Modelos de Productividad Primaria

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Transcript Modelos de Productividad Primaria

Modelos de Productividad Primaria para aplicación en imágenes de color del océano

LA MATEMATICA DE LA PRODUCTIVIDAD PRIMARIA

P

(

z

,

t

) 

P B

(

z

,

t

)

C

(

z

)

P B

P B

(

z

,

t

) 

f

(

E

(

z

,

t

))

Ek

P B

(

z

,

t

) 

f

(

E

(

z

,

t

); 

B

(

z

);

P m B

(

z

))

P B max

Forma de la Curva y Ecuaciones

1. Smith, 1936

P

P m B

* 

B

*

E P m B

 

B

*

E

2. Jassby and Platt (1976)

P

P m B

* tanh(

E

* 

B

/

P m B

) 3. Platt et al. (1980)

P

P m B

* ( 1  exp ( 

E

* 

B

/

P B m

) )

P

P m B

* ( 1  exp ( 

E

* 

B

/

P m B

) ) *

e

  *

E

* 

B

/

P B m

Sensores Remotos y Modelos

1

a

profundidad óptica (1/Kd)

Chla:

indicador de biomasa

(B)

Como relacionar con PP?

Modelos

P B

P m B

* tanh(

E

*

B

/

P m B

)

P B = mg C/mg Chla/dia

P B

P m B

* tanh(

E

*

B

/

P m B

)

PP

P B

/

Chla 1/Kd (PP = mg C/m 2 /dia )

Que pasa con Chla en z ?

Que pasa con Parámetros Fotosintéticos ?

PROVINCIAS BIOGEOQUIMICAS

El Nombre

       

Provincias Biogeoquimicas

Lange, 1989; Sathyendranath et al., 1995, Longhurst et al., 95, Longhurst, 98) (Platt et al

.,

1988, 1991; Mueller &

Regiones Biogeograficas

Gonzalez-Silvera et al., 04).

(Santamaria-del-Angel et al., 94;

Provincias Oceánicas

(Esaias et al., 00).

Provincias Marinas

(Szekielda, 05).

Regiones Biofísicas

(Saraceno et al., 05, 06).

Provincias Ecológicas Dinámicas

(Dowell et al., 06; Omachi et al., 06).

Provincias Bio-Opticas

… (Campbell et al, 06).

 Sesion Especial sobre

Provinces of the Ocean" "Ecological and Biogeochemical

en el “AGU Ocean Sciences Meeting “(20-24 February 2006, Honolulu).

Regionalizaciones

 El concepto de regionalizacion busca explicar patrones espaciales de distribucion que son un resultado de las interacciones entre los organismos y su ambiente.

 Se ha utilizado para la determinacion de la PP usando sensores remotos desde los trabajos de Platt y Sathyendranath (1988, 1990, 1995, …)  Relaciona el estado “biológico” del ecosistema marina (ej. Estructura de la comunidad, productividad, fisiología del fitoplancton) a su ambiente físico (ej. Salinidad, temperatura, luz disponible).

Entender las relaciones Administrar recursos

 Provincias pueden ser consideradas como regiones con un patron de co-variacion espacial y con cierto grado de estructuracion permanente.

Longhurst,A. 1996. Ecological Geography of the Sea. Academic Press.

Criterios

 Los criterios que se han establecido se basan en:       Forzantes físicas Disponibilidad de luz y nutrientes Complejidad de la estructura trófica Propiedades bio-opticas Relación entre biomasa del fitoplancton y temperatura superficial …

En general, una sistema de clasificación no es otra cosa si no el intento de entender el ecosistema como un todo a partir de la comprensión de sus componentes homogéneos.

Un ejemplo basado en datos in situ:

Millan-Nunez et al., 1996, 97

Ejemplos basados en datos de satelite:

Santamaria del Angel et al, 1994

Limites estáticos entre Provincias

Hoepffner et al, 1999

Provincias Dinámicas …

Gonzalez-Silvera et al., 2006

-20 -25 -25

January

SUMMER

4.5

6 8 11 13 17 o

SST

( C) 20 22 25 28 0.01

0.03

0.05

0.1

0.28

0.5

1.45

2.5 5.0

-3

Chla

(mg m ) 10

-25 -25 -30 -30 -35 -35 -40 -40 -45 -45 -65 -60 -55 0.01

0.03

0.05

0.1

0.28

0.5

1.45

2.5 5.0

-3

Chla

(mg m ) 10 -50

April

-45

AUTUMN

4.5

6 8 11 13 17 o

SST

( C) 20 22 25 28

-25 -25 -30 -30 -35 -35 -40 -40 -45 -45 0.01

0.03

0.05

0.1

0.28

0.5

1.45

2.5 5.0

-3

Chla

(mg m ) 10 July

WINTER

4.5

6 8 11 13 17 o

SST

( C) 20 22 25 28

-25 -30 -35 -40 -45

October

-55 -50 0.01

0.03

0.05

0.1

0.28

0.5

1.45

2.5 5.0

-3

Chla

(mg m ) 10

Spring

4.5

6 8 11 13 17 o

SST

( C) 20 22 25 28 -60 -55 -50 -45 -40

Que pasa con Chla en z?

Representación de los perfiles mediante un modelo Gaussiano propuesto por Platt

et al

., 1988

B

(

z

) 

Bo

h

2  exp     1 2 (

Z

Zm

) 2  2    Donde: Bo = biomasa inicial por debajo de la curva h = biomasa total sobre la línea de base  = curtosis Zm = profundidad del máximo de concentración de clorofila

Millan et al., 1996

Se reunieron 3410 perfiles hasta 150 mts de clorofila (1978 a 1992)

Se separaron los datos en condiciones de época fría y condiciones de época caliente

Fig. 8 Promedios de perfiles estimados para cada región con la misma concentración de clorofila Superficial para cada una de las subregiones y época.

Fig. 9 Comparación de perfiles reales de CAlCOFi de 1994 con los modelados.

Una vez conociendo Chla (z)

Parametros Fotosinteticos? Provincias Biogeoquimicas

Una vez conociendo Chla (z) y Parametros P

m B

y

 B  Ed: Modelos que calculan la penetración de la luz en el agua tomando en cuenta su calidad espectral (Sathyendranath & Platt, 1988).

Ver http://www.ioccg.org

 Ed: modelos que toman en cuenta el Kd y PAR en superficie, partiendo del hecho que estas las puedo obtener por sensores remotos.

4 ETAPAS Regionalización  Parámetros Fotosintéticos  Perfil de biomasa  Modelo PP

Modelos Semi Analíticos

– se basan en las relaciones estadisticas entre ciertas variables pero principalmente en parametros que describen la fisiologia del fitoplancton. Los principales: Bedford (

Platt et al., 91 y otras …

)

http://www.ioccg.org/software/Ocean_Production/index.html

LPCM (

Morel, 91; Antoine & Morel, 96a,b

) VGPM (

Behrenfeld & Falkowski, 97

)

http://marine.rutgers.edu/opp/

HY97 (

Howard & Yoder, 97

)

Bedford

(Platt & Sathyendranath) P

(

z

,

t

) 

P B

(

z

,

t

)

C

(

z

)

P B

(

z

,

t

) 

f

(

E

(

z

,

t

))

P

(

z

,

t

)  

B E

(

z

,

t

)

C

(

z

) 1  ( 

B E

(

z

,

t

) /

P m B

) 2

PAR

E

(

z

,

t

) 

E

( 0  ,

t

)

e

K d

(?)

z

LPCM

(Morel & Antoine) PP

C tot E s

 *

J c

C tot = Chla calculada usando C sat (ver a seguir)  * = tasas de fotosíntesis normalizada por clorofila y por unidad de luz ABSORBIDA Jc = factor de conversión para indicar lo que seria la transformación de energía luminosa en energía química (fotosíntesis)  PUR – Photosynthetically USABLE Radiation

PUR

 700  400

PAR

(  ) *

a

(  )

a

(max)

d

  * 

f

(

P B

,

PUR

)

VGPM

(Behrenfeld & Falkowski)

Inputs: Clorofila-a SST SSPAR Fotoperiodo (duración del dia)

PP eu

0 .

66125

B P opt E o E o

4 .

1

C SAT xZ eu xD IRR

Z eu Z eu

= 568.2 (C TOT ) -0.746

200.0 (C TOT ) -0.293

Z eu

< 102

Z eu

> 102 C TOT = 38.0 (C SAT ) 0.425

C SAT

< 1.0

40.2 (C SAT ) 0.507

C SAT

 1.0

(Morel & Berthon, 1989)

P B opt

 agua (mg C (mg Chla) 6 -1 h -1 ) y se modela de acuerdo a su relación con la temperatura. 5 1.13

si T < -1.0

4

P B opt

= 4.00

si T > 28.5

3

P B’ opt Fuera del rango arriba

2 1 0 0

P B opt

'  1 .

2956  2 .

749 .

10  1

T

 6 .

17 .

10  2

T

2  2 .

05 .

10  2

T

3 5   2 3 .

.

462 10 .

10 27 .

10  8  3

T T

7 4 15  1 .

348 .

Temperatura ( o C)

10 20  4

T

5  3 .

25 4132  6 .

10 30

T

6

HY97

(Howard & Yoder)

 Estima PP en la capa de mezcla y NO en toda la zona eufotica

PP

C sat

 

P m B P m B

/ 

E

ml E ml

   Z ml = profunidad de la Z eu  E ml = irradiancia promedio dentro de la Z eu

K PAR E

(

z

)   0 .

04  0 .

0088

C sat E

( 0  )

e

K PAR z

 ( 0 .

054

C sat

) 0 .

67

Bibliografia  PLATT, T. e SATHYENDRANATH, S. 1988. Oceanic Primary Production: Estimation by Remote Sensing at local and regional scales. Science 241: 1613-1620.

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Ejemplos