Práctica-7 -Productividad-primaria PDF

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Séptima práctica de laboratorio, completa, todas las prácticas tienen una calificación mayor a 85 y pasaron por revisión del profesor anteriormente...

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Universidad Autónoma de Baja California Sur Área Interdisciplinaria de Ciencias del Mar y de la Tierra Departamento Académico de Ciencias Marinas y Costeras Oceanografía Biológica Práctica 7: Productividad Primaria Bastián Garrido Roja; Karla Andrea Lizárraga García; Daniel Anselmo Robles Archundia; Martha del Sol Valladares Morán Introducción Los ecosistemas marinos son complejos y presentan clasificaciones en su estructura de acuerdo a la presión que el medio físico ejerce en ellos, como la disponibilidad de luz o de acuerdo a la fuente metabólica que emplean los organismos (Mann y Lazier, 1996). La productividad primaria en los océanos está generada por organismos autótrofos: fitoplancton, algas, etc. Transformando la energía solar en materia orgánica, a partir de materias primas inorgánicas. (Lanza, 2005). El fitoplancton representa esta entrada de energía a los sistemas marinos y es parte del ciclo biogeoquímico del carbono, constituye el alimento potencial para los siguientes eslabones de la trama trófica y cuando se promueve la fertilización de las aguas superficiales, se presentan altas biomasas fitoplanctónicas, que permiten identificar áreas o momentos de mayor fertilidad en el ambiente marino (Gaxiola-Castro et al ., 2008). La productividad primaria neta (PPN) es la diferencia entre la fotosíntesis total (productividad primaria bruta) y la respiración total de las plantas en un ecosistema durante un intervalo de tiempo específico. Sin embargo, no es posible medirla en campo (Clark et al ., 2001). La productividad primaria bruta (PPB) no puede ser medida directamente (Ryan, 1991) y la medición de la respiración total de las plantas de un ecosistema es muy difícil, por ende la PPN es tan difícil, casi imposible de determinar (Lavigne et al., 1997). Los factores principales que gobiernan los recursos del fitoplancton marino son las condiciones de irradiancia, la concentración de nutrientes, la temperatura y la estratificación termal. La diversidad de estos factores en el océano y su variabilidad en el tiempo influencian la diversidad de los recursos naturales del fitoplancton en el océano. Las áreas más productivas en donde está disponible la mayor cantidad de recursos de fitoplancton son aquellas en donde hay buenas condiciones lumínicas

combinadas con una gran cantidad de nutrientes disponibles del sistema (Wozniak & Dera, 2007). La concentración de la clorofila-a es utilizada universalmente como una medida de la biomasa de fitoplancton, ya que cuantifica al componente del ecosistema pelágico que es primordialmente responsable de la transformación de dióxido de carbono (CO2) en carbono orgánico. Su concentración nos da la abundancia de productores primarios que crecen en el agua. La determinación de la clorofila es uno de los índices de monitoreo de la salud de un sistema natural la cual es utilizada por los investigadores y técnicos en todos los ambientes acuáticos (Duarzo &Gaxiola, 2008; Tapia & Naranjo, 2011). La estacionalidad es uno de los modos básicos de variabilidad en muchos ecosistemas marinos, los cuales pueden ser estudiados a partir de imágenes de satélite (Kahru et al ., 2004). Además, es factible conocer su respuesta a eventos como la Oscilación del Atlántico Norte (NAO) es un fenómeno atmosférico que afecta a esta región, de ocurrencia periódica cuya naturaleza es semejante al ENSO aunque mucho menos conocido. Existen pocos estudios sobre el NAO, sin embargo, ha cobrado importancia, debido a los efectos que su dinámica ejerce que sobre la variabilidad climática de las regiones que limitan con la porción Norte del Océano Atlántico: México, EU y Canadá (Sanchez et al., 2006). A partir del uso de sensores satelitales ha sido posible estimar la biomasa del fitoplancton (clorofila-a) a grandes escalas espaciales y temporales, además de conocer la variabilidad causada por forzamientos climáticos de gran escala como “El Niño-La Niña” (Gaxiola et al., 2008). Hipótesis La productividad primaria será mayor durante la estación de verano, por lo que habrá mayor actividad de fitoplancton, así como de nutrientes en la superficie reflejándose así la mayor concentración de clorofila del año.

Objetivo general Describir el comportamiento y la distribución de la clorofila en la zona del Golfo de California, con respecto a las cuatro estaciones del año mediante

Objetivos específicos ● Observar el comportamiento de la clorofila y sus anomalías en las cuatro estaciones del año. ● Observar las anomalías existentes de la productividad primaria neta (PPN) en diferentes años. Metodología Se descargaron los datos mensuales de productividad primaria neta del modelo VGPM con una resolución de 9km X 9km de la Universidad de Oregón (https://www.science.oregonstate.edu/ocean.productivity/). Los datos corresponden a los años 2002 – 2017. Estos están organizados en un tensor con 170 datos mensuales a lo largo de estos 15 años. El tensor está compuesto por dimensiones con un eje “x” que representa la longitud, un eje “y” que corresponde a la latitud y un eje “z” que es el tiempo. Posteriormente, debido a que los datos son globales se delimitó un área de estudio determinada por: 28° 0′ 0″ N, 112° 0′ 0″ W, correspondiente al Golfo de California. Se calcularon las climatologías estacionales con estos datos, es decir se realizó un promedio para cada estación (invierno, primavera, verano, otoño) en todos los años que se analizaron. Estás a su vez se utilizaron para calcular las anomalías estacionales para los años 2013 y 2014, siendo un año normal y con presencia del fenómeno de El Niño, respectivamente. Las anomalías se calcularon restando el promedio climatológico al promedio estacional de cada una de las estaciones. Las variaciones interanuales se observaron mediante la serie de tiempo (Figura 3), éstas se utilizaron para calcular anomalías mediante la resta del promedio climatológico al dato mensual.

Resultados

Figura 1. Promedio estacional de la productividad primaria neta en el Golfo de California, para A) invierno, B) primavera, C) verano y D) otoño. Se puede observar en la figura 1, que las concentraciones más altas de productividad primaria neta en el Golfo de California, se encuentran en las estaciones de invierno y primavera, más perceptible a lo largo de la línea de costa alcanzando desde los 2000 hasta 2500 mg/m2, conforme nos alejamos de la línea de costa, se alcanzan valores por debajo desde los 1500 a 500 mg/m2. Mientras tanto, las concentraciones más bajas en la línea de costa podemos encontrarlas durante el verano y el otoño entre los 1500 y 2000 mg/m2.

Figura 2. Anomalías de la productividad primaria neta (PPN) en el Golfo de California, A) invierno, B) primavera, C) verano y D) otoño. En la figura 2 es posible apreciar las anomalías de la PPN durante las diferentes estaciones del año, destacándose durante invierno y otoño anomalías positivas hacia la zona superior del Golfo de California, llegando a valores de 500 mg m2 d -1 durante invierno, mientras que hacia la zona baja del Golfo esas anomalías presentaron una disminución. Por el contrario, durante los meses de primavera se observaron anomalías negativas a lo largo de toda la costa del Golfo de California (500 mg m2 d1). De la misma forma durante verano se observaron anomalías negativas en toda la costa expuesta del Golfo, mientras que hacia la zona protegida de éste, las anomalías observadas tuvieron tendencias positivas.

Figura 3. Serie de tiempo de las anomalías de productividad primaria neta, A) indica las variaciones de la productividad primaria con respecto al promedio (línea roja), B) representa las anomalías con respecto al promedio de la serie PPN. En esta figura (3) se observa la recopilación de datos anuales a partir de 2001 a mediados de 2017 de las anomalías de la productividad primaria neta. Es evidente que al presentarse anomalías negativas (azules) en un año al año siguiente se presentan anomalías positivas (rojas). (A) muestra temperaturas tanto por arriba del promedio (2000 mg/2) como por debajo, alcanzando la anomalía de productividad primaria más alta en el año 2012 con 8000 mg/m2, y la más baja entre el año 2015 y 2016 por debajo de los 1000 mg/m2. Para la gráfica siguiente (B), se muestra una

anomalía positiva muy alta para el año 2012, mientras que la anomalía negativa más alta se presenta en el año 2014. Discusión Como ya se pudo observar en la figura 1, las concentraciones más altas de productividad primaria neta en el Golfo de California, se encuentran en las estaciones de invierno y primavera, más perceptible a lo largo de la línea de costa. Sin embargo, podemos apreciar que existe una mayor área de productividad primaria en el norte de la península, que en el sur, esto es debido a la intensa dinámica de mezcla por fenómenos asociados a las mareas que ocurre en esta región del Golfo (Álvarez-Borrego & Schwartzlose, 1979). Esta dinámica física propicia un flujo de nutrientes a la zona eufótica que promueve una alta biomasa y productividad del fitoplancton (Gilbert & Allen, 1943; Álvarez-Borrego & Lara-Lara, 1991), observándose en esta región los valores promedio más altos de PPN. Las concentraciones más altas de PPN, se encuentran en las estaciones de verano y primavera debido a que diferentes masas de agua invaden la región (ÁlvarezBorrego, 2010), y los vientos del noroeste en esas estaciones, producen surgencias costeras en toda la costa este del golfo hasta la costa de Colima (sur del golfo) (López-Sandoval et al. 2009), con mayor intensidad en la región central (Roden, 1964). También, en la Figura 1 se muestra que la PPN es mayor en el área costera que en el océano; debido a que en las zonas costeras las bacterias heterótrofas son abundantes y tiene altas tasas de respiración (Robinson, 2008), a la vez, debido a la disponibilidad de nutrientes provenientes de los ríos y escurrimientos terrestres y al efectivo reciclamiento de estos durante los procesos de mineralización microbiana. El golfo de California es un mar marginal del océano Pacífico con altas tasas de producción primaria (Zeitzchel, 1969; Gaxiola-Castro y Álvarez-Borrego, 1986; Valdez-Holguín y Lara-Lara, 1987), debido a los procesos físicos de mezcla que continuamente fertilizan con nutrientes la zona eufótica (Alvarez-Borrego y LaraLara, 1991). Por otra parte, los eventos de surgencia de aguas frías del fondo, ricas en nutrientes, representan una conectividad entre las masas de agua del fondo y las superficiales e influye en la variabilidad espacial de la producción primaria (Escobar et al., 2008), con lo cual los factores de la productividad primaria se observa

cambiante a lo largo del año, esto se condice con lo observado (figura 1 y 2) donde es posible observar que para el Golfo de California los meses de invierno-primavera, fueron notoriamente más productivos en comparación a las estaciones de otoñoverano. De igual forma, las anomalías de la PPN en el Golfo, se relacionan con la alta productividad primaria encontrada durante la estación de invierno, ello posiblemente relacionado al aumento en la intensidad de los vientos y el aumento de la zona de mezcla en la columna de agua, recirculando los nutrientes de zonas más profundas y por lo tanto, dejándolos disponibles para su consumo. En la figura 3 (A) se alcanza una anomalía de productividad primaria más alta en el año 2012 con 8000 mg/m2, y la más baja entre el año 2015 y 2016 por debajo de los 1000 mg/m2. Para la gráfica siguiente (B), se muestra una anomalía positiva muy alta para el año 2012, mientras que la anomalía negativa más alta se presenta en el año 2014. Esto se debe a que el año 2012, se produjo un evento moderado de mesoescala correspondiente a La Niña (Oceanic Niño Index, 2017), donde se caracteriza por fortalecimiento de los vientos alisios que soplan hacia el este, originados en la zona de convergencia intertropical. Esto favorece el ascenso de aguas (termoclina) mucho más profundas y, por lo tanto, más frías que lo normal hacia la superficie en el lado este del Pacífico, estos afloramientos marinos favorecen a la productividad primaria (CEPAL, 2011; IARNA-URL, 2011; Maturana et al. 2004). Mientras tanto, la anomalía negativa del año 2014, fue producida por un año Niño (Oceanic Niño Index, 2017), donde se caracteriza por un debilitamiento de los vientos alisios del este que convergen en el Pacífico ecuatorial y un calentamiento de la superficie del mar, que a su vez produce que se reduzca el afloramiento de aguas profundas, ricas en nutrientes, por ello la disminución (Montealegre & Pabon, 2000; IARNA-URL, 2011).

Conclusión

En la temporada de invierno pudimos observar que es cuando la productividad primaria está más concentrada, en zonas de baja profundidad contraria a la estación de verano que es cuando se encuentra la menor cantidad de productividad primaria. El arrastre de las corrientes y surgencias del Golfo de California hacen que se encuentren mayores cantidades de productividad primaria en latitudes más altas que en latitudes más bajas y conforme nos vamos alejando de la costa el índice de productividad primaria disminuye notablemente. Es sabido que muchos procesos físicos afectan fuertemente la distribución geográfica de la productividad primaria, un ejemplo de esto es el efecto del niño y la niña.

Referencias Álvarez-Borrego, S., & Schwartzlose, R. A. 1979. Water masses of the Gulf of California. Ciencias Marinas, 6(1), 43-63. Alvarez-Borrego, S., & Lara-Lara, J. R. 1991. The physical environment and primary productivity of the Gulf of California. The gulf and peninsular province of the Californias, 47, 555-567. Alvarez-Borrego, S. 2010. Physical, chemical, and biological oceanography of the Gulf of California. The Gulf of California: biodiversity and conservation. University Arizona Press, Arizona, 24-48. CEPAL, U., & CCAD, S. 2011. La economía del cambio climático en Centroamérica. Síntesis. Gaxiola, G., Durazo, B., Lavaniegos, M., de la Cruz, E., Millán, L., Soto, M. & Cepeda, J. 2008. Pelagic ecosystem response to interanual variability off Baja California. Ciencias Marinas. 34(2): 263-270. Clark, D. A., Brown, S., Kicklighter, D. W., Chambers, J. Q., Thomlinson, J. R., Ni, J. & Holland, E. A. 2001. Net primary production in tropical forests: an evaluation and synthesis of existing field data. Ecological applications, 11(2): 371-384.

Gilbert, J. Y., & Allen, W. E. 1939. The phytoplankton of the Gulf of California obtained by the,“E. EW SCRIPPS” in, 89-110. IARNA-URL (Instituto de Agricultura, Recursos Naturales y Ambiente de la Universidad Rafael Landívar). 2011. Cambio climático y biodiversidad. Elementos para analizar sus interacciones en Guatemala con un enfoque ecosistémico. Guatemala: Autor. López-Sandoval, D. C., Lara-Lara, J. R., & Álvarez-Borrego, S. 2017. Phytoplankton production by remote sensing in the region off Cabo Corrientes, Mexico. Hidrobiológica, 19(3), 185-192. Mann, K.H. y J.R. Lazier. 1996. Dynamics of marine ecosystems. Biological-physical interactions in the oceans. Blackwell, Oxford. 466 pp. Maturana, J., Bello, M., & Manley, M. 2004. Antecedentes históricos y descripción del fenómeno El Niño, Oscilación del Sur. Servicio Hidrográfico y Oceanográfico de la Armada de Chile, Departamento de Oceanografía, 1-15. Montealegre, J. E., & Pabon, J. D. 2000. La variabilidad climática interanual asociada al ciclo el niño-la niña–oscilacion del sur y su efecto en el patron pluviometrico de colombia. Meteorología Colombiana 2, pp. 7 – 21. Lanza, G. 2001. Características fisicoquímicas de los mares de México. Plaza y Valdes, México, 149 pp. Robinson, C. 2008. Heterotrophic bacterial respiration. In: Kirchman, D. L. (Ed.). Microbial Ecology of the Oceans. John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey, 299-334 pp. Roden, G. I. (1964). Oceanographic aspects of Gulf of California. Ryan, M. G. 1991. A simple method for estimating gross carbon budgets for vegetation in forest ecosystems. Tree physiology, 9(1-2): 255-266.

Tapia, M & Naranjo, C. 2011. La Clorofila-a como un Indicador Biológico en la Estaciones Fijas Durante el Evento La Niña 1999-2000. Acta Oceanográfica del Pacífico 16(1): 25-31. Parsons, T., Maita Y., & Lalli, R. (1984). A manual of chemical and biological methods for seawater analysis. Pergamon Press. New York. 101 pp. Wozniak, B. & Dera, J. 2007. Light Absorption in Sea Water. Springer Science & Business Media, USA. 452pp....