Oceanografía satelital en zonas oceánicas y...
50
Dr. Italo Masotti Oceanografía satelital en zonas oceánicas y costeras Facultad de Ciencias del Mar y de Recursos Naturales - FACIMAR 20 de agosto 2018 http://www.cr2.cl/ Ciclo de Seminarios Alianza Copernicus-Chile Centro de Observación Marino para Estudios de Riesgos del Ambiente Costero Laboratorio de Oceanografía Biológica y Biogeoquímica Universidad de Valparaíso CR2 – Zona costera
Transcript of Oceanografía satelital en zonas oceánicas y...
Dr. Italo Masotti
Oceanografía satelital en zonas oceánicas y costeras
Facultad de Ciencias del Mar y de
Recursos Naturales - FACIMAR
20 de agosto 2018
http://www.cr2.cl/
Ciclo de Seminarios
Alianza Copernicus-Chile
Centro de Observación Marino para Estudios de Riesgos del Ambiente Costero
Laboratorio de Oceanografía Biológica y BiogeoquímicaUniversidad de Valparaíso
CR2 – Zona costera
Cambio Climático:
una realidad a escala global
Aumento nivel del mar
Acidificación
Calentamiento superficial
Aumento estratificación
Cambios en la
productividad?,
en la diversidad de
especies ?
Floraciones algales
inesperadas ?
Cambios en los
ecosistemas
marinos ?
Impactos en el océano;EVOLUCION DEL CO2 DURANTE LOS
ULTIMOS MILES DE AÑOS
GIEC,
2007
Biomasa total - biosfera
From Falkowski and Raven 1997
…en cifras!
Biomasa de fitoplancton – Clorofila a
MODIS
El océano es responsable de casi la
mitad de la fotosíntesis del planeta
Clorofila absorbe la energía de la luz y la almacena en
energía - ATP. ATP es usado para la síntesis de materia
orgánica
El océano pacífico; un gran sistema de productividad
Synechococcus
Prochlorococcus
Diatomeas
~3 veces mas alto que los estimados en los años 50-60s’!
36.5-45.6 Gt C year-1 Antoine et al (1996)43.5 Gt C year-1 Behrenfeld and Falkowski (1997)
Fitoplancton y sustentabilidad de los recursos marinos
Aguas costeras
altamente productivas
frente a Chile
Rol del fitoplancton; la bomba biológica
Pico-
nanofitoplancton
Micro-fitoplancton
Meso--zooplancton
Micro-zooplancton
BACTERIAS
OCEANO
SUPERFICIAL
OCEANO
PROFUNDO
BACTERIAS
CONSUMIDORES
AGUAS PROFUNDAS
FONDO MARINO -BENTOS
MA
TER
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RG
AN
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RM
AC
ION
AG
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S P
RO
UN
DA
S
VEN
TILA
CIO
N (
SUR
GEN
CIA
S)
ECOSISTEMA MARINO
¿Cómo detectar estos organismos fotosintéticos?
Color del océano
Clorofila -a
Diferentes pigmentos marcadores del fitoplancton
DiatomsProchlorococcus
Synechococcus
Phaeocystis colonies
Nanoeucaryotes
Coccolithophores
PicofitoplanctonPicofitoplancton
microfitoplancton
nanofitoplancton
N2fix
Diazotrofos
fertilizadores de los
océanos oligotróficos
Bio-calcificación
organismos sensibles
a la acidificación de
los océanos
Productores de DMS (interacción con
la atmosfera)
Impacto negativo al calentamiento global
Trichodesmium spp.
Grupos fitoplanctónicos funcionales o PFT (Phytoplankton functional types)
Grandes exportadores de CO2, silicificadores
Sensores de color de océano - diferentes longitudes de onda (λ nm)
+ Sentinel-3 !!
Temperatura superficial Biomasa del Fitoplancton
MODIS
Algunos productos:
- Clorofila a
- Radiancia/reflectancia emergentes
- Materia coloreada disuelta (CDOM)
- nLw 555, sedimentos,
- Carbono Orgánico Particulado (POC)
- Grupos fitoplanctonicos - PFT
- K490 , profundidad capa eufotica
chl-a
SST
MODIS-Aquacobertura global diaria
En este trabajo, investigamos en detalle
los cambios en la composición del
fitoplancton durante eventos El Niño y
La Niña usando datos de color del
océano
Impacto del ENSO en el ecosistema del pacifico ecuatorial
OCTS +SeaWiFS
ENSO index over 1950-2007 (NOAA-Univ. of Colorado)
Sta
nd
ard
ize
d D
epart
ure
¿ Qué variaciones se producen en la composición del fitoplancton?
→ OBSERVACIONES in situ en el pacífico ecuatorial sugieren :
Picoplancton → Diatomeas (La Niña)
(Chavez et al., 1999)
Cambios en la disponibilidad de nutrientes (nitrógeno, fosforo, hierro…)
Fuertes cambios de productividad e.g. 1997 to 1999 ~ 260 Tg(Behrenfeld et al., 2006)(El Niño) (La Niña)
Impactos en la cadena
alimentaria: pesquerías….
El Niño
La Niña
(synechococcus y prochlorococcus, El Niño)
Biogeografía y dinámica de la distribución de grupos fitoplanctónicos (PFT) en el océano global
Alvain et al., 2005
Satelital – algoritmo PHYSAT
Leblanc et al., 2012 Earth Syst. Sci. Data
In situ
MAREDAT
CZCS OCTS SeaWiFS MODIS
412 nm 410 412 411
443 nm 443 443 443 442
490 nm 490 490 487
510 nm 520 520 510 530
555 nm 550 565 555 547
670 nm 670 670 670 665
765 nm 765 765 746
865 nm 865 865 846
PHYSAT Alvain et al. (2005) usando distintos sensores
de color del océano (OCTS, SeaWiFS, MODIS…) nLw
nLw* = nLwobs / nLwmod(Chl-a)
valores umbrales
CZCS OCTS SeaWiFS MODIS
412 nm 410 412 411
443 nm 443 443 443 442
490 nm 490 490 487
510 nm 520 520 510 530
555 nm 550 565 555 547
670 nm 670 670 670 665
765 nm 765 765 746
865 nm 865 865 846
Nanoeucariotas min.
Nanoeucayotas max.
SeaWiFS
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4
1,6
1,8
2
2,2
2,4
2,6
2,8
3
400 420 440 460 480 500 520 540 560
0.04
0.07
0.1
0.2
0.3
4.0
Wavelength (nm)
nLw
Cruceros oceanográficos GEP&CO y SEAWIFS DATA
20 pigmentos fueron medidos diariamente (5 observaciones por dia) durante 12 cruceros GeP&CO desde Francia a Nueva Caledonia entre Noviembre 1999 y Julio 2002.
SeaWiFS daily Level 3 binned (V4) productos fueron usados para obtenerradiancias emergentes normalizadas del agua (nLw) durante cruceros Gep&Co
- Nov. 1999- Feb. 2000- May 2000- Agost. 2000- Oct. 2000- Feb. 2001
- Abr. 2001- Jul. 2001- Oct. 2001- Ene. 2002- Abr. 2002- Jul. 2002
http://www.lodyc.jussieu.fr/gepco/
http://daac.gsfc.nasa.gov/data/dataset/SEAWIFS/
Gep&CoShipping track
Según metodología de Severine Alvain
Los valores umbrales PHYSAT utilizados
para el sensor SeaWiFS
(Alvain et al 2005)
Nanoeucaryotes
PHYSAT : valores umbrales para detectar PFT
PFT climatología mensual
(1998-2006, Alvain et al., 2008, GBC)
PHYSAT: Climatología global PFT (1x1 grados, SeaWiFS)
Evolución estacional promedio PFT
periodo1998–2006, Pacifico Ecuatorial
(5S–5N/170W–80W)
Jan.Jun.
Austral Boreal
Verano
Composición PFT : dominancia esencialmente de
Synechococcus y Prochlorococcus en el Pacifico Ecuatorial !
Nano Prochlo Synecho diatoms Phaeo
SeaWiFS(1999)
LONGITUDE
Nov
Dec
Jan
Feb
nano Prochlo Synecho diatoms
OCTS SeaWiFSOCTS(1996-1997) (1999)
LONGITUDE LONGITUDE LONGITUDE
LA
TIT
UD
EL
AT
ITU
DE
LA
TIT
UD
EL
AT
ITU
DE
(1997)
Mar
Apr
May
Jun
LA
TIT
UD
EL
AT
ITU
DE
LA
TIT
UD
EL
AT
ITU
DE
Cambios en PFT durante eventos El Niño (climatología mensual)
Dominancia del picoplancton Synecho y Prochlo parecen ser remplazados por nano !
SeaWiFS(1999)
LONGITUDE
Nov
Dec
Jan
Feb
nano Prochlo Synecho diatoms
OCTS SeaWiFSOCTS(1996-1997) (1999)
LONGITUDE LONGITUDE LONGITUDE
LA
TIT
UD
EL
AT
ITU
DE
LA
TIT
UD
EL
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ITU
DE
(1997)
Mar
Apr
May
Jun
LA
TIT
UD
EL
AT
ITU
DE
LA
TIT
UD
EL
AT
ITU
DE
disminución Synecho 17%
Prochlo 8%
aumento nano 28%
El Niño 1997
OCTS
No - El Niño 1999
SeaWiFS
Sta
nd
ard
ize
d D
ep
art
ure
Marzo-Junio
1997
Marzo-
Junio
1999
Anomalía PFT- pacifico ecuatorial (10°N-10°S, 180°W-80°W )(1996-2007 usando OCTS y SeaWiFS)
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
M J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S D
dia
tom
s
-0,06
-0,03
0,00
0,03
0,06
Pro
ch
lo
-0,4
-0,2
0,0
0,2
0,4
M J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S D
na
no
-0,4
-0,2
0,0
0,2
0,4
Syn
ec
ho
-0,4
-0,2
0,0
0,2
0,4
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
M J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S D
dia
tom
s
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-0,03
0,00
0,03
0,06
Pro
ch
lo
-0,4
-0,2
0,0
0,2
0,4
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
M J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S D
dia
tom
s
-0,06
-0,03
0,00
0,03
0,06
Pro
ch
lo
-0,4
-0,2
0,0
0,2
0,4
M J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S D
na
no
-0,4
-0,2
0,0
0,2
0,4
Syn
ec
ho
-0,4
-0,2
0,0
0,2
0,4
M J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S D
na
no
-0,4
-0,2
0,0
0,2
0,4
Syn
ec
ho
-0,4
-0,2
0,0
0,2
0,4
M J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S D
na
no
-0,4
-0,2
0,0
0,2
0,4
Syn
ec
ho
-0,4
-0,2
0,0
0,2
0,4
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
M J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S DM J S D
dia
tom
s
-0,06
-0,03
0,00
0,03
0,06
Pro
ch
lo
-0,4
-0,2
0,0
0,2
0,4
PFT
an
om
aly
Strong
El Niño
La Niña
Moderate
El Niño
El Niño = ↑ Nano ↓ Syn
La Niña = ↑ Diatoms
La Niña
Corto periodo
durante un Niño
moderado, pero se
observa la misma
señal !
Nano Prochlo Synecho diatoms Phaeo
Después la composición del fitoplancton vuelve
a su dominancia típica !
a) nanoeucaryotes b) Synechococcus d) Chla (mg m-3)c) diatoms
Cambios a escala del pacifico ecuatorial en PFT
durante el ENSO (1996- 2007, anomalía PFT, 10°N-10°S)
➢Cambios de dominancia de synechococcus a nanoeucaryotes durante
eventos El Nino 1997 y moderado El Niño 2006
Onset
El Niño1997
Onset
El Niño 2006
La Niña 1998
➢Diatomeas aumentan durante la Niña 1998
Blooms de Diatomeas frecuentemente a fuerte actividad de surgencias (borde pacifico SE ) : e.g
durante eventos La Niña (Bender and Mcphaben, 1990;Chavez et al 1990; Archer et al., 1997)
¿Por qué estos cambios en PFT durante ENSO ?
→ Composición fitoplancton / disponibilidad nutrientes (nitrógeno, fosforo, hierro…)
Synechococcus – dependencia/ esencialmente NO3 !
Pacifico ecuatorial suroeste
El Niño (Septiembre 1987) 4-veces disminución de abundancias SYN
que durante La Niña (Septiembre 1988) [Blanchot et al., 1992]
subecuatorial meso-trófico (NO3~ 1 µM) / giro oligotrófico (NO3~ 0.01 µM)
Synechococcus 10 veces mas abundante Grob et al. [2007]
Diatomeas – dependencia / NO3, PO4, hierro…
→ NEMO-PISCES modelo (2x2 resolución, 1996-2007)
parametros ambientales (T°, S, Chl, MLD, Zmeu, NO3,PO4 et Fe)
Investigar las variaciones de NO3
que expliquen los cambios en PFT en el pacifico ecuatorial
Coherente con
resultados
PHYSAT
M J S D M J S D M J S D M J S D M J S D M J S D M J S D M J S D M J S D M J S D M J S D M J S D
SS
T a
no
ma
ly(°
C)
-2
-1
0
1
2
NO
3 a
no
ma
ly
(µM
)
-1,2
-0,6
0,0
0,6
1,2
SST_SAT
SST_NEMO-PISCES
NO3
years
M J S D M J S D M J S D M J S D M J S D M J S D M J S D M J S D M J S D M J S D M J S D M J S D
NO
3 re
lativ
e s
hift
(µM
mo
nth
-1)
-4
-3
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0
1
2
3
4
Ph
yto
pla
nk
ton
gro
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an
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aly
-0,6
-0,4
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0,0
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0,4
0,6
NO3 - shift
Synechococcus
nanoeucayotes
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
M J S D M J S D M J S D M J S D M J S D M J S D M J S D M J S D M J S D M J S D M J S D M J S D
NO
3 a
no
ma
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(µM
)
-1,2
-0,6
0,0
0,6
1,2
Ph
yto
pla
nk
ton
gro
up
an
om
aly
-0,05
0,00
0,05
NO3
diatoms
El Niño La Niña El Niño
Strong Moderate
PFT
an
om
aly
a)
b)
c)
Disponibilidad de nutrientes (NO3) explican los cambios
en PFT
3 µM
2.5 µM0.9 µM
• Modelo reproduce bien la
variabilidad de SST - SAT
• Rápida caída de nitrato
durante El Nino 1997; coincide
disminución de syn. aumento de
nano
• Rápida disminución de
nitrato asociada a aumento de
dominancia de diatomeas
• Resultados sugieren que
tasas de cambio de
disponibilidad de nitrato
podrían controlar el cambio
en la composición de
especies
Conclusiones
✓Un aumento en la disponibilidad de nutriente (3 µM NO3
mensual-1) durante La Niña 1998 produjo un blooms de diatomeas
en el Pacifico Ecuatorial
✓ Dominancia de Synechococcus observada durante los
dos eventos El Niño estuvo asociada con una disminución
abrupta en la disponibilidad de nutrientes (-0.9 to -2.5 µM NO3
mensual-1)
✓A pesar que las comunidades fitoplanctonicas varíen su
composición por cambios ambientales, la composición media se
restaura en pocos meses, indicando “ resiliencia “ de la estructura
comunitaria
http://www.cr2.cl/
Centro de Observación Marino para Estudios de Riesgos del Ambiente Costero
The influence of river discharge on nutrient export and
phytoplankton biomass off the Central Chile coast (33º-37ºS)
Seasonal cycle and interannual variability
Italo Masotti1,2*, Pilar Aparicio-Rizzo1,2, Mariela A. Yevenes2,3, René Garreaud2,4, Lucy Belmar2, Laura Farías2,3
1 Facultad de Ciencias del Mar y de Recursos Naturales, Universidad de Valparaíso, Viña del Mar, Chile.2 Center for Climate and Resilience Research, University of Chile, Santiago de Chile, Chile.3 Department of Oceanography, Faculty of Natural and Oceanographic Sciences, University of Concepción, Concepción, Chile.4 Department of Geophysics, Faculty of Physics and Mathematics Sciences, University of Chile, Santiago de Chile, Chile.
Investigar el impacto de los caudales de los 5
principales ríos en Chile Central sobre la
extensión de la pluma, exportación de nutrientes
y la biomasa del fitoplancton en aguas costeras
durante la reciente Mega-Sequia (2010 - 2014)
Tesis-Doctorado CR2, Pilar Aparicio-Rizzo
Mega-Sequia 2010-2014 - zona Central Chile
Rene Garreaud et al,. 2017 Hydrol. Earth Syst. Sci
Variabilidad inter-anual de precipitaciones – >
caudales de ríos depende de
ENSO El Niño = descarga
La Niña = descarga
(Aceituno & Vidal 1990,
Montecinos & Aceituno 2002)
Caudales de ríos pueden influenciar la dinámica del fitoplancton –cadenas tróficas
Durante periodos de bajos caudales (sequias) la abundancia de diatomeas neríticas disminuye
Sequia
(Cloern et al., 1983)
+ Sacramento
• San
Joaquin
Cambios composición fitoplancton
Caída de producción primaria (PP)
Cambian las cadenas tróficas,
plantónico a bentónico con
consecuencias negativas en las
poblaciones de peces
Sequias - Estuarios
(Thompson et al., 2015, Paerl et al., 2010)
(Wetz et al., 2011).
(Cloern et al., 1983; Nichols,
1985)
+
*
Estuario San Francisco – Bahia Suisum
Ríos pueden influenciar ecosistemas costerosPlumas de ríos aportan nitrato con + impacto sobre la biomasa de fitoplanctonque ayuda a mantener el ecosistema durante periodos de debilitamiento de la surgencia
Plumas del rio Columbia también producen cambios significativos en la productividad y crecimiento del microzooplancton y macrozooplancton
Hickey et al., 2010, JGR
Caudal rios
(m-3s-1)
7500
Columbia
River
Frente a chile central (32°-37°S)
Si, NO3, Fe,…
Nutrientes de
rios controlan
productividad?
Aconcagua
Itata
Biobío
Maipo
Maule
Mataquito
33
124
117
512
340
1015
Ríos aportan
nutrientes y ayudan a
la exportación de
carbono en los
ecosistemas costeros
Rio Maipo, Bloom
fitoplancton cuando
debilitamiento de
surgencia coincide
con aumento de
caudal
Rio Itata, aportes de
nutrientes y que
favorecen la biomasa de
fitoplancton
Perez et al., 2015
Wieters et al., 2003
Iriarte et al., 2012
Nutrientes
Upwelling + Rios
Producción primaria (PP) principalmente mantenida por procesos de surgencia en el sistema de Corriente de Humboldt
Si, NO3, Fe,…
¿Puede la Mega Sequia modificar la productividad
en la costa central de Chile?
Rios
nutrientes
productividad?
Aconcagua
Itata
Biobío
Maipo
Maule
Mataquito
¿ Cómo los ríos pueden ayudar a mantener altos valores de PP?
Mega- Sequia 2010-2014
¿Cuales son las
consecuencias sobre la
biomasa del fitoplancton en
aguas costeras?
13-20 August 2008
16-23 November 2008
Objetivo: Estudiar el impacto de los caudales sobre la biomasa del fitoplancton
en las plumas de ríos, en aguas costeras frente a Chile central, con énfasis en
conocer los cambio asociados a la Mega-Sequia 2010- 2014
SeaWiFS – MODIS L3 data weekly, 4x4 km2 pixels
Ocean color: señal pluma Detección y variabilidad de Biomasa
(buena cobertura
90% de la región)(Saldías et al., 2012)
nLw555 (normalised water
leaving radiance)
SeaWiFS- MODIS Clorofila a (mg m-3)
Detección pluma de ríos asociada a los caudales (Otero and Siegel, 2004; Nezlin et al., 2005; Thomas and Weatherbee,
2006)
L3 datasets NASA Ocean Color web server
(http://oceancolor.gsfc.nasa.gov)
En aguas costeras de chile central
nLw555 más altos que 1.5 mW cm-2 μm-1 sr-1,
Según criterio de Saldías et al. (2012)
Área adyacente a la Pluma de los ríos
Caudales ríos: mas de una década de caudales y nutrientes fueron
usados desde estaciones cerca de la boca de los 5 ríos de chile central,
de 33 a 37ºS.
2000-2014 (numero semanas ) Nutrientes (NO3-- N
and PO43- P) fueron
medidos en todas las
estaciones
En las estimaciones
de la carga de
nutrientes se uso
LOADEST:
Program, USGS
Ciclo estacional de los caudales, del área de la pluma SeaWiFs-MODIS-Aqua y exportación de nitrato y fosforo
Caudales- área pluma- exportación nutrientes fueron altos durante el invierno
exportación –nutrientes depende esencialmente de los caudales de los ríos
Pluma de cada río se expande y contrae
marcadamente durante el año
(Masotti et al., 2018 en revision)
River Discharge Maipo Mataquito Maule Itata Biobío
Plume Area 0.771* 0.725* 0.689* 0.682* 0.293
NO3- 0.745* 0.544 0.510 0.607* 0.741*
PO43- 0.939* 0.895* 0.063 0.854* 0.991*
PB Plume
River Discharge 0.600* 0.246 0.386 0.129 -0.021
NO3- 0.697* 0.071 0.657* 0.404 -0.077
PO43- 0.782* 0.259 0.531 -0.014 0.007
Spearman correlation coefficient (rs) para los Ríos Maipo, Mataquito, Maule,
Itata y Biobío (May – Septiembre) usando 15 años (2000-2014).
Variabilidad entre años del área de la pluma presentó correlación
positiva con los caudales de los rios
*significative, p<0.05.
Series de tiempo de caudales (Mayo-Sep promedio, blue line) y área de la pluma de SeaWiFs- MODIS-Aqua (grey bars)
➢ Disminución en los caudales, área de las plumas y exportación de nutrientes
2010 →, donde los caudales de los ríos Maipo y Mataquito caen en un
factor 2 (Masotti et al., 2018 en revision.)
Periods Maipo Mataquito Maule Itata Biobío
River Discharge N 177.33 225.28 983.04 684.09 1744.70
MD 75.68* 100.51* 544.98* 417.04* 1070.19*
Plume Area N 187.74 131.06 311.29 216.52 172.56
MD 77.41* 66.38* 203.63* 120.37* 107.38
PB Plume N 2.76 2.98 3.13 3.49 4.02
MD 2.44* 2.56* 3.07 3.57 4.12
Test U Man-Whitney comparación entre periodos “normal” 2000-09 (N) y
“mega drought” 2010-14 (MD) - promedios (may-septiembre) de caudales
(m3 s-1), area pluma (km2) y biomasa del fitoplancton (PB)
Discusión y conclusiones
➢ En este estudio se observó un claro aumento de la biomasa de fitoplancton asociada a los caudales durante otoño-invierno en la pluma de los ríos Maipo, Mataquito, Maule, Itata y BioBio.
Estas evidencias permiten sugerir que los cambios en los caudales no solamente influyen en la biomasa del fitoplancton sino también
podrían jugar un rol en la trama trófica, la productividad, y la pesquería en aguas costeras de chile central.
Evidencias del Impacto en los ríosItata –Biobio
Ríos sustentan condiciones ambientales favorables para los peces pelágicos (sardinas y anchovetas) y larvas (Soto-Mendoza et al., 2010)
Aportes de los ríos influencia fuertemente la sobrevivencia de larvas de peces (Robalo, Eleginops maclovinus) durante los estadios tempranos (Quiñones and Montes, 2001).
Iriarte et al., 2012; Nutrientes y DOM estimula productividad bacteriana y picofitoplancton con consecuencias positivas en el pastoreo.
Ríos influyen en la productividad en la región?
Nuevas evidencias; recientes monitoreos usando la boya POSAR –CR2 ubicada en la pluma del rio Itata muestran valores dos veces mas altos de clorofila, dos semanas después de un de un aumento en el caudal en invierno sugiriendo una relación clara entre los aportes de nutrientes y el aumento de la biomasa de fitoplancton
POSAR
36.4°S 72.9°W10 km offshore
➢ No tenemos evidencias hasta ahora del impacto real sobre la PP, tramas tróficas y las comunidades de peces en las costas de chile
➢ Los caudales y área de las plumas de los ríos bajaron entre 39% y 57%, y entre 35% y 59%, respectivamente. La mega-Sequia causó un mayor impacto sobre la biomasa del fitoplancton en áreas costeras al norte de la región de estudio influenciadas por los ríos Maipo y Mataquito.
Cambios composición fitoplancton. Disminución producción primaria (PP)
Cambios en tramas tróficas, Planctónicas a Bénticas con consecuencias en poblaciones de peces
Sequias - Estuarios
(Thompson et al., 2015, Paerl et al., 2010)
(Wetz et al., 2011). (Cloern et al., 1983; Nichols, 1985)
Durante le periodo de Mega-Sequia (2010-2014)
Usando estimaciones satelitales de NPP del modelo
VGPM (Vertically Generalized Production Model) y
observaciones in situ de NPP (13 C) se estudio las
variaciones temporales en una zona (36◦ S, 73◦ W)
influenciada por surgencia y los ríos Itata y BioBio
Centro de Observación Marino para Estudios de Riesgos del Ambiente Costero
Tesis-Magister CR2, Giovanni Testa
RíosNPP – VGPM
PFT
Frente a Concepción; estación 18 bio-oceanográfica:Zona influenciada por surgencia y los ríos Itata y BioBio
MODIS-Aqua
Variables in situ
Temperatura SDT COPAS+CTD (Dr. Schneider); ST18
Salinidad SDT COPAS+CTD (Dr. Schneider); ST18
Oxigeno SDT COPAS+CTD (Dr. Schneider); ST18
Nutrientes oceánicos SDT COPAS; ST18
Clorofilla-a SDT COPAS; ST18
PAR SDT COPAS+CTD (Dr. Schneider); ST18
PPN Dra. Farías; ST18
Caudal DGA; Estación de Coelemu
Nutrientes continentales DGA; Estación de Coelemu
Precipitaciones DGAC; Estación de Carriel Sur
Salinidad superficial WOD 2013+ FIP
Variables satelitales (L3)
PPN Ocean Productivity
Viento Coastwatch NOAA
Clorofilla-a Coastwatch NOAA
PAR Coastwatch NOAA
Temperatura superficial Coastwatch NOAA
K490 Coastwatch NOAA
ONI Climate Prediction Center NOAA
Densidad & Frec. de Brunt-Väisälä
Índice de Surgencia
% micro, nano y picofitoplancton
PLD
(Bakun 1973)
(Hirata et al. 2011)
(Beherenfeld et al. 2011)
Información satelital e in situ (2006 – 2015)
Grupos fitoplanctónicos (PFT) usando clorofila a - MODIS
(Hirata et al 2011)
Grupos fitoplanctónicos (PFT) usando clorofila a - MODIS
(Hirata et al 2011)
NPP satelital
-Vertically Generalized Production Model (VGPM)
-Eppley-VGPM
-Carbon-Based Productivity Model
f(PAR)
VGPM:
9 km
8-d avg
t1
t2
t3.
.tn
(Behrenfeld and Falkowski 1997)
13 * 103 km2
Comparación NPP in situ y Satelital – MODIS -AQUATABLE 1 Summary of error statistics, i.e., Absolute Average Error (AAE), Root Mean Square 1 Error (RMSE), Bias Mean Normalized Bias (PBIAS), Mean Absolute Percentage Error (MPE) and r2 2 coefficients for different satellite NPP areas. 3
Matrix dimensions Comments n AAE RMSE Bias PBIAS (%) MPE (%) r2
(lon x lat)
1x1 In situ measurements 54 / / / / / /
1x1 Pixel nearest to ST18 54 3.66 4.80 3.17 153.60 673.21 0.47
2X2 Avg of the 4 pixels nearest to ST18 54 3.35 4.40 2.73 132.15 619.00 0.51
3X3 Pixel nearest to ST18 in the center of the grid 54 3.33 4.27 2.75 133.22 620.52 0.56
5X5 " 54 3.07 3.95 2.45 118.69 594.08 0.57
7X7 " 54 2.85 3.62 2.20 106.41 578.06 0.58
9X9 " 54 2.66 3.37 1.98 95.80 561.85 0.58
11x11 " 54 2.47 3.14 1.73 83.63 546.15 0.58
13X13 " 54 2.33 2.97 1.48 71.80 531.21 0.59
15X13 74○-72
○45' W, 36
○-37
○ S 54 2.02 2.75 0.89 43.31 462.99 0.61
Importantes aportes de nutrientes del rio Itata en otoño-invierno: (Nitrato, Fosfato y Silicato)
Rising Stage Falling Stage Basal Stage
Season (High productivity -
Upwelling Activation)
(Intermediate Productivity -
Upwelling Decay) (Basal Productivity - Wet)
Months September- January February - March May - August
Upwelling index [m3 s-1 1000 m-1]ᶲ 1008.91 ± 772.75 1030.22 ± 609.94 13.46 ± 976.08
River runoff [m3 s-1] 249.36 ± 223.06 35.94 ± 25.74 482.04 ± 458.09
Temperature [ºC] 12.91 ± 1.37 13.58 ± 1.33 12.02 ± 0.73
Salinity 33.71 ± 2.55 34.41 ± 0.33 33.47 ± 0.95
Brunt-Väisälä frequency [cycl h-1] 10.86 ± 15.31 4.62 ± 8.57 6.83 ± 8.86
Oxygen [μM] 258.26 ± 67.19 236.79 ± 59.15 256.18 ± 30.06
Oxygen saturation (%) 126.25 ± 29.25 115.17 ± 28.75 120.90 ± 20.31
Nitrate [μM] 7.39 ± 7.04 12.91 ± 7.04 14.69 ± 4.95
Phosphate [μM] 1.05 ± 0.61 1.47 ± 0.56 1.48 ± 0.42
Silicate [μM] 4.66 ± 5.23 6.76 ± 3.49 10.52 ± 6.50
Surface PAR [E m-2 d-1]ᶲ 46.55 ± 13.03 50.99 ± 6.44 18.57 ± 4.97
Diffuse attenuation coefficient [m-1]ᶲ 0.46 ± 0.29 0.31 ± 0.12 0.14 ± 0.05
Photic Layer Depth [m] 15.65 ± 7.59 23.89 ± 9.58 35.82 ± 8.46
Photoperiod [h] 13.68 ± 0.94 12.45 ± 0.58 10.24 ± 0.58
Chlorophyll-a [mg m-3] 9.58 ± 9.01 6.54 ± 12.38 0.90 ± 0.83
Microphytoplankton [% Chl-a]ᶲ 66.95 ± 11.41 65.71 ± 9.11 48.41 ± 11.37
NPP [g C m-2 d-1] 3.98 ± 4.16 1.39 ± 0.69 0.46 ± 0.59
1
TABLE 4 Summary of bio-oceanographic conditions during three different periods of the year off 1
central Chile (mean ± standard deviation). Based on cluster analysis, we considered April as 2
transitional month with high variability. In situ mean values were calculated for the upper 10 m of 3
the water column. A ᶲ indicates satellite estimations. 4
Aportes del caudal del rio Itata influyen fuertemente en la producción
basal de NPP de la zona costera
PFT
NPP
Chla
PLD
El Niño ↓ NPP (-6,4%) con respecto a La Niña
NPP in situ y Satelital
NPP -VGPM_sat
GRACIAS !Centro de Observación Marino para Estudios de Riesgos del Ambiente Costero
