Mannino, Dyda and Hernes

Mannino, Dyda and Hernes

Biogeochemical and Optical Analysis of Coastal DOM for Satellite Retrieval of Terrigenous DOM in the U.S. Middle Atlantic Bight

Estuaries and coastal ocean waters experience a high degree of variability in the composition and concentration of particulate and dissolved organic matter (DOM) as a consequence of riverine/estuarine fluxes of terrigenous DOM, sediments, detritus and nutrients into coastal waters and associated phytoplankton blooms. Our approach integrates biogeochemical measurements (elemental content, molecular analyses), optical properties (absorption) and remote sensing to examine terrestrial DOM contributions into the U.S. Middle Atlantic Bight (MAB). We measured lignin phenol composition, DOC and CD OM absorption within the Chesapeake and Delaware Bay mouths, plumes and adjacent coastal ocean waters to derive empirical relationships between CDOM and biogeochemical measurements for satellite remote sensing application. Lignin ranged from 0.03 to 6.6 ug/L between estuarine and outer shelf waters. Our results demonstrate that satellitederived CDOM is useful as a tracer of terrigenous DOM in the coastal ocean.

Biogeochemical and Optical Analysis of Coastal DOM for Satellite Retrieval of Terrigenous DOM in the U.S. Middle

Atlantic BightAntonio Mannino1, Rachael Dyda2, Peter Hernes2,

Stan Hooker1, Kim Hyde3, Mike Novak1

1NASA Goddard Space Flight Center, 2UC-Davis, 3NOAA NEFSC

2012 Oceans Sciences - Feb. 23, 2012

Funding: NASA Ocean Biology & Biogeochemistry, Interdisciplinary Science, Carbon Cycle Science ProgramsAcknowledgements: M.E. Russ, X. Pan, K.C. Filippino, M. Mulholland, M. Twardowski, R. Morrison, J. Austin, E. Hofmann, M. Cottrell, D. Kirchman, ODU, US ECoS Team, NOAA ECOMon, NASA OBPG

Outline

• Objectives• CDOM:DOC Relationships• Lignin Distributions• Lignin:CDOM Relationships• Satellite algorithm development for

CDOM, DOC and Lignin Phenols

Objectives• Link chemical and optical properties of DOM

• Link DOM optical/chemical properties to in situ radiometry

• Develop satellite algorithms for CDOM, DOC and Terrigenous DOM (Lignin Phenols).

• Identify processes that regulate distributions of CDOM, DOC and Lignin Phenols

• Apply field and satellite data to track and quantify fluxes of terrigenous and marine carbon within the continental margin along northeastern U.S.

GOAL: Investigate and quantify the contribution and impact of riverine carbon to continental margins and beyond

Ches. Bay PlumeMay 27, 2005Nov. 3, 2005Sep. 6, 2006Nov. 28, 2006March 19, 2007April 23, 2007July 3, 2007Aug. 16, 2007

Southern MABMarch 30-‐April 1, 2005

July 26-‐30, 2005May 9-‐12, 2006July 2-‐6, 2006

Gulf of MaineApril 26-‐30, 2007May 26-‐28, 2007June 6-‐8, 2007

New York BightMay 5-‐9, 2007

Nov. 10-‐14, 2007July 21-‐24, 2008May 19-‐21,2009

Field Sampling Stations

Lower CB: July 2004 to May 2006

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CliVECAug. 2009 toJune 2011

Outline



DOC:aCDOM Chesapeake Bay Mouth & Plume

Fall, Winter & Spring Summer

50

100

150

200

250

300

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5ag(355) (m-

DO

C ( _

M)

Oct 15 & Nov 15, 2004Jan 10, 2005March 30-31, 2005May 26-27, 2005Nov. 3, 2005May 11, 2006Nov. 28, 2006Mar 19, 2007Apr 23, 2007

aCDOM(355) (m-1)

DO

C (µ

M)

50

100

150

200

250

300

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5

July 5, 2004Sep 1, 2004June 21, 2005July 26-27, 2005Aug 19, 2005Sep 23, 2005July 3-4, 2006Sept. 6, 2006July 3, 2007Aug 16, 2007

aCDOM(355) (m-1)

• Interannual consistency in DOC to aCDOM relationships

Regional & Seasonal DOC:aCDOM Relationships

0

50

100

150

200

250

300

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0

DO

C (µ

M)

aCDOM(355) (m-1)

Southern MAB Summer Southern MAB Fall, Winter & Spring Hudson July 2008 Del Bay Summer 2005 & 2006 Hudson May & Nov 2007 & May 2009 GoM late May & early June 2007 GoM late April 2007

• DOC per unit aCDOM increases from N to S: differences in source materials, such as more colored terrestrial DOM exported to the GoM due to the absence of large estuaries where the DOM can be degraded.• Seasonal shift in DOC to aCDOM relationships from accumulation of DOC from NCP and photooxidation of CDOM between spring and fall.

R2 = 0.90

R2 = 0.96 R2 = 0.92R2 = 0.88

R2 = 0.91R2 = 0.92R2 = 0.97

Outline

• Objectives• CDOM:DOC Relationships• Lignin Distributions• Lignin:CDOM Relationships• Radiometry:CDOM Relationships• Satellite-derived CDOM, DOC, Lignin

Biochemical Composition of Sources

Delaware Bay Lignin Stations

Nov. 2-‐6, 2002

July 22-‐24, 2003

Chesapeake MAB Lignin Stations

CB PlumeMay 27, 2005Nov. 3, 2005Sep. 6, 2006Nov. 28, 2006

March 30-‐April 1, 2005July 26-‐30, 2005May 9-‐12, 2006July 2-‐6, 2006

SMAB

MAB

Lower Chesapeake Bay: July 04, Sept. 04, Oct. 04, Nov. 04, Jan. 05, May 05

Freshwater Discharge into Delaware Bay and Chesapeake Bay

Data courtesy of USGS

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

18000

Jan-02 Jan-03 Jan-04 Jan-05 Jan-06 Jan-07

Dai

ly S

tream

flow

(m3

s-1 )

Date

Susquehanna River Delaware River

typical wet dry

Lignin Distributions

!"

!#$"

%"

%#$"

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0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

S:V

C:V

DB_Nov02 DB_July03 B01_Apr05 B02_July05 D01_May05 D02_Nov05 B03_May06 B04_July06 D03_Sep06 D04_Nov06 CBM02_July04 CBM03_Sep04 CBM04_Oct04 CBM05_Nov04 CBM06_Jan05 CBM07_May06

g - non-woody

angiosperm - non-woodyAngiospermwoody

Gymnowoody

Lignin Source & Degradation Parameters

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

0 1 2 3 4 5 6 7

(Ad:

Al)s

(Ad:Kn)v


0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

0 1 2 3 4 5 6 7

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Al)s

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Terrigenous DOC Estimates

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DO

C

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[Lignin/DOC]O / [Lignin/DOC]R * 100proportion of ocean to river lignin yields

Outline



aCDOM versus Lignin Phenols

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25

a CD

OM(3

55) (

m-1

)

!6 Lignin Yields (mg 100 mg OC-1)

DB_Nov02

DB_July03

B01_Apr05

B02_July05

D01_May05

D02_Nov05

B03_May06

B04_July06

D03_Sep06

D04_Nov06

CBM02_July04

CBM03_Sep04

CBM04_Oct04

CBM05_Nov04

CBM06_Jan05

CBM07_May06

y = 0.476x0.816 R! = 0.822

y = 1.374x0.809 R! = 0.851

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 a C

DO

M(3

50) (

m-1

)

a CD

OM(4

12) (

m-1

)

!6 Lignin Phenols (ug L-1)

aCDOM(412)

aCDOM(350)

0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30

SU

VA(2

54) (

L m

g C

-1 m

-1)

!8 Lignin Yields (mg 100 mg OC-1)

DB_Nov02

DB_July03

B01_Apr05

B02_July05

D01_May05

D02_Nov05

B03_May06

B04_July06

D03_Sep06

D04_Nov06

CBM02_July04

CBM03_Sep04

CBM04_Oct04

CBM05_Nov04

CBM06_Jan05

CBM07_May06

Power Model Fit

Lignin Phenol to SUVA254 Relationships

R2 = 0.81Sy.x = 0.47n = 70

R2 = 0.68Sy.x = 0.38n = 57

0.00

1.00

2.00

3.00

4.00

5.00

6.00

0.01 0.02 0.03 0.04

!6

Lign

in (u

g L-

1 )

S275:295

DB_Nov02

DB_July03

B01_Apr05

B02_July05

D01_May05

D02_Nov05

B03_May06

B04_July06

D03_Sep06

D04_Nov06

CBM02_July04

CBM03_Sep04

SCDOM(275:295) versus Lignin Phenols

R2 = 0.95Sy.x = 0.226n = 66

0.00

0.03

0.06

0.09

0.12

0.15

0.01 0.02 0.03 0.04

!6 L

igni

n Yi

elds

(mg

(100

mg

OC

-1))

S275:295

DB_Nov02

DB_July03

B01_Apr05

B02_July05

D01_May05

D02_Nov05

B03_May06

B04_July06

D03_Sep06

D04_Nov06

CBM02_July04

CBM03_Sep04

CBM04_Oct04

CBM05_Nov04

CBM06_Jan05

CBM07_May06

0.00

0.03

0.06

0.09

0.12

0.15

0.01 0.02 0.03 0.04

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igni

n Yi

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(mg

(100

mg

OC

-1))

S275:295

DB_Nov02

DB_July03

B01_Apr05

B02_July05

D01_May05

D02_Nov05

B03_May06

B04_July06

D03_Sep06

D04_Nov06

CBM02_July04

CBM03_Sep04

CBM04_Oct04

CBM05_Nov04

CBM06_Jan05

CBM07_May06

SCDOM(275:295) versus Lignin Yields

R2 = 0.76Sy.x = 0.015n = 66

0.00

0.03

0.06

0.09

0.12

0.15

0.01 0.02 0.03 0.04

!6 L

igni

n Yi

elds

(mg

(100

mg

OC

-1))

S275:295

DB_Nov02

DB_July03

B01_Apr05

B02_July05

D01_May05

D02_Nov05

B03_May06

B04_July06

D03_Sep06

D04_Nov06

CBM02_July04

CBM03_Sep04

CBM04_Oct04

CBM05_Nov04

CBM06_Jan05

CBM07_May06

Outline



Types of Algorithms• Band ratios (ex. OC4)

• Semi-analytical (ex. GSM01, QAA, GIOP)

• IOP based algorithms (DOC from CDOM)

• Multivariate algorithms

• Machine Learning

• Neural networks

• Vector support machines

• Gaussian process models

CDOM Algorithm Development

0

0.5

1

1.5

2

2.5

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2

Rrs

(412

)/Rrs

(547

)

aCDOM(412) (m-1)

Southern MAB Gulf of Maine Hudson Plume Exp. One-Phase Decay Model

R2 = 0.95Sy.x = 0.076n = 153

in situ remote sensing reflectance (Rrs) band ratios versus aCDOM

0

0.4

0.8

1.2

1.6

2

-2.5 -1.5 -0.5 0.5 1.5

Rrs

(380

)/Rrs

(555

)

aCDOM(380) (m-1)

in situ observations

3rd Order Polynomial Model

R2 = 0.95Sy.x = 0.064n = 151

Ln[aCDOM(380) (m-1)

Validation of SeaWiFS CDOM Algorithms

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APD = 31.7%RMSE = 0.053n = 58 APD = 19.7%

RMSE = 0.033n = 42

APD = Absolute Percent Difference

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DOC:aCDOM Correlation with Wavelength Relevance to CDOM & DOC algorithms

Credit: Aron Stubbins for idea for this plot

SMAB Fall-Winter-Spring Datan=258

DOC can be derived from wide range of aCDOM(λ)

DOC 2004 Monthly

Composites - MODIS-A 4km

May

Sept. Nov.July

MayMarchJanuary

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1.60

1.80

2.00

Terrigenous DOM from Space - AGU 2007

Lignin Phenols (μg L-1) May 16, 2000

S2000136

0.0

0.4

0.8

1.2

1.6

0.0 0.4 0.8 1.2 1.6

Lignina(350)

Field data

Sate

llite

(m-1)

(μg L-1)

a CD

OM(3

50)

(m-1)

0

2

4

6

8

10

0 2 4 6 8 10Lignin Phenols (μg L-1)

X=(Y+0.346)/1.034r = 0.99

Hernes & Benner 2003Mississippi River Plume

Lignin Phenols: APD = 10 ± 8.8%

DOC and CDOM Yields

Drainage Area

% Drainage of

Contiguous US

% DOC Flux vs.

Mississippi

DOC yield (gC m2

yr-1)

CDOM yield a350

(yr-1)

DOC Load (kg yr-1)

CDOM Load a350 (m2 yr-1)

Atchafalaya 3.3 56.6 4.92 10.6 1.19 X 109 2.56 X 1012

Columbia 9.1 19.2 0.61 0.93 4.04 x 108 6.16 x 1011

Mississippi 40.1 100 0.72 1.25 2.10 x 109 3.65 x 1012

Potomac 0.4 2.11 1.48 2.62 4.43 x 107 7.84 x 1010

South Atlantic Bight 4.3 45.4 3.04 7.43 9.55 x 108 2.33 x 1012

Susquehanna 1.0 3.97 1.17 1.75 8.23 x 107 1.23 x 1011

Source: Rob Spencer, in prep.

Summary

• Relationships of optical properties (aCDOM and S) with biogeochemical variables (DOC and lignin phenols) are robust and driven primarily by terrestrial contributions into coastal waters.

• Black carbon contributions also likely (Mannino et al. 2004).

• Satellite-derived lignin phenol distributions (DOM) are within reach now, but would be more robust with UV-capable satellite sensors.

• currently need to extrapolate CDOM parameters from the UV to satellite radiometry in the visible.

• much more problematic for S275:295

Documents

Mannino, Dyda and Hernes