White Sea: Its Marine Environment and Ecosystem Dynamics Influenced by Global Change (Springer Praxis Books Geophysical Sciences)

White Sea Its Marine Environment and Ecosystem Dynamics In¯uenced by Global Change Nikolai Filatov, Dmitry Pozdnyako...

Author: Nikolai Filatov | Dmitry Pozdnyakov | Olaf M. Johannessen | Lasse M. Pettersson | Leonid P. Bobylev

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White Sea

Its Marine Environment and Ecosystem Dynamics In¯uenced by Global Change

Nikolai Filatov, Dmitry Pozdnyakov, Ola M. Johannessen, Lasse H. Pettersson and Leonid P. Bobylev

White Sea Its Marine Environment and Ecosystem Dynamics Influenced by Global Change

Published in association with

Praxis Publishing Chichester, UK

Professor Nikolai Filatov Northern Water Problems Institute (NWPI) Karelian Research Centre Russian Academy of Science Petrozavodsk Karelia Russia

Professor Ola M. Johannessen Founding Director Nansen Environmental and Remote Sensing Center Mohn±Sverdrup Center for Global Ocean Studies and Operational Oceanography Geophysical Institute, University of Bergen Bergen Norway

Professor Dmitry Pozdnyakov Dr Leonid P. Bobylev Director Nansen International Environmental and and Remote Sensing Centre St. Petersburg Russia

Mr. Lasse Pettersson Nansen Environmental and Remote Sensing Center Bergen Norway

SPRINGER±PRAXIS BOOKS IN GEOPHYSICAL SCIENCES SUBJECT ADVISORY EDITOR: Dr Philippe Blondel, C.Geol., F.G.S., Ph.D., M.Sc., Senior Scientist, Department of Physics, University of Bath, Bath, UK Published in association with the Nansen Group: NIERSC, St. Petersburg and NERSC, Bergen, Norway

ISBN 3-540-20541-1 Springer-Verlag Berlin Heidelberg New York Springer is part of Springer-Science + Business Media (springeronline.com) Bibliographic information published by Die Deutsche Bibliothek Die Deutsche Bibliothek lists this publication in the Deutsche Nationalbibliogra®e; detailed bibliographic data are available from the Internet at http://dnb.ddb.de Library of Congress Control Number: 2005923493 Apart from any fair dealing for the purposes of research or private study, or criticism or review, as permitted under the Copyright, Designs and Patents Act 1988, this publication may only be reproduced, stored or transmitted, in any form or by any means, with the prior permission in writing of the publishers, or in the case of reprographic reproduction in accordance with the terms of licences issued by the Copyright Licensing Agency. Enquiries concerning reproduction outside those terms should be sent to the publishers. # Praxis Publishing Ltd, Chichester, UK, 2005 Printed in Germany The use of general descriptive names, registered names, trademarks, etc. in this publication does not imply, even in the absence of a speci®c statement, that such names are exempt from the relevant protective laws and regulations and therefore free for general use. Cover design: Jim Wilkie Project management: Originator Publishing Services, Gt Yarmouth, Norfolk, UK Printed on acid-free paper

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11 Afterword

This book has been based both upon the extensive set of studies accomplished under a European Commission INCO-2 Copernicus project and several national programs performed by the Russian Academy of Sciences (RAS) and other institutes. Multiyear, multidisciplinary investigations of the White Sea have been, and continue to be, conducted by a number of Russian organizations such as the Institute of Oceanography (RAS), Moscow State University, and the Zoological Institute (RAS). The research carried out and presented in this book is new and notable not only because it is the ﬁrst comprehensive English language research monograph of its kind on the White Sea, but also because it employs a multidisciplinary approach and develops and applies advanced quantitative techniques such as satellite remote sensing, GIS tools, and numerical modeling. Among the major achievements are: 1

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Development of a new, high-resolution digital model of the White Sea bathymetry that has been used in modeling simulations of the changes occurring in the oceanographical regime and ecological state of the White Sea. Important advances in the realm of satellite remote-sensing methods and scientiﬁc applications for the White Sea. In particular, advances have been made regarding: . Quantitative algorithms for water quality parameters in the White Sea marine environment. . Describing the patterns of thermo-hydrodynamic processes and ﬁelds derived from thermal sensors. . Identifying the spatial variability the White Sea ice cover using passive and active microwave sensors. Development and application of several numerical models have been developed

444

Afterword

and exploited to study the White Sea, including coupled atmosphere–ocean hydrodynamical and ecosystem models. Among the main conclusions that we are able to draw regarding the present and future White Sea environment and ecosystem, include: 1

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3

4

The present pollution level and status of water quality in the White Sea remains mostly stable. Although the anthropogenic forcing on estuaries of the Severnaya Dvina, Onega, and Mezen Rivers is substantial, this process has not yet altered the aquatic ecosystem in a major way. The White Sea is characterized by high dynamic activity (strong tide–ebb currents) and a number of speciﬁc hydrophysical features, a low level of eutrophication and pollution, high rates of water exchange with the Barents Sea, and others characteristics. Strong tide–ebb currents and clear waters are favorable for the growth of mariculture, ﬁsh, mussels, and algae. The present state of water quality and biota appears promising in terms of further development of marine farming and ﬁsheries. Sustainable management of marine resources may be facilitated by the unique data assembled in the course of this study and their multifaceted analyses. This was enhanced by assembly of scientists from different areas, thus providing the required expertise for developing scientiﬁcally-based recommendations for decision makers. For the preservation and efﬁcient use of the White Sea’s living resources, advanced enforcement documents need to be drawn – such documents can be based upon the multi-disciplinary systems approach developed and applied here. Acquisition and integration of satellite data and databases into a dedicated GIS in numerical ecosystem models is an important element of the fundamental approach worked out in this study. Utilization of these tools will make it possible to achieve science-based decisions aimed at pursuing efﬁcient use of, and the preservation of, marine living resources. Numerical model simulations indicate that over the next 50 years the White Sea regional mean air temperature will increase by nearly 1 C, the annual atmospheric precipitation will increase by 5–10% with regard to the present-day values, while the mean annual total evaporation will increase by 25–30%. As a result, the total river runoff to the White Sea may decrease by 10–15%. Numerical models of climate change and marine ecosystem dynamics models implemented here have found that in the event of both (a) climatic warming in the region (using IPCC scenarios) and (b) socio-economic changes in the coastal area (several scenarios have been assumed), theses changes would not bring about serious, far-reaching consequences. A notable exception may be that a diminished ice cover would adversely impact ice-based marine mammals.

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Figure 1.1. Map of the White Sea and adjacent land areas, with reference to the main geographic features.

Figure 1.2. Comparison of the IBCAO and TRANSAS/NIERSC digital bathymetry models for the White Sea.

Figure 4.19. Water temperature ﬂuctuations measured at depths ranging between 1 m and 10 m (internal waves) in the region of the Kuzovskie Islands during 12–15 July, 2000. The measurements were accomplished with TR4 thermistor chains.

Figure 4.44. Ice cover mapped by the DMSP SSM/I satellite passive microwave sensor on 4 March, 2002.

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

(g)

Figure 6.21. Seasonal variability of SST in the White Sea in: (a) May, (b) June, (c) July, (d) August, (e) September, and (f) October.

(a)

(c)

(b)

(d)

Figure 6.22. Transformations of sea ice ﬁelds as revealed from AVHRR images taken in 2002: (a) early March, (b) mid-March, (c) mid-April, and (d) late April.

Figure 6.23. Development of tidal/upwelling fronts and eddies of various spatial dimensions as revealed by AVHHR data obtained in July, 2001.

Figure 6.33. NOAA-14 AVHRR image of the White Sea and adjacent regions taken on 21 March, 2000.

(a)

(b) Figure 6.28. (a) DMSP SSM/I image of the White Sea and adjacent regions taken on 20 March, 2000. The results of thematic interpretation are as follows: a drift ice area and whelping rookeries are concentrated in the Gorlo. Due to strong southerly and southeasterly winds, rookeries of harp seals would be transferred from the Gorlo to the Voronka. The hydrometeorological and ice conditions in the late 1999/2000 winter were favorable for the migration of whelps of Greenland seals in the White Sea. (b) DMSP SSM/I imagery of the White Sea and adjacent regions taken on 10 March, 2003. The results of thematic interpretation are as follows: anomalous warm winter conditions established; the Bassein and Kandalakshskiy Bay as well the major part of Onezhskiy Bay are ice-free. Due to strong southerly winds, ice areas suitable for whelping are concentrated in the southern part of the Gorlo and the outer part of Dvinskiy Bay. The ice conditions during the 2002/2003 winter were unfavorable for harp seals.

(a)

(b)

Figure 6.29. Results of the validation performed from on board the PINRO ﬂying laboratory Arktika. (a) Zone of whelping rookeries – ice breccia: thin ﬁrst-year ice of a 50–70-cm thickness, small ice ﬂoes (20–100 m), medium ice ﬂoes (100–500 m), and large ice ﬂoes (500– 1,000 m); the ice concentration is 9–10 tenths. (b) Zone of ice cake (<20 m), small ice cake and brash ice (<2 m), these ice types are avoided by harp seals during the initial stage of whelping; a few pups that settled there (the central part of the photograph) have found themselves in a critical situation.

Figure 6.35. Results of aerial charting of the migration of Greenland seal whelps conducted on 13 March, 2000. According to these airborne data, the main zones of whelping rookeries are found in the north-western part of the Bassein and the Gorlo.

Figure 6.36. Results of aerial charting of migration of Greenland seal whelps accomplished, on 18 March, 2000 (a) and 19 March, 2000 (b), respectively. According to these airborne data, the ice conditions during the 1999/2000 winter were favorable for the reproduction and migration of harp seals.

Figure 6.38. The White Sea area in pixels, taken as an example from November, 1978. Each pixel measures 25 by 25 km. Colors indicate the ice concentration values from dark blue 0% (ice-free areas) to yellow with 100% ice concentration, the brown color represents land. Red dash–dotted lines are ascribed to the pixels that were selected as representative of each region. In order to avoid land surface interference, pixels representing each area were selected from areas distanced from the coastal line.

Figure 6.39. Mean monthly sea ice concentration in January for each year as derived from employed passive microwave satellite data for the period 1987–1999. The upper plate shows the results of retrieval for the Voronka and Mezenskiy Bay, the lower plate illustrates the status of sea ice concentration in Dvinskiy and Onezhskiy Bays as well as in the Bassein. The red dash–dotted line divides the time series before and after 1992, when a remarkable diﬀerence in ice extent was discovered (see text).

Figure 6.40. Same as Figure 6.39 but for the mean monthly sea ice concentration in February of each year.

Figure 6.41. Variations in ice concentration in the White Sea during the winters of 1978–1999, as derived from spaceborne microwave data for Mezenskiy Bay and the Voronka (upper panel ) as well as for Onezhskiy Bay and the Bassein (middle panel ) and Dvinskiy Bay (lower panel ).

Figure 7.1. Distribution of mineral resources in the Murmansk Oblast and the Republic of Karelia.

Figure 7.2. Distribution of mineral resources in the Archangelsk Oblast.

Figure 9.1. Index of water contamination in the White Sea in August 1986.

Figure 9.2. Monthly indices of water contamination in the White Sea during 1986.

Figure 9.3. Index of water contamination for the White Sea for the 1984–1989 period.

Figure 9.4. Change of water quality in the White Sea for an increase of pollutant averageweighted concentration of 10%.

Figure 9.5. Change of water quality in the White Sea for an increase of pollutant averageweighted concentration of 30%.

Figure 10.22. Content of inorganic nutrients in the mixed layer: 10 simulation years, using the closed model.

Figure 10.23. Development of plankton groups: 10 simulation years, using the closed model.

Figure 10.24. Development of detrital forms of nutrients: 10 simulation years, using the closed model.

Figure 10.25. Development of inorganic nutrients in the lower layer: 10 simulation years, using the closed model.

Figure 10.26. Development of inorganic nutrients in the mixed layer: 10 simulation years (nutrient input due to river runoﬀ taken into account).

Figure 10.27. Development of plankton groups: 10 simulation years (nutrient input due to river runoﬀ taken into account).

Figure 10.28. Development of detrital forms of nutrients: 10 simulation years (nutrient input due to river runoﬀ taken into account).

Figure 10.29. Development of inorganic nutrients in the lower layer: 10 simulation years (nutrient input due to river runoﬀ is taken into account).

Figure 10.30. Development of inorganic nutrients in the mixed layer: 10 simulation years (nutrient input due to river runoﬀ and the exchange with the Voronka waters are taken into account).

Figure 10.31. Development of plankton groups: 10 simulation years (nutrient input due to river runoﬀ and the exchange with the Voronka waters are taken into account).

Figure 10.32. Development of detrital forms of nutrients: 10 simulation years (nutrient input due to river runoﬀ and the exchange with the Voronka waters are taken into account).

Figure 10.33. Development of inorganic nutrients in the lower layer: 10 simulation years (nutrient input due to river runoﬀ and the exchange with the Voronka waters is taken into account).

Figure 10.60. Simulated dynamics of ice thickness (m) exempliﬁed for the spring of 2000.

Figure 10.61. Simulated dynamics of phytoplankton biomass (mg N m 3 ) exempliﬁed for the surface layer in March–June 2000.

Figure 10.62. Simulated average distribution of the zooplankton biomass at a depth of 15 m in August 2000.

The Wite Sea’s pomor ﬁshermen.

Rainbow over the Karelian coast.

The industrial landscape on the White Sea coast.

Pomor’s competition.

The research vessel Ecolog.

Old orthodox churches on the Solovetsky Archipelago.

The White Sea’s whale – ‘‘belukha’’.

The typical winter landscape on the White Sea coast.

The White Sea’s ice.