Algenbeobachtung per Satellit

Mit einem neuen Algorithmus können Forscherinnen und Forscher des Alfred-Wegener-Institut - Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung - jetzt aus Satellitendaten herauslesen, in welchen Meeresgebieten bestimmte Gruppen von Algen vorherrschen. Auch lassen sich giftige Algenblüten erkennen und die Folgen der Erderwärmung für das Meeresplankton bewerten. Damit können sie weltweit auf die Wasserqualität schließen und die Folgen für die Fischerei abschätzen.

Die winzigen Algen in den Ozeanen sind enorm produktiv. Sie bilden die Hälfte des Sauerstoffs, den wir atmen. Wie die Pflanzen an Land erzeugen sie mithilfe der Photosynthese energiereichen Zucker, von dem sie sich ernähren. Sie wachsen, teilen sich und bilden insgesamt gigantische Mengen an Biomasse, die die Basis allen Lebens im Meer ist. Von diesen Algen, dem sogenannten Phytoplankton, ernähren sich Kleinkrebse, Fisch- und Muschellarven, die ihrerseits von größeren Fischen gefressen werden. Mangelt es an Phytoplankton, fehlt allen anderen Meeresorganismen die Lebensgrundlage.

Weltweit gibt es viele verschiedene Gruppen von Phytoplankton, die in den Meeresökosystemen unterschiedliche Rollen spielen. Manche werden von Tieren besonders gern gefressen. Andere binden im Wasser bestimmte chemische Verbindungen oder Nährstoffe, womit sie ihrerseits einen großen Einfluss auf das Leben im Meer haben. Dann wieder gibt es Phytoplankton-Gruppen, die zu enormen Dichten heranwachsen können und auch giftige Substanzen bilden. Sind zu viele dieser Algen im Wasser, können Meerestiere, vor allem Fische, sterben. Das Phytoplankton im Meer spielt auch eine wichtige Rolle als CO2 Senke. Forscherinnen und Forscher interessieren sich daher sehr dafür, wie sich die Bestände der verschiedenen Phytoplankton-Gruppen weltweit entwickeln.

Mehr als Chlorophyll

Bislang aber war es kaum möglich, die Menge der verschiedenen Planktongruppen in den Meeren weltweit im Detail abzuschätzen. Zwar nehmen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler bereits seit Jahrzehnten von Forschungsschiffen aus Wasserproben, um das Plankton zu bestimmen und zu zählen. Doch damit sich nur Stichproben möglich. Und selbst Satelliten, die seit rund 30 Jahren mit Sensoren die Ozeane abscannen, waren bislang keine perfekte Lösung. Denn bisher konnte man mithilfe der Satellitendaten sehr wohl die Menge des Pflanzenfarbstoffs Chlorophyll im Wasser messen – als ein Maß dafür, wie hoch die Konzentration von Algen im Wasser allgemein ist. Eine Differenzierung nach verschiedenen Algentypen war bislang aber schwierig. Zudem war es unmöglich, die Satellitendaten für eine Vorhersage des Algenwachstums in Meeresregionen zu nutzen.  

Jetzt aber ist es einem internationalen Team um Hongyan Xi und Astrid Bracher vom Alfred-Wegener-Institut, Helmholtz Zentrum für Polar- und Meeresforschung (AWI) erstmals gelungen, mehr aus den Satellitendaten herauszuholen: Wie sie jetzt im Fachjournal Remote Sensing of Environment schreiben, haben sie in Zusammenarbeit mit der französischen Firma ACRI-ST und mit Unterstützung durch den europäischen Satellitendaten-Dienst Copernicus Marine Environment Monitoring Service einen neuen Algorithmus entwickelt, der aus den Daten die Information für fünf verschiedene bedeutende Phytoplankton-Gruppen herauslesen kann.
Reflektanz als Messgröße

Die Sensoren der Satelliten nehmen Licht verschiedener Wellenlängen wahr. Normalerweise verwendet man jene Wellenlängen, die die Farbe des Chlorophylls ausmachen. Hongyan Xi und ihre Kollegen aber nutzen die Wellenlängen-Information der Satelliten jetzt noch besser aus. Im Detail geht es um die Analyse der sogenannten Reflektanz, auch Reflexionsgrad genannt. Sie ist ein Maß dafür, wie viel des Sonnenlichtes, das auf die Erde trifft, ins All zurückgeworfen wird. Dieses reflektierte Licht ist das Ergebnis aus verschiedenen optischen Prozessen: Es wird von Wassermolekülen und Partikeln im Meer und in der Atmosphäre gestreut, gebeugt und verändert. „Und auch das Plankton, das ja bestimmte farbige Pigmente enthält, beeinflusst die Reflektanz“, sagt Hongyan Xi. „Je nachdem, welche Algen und welche Pigmente im Wasser vorherrschen, ist die Reflektanz anders.“ Tatsächlich prägt jede der fünf verschiedenen Plankton-Gruppen dem reflektierten Licht quasi seinen eigenen Fingerabdruck auf. Der neu entwickelte Algorithmus ist in der Lage, diesen zu erkennen.

Aufwendiger Vergleich von Schiffs- und Satellitendaten

Diesem Erfolg ist eine enorme Fleißarbeit vorausgegangen. Denn zunächst musste das Team herausfinden, welches Reflektanzmuster für welche Algengruppe typisch ist. Die Forscher mussten dazu Satellitenmessungen mit Planktonproben kombinieren, die zur selben Zeit am selben Ort vom Schiff aus genommen worden waren. Glücklicherweise gibt es heute öffentlich zugängliche Datenbanken, in denen die Ergebnisse vieler Schiffsexpeditionen gespeichert sind. Die Archive verraten, an welchem Ort und zu welcher Zeit Wasserproben genommen wurden und welche Algenarten und -gruppen darin enthalten waren. Hongyan Xi und ihre Kollegen werteten rund 12.000 solcher Algendatensätze aus – und setzten jeden einzelnen in Beziehung zu Satellitenmessungen, die zur selben Zeit vom selben Ort gemacht worden waren. Damit konnten sie nachvollziehen, wie sich die Reflektanz bei bestimmten Algen veränderte.
Wasserqualität und giftige Algenblüten

Mit diesem Wissen war es dann möglich, den Algorithmus zu entwickeln. Dieser ist jetzt in der Lage, aus der Reflektanz-Information aus einem beliebigen Meeresgebiet weltweit auf die dort vorherrschenden Algengruppen zu schließen. Diese Information ist beispielsweise wichtig, um weiträumige Blüten giftiger Algen zu erkennen, sogenannte „Harmful algal blooms“ (HABs). Auch sagt die Anwesenheit bestimmter Algen etwas über die Wasserqualität aus; Informationen, die für die Fischerei von Bedeutung sind. „Außerdem können wir künftig erkennen, ob sich die Verteilung des Phytoplanktons mit dem Klimawandel verändert“, sagt Hongyan Xi. „Das ist wichtig, um die Folgen für die Ökosysteme abzuschätzen.“

Originalpublikation

Hongyan Xi, Svetlana N. Losa, Antoine Mangin, Mariana A. Soppa, Philippe Garnesson, Julien Demaria, Yangyang Liu, Odile Hembise Fanton d'Andon, Astrid Bracher:

Global retrieval of phytoplankton functional types based on empirical orthogonal functions using CMEMS GlobColour merged products and further extension to OLCI data

doi.org/10.1016/j.rse.2020.111704