3, временное осреднение по месяцам, пространственное разрешение 4 км) за 20 лет (2003–2022 гг.). КС обработаны в SeaDAS, далее расчитывались и анализировались данные по статистическим коэффициентам в Excel и были построены многолетние сезонные (2003–2022 гг.) ряды ТПВспут с указанием среднего квадратичного отклонения (СКО, σ). Статистическая значимость трендов оценивалась с помощью уровня значимости p-value: если p-value ≥0.10 (статистическая вероятность меньше 90 %), то тренд незначимый, и наоборот, если p-value ≤0.10 (статистическая вероятность больше 90 %), то тренд значимый. Гидрометеорологическая характеристика северо-западной части Японского моря дается по: Моря и океаны. Волнение (2024) и Гидрометеорология и гидрохимия морей. Японское море… (2003, 2004).

Результаты

Южно-приморский район. В БЗ возникают суточные приливы до 0.5 м. В теплый период года прогрев и освещенность зоны повышают активность развития сообществ фитопланктона и макрофитов. С конца ноября залив Петра Великого покрыт сплошным льдом, а его стаивание происходит в начале апреля. Район относится к холоднобореальной зоне, где существенную роль в динамике температуры оказывают холодное Западно-Приморское и западная ветвь теплого Цусимского течения. Биоиндикаторами зоны служат диатомовые – Deatomea и фукусовые – Fucus водоросли. Многолетняя и сезонная изменчивость ТПВ_спут представлена на рис. 5.

В Южно-приморском районе получен положительный статистически значимый тренд (p-value = 0.000). Зимняя ТПВ_спут (ср. знач. = 1.25 °С; σ = 0.31 °С) была наименьшей (0.83 °С) в 2003, 2006 и 2008 гг., а в дальнейшем показала рост до 2.00 °С в 2022 г. Весной тренд статистически не значим (p-value = 0.102). ТПВ_спут (ср. знач. = 4.75 °С; σ = 0.28 °С) снижается до 4.33 °С в 2010 г., а после увеличивается до 5.50 °С в 2022 г. Летом не обнаружена статистическая значимость тренда (p-value = 0.823), а ТПВ_спут (ср. знач. = 18.01 °С; σ = 0.40 °С) показывает ее медленное увеличение. Осенний статистический тренд незначим так же, как и летом (p-value = 0.137), а ТПВ_спут (ср. знач. = 13.11 °С; σ = 0.43 °С) незначительно растет.

Центрально-приморский район. В БЗ действуют суточные приливы до 0.7 м. Гидрометеорологические условия, зональность и виды биоиндикаторов практически однотипны Южно-приморскому району, а температура указана на рис. 6.

В Центрально-приморском районе установлено, что зимний положительный стати- стический тренд незначим (p-value = 0.772), а ТПВспут (ср. знач. = 1.56 °С; σ = 0.20 °С) понижается до 1.17 °С в 2008 г. и продолжает непрерывный рост, достигая 2.00 °С в 2013 г. Весенний тренд статистически не значим (p-value = 0.270), но ТПВспут (ср. знач. = 4.39 °С; σ = 0.27 °С) снижается до 3.83 °С в 2006 г., а затем продолжает свой рост. Летний тренд показывает положительную статистическую значимость (p-value = 0.061). По ТПВспут (ср. знач. = 18.90 °С; σ = 0.52 °С) видно, что она убывает до 18.00 °С в 2004 г., и линия графика возрастает до 20.50 °С в 2016 г. Осенний тренд вывел сезонную положительную статистическую значимость (p-value = 0.000), а кривая графика ТПВспут (ср. знач. = 13.06 °С; σ = 0.61 °С) повышается без весомых значений.

Таким образом, оба района Сихотэ-Алин-ской области отличаются изменчивостью температуры и p-value. В Южно-приморском районе зимняя ТПВспут (ср. знач. = 1.25 °С) сравнительно ниже, чем в Центральноприморском (ср. знач. = 1.56 °С), однако статистическая положительная значимость (p-value = 0.000) присутствует, в отличие от второго района (p-value = 0.772). В Центрально-приморском районе весенняя температура (ср. знач. = 4.39 °С) отличается изменчивостью относительно первого района (ср. знач. = 4.75 °С), тем не менее в обоих случаях регрессионный анализ статистически незначимый. В первом районе летняя температура не показывает наблюдаемый прирост и отсутствует статистическая значимость (p-value = 0.823), а во втором заметно увеличивается температура (ср. знач. = 18.90 °С) с 2004 г. и есть положительная статистическая значимость тренда (p-value = 0.061). В Южно-приморском районе температуры незаметно растут и тренд незначимый, а в Центрально-приморском есть заметное повышение температуры с положительной статистической значимостью (p-value = 0.000).

Северный район. Здесь волнение вод выше, чем в остальных районах, они могут достигать 2 м. Неглубокие воды до 30–40 м активно прогреваются, поэтому вегетация фитопланктона и фитобентоса протекает успешно. Район сосредоточен в холоднобореальной зоне. Зимой воды района покрыты льдом. В пелагиали процветают холоднолюбивые диатомовые водоросли, а в литорали – фукусовые ( Fucus evanescens, Pelvetia wrightii ) водоросли. Изменчивость ТПВ_спут представлена на рис. 7. ^у

Рис. 5. Южно-приморский район Сихотэ-Алинской области. Многолетние ряды (2003–2022 гг.) ТПВспут за каждый сезон

Fig. 5. Southern-Primorsky district of the Sikhote-Alin region. Long-term series (2003–2022) SSTsat for each season

Зимние данные не получены, т. к. воды скованы сплошным льдом, а сенсор спутника не настроен на детектирование ледяного ландшафта и суши. Анализ весенней регрессии продемонстрировал статистическую не-значимость (p-value = 0.294). ТПВспут (ср. знач. = 1.65 °С; σ = 0.34 °С) показываетуснижение до 0.84 °С в 2004 г., а затем линия графика неуклонно продолжает увеличиваться, поднимаясь до 2.17 °С в 2014 и 2017 гг. Летом получен статистически значимый тренд (p-value = 0.009). ТПВспут (ср. знач. = 13.93 °С; σ = 0.66°С) демонстрирует уменьшение до 12.83 °С в 2003 г. и увеличение до 15.67 °С в 2014 г. Осенний тренд не имеет статистической значимости (p-value = 0.202). ТПВспут (ср. знач. = 9.97 °С; σ = 0.56 °С) сначала пону изи-лась (9.00 °С), а затем повысилась (11.67 °С) в 2004 и 2012 гг.

В районе 2.2. Перешеек Поясок суточные

Рис. 6. Центрально-приморский район Сихотэ-Алинской области. Многолетние ряды (2003–2022 гг.) ТПВспут за каждый сезон

Fig. 6. Central Primorsky area of the Sikhote-Alin region. Long-term series (2003–2022) SSTsat for each season

приливы достигают 1 м. Неглубокая материковая отмель интенсивно прогревается благодаря солнечной радиации, сказываясь на вегетации высших и низших водорослей. Зимой воды замерзают. Район разделен на две биогеографические зоны: по южной границе проходит холоднобореальная, а на севере – неморальная (Зенкевич, 1962). В холоднобореальной зоне воды населены биоиндикаторами, соответствующими Центрально-приморскому и Северному районам, а в неморальной цветут динофлагелляты – Dinoflagellata и сообщества макробентоса Corallina pilulifera. Далее рассмотрим изменчивость ТПВспут (рис. 8).

Рис. 7. Северный район островной Сахалинской области. Многолетние ряды (2003–2022 гг.) ТПВспут за каждый сезон

Fig. 7. The Northern district of the Sakhalin Island region. Long-term series (2003–2022) SSTsat for each season

Зимние данные отсутствуют по той же причине (см. Северный район). Весной был получен статистически незначимый тренд (p-value = 0.173). ТПВ_спут (ср. знач. = 2.46 °С; σ = 0.22 °С) доходят до 2.00 °С в 2004 г. и возрастают до 3.00 °С в 2021 г., незначительно продолжая расти. Полученный летний возрастающий тренд статистически значимый (p-value = 0.051). ТПВ_спут (ср. знач. = 14.17 °С; σ = 0.38 °С) начинаются со сниженного значения 13.67 °С в 2003 г. и доходящего до 15.17 °С в 2006 и 2013 гг. Регрессионный анализ показал положительную статистическую значимость осеннего тренда (p-value = 0.002). ТПВ_спут (ср. знач. = 10.59 °С; σ = 0.21 °С) оказались растущими без явного перехода к снижению или повышению.

Южный район. Характерны суточные приливы, которые возрастают до 1 м. Как и в Северном районе, воды неглубокие, спо- собствуют интенсивной инсоляции водной растительности. В зимнее время поверхностные воды не замерзают за счет теплого Цусимского течения. Район располагается в неморальной зоне. Водоросли представлены преимущественно классом динофито-вых – Dinophyta, фитобентосом – Sargassum pallidum, S. miyabei и плотными сообществами Corallina pilulifera. Многолетняя и сезонная изменчивость температуры отображена на рис. 9.

Зимний тренд нисходящий статистически значимый (p-value = 0.055). ТПВ_{сп т} (ср. знач. = 2.02 °С; σ = 0.35 °С) убывает ^сд^пуо^т 1.67 °С в 2006 г. и показывает неравномерную динамику. Весенний тренд статистически незначимый (p-value = 0.855), ТПВ_спут (ср. знач. = 3.80 °С; σ = 0.27 °С) показывает не существенное, но наблюдаемое снижение. Летний тренд статистически незначим (p-value =

Рис. 8. Район Перешеек Поясок островной Сахалинской области. Многолетние ряды (2003–2022 гг.) ТПВспут за каждый сезон

Fig. 8. Isthmus Belt area of the Sakhalin Island Region. Long-term series (2003–2022) SSTsat for each season

0.642). ТПВ_спут (ср. знач. = 14.68 °С; σ = 0.44 °С) снижающаяс^уя, и это заметно с 2014 г., когда она достигла 13.33 °С. Осенний тренд получился статистически незначимым (p-value = 0.861). ТПВ_спут (ср. знач. = 11.53 °С; σ = 0.34 °С) показывает краткосрочные снижения до 11.00 °С в 2003 и 2015 гг. и дальнейшие незначительные повышения.

Таким образом, в трех районах Сахалинской области прослеживается многолетняя изменчивость ТПВспут и p-value. Зимние значения не рассматриваются во всех районах, за исключением Южного района, где отмечается понижение температуры и нисходящий значимый тренд (p-value = 0.055). В Южном районе весной ТПВспут (ср. знач. = 3.80 °С) больше, в то время как в Северном районе (ср. знач. = 1.65 °С) и в районе Перешеек Поясок (ср. знач. = 2.46 °С) изменчивость ниже, а статистический тренд незначимый в трех районах (p-value = 0.294; p-value

= 0.173; p-value = 0.855). Летом аналогичный порядок ТПВспут в Южном (ср. знач. = 14.68 °С), в Перешейуке Поясок (ср. знач. = 14.17 °С) и в Северном (ср. знач. = 13.93 °С) районах, но положительная статистическая значимость тренда присутствует в Северном районе (p-value = 0.009) и в Перешейке Поясок (p-value = 0.051) без Южного района (p-value = 0.642). Осенью изменчивость ТПВспут варьируется следующим образом: в Южном районе ТПВспут (ср. знач. = 11.53 °С) проявляется лучше, но с отсутствием статистической значимости (p-value = 0.861), а в районе Перешеек Поясок (ср. знач. = 10.59 °С) – средняя и со статистической значимостью (p-value = 0.002), ниже всего демонстрируется в Северном районе ТПВспут (ср. знач. = 9.97 °С) без статистической значимости (p-value = 0.202).

В области северной части Татарского пролива действуют полусуточные приливы 2.8 м. Летом благодаря циклонам, прихо-

Рис. 9. Южный район Сахалинской области. Многолетние ряды (2003–2022 гг.) ТПВспут за каждый сезон Fig. 9. The Southern district of the Sakhalin region. Long-term series (2003–2022) SSTsat for each season

дящим с летними муссонами, наблюдается сильное волнение, и в узкой части пролива высота волн может достигать 3.1 м. Зимой пролив полностью покрыт льдом, освобождается от него в начале мая. Мелководные окраины материка неглубокие до 6 м, и воды интенсивно прогреваются в теплое время года. Пролив входит в бореальную зону, в которой циркулирует холодное течение Шренка. Биоиндикаторы представлены подводными зарослями морских трав. На рис. 10 дана изменчивость ТПВ .

сп ут

Рис. 10. Область северной части Татарского пролива. Многолетние ряды (2003–2022 гг.) ТПВспут за каждый сезон

Fig. 10. The area of the northern part of the Tatar Strait. Long-term series (2003–2022) SSTsat for each season

З имние значения не указаны из-за покрова льда. Регрессионный анализ показал весеннюю положительную статистическую значимость тренда (p-value = 0.053). ТПВ_спут (ср. знач. = 1.88 °С; σ = 0.66 °С) снижается до 1.00 °С в 2005–2006 гг. и увеличивается до 3.25 °С в 2021 г. Летом тренд статистически незначимый (p-value = 0.167), но ТПВ_спут (ср. знач. = 16.69 °С; σ = 0.87 °С) сначала снижена (14.50 °С в 2003 г.), а затем становится повышенной (17.83 °С в 2004 г.). Осенью статистическая значимость тренда отсутствует (p-value = 0.113), а ТПВ_спут (ср. знач. = 8.51 °С; σ = 0.95 °С) повышается с 7.83 °С в 2005 г. до 9.33 °С в 2020 г., зафиксированы скачки температуры с пиковыми низкими 6.17 °С в 2004 г. и 11.50 °С в 2016 г.

Таким образом, в северной части Татарского пролива в 2003–2022 гг. летние значения ТПВспут (ср. знач. = 16.69 °С) самые высо- кие, но они, как и другие сезонные показатели, завышены, поскольку с мая по середину октября р. Амур становится полноводной из-за мощных тайфунов, заносимых восточными ветрами с Тихого океана. Обильные осадки вызывают летне-осенние половодья и паводки, которые выносят минеральную взвесь в мелководья. Эти спутниковые данные требуют доработки, но майские и октябрьские температуры предопределяют гидрометеорологические явления в вершине северной части Японского моря.

Обсуждение

С 2003 по 2022 г. сезонные ТПВ посте-спут пенно изменяются по районам в северо-западной части Японского моря. Для проверки этой изменчивости был проведен дополнительный подсчет значений по коэффициентам вариации (табл. 1).

Таблица 1. Сравнение районов по коэффициентам вариации (%) ТПВспут по сезонам
Сезон	Южноприморский район	Центральноприморский район	Северный район	Перешеек Поясок	Южный район	Татарский пролив
Зима	25.04	12.78	–	–	17.56	–
Весна	5.97	6.19	20.57	9.04	7.20	35.28
Лето	2.24	2.77	4.76	2.49	3.12	5.19
Осень	3.31	4.71	5.60	1.94	2.94	11.11

Из табл. 1 видно, что коэффициент вариации обладает разбросом и связан с сезонной изменчивостью ТПВспут. Столбики показывают уменьшение с зимы по осень коэффициентов, кроме области северной части Татарского пролива. С этим можно связать геологические особенности районов и океанологические условия в них, которые влияют на снижение или рост температуры. В основной части текста описываются морфоструктурные формы рельефа с продольными или поперечными берегами, а также приливноотливные явления и сезонная изменчивость температуры. Затем рассматриваются эти три аспекта в контексте различных регионов.

В Южно-приморском районе Сихотэ-Алинской области поперечный берег испытывает тектоническую депрессию, которая создает обилие аккумулятивного материала на дне залива Петра Великого и широкий шельф. В береговой зоне этого типа температуры подвергаются продолжительной осенне-зимней конвекции. В континентальной отмели до бровки шельфа прибрежные течения возникают от циклонов с юга и антициклонов с севера (Супранович, Якунин, 1976), перераспределяя водную массу в толще и вместе с тем температуру. Коэффициент вариации (25.04 %) значительный среди всех районов за зиму, а в остальных сезонах вариационный ряд обладает однородностью значений, кроме этого, весной и летом коэффициенты 5.97 и 2.24 % являются наименьшими по районам, что говорит о точности значений температуры. В Центрально-приморском районе той же области пролегает продольный поднимающийся берег, сопровождающий холодное Западно-Приморское течение, здесь немалую роль играют также осенние апвеллинги, вызванные муссонами с востока. Разброс в ряде ТПВспут средний и низкий, демонстрирующий однородность ряда.

В районах Сахалинской области преобладают продольные берега с замедленным геологическим поднятием. В Северном районе с ноября по середину апреля воды по- крыты льдом, а с наступлением майского тепла р. Амур и ее притоки приносят теплоемкие воды, которые после летних тайфунов становятся половодьями и паводками, повышающими уровень воды в Амурском проливе. В акватории проявляются весенние апвеллинги, которые возникают из-за неоднородности тепла после протаивания льда в конце марта и продолжаются в апреле. Осенью с северо-запада подступают циклонические завихрения, которые выталкивают потоки воды с лимана в сторону данного района. Летний (4.76 %) и осенний (5.60 %) разброс ТПВспут показывает однородность ее ряда, кроме весны (20.57 %), где она более значительна. Район Перешеек Поясок обладает поперечным типом берега с тектонической депрессией. Холодное Западно-Сахалинское и теплое Цусимское течения формируют межсезонную конвекцию вод за счет припайного и дрейфующего льда с севера в холодное время года, а прогретые воды Цусимского течения – в теплое. Летние муссонные ветра, приходящие с юга, орошают водную массу, что делает ее более распресненной, а осенью циклонические водные массы с севера снижают ее температуру. Разброс значений в ряде коэффициентов за весну (9.04 %) и лето (2.49 %) снижает превышение разброса, а коэффициент за осень (1.94 %) наименьший во всех районах. Южному району свойственны неглубокие морские воды из-за высоких поднимающихся берегов, шельф узкий. Конвергенция вод здесь протекает быстро, а зимой воды никогда не замерзают, кроме 2003–2005 гг., когда за март и начало апреля на КС были обнаружены льды. Только зимой коэффициент вариации (17.56 %) показывает средненизкий разброс ТПВспут .

Область северной части Татарского пролива является самой мелководной. Ее окраина – это мелководный желоб, заполняемый мощными водными стоками р. Амур, которые становятся полноводными благодаря приходу мощных тайфунов с Тихого океана. Зимой пролив покрыт льдом. В Амурском лимане спутниковые данные в большинстве своем искажены, поскольку концентрация минеральной взвеси замутняет воду. Коэффициенты вариации устроены так, что весенний (35.28 %) разброс велик относительно всех районов и он же показателен в статистических расчетах. В остальные сезоны коэффициенты демонстрируют лучшую однородность.

Заключение

Космический мониторинг сезонной изменчивости температуры поверхности воды за многолетний (2003–2022 гг.) период претерпевает современную адаптацию к нестандартным научным задачам. Ко всему этому добавляется ландшафтно-биономи-ческое районирование – теоретический метод профессора К. М. Петрова. Его методика помогает ограничить исследуемые районы в береговой зоне северо-западной части Японского моря. Эти районы становятся затем полигонами на цифровой карте в ArcGIS, их батиметрические профили оцифровыва- ются в Surfer и рассчитываются в SeaDAS и Excel.

Комплексный способ может предопределять изменчивость температуры поверхности воды и уровень формирования биопродуктивности морских экосистем, а также описывать экологические факторы и условия каждого района. Было установлено, что во всех районах происходит медленное увеличение температур за каждый сезон на протяжении 20 лет. Многосторонний статистический анализ помогает определить приближенные значения, делая их более точными, в выделенных районах.

В наши дни экспериментальные методы применяются как практические инструменты для долгосрочного прогнозирования изменений температуры в регионе. Благодаря спутниковым данным о концентрации хлорофилла-а в фитопланктоне можно было бы изучить его связь с ТПВспут и использовать эти знания для прогнозирования продуктивности морских экосистем в прибрежной зоне.