GIS OG VERDENSMÅL 14: LIVET I HAVET
Kortlægning af algeudbredelse
I ArcGIS Pro har man implementeret et workflow, som identificerer og kvantificerer omfanget af grønne alger ved kyster verden over. Metoden bliver nu brugt hos FN i deres nyeste version af 'Global Manual on Ocean Statistics'.
Af Jen Van Deusen,
oversat af Laura Maja Stenbæk Fløytrup, GIS-konsulent, Geoinfo
Oktober 2021
Grønne alger langs strande og ved søer er ikke bare irriterende når man bader, de er også dybt problematiske for vores miljø og for klimaet.
Alger er resultatet af såkaldt eutrofiering, som er en proces hvori vands biomasse og næringsstoffer, hovedsageligt bestående af nitrogen og fosfor, forøges betydeligt. Det er specielt næringsstoffer fra run-off af gødning i landbrug og fra affaldscentre, som ledes ud i søer og have. Det skaber en ubalance i mængden af organismer i vandet, som resulterer i forøget algeproduktion samt for lav iltmængde i vandet. Konsekvensen er ødelæggelse af essentielle habitatområder, reducering af fiskebestande og i sidste ende påvirker disse ændringer også vores eget helbred.
Verdenshavene dækker nemlig over 70 % af klodens overflade, optager 50 gange mere CO2 end vores atmosfære og producerer halvdelen af verdens ilt. Havet har altså stor betydning for os mennesker og vores helbred, lige meget hvor man bor.
Forstå havenes tilstand
Men hvilken rolle spiller de grønne alger i dette? Måling og monitorering af klorofylkoncentrationer, som giver algerne deres grønne farve, er afgørende for at forstå havenes tilstand og bidrage til Verdensmålene. Især Verdensmål 14.1 er essentielt da målet siger, at alle former for havforurening skal forhindres og væsentligt reduceres inden 2025, specielt med fokus på at reducere forurening forårsaget af landbaserede aktiviteter, som fx eutrofiering pga gødskning.
Keith VanGraafeiland, som er projektingeniør hos Esri, arbejder med at kuratere data for ArcGIS Living Atlas of the World (verdens største samling af geografiske data) og har derudover fokuseret på at indsamle og formidle data om klorofylkoncentrationer.
Kortlægning af forureningens omfang
Ifølge Keith, er der meget data tilgængeligt. For eksempel har man siden midten af 1990’erne målt globale klorofylkoncentrationer i havet via satellitter. Disse data har været fundamentale for vores forståelse af havets produktion af planteplankton, samt for klimaforandringernes påvirkning af kyst- og havøkosystemer. Men ofte mangler denne data at blive gjort anvendelig til planlægning og implementering af løsninger.
For at nå verdensmål 14.1 er det nemlig, ifølge Keith, nødvendigt at hvert land får en forståelse for mængden af forurening som flyder fra landområder til havområder og evner at handle på denne forståelse. En måde til at opnå dette er, ved at benytte åbne, pålidelige, og ajourførte data, og GIS er et afgørende værktøj til at gøre denne data brugbar for beslutningstagerne. Keith er en del af et samarbejde mellem
FNs Environment Programme,
CEO Blue Planet,
NOAA og
Esri, som netop arbejder på at bruge klorofyldata fra satellitobservationer til at tage beslutninger i henhold til Verdensmålene.
Her ses et eksempel på hvordan en satellit analyserer havets farver, som kan bruges til at forstå planteplanktons opbyggelse i alger.
Keith fortæller, at man i ArcGIS Pro har implementeret et workflow, som identificerer og kvantificerer omfanget af eutrofiering ved kyster verden over.
Det oprindelige workflow blev formuleret af en gruppe forskere, som udarbejdede en metode til at kvantificere eutrofiering, baseret på satellitmålinger af klorofyl. Metoden blev evalueret gentagne gange, tilpasset iterativt og implementeret i ArcGIS Pro.
Bruges af FN
I dag, bliver metoden brugt hos FN i deres nyeste version af 'Global Manual on Ocean Statistics'. Modelbuilder-værktøjet i ArcGIS Pro har vist sig at være et effektiv til at oprette et reproducerbart og forståeligt workflow, som nemt kan forbedres og modificeres undervejs; og dette er essentielt for valid forskning. Billedet nedenfor viser et eksempel på en ModelBuilder i ArcGIS Pro, som visualiserer et geoprocesseringsworkflow. Resultatet er blandt andet en månedlig rapport som klassificerer afvigende klorofylværdier som ses nedenfor.
