Assessment of GNSS Reflectometry's Capability to Predict the Global Distribution of Floating Ocean Microplastics
Master thesis
Permanent lenke
https://hdl.handle.net/11250/3028484Utgivelsesdato
2022Metadata
Vis full innførselSamlinger
Sammendrag
Plastikkforurensing i havet påvirker maritimt liv og kan spores videre til mange deler av næringskjeden. Det er vanskelig å nøyaktig anslå hvor store skader økosystemet tar av mikroplastforurensingen av verdenshavene. Nylig har fjernmålingsteknikker blitt utviklet med mål om å predikere den globale distribusjonen av mikroplast. Denne masteroppgaven undersøkte to GNSS-R teknikker for å vurdere om de er kapable til å overvåke konsentrasjonen av mikroplast i havet. CYGNSS observasjoner over havet er den primære datakilden. Videre er flere datakilder brukt til modellering og vurdering av resulter. Disse datakildene inkluderer vindmålinger fra ERA-5 datasettet, havstrømsdata fra OSCAR datasettet, og eksisterende mikroplastmodeller.
Den utførte analysen belyser flere problemer og det foreslås forbedringsområder for begge metodene. Det presenteres også lovende resultater som understreker at GNSS-R kan være nyttige for å indikere mulige akkumuleringssoner av mikroplast. Teknikkene er spesielt interessante siden GNSS-R effektivt kan tas i bruk på små satellitter. GNSS-R har likevel begrensninger i mikroplastdeteksjonsdomenet. Fjernmåling av mikroplast i havet ved hjelp av GNSS-R avhenger fundamentalt av en usikker antagelse. Antagelsen er at mikroplast deler transportmekanismer med surfaktanter i havet. Siden surfaktanter kan spores i GNNS-R observasjoner blir akkumuleringssoner av surfaktanter assosiert med mikroplastansamlinger. Hvorvidt antagelsen om like transportmekanismer er troverdig, må videre undersøkes og blir avgjørende for metodenes evne til å indikere mikroplastakkumuleringssoner. As a severe environmental threat, the pollution of microplastics in the oceans affects marine life and often ends up in many parts of the food chain. The severity of the damage done to the ecosystem caused by microplastics in the world's oceans is hard to estimate accurately. In recent years, remote sensing techniques have been developed to predict floating microplastic distributions. This thesis aimed to investigate the potential of a novel remote sensing technique, i.e., the Global Navigation Satellite Systems (GNSS) Reflectometry (GNSS-R), for estimating the distribution of microplastics. Towards this goal, two available approaches are studied to assess their capability to monitor floating microplastics. NASA Cyclone GNSS (CYGNSS) observations over the oceans constitute the primary data set used in this thesis. Furthermore, several match-up data sets are used for modeling and performance assessment purposes. These data sets include wind measurements from the European Center for Medium-range Weather Forecast (ECMWF) Reanalysis-5 (ERA-5) data set, ocean surface current data from Ocean Surface Current Analyses Real-time (OSCAR), and available global microplastic models.
The conducted analysis reveals several issues within both methods and provides suggestions for improvement. Both approaches show promising results, highlighting GNSS-R's potential to detect possible accumulation zones of microplastics. This potential can draw particular attention since the GNSS-R technique can be efficiently implemented on small satellites. However, the method has limitations in the microplastic detection domain. Remote sensing of microplastics based on GNSS-R relies on a fundamental assumption that requires more verification research. The microplastics are assumed to share a similar transport mechanism with oceanic surfactants. Since surfactant concentrations leave detectable signatures in GNSS-R observations, detecting the accumulation zones of surfactants is considered to correlate with microplastic concentrations. Further research on the relationship between surfactants and floating microplastics is encouraged, which will be decisive for both methods' capability to indicate microplastic accumulation zones.