Productividad En El Oceano
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Productividad Oceánica: Productividad primaria Capitulo 5 Ecología Marina Ingeniería en pesquerías UABCS, Dr. Carlos Cáceres Martínez
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generalidades sobre la productividad en el océano
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Productividad Oceánica:
Productividad primaria
Capitulo 5 Ecología Marina
Ingeniería en pesquerías UABCS, Dr. Carlos Cáceres
Martínez
Definiciones
En ecología se llama producción
primaria a la producción de materia
orgánica que realizan los organismos
autótrofos a través de los procesos de
fotosíntesis o quimiosíntesis.
La producción primaria es el punto de
partida de la circulación de energía y
nutrientes a través de las cadenas
tróficas.
Fitoplancton
En los océanos los productores
primarios son sobre todo algas
unicelulares , que forman el
fitoplancton.
El grupo cuantitativamente más
importante es el de las cianobacterias,
seguido de varios filos de eucariontes
unicelulares, reino Protista.
Destacan las diatomeas y los
dinoflagelados.
El sensor SeaWiFS (Sea-viewing
Wide Field of view Sensor)
Es un espectroradiómetro montado en
el satélite SeaStar, el cual fue puesto
en órbita en septiembre de 1997.
El propósito de este sensor es el de
obtener datos de color de los
océanos.
Fue diseñado para examinar los
factores biogeoquímicos del océano
que afectan ó influyen en el cambio
global
SeaWiFS (Sea-viewing Wide
Field of view Sensor)
Dado que el fitoplancton marino es importante en el ciclo global del carbono, los datos provenientes del SeaWiFS serven para evaluar el papel del océano dentro de este ciclo.
Para ello, este instrumento cuenta con 8 bandas espectrales. Las bandas 1 a la 6 están localizadas en la región óptica del espectro electromagnético (400 - 700 nm) y se ubican en zonas características de absorción y/o reflexión del fitoplancton
SeaWiFS
Desde marzo de 1998 las imágenes
SeaWiFS son recibidas diariamente
en el Instituto de Geografía de la
UNAM* estación autorizada por la
NASA.
* hasta el momento esta es la única estación de este tipo que existe en
México.
Características de las imágenes
SeaWiFS
Al igual que las imágenes AVHRR, la
resolución espacial del sensor
SeaWiFS es de 1.1 Km al medir en
área de cobertura local (LAC por sus
siglas en inglés) y de 4.5 Km en área
de cobertura global(GAC).
Características y resolución
Sin embargo, la radianza de saturación para este sensor es baja lo cual permite obtener información de los parámetros marinos que poseen señales débiles, al saturarse rápidamente las señales altas provenientes de suelos, nubes y vegetación terrestre.
En consecuencia, es posible dar
seguimiento a los florecimientos de algas marinas.
Fitoplancton
Si observamos el océano desde el espacio, veremos diferentes tonos de azul.
Utilizando instrumentos más sensibles que el ojo humano, podemos medir cuidadosamente el espectro de colores reflejado por el océano.
Las diferencias de color revelan la presencia y la concentración de fitoplancton, sedimentos y productos químicos, y orgánicos en solución.
Fitoplancton
Debido a que diferentes especies de fitoplancton tienen diferentes concentraciones y tipos de clorofila, aparecen como colores diferentes en los instrumentos de satélite Wide Field-de-View Sensor (SeaWiFS).
Por lo tanto, observando el color de un área del océano podemos estimar la cantidad de fitoplancton.
Comparando imágenes tomadas en diferentes períodos de la misma área podemos conocer los cambios que se producen en función del tiempo.
¿Por qué es importante el
fitoplancton?
Las algas unicelulares son el inicio de la cadena alimenticia de la mayoría de los sistemas de nuestro planeta.
El fitoplancton se multiplica rápidamente y el crecimiento de sus poblaciones alimenta larvas de peces e infinidad de animales, que a su vez son el alimento de otros mayores.
Localizando las zonas de alta productividad (mucho fitoplancton) en el océano podemos entonces localizar áreas de pesca.
¿Por qué es importante el
fitoplancton?
Además de actuar como el primer eslabón de la cadena alimentaria, el fitoplancton constituyen una parte fundamental en la química del océano.
El dióxido de carbono en la atmósfera está en equilibrio con dióxido de carbono en el océano.
Durante la fotosíntesis fitoplancton elimina el dióxido de carbono en el agua de mar y se produce como subproducto oxígeno.
¿Por qué es importante el
fitoplancton?
Esto permite que los océanos absorban
más dióxido de carbono de la
atmósfera. Si existiera menos
fitoplancton, aumentaría el dióxido
de carbono atmosférico.
Recordatorio: Ciclo del CO2
Continua ciclo del CO2
El fitoplancton afecta los niveles de
CO2, ya que el mismo, como las
plantas terrestres se compone de
Carbono.
El fitoplancton muerto se hunde y se
atrapa en el fondo, de esta manera los
océanos son un depósito de
carbono, de lo contrario el carbono se
acumularía en la atmosfera como CO2
, con las consecuencias de todos
conocidas.
Como puedo medir la
productividad del océano
Para su medición existen varias
aproximaciones unas basadas en
mediciones de carbono y otras basadas
en mediciones de pigmentos, aquí
veremos los principios teóricos de las
mismas.
Primero debemos de observar los datos
de productividad directos y
posteriormente hacer modelos de
correlación con el color observado.
Mediciones in situ Tasa de Carbón fijado
Método de Incubación de 14C o 13C
Mediciones de la productividad
primaria: Estimación de la biomasa
(Chl o Carbón)
Fotos de J. Ishizaka: •http://www.wimsoft.com/Tutorial_Primary_Productivity.pdf
Producción Primaria
La producción primaria de océano (PP)
La producción primaria neta (NPP, g C
m2d-1) es decir, la producción primaria
total menos las pérdidas debido a la
respiración del fitoplancton, es un
indicador del límite superior para la
producción en los niveles tróficos más
altos.
Satélite
Photosintheticall
y Active
Radiation (PAR)
(uE/m2/día)
Sea Surface
Chlorophyl
(mgChl/m3)
Sea Surface
Temperature
(SST) (°C)
ModeloParámetros
Empíricos
Columna de Agua
integrada con la
Productividad Primaria
(IPP)
Modelo típico de
estimación de PP a
partir de datos de
satélite
Aproximación basada en los
pigmentos
Básico: Concentración superficial de pigmentos eficiencia de asimilación función de la luz
Insumos:
• Biomasa de pigmentos
Clorofila no = Biomasa de carbón
algoritmos empíricos de su relación –algoritmos semi-analíticos
• Eficiencia de Asimilación
Frecuentemente domina la variabilidad de NPP
conservación de valores mínimos
Los controladores críticos son; Luz, nutrientes y la temperatura
0 5 10 15 20 25 30
0.01
0.04
0.07
0.10
0.13
0.16
0.19
0 1 2 3
0.005
0.020
0.035
0.050
0.065
0.080
0.20.40.60.81.0
0.001
0.006
0.011
0.016
Ch
l:C
(m
g m
g-1
)
Luz (moles m-2 h-1)
Temperatura (oC)
Ch
l:C
ma
x
Tasa de crecimiento (div. d-1)
Ch
l:C
min
Low Nutrient stress High
Luz
Temperatura
Nutrientes
Chl:Cmax
Chl:Cmin
Dunaliella tertiolecta
20 oC
Sin limitación de nutrientes
Fase de Crecimiento exponencial
Geider (1987) New Phytol. 106: 1-34
16 especies
= Diatomeas
= todas las otras especies
Laws & Bannister (1980)
Limnol. Oceanogr. 25: 457-473
Thalassiosira fluviatilis
= NO3 limitado en cultivo
= NH4 limitado en cultivo
= PO4 limitado en cultivo
Pigmentos: Fisiología
Básico: Concentración de pigmentos superficial* eficiencia de asimilación*
función de la luz
Aproximaciones:
• Constantes
• Provincias Biogeográficas
• Funciones de la Temperatura
Linear
Exponencial
Polinomial
• Lógica Difusa/ Mezcla
• Modelos „Dinámicos‟ fisiológicos
E0, Kd, MLD…
Stress por nutrientes:
grado & tipo
Temperatura
Grupos Taxonómicos (?)
Base Pigmentos: Fisiología
Longhurst & Platt (1995) – CZCS, provinces, PI data
1000
600
0
gC
/ m2
/ y
VGPM with Eppley
Sumario del Modelo
• NPP anual basado en pigmentos Global = 40‟s a 60‟s Pg C y-1
• 14C-base = 20 a 30 Pg C y-1, pero 2 recientemente @ 51 a 56
Pg C y-1
• Los datos de Oxigeno sugieren que el 14C debe de ser un
factor de 2 a 3 y es muy bajo
• Carbón-base = 7 a 16% de las estimaciones basadas en
pigmentos*
(w/ equivalente inputs de sombra)
CZCS < del MarWiFS > GSM (…. otras)
Kpar < K
< K490
Fisiología regional*67 vs 60 Pg C y-1 en 2005 GBC
Actualmente existen mas
aproximaciones de medición
una de ellas usa el carbono.
La aproximación basada
en el ‘Carbón’ Básico: La biomasa de carbón en el fitoplancton y* su tasa de
crecimiento * es función de la luz
Aproximación:
• algoritmos semi analíticos proporcionan estimaciones de cicatrices “Particulate backscatter(bbp)” y de la concentración de clorofila y fitoplancton.
• “Particulate backscattering” son producidas por el fitoplancton y partículas de tamaño pequeño.
• La conservación de la naturaleza del espectro del tamaño de las partículas permite a la biomasa de Carbono del fitoplancton ser
◦ estimada a partir de bbp
Behrenfeld et al. GBC 2005
reprints
L0
L1
L2
L3
L4
SO-all
Ch
loro
ph
yll
Varia
nce L
evel
excluded
28 Regional Bins
Un índice de pigmentación intracelular lo
constituye la clorofila que a su vez es un índice de
la biomasa del carbón del fitoplancton.
• La Pigmentación intracelular registra
variaciones por el crecimiento y aclimataciones
a regímenes de luz diferentes.
• Esto representa dos productos muy poderosos
para modelar la biomasa de carbón del
fitoplancton y su crecimiento
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8
0.000
0.001
0.002
0.003
0.004
0.005
bbp
(m-1
)
Clorofila (mg m-3)
„Dominio Fisiológico‟
„Dominio Biomasa‟
Intercept = bbp from
stable component
of the bacterial population
C = scalar (bbp – intercept)
= 13,000 (bbp – 0.00035)
Intercept = 0.00017 m-1
Stramski & Kiefer (1991) Prog.
Oceanogr. 28, 343-383
Cho & Azam (1990) Mar. Ecol.
Prog. Ser., 63, 253-259
Phytoplankton Carbon = 25 – 35% POC
Eppley et al. (1992) J. Geophys.
Res., 97, 655-661
DuRand et al. (2001) Deep-Sea
Res. II, 48, 1983-2003
Gundersen et al. (2001) Deep-Sea
Res. II 48, 1697-1718
La aproximación basadaen el ‘Carbón’
G row th rate (d ivisions d-1
)
0.0 0.5 1.0 1.5 2.0
Re
lati
ve
Fre
qu
en
cy
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Rel
ativ
e fr
equ
ency
0 0.5 1.0 1.5 2.0
Growth rate (division d-1)
Verano Boreal Invierno Boreal
Growth rate () = max f (nuts, temp) g (light)
2 divisions d-1
Banse (1991)1 – exp -3light
Chl:Csat
( Chl:CN,T-max ) Light
Invie
rno
Bore
alV
eran
oB
ore
al
Net Primary Production (mg m-2)
0 1200800400 1500
Validación del modelo que usa carbón
0 5 10 15 20 25 30
0.01
0.04
0.07
0.10
0.13
0.16
0.19
0 5 10 15 20 25 30
0.01
0.02
0.03
0.04
0.05
0 1 2 3
0.005
0.020
0.035
0.050
0.065
0.080
0 1 2 3
0.005
0.007
0.009
0.011
0.013
0 5 10 15 20 25 30
0.001
0.006
0.011
0.016
0.20.40.60.81.0
0.001
0.006
0.011
0.016
Ch
l:C
(m
g m
g-1
)
Light (moles photons m-2 h-1)
Temperature (oC)
Ch
l:C
max
Growth rate (div. d-1)
Ch
l:C
min
Low Nutrient stress High
Laboratorio
Temperature (oC)
Low Nutrient stress High
Ch
l:C (m
g m
g-1)
Ch
l:Cm
ax
Ch
l:Cm
in
Espacio
Chl:C
Regional Behavior
Carbon-based: Validation
Model
80oN
40oN
0o
40oS
80oS50oE 150oE 110oW 10oW 50oE 150oE 110oW 10oW
0
0.012
0.03
0.05
0.06
0.006
0.02
Chl:C
(mg m
g-1)
Satellite*
Remote sensing data: Average June values for SeaWiFS time series*
Current Issues: Unique nutrientsL
atitud
e
145oW 115oW130oW 85oW100oW160oW155oE 175oW170oE
5o
15o
25o
5o
15o
Longitude
Latitu
de
145oW 115oW130oW 85oW100oW160oW155oE 175oW170oE
5o
15o
25o
5o
15o
5o
15o
25o
5o
15o
5o
15o
25o
5o
15o
Lat
itu
de
Lat
itud
e
0.1 0.06 0.02
0.8 0.4 01.21.6
Growth Rate (divisions d-1)
0 1.0 1.5 2.00.5
NPP (Pg C y-1)
(div. d-1)
Annual Average SeaWiFS
Surface Chlorophyll
based on
NASA Standard
Algorithm
Annual Average SeaWiFS
Surface Chlorophyll based
on
GSM Semi-analytic
Algorithm
mg m-3
Pigment-based: Biomass
sKip??
-0.4
-0.3
-0.2
-0.1
0
0.1
0.2
0.3
1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003
Año
2004 2005
Anom
alías
mensula
es
En la p
roductivid
ad
prim
aria
Neta
(Pg C
)
50 53 48
Pg C y-1
Resultados teniendo como base
datos de 14C
Fecha Autor NPP (Pg y-1) Metodo
1952 Steemann Nielsen 20 few 14C measurements
1957 Fleming & Laevastu 20 FAO production data (O2, 14C, etc)
1957 Steemann Nielsen 20-25 few 14C measurements
1958 Fogg 32 FAO production data (O2, 14C, etc)
1968 Koblentz-Mishke et al. 23 Synthesis of many 14C stations
1969 Bogorov 25 Synthesis of many 14C stations
1969 Ryther 20 14C & spatial model
1970 Koblentz-Mishke et al. 25-30 revision of „68 paper
1975 Platt & Subba Rao 31 new 14C synthesis
1985 Shushkina 56 new 14C & biomass data
1987 Martin et al. 51 revision of Koblentz-Mishke et al.
1989 Berger et al. 27 new 14C synthesis
From: Barber & Hilting (2002) In: Phytoplankton Productivity:
Carbon assimilation in marine and freshwater ecosystems
[Williams, Thomas, Reynolds eds.] Blackwell
Segunda parte de productividad
primaria La producción primaria en la tierra suele
estar limitada por la temperatura y la humedad.
La productividad primaria acuática suele estar limitada por la disponibilidad de nutrientes.
Los consumidores pueden influir en las tasa de producción primaria de los ecosistemas.
Las perdidas de energía limitan el número de niveles tróficos en los ecosistemas
Sol
Productores Primarios
Consumidores Primarios
Consumidores
secundarios
Consumidores terciarios
Microorganismos
Y
Detritívoros
Calor
Reciclado Químico
Flujo de Energía
Consumidor
terciario
Consumidor
secundario
Consumidor
primario
Productor
primario
De luz solar
Nivel TróficoPeso seco
Consumidores Terciarios
Consumidores Secundarios
Productores Secundarios
Productores Primarios
Las piramides de biomasa decrecen sucesivamente en los niveles
superiores, como se ilustra en este ejemplo de un bosque de
florida.
Nivel TróficoPeso seco
Consumidores primarios Zooplancton
Productores Primarios Fitoplancton
Algunos ecosistemas como el canal ingles el crecimiento de los
productores primarios soporta un blom superior de consumidores
primarios
Porcentaje de
la superficie
terrestre
Promedio de
PPN (g/m2/año)
Porcentaje de la
tierra que produce
PPN
La productividad en la
superficie se limita solo
por la intensidad
luminosa
La productividad
comienza a declinar
con la profundidad por
menor penetración de
luz
Fondo de
la zona
Eufótica
Profundidad de
compensación
Tasa de
Respiración
100 m de profundidad
PPN
P P
PPN= Productividad
Primaria Neta
PP=Productividad primaria
(GrossPP)
Productividad Primaria
Productividad Neta
Productividad Primaria
Respiración
Productividad primaria
Productividad Neta
Profundidad de
Compensación
Pro
fun
did
ad
