- / -

The current study focuses on the phenomenon, mostly accounted within the past recent time, of the algae blooms (chlorophyll burst) in the area of the North Aegean Sea. The study attempts to coincide and amplify the approach of Satellite Remote Sensing monitoring, as means of applied oceanographic methods, in order for possible seasonal, spatio-temporal trends of this phenomenon to be identified, thus making the correlation of the indices-variations, though interdisciplinary, to be explained to an extend plainly, in terms of ‘why’ and ‘why-then’ they occur. The North Aegean Sea is directly influenced by the outflow of the Black Sea water masses, through the Dardanelles Strait. Secondary, riverine discharge is into account, along with special hydrodynamic characteristics of the basin. This Black Sea contribution to the North Aegean basin is cold, brackish and rather rich in biomass and nutrients and via the eutrophic blooms, fluctuate the relative meso-poor nutrient character of the basin. The environmental impacts and causes of the occurrences have a multidisciplinary analysis. They affect local ecology systems, water quality, coastal regions, the ichtyo-stock, the eco-balance on food-dependable species and ultimately the human health. The current study leans emphasis on the meteorological-oceanographic analysis for the algae blooms in the North Aegean Sea, depending on the use of satellite derived data and optical color imaginary, concerning the area under study. The preliminary concern, along with secondary conclusions, among the variable instability of the local biogeochemical recycling of the phenomenon, the prolonged temporal time of its dispersion and its correlation with surface winds and meteo-characteristics, was verified. Data from Giovanni, that is a Web-based application developed by the GES DISC (Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center) Interactive Online Visualization ANd aNalysis Infrastructure-NASA, where used for the analysis, in order for possible correlations between oceanographic and meteorological variables to be identified, such as: Chlorophyll-a concentrations, Precipitations rates, Euphotic Zone Depth, Colored Dissolved Organic Matter, Absorption coefficient for phytoplankton, Sea Level Pressure, Surface Pressure and Northwards wind component. / --

Η συνοπτική ταξινόμηση των συστημάτων καιρού αφορά πληθώρα περιβαλλοντικών εφαρμογών. Προσφάτως, η γνωστική περιοχή για την οποία η συνοπτική ταξινόμηση έχει βαρύνουσα σημασία είναι αυτή της ατμοσφαιρικής ρύπανσης. Η γνώση της συνοπτικής κλιματολογίας μιας περιοχής, επιτρέπει την πρόγνωση και ενδεχομένως την αποφυγή επεισοδίων ρύπανσης, τα οποία οφείλονται είτε σε τοπικές πηγές είτε στην μεταφορά ρύπων. Η γνώση αυτή ενισχύεται σημαντικά μέσω της κατηγοριοποίησης (ταξινόμησης) των συνοπτικών καταστάσεων που επικρατούν σε μία δεδομένη περιοχή. Τα τελευταία χρόνια έχουν γίνει προσπάθειες «αυτόματης», μη εμπειρικής, ταξινόμησης με την χρήση Η/Υ. Οι μέχρι τώρα προσπάθειες επικεντρώνονται σε κλασικές στατιστικές μεθόδους. Σκοπός αυτής της διδακτορικής διατριβής είναι η ανάπτυξη μεθόδων και η υλοποίηση αλγορίθμων για την εξαγωγή και ψηφιακή επεξεργασία περιβαλλοντικών σημάτων και εικόνων. Η εφαρμογή των ανωτέρω οδηγεί στη δημιουργία έμπειρων συστημάτων συνοπτικής ταξινόμησης των συστημάτων καιρού, η οποία βασίζεται σε μεθόδους επεξεργασίας εικόνας, ανάλυσης και ομαδοποίησης δεδομένων, αναγνώρισης προτύπων και θεωρίας γράφων. Η σκοπιμότητα της παρούσης έρευνας διαφαίνεται από τη πρωτοτυπία που παρουσιάζει, η οποία έγκειται στο γεγονός ότι οι τεχνικές που παρουσιάζονται και που έχουν αντιμετωπίσει επιτυχώς σειρά προβλημάτων ταξινόμησης σε διάφορους γνωστικούς τομείς, εφαρμόζονται για πρώτη φορά στην Ελλάδα σε θέματα Μετεωρολογίας-Κλιματολογίας-Φυσικής του Περιβάλλοντος και συγκεκριμένα για την συνοπτική ταξινόμηση των συστημάτων καιρού. Τα χαρακτηριστικά των σύγχρονων μεθόδων επεξεργασίας εικόνας, θεωρίας γράφων και ανάλυσης δεδομένων, καθιστούν τις προτεινόμενες προσεγγίσεις αυτής της διατριβής ανταγωνιστικές τόσο σε επίπεδο ποιότητας ταξινόμησης όσο και σε υπολογιστικό χρόνο. / The synoptic classification of weather systems involves a variety of environmental applications. Recently, the synoptic classification has been found to be relevant with the cognitive area of air pollution. Knowing the synoptic climatology of a region, allows the prediction and possibly the prevention of pollution incidents, resulting in either local sources or in transport of pollutants. This knowledge is greatly enhanced by the categorization (classification) of the synoptic conditions in a given area. In recent years ‘automatic’, non-empirical, classification methods have been developed using computers. So far these efforts have been based on classical statistical methods. The aim of this PhD thesis is the development of methods and the implementation of algorithms to extract and process digital signals and environmental images. Consequently, expert systems for the synoptic classification of weather systems are created based on methods relative to image processing, data analysis and clustering, pattern recognition and graph theory. The objective of this research is demonstrated by its own originality which lies in the fact that the presented techniques have successfully addressed a number of classification problems in different topics. It is the first time that such methods have been applied on Meteorology-Climatology-Physics of the Environment in Greece, namely the synoptic classification of weather systems. The characteristics of the modern methods proposed in this PhD thesis are competitive both in classification quality and in computational time.