Możliwości zdalnego monitorowania zdyspergowanych substancji ropopochodnych w wodach Bałtyku
Kamila Haule1, Mirosław Darecki2, Henryk Toczek1
1Akademia Morska w Gdyni, ul. Morska 81-87, 81-225 Gdynia, k.haule@wm.am.gdynia.pl
2Instytut Oceanologii PAN, ul. Powstańców Warszawy 55, Sopot
Wstęp
Substancje ropopochodne w formie zdyspergowanej pojawiają się w Bałtyku, jako efekt działalności człowieka, zwłaszcza w wyniku codziennej żeglugi i wpływów rzecznych (GESAMP 2007). Na obecność rozproszonych i zawieszonych form substancji olejowych szczególnie narażone są zamknięte akweny morskie, takie jak Bałtyk, strefy przybrzeżne, ujścia rzek oraz regiony intensywnej żeglugi. W regionach przybrzeżnych Morza Bałtyckiego typowe stężenia substancji ropopochodnych wahają się od kilku ppb do kilku ppm (HELCOM 2010). Monitorowanie obecności i dynamiki plam olejowych na powierzchni wody czy zdyspergowanych substancji olejowych w powierzchniowej warstwie wody jest istotnym elementem w systemach ochrony środowiska Bałtyku i przeciwdziałania skutkom zanieczyszczeń. O ile zdalne określanie powierzchniowych plam jest wdrożone do praktyki od wielu lat, o tyle monitorowanie zdyspergowanych substancji ropopochodnych pod powierzchnią nie jest wciąż szeroko rozpowszechnione. Przyczyną takiego stanu rzeczy jest z jednej strony brak odpowiednich możliwości technicznych, a z drugiej brak odpowiednich modeli i algorytmów. Wprowadzane w ostatnich latach coraz czulsze i pracujące w coraz szerszym zakresie spektralnym detektory satelitarne przyczyniają się powoli do eliminacji tej pierwszej bariery. Wciąż potrzebne są jednak odpowiednie metody i algorytmy które mogłyby określać ilościowe charakterystyki zdyspergowanych substancji ropopochodnych.
Niniejsza praca przyczynia się do opracowania takich modeli.
Krople oleju, jako składniki aktywne optycznie, biorą udział w procesie przenoszenia energii w toni morskiej, więc wpływają na pozorne właściwości optyczne wody. Zakres ich wpływu może być oszacowany za pomocą numerycznego modelowania transferu energii promienistej w wodzie morskiej, zasilonego zmierzonymi danymi wejściowymi (Rudź i in. 2013).
W niniejszej publikacji prezentujemy wyniki takiego modelowania na przykładzie ropy Petrobaltic.
Rzeczywiste właściwości optyczne zdyspergowanej ropy zostały obliczone na podstawie równań teorii Lorenza-Mie dla dwóch różnych rozkładów rozmiarów kropel. Następnie, wartości te zostały włączone do numerycznego modelu transferu energii promienistej w Morzu Bałtyckim w celu oszacowania wpływu rozproszonego oleju na reflektancję zdalną wody morskiej w zakresie światła widzialnego, która może być bezpośrednio wykorzystana do określania ilości tych substancji pod powierzchnią wody.
1. Rzeczywiste właściwości optyczne wody morskiej
Rzeczywiste właściwości optyczne naturalnej wody morskiej zostały zmierzone na stacji przybrzeżnej L4 w Południowym Bałtyku (N 54.8, E 17.5) 25 maja 2012 r. Pomiary te
obejmowały spektralne współczynniki absorpcji a(λ) i osłabienia c(λ). Funkcja fazowa objętościowej funkcji rozpraszania dla wody naturalnej została ustalona na podstawie przeprowadzonego cyklu symulacji transferu energii promienistej z użyciem różnych funkcji Fourniera-Forranda (F-F) parametryzowanych różnymi stosunkami bb/b współczynnika rozpraszania wstecz bb do całkowitego współczynnika rozpraszania b (Mobley 1994, Freda i Piskozub, 2007). Funkcje F-F, dla których uzyskano najlepsze dopasowanie dla zmierzonej i modelowanej reflektancji zdalnej zostały użyte w dalszych analizach (Rys. 1). W niniejszym studium wzięto również pod uwagę rzadko uwzględnianą zależność funkcji fazowej od długości fali, która w wodach optycznie złożonych jest szczególnie znacząca (Freda 2012).
Na rysunku 2 prezentujemy zależność spektralną stosunku bb/b. Powszechnie używana w modelowaniu transferu energii promienistej w wodzie morskiej funkcja fazowa Petzolda, przybliżana stosunkiem bb/b = 0.018, nie dała satysfakcjonujących rezultatów (zielona linia na Rys. 2), podobnie jak w ostatnich publikacjach Fredy i Piskozuba (2012), oraz Fredy (2012). Włączenie zależnej spektralnie funkcji fazowej do modelowania pozwoliło uzyskać dokładność modelu na poziomie ≤ 5%.
Rys. 1. Reflektancja zdalna zmierzona (linia ciągła) i modelowana (czerwone punkty)
Rys. 2. Stosunek bb/b reprezentujący najlepsze dopasowanie reflektancji zdalnej między pomiarem in situ a modelem; zielona linia pokazuje stosunek bb/b dla f. fazowej Petzolda
2. Rzeczywiste właściwości optyczne kropel oleju
Do dalszej analizy wybrano dwa rozkłady rozmiarów zdyspergowanej ropy Petrobaltic. Ropa naftowa rozproszona w środowisku morskim tworzy zwykle zawiesinę kropel o logarytmiczno-normalnym rozkładzie rozmiarów (Li i in. 2011, Johansen i in. 2013, Freda 2014). Zastosowano formułę podaną przez Jonasza i Fourniera (2007):
2
2 0 2
2 1
0 2
ln exp ln
exp
2
d d d
d N
n , (1)
gdzie:
d – średnica kropli oleju (w zakresie 0.01 - 100 μm), d0 – średnica piku rozkładu rozmiarów,
σ – parametr szerokości logarytmiczno-normalnego rozkładu rozmiarów, N – całkowita liczba kropel oleju w 1 m3 wody morskiej.
Parametr σ został wyznaczony na podstawie zmierzonych rozkładów rozmiarów (Otremba, 2007). Analizę przeprowadzono dla dwóch rozkładów rozmiarów (Rys. 3):
scharakteryzowanego przez średnicę piku 0.3 μm (reprezentującego bardzo małe kropelki i nazywanego dalej skrótowo "krople nanometrowe"), oraz scharakteryzowanego przez średnicę piku 5.0 μm (reprezentującego krople o średnich rozmiarach, nazywanego dalej skrótowo "krople mikrometrowe").
Rys. 3. Dwa rozkłady rozmiarów kropel oleju zawieszonych w wodzie morskiej scharakteryzowane przez średnice pików 0.3 μm (linia ciągła) i 5.0 μm (linia przerywana)
Wcześniejsze badania pokazały, że krople mikrometrowe są obecne w regionach rozlewów olejowych w okresie od kilku godzin do kilkunastu dni (Delvigne i Sweeney, 1988, Gong i in. 2014), natomiast nanometrowe krople formują stabilne emulsje trwające w wodzie morskiej nawet do kilku miesięcy (Li i in.
2009). W celu obliczenia rzeczywistych właściwości optycznych kropel oleju zawieszonych w wodzie morskiej zastosowano teorię Mie, zgodnie z opisem matematycznym w publikacji Bohrena i Huffmana (1983). Wyniki obliczeń są pokazane na Rys. 4. (widmo współczynnika absorpcji i rozpraszania) oraz na Rys. 5 (kątowa zależność funkcji fazowej dla centralnej części zakresu światła widzialnego, 555 nm).
3. Modelowanie transferu energii promienistej w wodzie morskiej
Rzeczywiste właściwości optyczne kropel oleju zdyspergowanych w wodzie morskiej zostały włączone do systemu symulacji transferu energii promienistej opartego na kodzie Monte Carlo, opisanego wcześniej (Drozdowska i in. 2013, Rudź i in. 2013). Warunki brzegowe modelu zostały ustalone na podstawie dostępnych danych meteorologicznych: 10%
zachmurzenia, elewacja Słońca (kąt zenitalny) 58°, szybkość wiatru 5 ms-1, głębokość morza 11 m, albedo dna 10% (w tym 2% odbicia lustrzanego i 8% odbicia dyfuzyjnego). Pionowy zasięg kropel oleju w wodzie morskiej (głębokość penetracji oleju) była rozważana w zakresie od 1 do 11 m, natomiast stężenie kropel oleju w zakresie od 10 ppb do 5 ppm.
W wyniku modelowania otrzymano reflektancję zdalną dla naturalnej wody morskiej oraz dla wody morskiej wirtualnie zanieczyszczonej zdyspergowaną ropą Petrobaltic.
Rys. 4. Widmo współczynnika absorpcji (czarne linie) i rozpraszania (niebieskie linie) dla dwóch rozkładów rozmiarów kropel oleju zawieszonych w wodzie morskiej, scharakteryzowanych przez średnicę piku 0.3 μm (linie ciągłe) oraz 5.0 μm (linie przerywane)
Rys. 5. Funkcja fazowa dla 555 nm otrzymana dla dwóch rozkładów rozmiarów kropel oleju zawieszonych w wodzie morskiej, scharakteryzowanych przez średnicę piku 0.3 μm (linia ciągła) oraz 5.0 μm (linia przerywana)
3.Wyniki i dyskusja
Na Rys. 6 pokazano w jaki sposób różne stężenia kropel ropy Petrobaltic mogą wpływać na reflektancję zdalną. Charakter tego wpływu zależy od rozmiarów kropel.
Rys. 6. Wpływ różnych stężeń kropel ropy Petrobaltic o rozkładach rozmiarów scharakteryzowanych przez średnicę piku a) 0.3 μm oraz b) 5.0 μm na reflektancję zdalną
Krople nanometrowe sięgające na głębokość 1 m zwiększyły wartości reflektancji już przy stężeniu 10 ppb o 3 % w centralnej części światła widzialnego (555 nm), natomiast przy głębokości penetracji 5 m wpływ ten wzrósł do 12% (Rys. 6 a).
Wyższe stężenie, 100 ppb, dało wzrost reflektancji o 125% przy penetracji 1 m oraz 551%
przy penetracji 5 m. Dalszy wzrost stężenia kropel nanometrowych do 1 ppm powodował kilkudziesięciokrotny wzrost reflektancji zdalnej w całym zakresie światła widzialnego.
Z drugiej strony, krople mikrometrowe wykazały tendencję do obniżania wartości reflektancji zdalnej (Rys. 6 b). Przy długości fali 555 nm i stężeniu 100 ppb spadek ten wyniósł 3% przy penetracji kropel oleju na głębokość 1 m oraz 11% przy penetracji 5 m. Stężenie 1 ppm dało odpowiednio spadek reflektancji o 28% i 56%, natomiast stężenie 5 ppm, 75% i 81% przy tych samych głębokościach penetracji oleju.
Największy wpływ na reflektancję zdalną mają krople oleju znajdujące się w powierzchniowej warstwie wody morskiej 0-5 m (Rys. 7). Wpływ głębokości penetracji kropel oleju w toni morskiej na reflektancję zdalną ma charakter eksponencjalnego wzrostu (Rys. 7 b).
Rys. 7. a) Wpływ głębokości penetracji kropel ropy Petrobaltic na reflektancję zdalną przy stężeniu 100 ppb; b) zależność reflektancji zdalnej dla 555 nm od głębokości penetracji kropel oleju
4. Podsumowanie
Modelowanie transferu energii promienistej jest dobrym narzędziem do przewidywania zmian strumienia radiacji oddolnej w wyniku zanieczyszczeń olejowych. W niniejszej pracy rzeczywiste właściwości optyczne zdyspergowanego oleju, wyznaczone na podstawie teorii Mie, zostały z powodzeniem włączone do prezentowanego modelu. Uwzględnienie spektralnej zmienności funkcji fazowej rozpraszania dla naturalnej wody morskiej znacząco poprawiło dokładność modelu.
Zademonstrowano potencjalny wpływ zdyspergowanej ropy Petrobaltic na zmiany reflektancji zdalnej wody morskiej. Obecność substancji ropopochodnych zawieszonych w wodzie morskiej może w sposób znaczący zwiększać lub zmniejszać reflektancję zdalną,
w zależności od stężenia kropel oleju, ich rozkładu rozmiarów i głębokości penetracji. Dla typowo rozważanego stężenia 1 ppm i penetracji oleju 1 m redukcja reflektancji zdalnej może dojść do ok. 30% w przypadku mikrometrowych kropel oleju, natomiast wzrost reflektancji zdalnej może osiągnąć wartość 36-krotną w przypadku kropel nanometrowych, co potwierdza możliwość zdalnego określania obecności i stężenia zdyspergowanych substancji ropopochodnych w Bałtyku.
Podziękowania
Badania zostały sfinansowane z grantu Narodowego Centrum Nauki nr UMO- 2012/05/N/ST10/03707. Częściowe wsparcie uzyskano z projektu "Satelitarna Kontrola Morza Bałtyckiego - SatBałtyk" ufundowanego przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego (nr umowy POIG 01.01.02-22-011/09).
Część obliczeniowa badań została wykonana dzięki wsparciu Centrum Informatycznego Trójmiejskiej Akademickiej Sieci Komputerowej (CI TASK).
Literatura
Bohren C. F., Huffman D. R., 1983, Absorption and scattering of light by small particles, John Wiley & Sons, New York.
Delvigne G. A. L., Sweeney C. E., 1988, Natural dispersion of oil, Oil and Chemical Pollution, 4, 281–310.
Drozdowska V., Freda W., Baszanowska E., Rudź K., Darecki M., Heldt J. R., Toczek H., 2013, Spectral properties of natural and oil polluted Baltic seawater - results of measurements and modelling, Eur. Phys. J. - Spec. Top. 222, 2157-2170.
Freda W., 2014, Comparison of the spectral-angular properties of light scattered in the Baltic Sea and oil emulsions, J. Europ. Opt. Soc. Rap. Public., 9:14017.
Freda W., Piskozub J., 2007, Improved method of Fournier-Forand marine phase function parameterization, Opt. Ex., 15(20), 12763-12768.
Freda W., Piskozub J., 2012, Revisiting the role of oceanic phase function in remote sensing reflectance, Oceanologia, 54(1), 29–38.
Freda W., 2012, Spectral dependence of the correlation between the backscattering coefficient and the volume scattering function measured in the southern Baltic Sea, Oceanologia, 54(3), 355–367.
GESAMP, 2007, Estimates of oil entering the marine environment from sea-based activities, Reports and Studies, 75.
Gong Y., Zhao X., Cai Z., O’Reilly S. E., Hao X., Zhao D., 2014, A review of oil, dispersed oil and sediment interactions in the aquatic environment: Influence on the fate, transport and remediation of oil spills, Mar. Pol. Bul., 79, 16-33.
HELCOM, 2010, Maritime Activities in the Baltic Sea – An integrated thematic assessment on maritime activities and response to pollution at sea in the Baltic Sea Region, Balt. Sea Environ. Proc. No. 123.
Johansen O., Brandvik P. J., Farooq U., 2013, Droplet breakup in subsea oil releases, Part 2:
Predictions of droplet size distributions with and without injection of chemical dispersants, Mar. Pollut. Bull. 73, 327-335.
Jonasz M., Fournier G. R., 2007, Light Scattering by Particles in Water Theoretical and Experimental Foundations, Academic Press, San Diego.
Li Z., Lee K., King T., Boufadel M. C., Venosa A. D., 2009, Evaluating crude oil chemical dispersion efficacy in a flow-through wave tank under regular non-breaking wave and breaking wave conditions, Mar. Pollut. Bull., 58, 735–744.
Li Z., Lee K., King T., Niu H., Boufadel M. C., Venosa A. D., 2011, Application of entropy analysis of in situ droplet-size spectra in evaluation of oil chemical dispersion efficacy, Mar. Pollut. Bull., 62, 2129-2136.
Mobley C. D., 1994, Light and Water: Radiative Transfer in Natural Waters, Elsevier, New York.
Otremba Z., 2007, Oil droplets as light absorbents in seawater, Opt. Ex., 15, 8592-8597.
Rudź K., Darecki M., Toczek H., 2013, Modelling the influence of oil content on optical properties of seawater in the Baltic Sea, J. Europ. Opt. Soc. Rap. Public., 8, 13063.
