Tesis_GIOVANNI TESTA_version_papel

Trabajo Final de Grado en Ciencias del Mar
Graduación junio 2014
Autor: Giovanni Testa
Tutores CEAZA: Dr. Marcel Ramos y Dra. Beatriz Yannicelli
Tutor UCV: Dr. Javier Alcántara-Carrió
Variabilidad espacio-temporal de clorofila-a superficial e
influencia de los montes submarinos en la Eastern Seamount
Chain.
Índice
Resumen ...................................................................................................................... 5
Abstract ........................................................................................................................ 5
1.Introducción ............................................................................................................... 6
2.Materiales y métodos ................................................................................................. 9
2.1 Zona de estudio .......................................................................................... 9
2.2 Información utilizada ................................................................................... 9
2.3 Análisis ..................................................................................................... 10
3.Resultados ............................................................................................................... 12
3.1 Caracterización batimétrica e identificación de montes submarinos en la
zona de estudio ............................................................................................... 12
3.2 Variabilidad espacial de la clorofila superficial y extensión de las
condiciones oligotróficas en el giro subtropical del Pácifico sureste ................ 14
3.3 Condiciones oceanográficas y atmosféricas promedio ............................... 15
3.4 Variabilidad estacional ............................................................................... 17
3.4.1 Clorofila y temperatura en la zona de estudio....................................... 17
3.4.2 Condiciones oceanográficas en subregiones de interés ....................... 20
3.5 Variabilidad internanual de clorofila y temperatura ..................................... 25
.
4.Discusión ................................................................................................................. 26
4.1 Consideraciones especiales sobre las brechas relevantes en los datos
utilizados ......................................................................................................... 26
4.2 Montes submarinos y su relación con zonas de alta productividad ............ 26
4.3 Oligotrofía en el giro del Pacifico sureste y procesos involucrados en la
variabilidad mensual e interanual en la clorofila superficial en la zona de
estudio ............................................................................................................ 31
5.Conclusiones ........................................................................................................... 34
6.Trabajo futuro .......................................................................................................... 35
7.Anexos..................................................................................................................... 36
7.1 Montes submarinos, butterfly effect y columna de Taylor ........................... 36
7.2 Características de los datos utilizados ........................................................ 40
7.2.1 Clorofila-a ............................................................................................. 40
7.2.2 Temperatura superficial ........................................................................ 41
7.2.3 Topografía dinámica absoluta y geostrofía ........................................... 42
7.2.4 Anomalía geostrófica y del nivel del mar............................................... 42
7.2.5 Viento ................................................................................................... 43
7.2.6 Batimetría ............................................................................................. 43
7.3 Comparación de productos satelitales de clorofila MODIS y SeaWIFS ....... 44
7.4 Datos válidos de clorofila MODIS ............................................................... 45
8.Agradecimientos ...................................................................................................... 46
9.Referencias bibliográficas ........................................................................................ 47
5
Resumen
Isla de Pascua (IP) y Salas y Gómez (SG) son montes submarinos emergidos de la
Eastern Seamount Chain que se encuentran rodeados por las aguas hiper-oligotróficas
del Giro del Pacífico Sur. En este contexto, las elevaciones topográficas pueden
favorecer incrementos locales de turbulencia y mezcla que promueven el ingreso de
nutrientes a la capa fótica, convirtiendo estas estructuras en oasis con alta
productividad primaria y biomasa asociada. Se analizan once años de datos satelitales
de clorofila-a, temperatura del mar, alturas del nivel del mar (absolutas y anomalías),
velocidades geostróficas (absolutas y anomalías) y viento, a fin de caracterizar
espacial y temporalmente la variabilidad en la zona de estudio. A nivel regional, la
clorofila y temperatura presentan un marcado ciclo anual en un dipolo diagonal (NWSE) que parece estar regulado por la variación anual de la radiación solar, el cambio
estacional de la circulación regional y la propagación de remolinos oceánicos desde el
continente. A nivel local, tanto IP como SG presentan incrementos de las
concentraciones de clorofila-a, “aguas abajo” de la dirección de los flujos geostróficos.
Aunque estos incrementos difieran en extensión e intensidad (8 µg/m3 al E y SE de IP
y 5 µg/m3 al SE de SG), ambos pueden atribuirse al efecto masa de isla. Los montes
con cumbre sumergida no evidencian incrementos permanentes de clorofila en la cima
o alrededores. Finalmente, debido al gran espesor de la capa fótica observado durante
cruceros oceanográficos en la zona, se propone que las concentraciones más
elevadas se darán sub-superficialmente.
Palabras claves: Isla de Pascua, Salas y Gómez, montes submarinos, clorofila-a
satelital, aguas oligotróficas, efecto masa de isla, remolinos oceánicos, producción
primaria profunda.
Abstract
Easter Island (IP) and Salas y Gómez (SG) are emerged seamounts of the Easter
Seamount Chain surrounded by South Pacific Gyre’s hiper-oligotrophic waters. In this
context, topographical elevations are able to produce local turbulence and recirculation
patterns that promote the entry of nutrients to the photic layer, making these structures
oasis with high primary production and biomass associated. Eleven years of satellite
data of surface chlorophyll-a, sea surface temperature, sea level height (absolute and
anomalies), geostrophic velocities (absolute and anomalies) and wind are analyzed, in
order to characterize the spatial and temporal variability in the study area. Regionally,
chlorophyll and temperature show a marked annual cycle in a dipole diagonal (NW-SE)
that seems to be regulated by solar radiation’s annual variation, seasonal change of
regional circulation and propagation of oceanic eddies from South Pacific’s coast.
Locally, both IP and SG showed increases in the concentration of chlorophyll-a,
downstream from the geostrophic flow’s direction. Although these peaks differ in extent
and intensity (8 µg/m3 E and SE of IP and 5 µg/m3 SE of SG), both can be attributed to
island mass effect. Seamounts with submerged covers do not show steady chlorophyll
increases above them or environs. Finally, due to great photic layer’s thickness
observed in the area by oceanographic cruises, we propose the existence of deep
blooms.
Keywords: Easter Island, Salas y Gómez, seamounts, satellite chlorophyll-a,
oligotrophic waters, island mass effect, oceanic eddies, deep blooms.
Testa, G. (2014)
6
1. Introducción
Isla de Pascua (IP) y Salas y Gómez (SG) representan la fracción emergida de
los montes submarinos de la Eastern Seamount Chain (ESC, Fig. 1). Las elevaciones
topográficas de la ESC se extienden de Oeste a Este dentro de la placa de Nazca por
aproximadamente 2900 km con un ancho de 150 km[1]. IP tiene una superficie de 160
km2 y una altitud máxima de 511 m, mientras que SG es más puntual, con una
superficie emergida inferior a 1 km2 y una elevación máxima de 30 m[2-3].
Está comprobado que las elevaciones topográficas pueden actuar como
obstáculos a los flujos oceánicos y generar estructuras a lo largo de la columna de
agua (como columnas de Taylor, ver Anexo 1), que promueven el ascenso de
nutrientes inorgánicos disueltos en aguas profundas hacia la capa fótica[4-5]. Si se dan
condiciones biofísica aptas para el desarrollo de biomasa fitoplanctónica, se
producirían incrementos locales con concentraciones muy superiores con respecto a
las aguas oceánicas adyacentes. Un factor de especial importancia es la retención de
estos organismos autótrofos en celdas de circulación cerrada en la cima de los montes
por largos periodos de tiempo, proceso fundamental para permitir el paso de la
productividad primaria a niveles tróficos superiores[5].
Al buscar una definición de monte submarino, en la bibliografía existe una
heterogeneidad en su identificación que depende de la disciplina y objetivo del estudio.
El International Hydrographic Organisation define un monte submarino como “una
elevación aislada o relativamente aislada que se eleva 1000 metros o más del fondo
del mar y de forma limitada a través de la cumbre”[6]. Rappaport et al.[7] localizan 383
montes submarinos en la zona de estudio, incluyendo en la categoría las elevaciones
topográficas mayores de 200 m con respecto al fondo oceánico. En este estudio
vamos a considerar como montes submarinos todas las elevaciones topográficas de la
ESC. Con respecto a los montes con cumbre sumergida, daremos especial
importancia a aquellos capaces de generar producción primaria superficial (PPS, con
la cima al interior de la capa fótica o justo debajo de ella).
IP y SG se encuentran en medio del giro del Pacífico Sur (GPS), formado por la
Corriente Sur Ecuatorial, la Corriente Australiana del Este, la Corriente del Pacifico Sur
y la Corriente de Humboldt. El océano Pacifico suroriental está también sujeto a la
influencia del ENSO (El Niño Southern Oscillation) debido a la propagación de ondas
Kelvin atrapadas (ecuatoriales y costeras) y ondas Rossby: estas ondas tienen la
capacidad de modificar los patrones generales de circulación de la zona[8].
La bibliografía consultada define las aguas de GPS como oligotróficas[9]; no
obstante, a la hora de definir un valor umbral que corresponda a aguas marinas
oligotróficas, nos dimos cuenta que la clasificación según el nivel trófico es a menudo
subjetiva y depende del objetivo del trabajo. En aguas continentales lacustres los
criterios son bien definidos (Yannicelli, comunicación personal), mientras que en aguas
marinas no encontramos uniformidad. La clasificación que diferencia entre aguas
oligotróficas, mesotróficas y eutróficas suelen basarse en la concentración de
nutrientes, biomasa algal y otros parámetros físico-químicos relacionados[10]. En
función de los datos a disposición para este trabajo, nos centraremos en la
concentración de clorofila-a (Chl_a) como única variable para generar un índice de
diferenciación entre diferentes estados tróficos de las aguas marinas del Pácifico
sureste. En otras áreas geográficas, Hu et al.[11] definen como oligotróficas las aguas
marinas con concentración de Chl_a ≤ 0,25 mg/m3; Ignatiades[10] clasifica las aguas del
Mar Mediterráneo entre Open Oligotrophic, Offshore Mesotrophic, Inshore Euphotic
(Chl_a < 0,5 mg/m3; 0,5 mg/m3 ≤ Chl_a ≤ 1 mg/m3; Chl_a > 1 mg/m3); Michelakaki y
Kitsiou[12] entre oligotróficas (Chl_a < 0,084 mg/m3), mesotróficas inferiores (0,084
mg/m3 ≤ Chl_a ≤ 0,359 mg/m3), mesotróficas superiores (0,359 mg/m3 ≤ Chl_a ≤ 0,793
mg/m3 ) y eutróficas (Chl_a > 0,739 mg/m3). Más adelante se presentará el criterio
adoptado en el estudio de la oligotrofia del GPS.
Testa, G. (2014)
7
Figura 1. Mapa batimétrico regional (datos ETOPO1) y de la zona de estudio (datos STRM30+). En la
zona de estudio se muestra la ubicación geográfica de Isla de Pascua (IP) y Salas y Gómez (SG) y se
marcan (en negro) las isóbatas de 2000 y 0 m.
Para destacar la importancia de las elevaciones topográficas dentro del GPS
podemos imaginarnos la región como un desierto biológico (caracterizado por baja
producción primaria y biomasa) y los montes como oasis. Las celdas de recirculación y
la turbulencia generada por montes submarinos son mecanismos fundamentales para
la formación de biota de bajos niveles tróficos[5]. En la región del GPS la comunidad
fitoplantónica está dominada por especies de picoplancton (10-12 m) y nanoplancton
(10-9 m)[13]. En estas zonas con escases de aportes continentales, los montes
submarinos aumentan su importancia biológica y ecológica actuando como lugares de
alimentación y reproducción de especies oceánicas y de aguas profundas, como
peces, tiburones, tortugas marinas, mamíferos marinos y aves. Los arrecifes de
corales profundos añaden mayor complejidad a los ecosistemas generados en los
montes submarinos[14]. En específico, la provincia de IP y SG es un hotspot de
biodiversidad y con alta productividad asociada que presenta un grado de endemismo
entre los más altos a escala global (Tabla 1). Este parámetro, además, puede ser un
excelente indicador de flujos poblacionales y bio-conectividad entre montes aislados
de la ESC y los continentes. A escala regional, Mironov et al.[15] encontraron que los
peces que habitan a una profundidad superior a los 800 m en la ESC y CN tienen una
alta afinidad genética con aquellos encontrados en Japón Meridional (85%), Australia
suroriental (77%) y Hawaii (74%). Por otro lado, un alto grado de endemismo entre
montes próximos podría significar que los patrones de circulación no favorecen la
migración larvaria o de individuos reproductores, promoviendo la retención de la biota
en áreas geográficas limitadas. De todas maneras el endemismo en un patrón de difícil
estimación que depende de nuevos conocimientos sobre la etología y distribución de
especies y de los avances en el desarrollo de técnicas de muestreo indirectas (ej.
Remotely Operated underwater Vehicle, ROV) para zonas escasamente muestreadas,
como la batial, abisal y hadal. No obstante la óptima calidad de las aguas y la elevada
biomasa presente, la pesca ilegal está poniendo en peligro este frágil ecosistema: los
Testa, G. (2014)
8
Tabla 1. Recopilación bibliográfica del endemismo regional y de los montes de la ESC. IP: Isla de Pascua;
SG: Salas y Gómez; PT: Islas Pitcairn; ESC: Eastern Seamount Chain; Nº: número de especies
endémicas; %: porcentaje del número de especies endémicas con respecto al total de especies en la
zona. Cabe destacar la subjetividad a la hora de definir las categorías de especies endémicas estudiadas.
Referencia
Mironov et al.[15]
Zona
ESC+CN
ESC+CN
Nº
%
70 41,2
76 46,3
Allen[27]
IP
20
Robertson[28]
IP
28 22,2
Rehder[29]
National Geographic Society et al.[30]
IP+SG
IP
SG
IP+SG+PT
48
23
42
15 26,3
10 23,2
39 39
Categoría
Peces demersales
Invertebrados bentónicos
Peces arrecifales
Peces neríticos
Moluscos litorales
Peces costeros
Peces costeros
Peces costeros
desembarques se incrementaron rápidamente desde finales de 1970 estabilizándose
en los últimos años alrededor de 150–200 t·año-1 aunque hay indicios de pesca no
controlada (con volumen estimado en 200–2000 t·año-1) dentro de la Zona Económica
Exclusiva de IP y SG[16].
Debido a la multidisciplinariedad de este estudio es necesaria una recopilación
de las principales variables oceanográficas de la columna de agua en la zona. La
información in situ de la zona de estudio es a menudo esporádica, sin embargo los
cruceros CIMAR (Cruceros de Investigación Marina) 5 y 6 Islas Oceánicas en 1999 y
2000, BIOSOPE (Biogeochemistry and Optics South Pacific Experiment) en 2004 y
BiG RAPA (Biogeochemical Gradients: Role in Arranging Planktonic Assemblages) en
2010 proporcionaron buena cantidad de datos.
Moraga et al.[17] estudiaron las masas de aguas alrededor de IP hasta una
profundidad de 1500 m en otoño de 1994, encontrando una capa de mezcla superficial
con espesor oscilante entre los 85 y los 115 m. Diagramas T-S revelan parámetros
típicos de Subtropical Water (STW, >35,5 psu y >19 °C) en la capa superficial, debajo
de esta y hasta aproximadamente 500 m encontraron aguas menos salinas y más frías
correspondientes a la Eastern South Pacific Intermediate Water (ESPIW 34,3-35 psu y
10-18 ºC). Con el aumento de la profundidad, se enfrentaron con el mínimo de
salinidad característico de Antartctic Intermediate Water (AAIW, 34,3 psu y 5 °C) hasta
~1000 m. En la estación de primavera de 1979 Silva[18] encontró un espesor de la capa
de mezcla de aproximadamente 150 metros (de acuerdo con [19-20]) y ESPIW hasta los
300 m de profundidad. En la primavera de 1999, Fuenzalida et al.[21] detectaron
mediante diagramas T-S una capa de mezcla con valores típicos de STW entre la
superficie y los 250 m, inmediatamente bajo esta agua y hasta los 700 m AAIW,
mientras que a mayores profundidades se ubicó Pacific Deep Water (PDW, 34,7 psu y
1,7 °C). Moraga et al.[22], durante el crucero CIMAR 5, detectaron tres masas de agua:
STW entre la superficie y los 300 m, AAIW entre 300 y 1000 m y PDW debajo de esta.
La distribución vertical del contenido de oxígeno se caracteriza por una capa
superficial homogénea bien oxigenada con valores superiores a 5 ml/l[20,21]. Cerca de
Testa, G. (2014)
9
IP, Fuenzalida et al.[21] no observaron el mínimo de oxígeno (<1 ml/l) que aparece de la
costa hasta los 97ºW. Los perfiles de nutrientes (nitratos, fosfatos y silicatos)
realizados por Moraga et al.[17] revelan una tendencia homogénea con bajas
concentraciones en la capa superficial y un aumento con la profundidad. El rango de
concentraciones para los nitratos se ubicó entre 0,8 y 43,3 µmol/l, 0,6-88,1 µmol/l para
los silicatos y 0-3,13 µmol/l los fosfatos. Los datos recopilados durante el crucero BiG
RAPA[23] confirman los resultados de Moraga et al.[17]: los primeros 300 metros de la
columna de agua más próxima a IP tiene concentraciones mínimas de nutrientes
disueltos: la nutriclina para fosfatos y la suma de nitratos y nitritos se da entre los 300
y los 500 m, mientras que para los silicatos entre 800 y 1000 m. De la misma manera,
la concentración más elevada de Chl_a en la ecoregión de IP y SG se daría subsuperficialmente, a una profundidad comprendida entre 120 y 180 m. Por último, BiG
RAPA[23] evidencia un gradiente longitudinal positivo hacia el Oeste para Sea Surface
Temperature (SST) y Sea Surface Salinity (SSS), alcanzando 22 °C y 35,8 psu en
105°W.
Al trabajar con datos satelitales existen muchos factores a tener en cuenta,
como el nivel de procesamiento, exactitud, resolución y cobertura espacial y temporal.
En las imágenes satelitales existen brechas causadas por la presencia de nubes,
zonas no cubiertas durante la trayectoria del satélite, malfuncionamiento del mismo,
aerosoles en densas capas, fuerte reflejo de la radiación solar incidente sobre la
superficie del mar (efecto albedo) y datos rechazados por el control de calidad[24-26].
El presente trabajo tiene dos objetivos principales: 1) Examinar los procesos
involucrados en la variabilidad espacio-temporal de Chl_a y SST en la zona de
estudio. 2) Analizar si los montes submarinos de la ESC son capaces de generar
incrementos locales en la PPS.
2. Materiales y métodos
2.1 Zona de estudio.
Delimitamos la zona de estudio en el área del Pacífico sureste comprendida
entre 113-100ºW y 25-29ºS (Fig. 1). De esta manera, incluimos IP, SG, algunos
montes someros de la ESC y una superficie representativa de las aguas adyacentes
según el objetivo del estudio. La microplaca de Pascua y la porción más somera de la
dorsal del Pacífico oriental se ubican a 100 km hacia el Oeste mientras que, en la
parte más oriental, ESC se une con la parte suroriental del Cordón de Nazca [31] (CN).
La Placa de Nazca está formada solamente por corteza oceánica[32] y contiene en su
interior cuatro puntos calientes activos[3]. La génesis de ESC parece asociarse a
volcanismo intraplaca[2,3,31,33]; según Courtillot el al.[34] el punto caliente de Pascua sería
el responsable de la formación, hace ~100 Millones de años (Ma), de ESC y CN. Hace
~23 Ma terminó la formación de CN y dio comienzo la de ESC acompañada por un
cambio de dirección en el desplazamiento de la placa; en la actualidad la expansión
del fondo oceánico de la placa desde la dorsal se estima en una velocidad de 8
cm/año[33]. Datos de isotopos radioactivos recolectados en montes a lo largo de la ESC
sugieren que existe un aumento de antigüedad en las anomalías topográficas en
dirección Este. No obstante, los datos geocronológicos de lavas en IP y SG revelan
una formación de SG a posteriori con respecto a IP[33,35]. Estos datos sugieren que el
punto caliente se ubique actualmente más cerca de SG que de IP.
2.2 Información utilizada.
La recopilación de la bibliografía necesaria se realizó aprovechando el acceso
a bases de datos científicas otorgado por la Universidad Católica del Norte de Chile.
Entre muchas, fue de gran utilidad el acceso a artículos completos de ElsevierTesta, G. (2014)
10
Sciencedirect (http://www.sciencedirect.com/), SpringerLink (http://www.springer.com/)
y Wiley Online Library (http://onlinelibrary.wiley.com/). La información se organizó
sucesivamente en diferentes subcarpetas temáticas (ej. “Datos in situ”, “Oligotrofía”,
“Missing data”, “Montes submarinos”, “ESC”, “Columna de Taylor”, “Endemismo”,
“Eddies”, etc) para mejorar su consulta y gestión. A la hora de escribir la extensa
bibliografía consultada en el trabajo empleamos el software libre Zotero
(https://www.zotero.org/) en la generación automática de las referencias en el estilo
deseado.
Los datos de Chl_a, SST, anomalía del nivel del mar (SLA), anomalías
geostróficas (AG) y viento se bajaron de la página de la National Oceanic and
Atmospheric Administration (http://coastwatch.pfeg.noaa.gov/erddap/) en formato mat.
Los datos de topografía dinámica absoluta (TDA) y geostrofía de AVISO
(http://www.aviso.altimetry.fr/en/) en formato nc. El estudio batimétrico se realizó con
las bases SRMT30+ y GEBCO_08, teniendo estas dos la mayor resolución (Anexo 2).
Utilizamos los datos de Chl_a y SST recopilados por MODIS Aqua durante 11 años
(de 8/7/2002 a 12/10/2013); estas imágenes son L3 compuestos del promedio de 8
días (Anexo2). Aunque los datos MODIS tengan menor exactitud con respecto a los
datos SeaWIFS, tienen mayor resolución espacial y una cubertura temporal que
alcanza fechas más actuales. Los datos de TDA y corrientes geostróficas
(componentes u y v) son compuestos de 7 días con una resolución espacial de 0,25º x
0,25º (anexo2) y un periodo de recopilación desde el 10/72002 hasta 7/8/2013. Los
datos de SLA y AG, presentan la misma resolución espacial y cubren un periodo
comprendido entre el 7/8/2002 y 9/12/2012. En el análisis de viento (componentes u y
v de la velocidad) utilizamos datos QuikSCAT diarios con resolución 0,125º x 0,125º
durante el intervalo temporal 7/8/2002-21/11/2009.
2.3 Análisis.
El procesamiento, análisis y representación gráfica de todos los datos
satelitales se realizó con el programa MatLab R2011a.
Para el estudio batimétrico de la zona de estudio se utilizaron datos SRMT30+,
realizándose además una comparación entre estos productos con GEBCO_08,
observando fundamentalmente las isóbatas de 200 y 2000 m. Por otro lado, se realizó
una comparación entre datos de Chl_a de MODIS y SeaWIFS (ambos L3 compuestos
de 8 días) considerando el cálculo del promedio espacial total y la desviación estándar
(σ) de ambos set de datos. Además, se comparó el promedio y σ de las diferencias
entre datos MODIS y SeaWIFS, y el coeficiente de correlación entre ambos. Debido al
diferente periodo de funcionamiento de los satélites (Anexo 2), se utilizó en la
comparación el último año de operatividad de SEAWIFS (del 7/12/2009 al 7/12/2010).
Con respecto a las brechas presentes en los datos satelitales, consideramos como
datos válidos solo aquellos pixel que contengan por lo menos un tercio del total de
datos recolectados en el periodo analizado. La comparación entre datos de Chl_a
SEAWIFS y MODIS se presenta en el Anexo 3, mientras que un estudio espaciotemporal de las brechas MODIS se exhibe en el Anexo 4.
La evaluación de la oligotrofia superficial de la zona de estudio y del GPS se
realizó con el análisis de la concentración de Chl_a en transectos longitudinales entre
las islas oceánicas y el continente (Fig. 2). Para poder comparar los datos de la región
de estudio que contiene a IP y SG (25-29°S, 113-70°W), se seleccionaron dos zonas
Testa, G. (2014)
11
Figura 2. Transectos longitudinales (Área 1, 2, 3) en el Pacífico Sureste superpuestos a imágenes de
Chl_a de MODIS, resolución 4 km, durante el verano 2013.
más, considerando constante la franja longitudinal y variando la latitudinal, de esta
manera la primera área se ubicó 10º hacia el Norte de la zona de estudio y la segunda
10º hacia el Sur (15-19°S, 113-70°W y 35-39°S, 113-70°W, respectivamente).
El cálculo de energía cinética (KE) dentro de la zona de estudio se realizó con
las componentes u y v de AG:
Para averiguar la influencia de los montes submarinos dentro de la zona de
estudio analizamos la variabilidad estacional de Chl_a y SST. Dado que la zona de
estudio se ubica en el Hemisferio Austral, la división por estación se realizó de la
siguiente manera: Primavera: octubre, noviembre y diciembre; Verano: enero, febrero
y marzo; Otoño: abril, mayo y junio; e Invierno: julio, agosto y septiembre. Además, se
realizaron cinco transectos longitudinales (T1, T2, T3, T4, T5, Fig.3) con el promedio (±
σ) de los datos de Chl_a y SST. Las latitudes de los transectos fueron elegidas con el
objetivo de cruzar la fracción aérea de los montes submarinos IP y SG (T2 y T3), dos
se ubicaron en una zona próxima a elevaciones topográficas que alcancen la isóbata
de 200 m (T4 y T5) y uno (T1) con ausencia de estos elementos como zona control.
En este tipo de análisis trabajamos con franjas de datos: para esto, individualizado el
valor latitudinal de interés, seleccionamos una banda de tres datos con dicho valor,
uno por arriba y uno por abajo. Hay que tener en cuenta la diferente resolución
Testa, G. (2014)
12
espacial entre los datos de Chl_a y batimetría: las franjas de Chl_a y SST tendrán un
ancho de 13,86 km mientras que la de topografía 2775 m. Para profundizar el estudio
del ciclo anual en la zona de estudio se realizó un análisis armónico anual y
semianual, representando la variabilidad espacial de sus amplitudes y fases.
El análisis de la información batimétrica y las condiciones oceanográficasatmosféricas promedio, nos permitieron identificar tres subregiones de interés dentro
de la zona de estudio (A, B, C; Fig.3). Dentro de estas subregiones analizamos el
promedio total y estacional de Chl_a, SST, TDA y geostrofía. Por otra parte,
identificamos eventos de PPS más intensos en coordenadas puntuales: para
discriminar estos eventos con respecto a los patrones promedio construimos funciones
armónicas y se estudiaron las anomalías positivas de mayor magnitud (ver sección
3.4.2).
Figura 3. Transectos longitudinales dentro de la zona de estudio (1, 2, 3, 4, 5; línea continua azul) y
subregiones de interés (A, B, C; línea discontinua negra) con las isóbatas de 2000 m (negro) y 200 m
(rojo).
3. Resultados
3.1 Caracterización batimétrica e identificación de montes submarinos en la zona
de estudio.
En la zona de estudio observamos una profundidad promedio del fondo oceánico
de ~3800 m con un gradiente negativo hacia Oeste: aproximándose a la dorsal del
Pacífico y a la microplaca de Pascua se dan profundidades cada vez más
someras. La isóbata de 3000 m (Fig.4) revela la distribución E-W de los montes de
la ESC y evidencia aquellas elevaciones con mayor diámetro basal. Además, la
isóbata de 4000 m permite observar las depresiones puntuales en la zona de
estudio con una profundidad superior a esta cota batimétrica. Pudimos identificar
veintiocho montes en la zona de estudio cuya cumbre alcanza por lo menos una
profundidad de 1000 metros, mientras que las isóbatas de 200 m revelan que solo
IP, SG más ocho montes alcanzan dicho umbral batimétrico. Siete de estos se
concentran entre 103-100ºW, otro al Oeste de IP (Fig. 5) mientras que no se
observa ninguno entre las islas oceánicas. Latitudinalmente, los montes
submarinos de la ESC de mayor elevación en la zona se concentran 27º24’25º26’S. Las elevaciones en 25º9’-25º15’S son indicios de la prosecución de la
Testa, G. (2014)
13
cadena submarina hacia el Este en forma de CN. Por otro lado, el estudio de
topografía satelital de las bases GEBCO_08 y STRM30+ dentro de la zona de
estudio no evidencia diferencias en la distribución de las isóbatas de 200 y 2000
metros.
Figura 4. Batimetría de 0 a 4000 metros en la zona de estudio con isóbatas (en negro) cada 1000 metros.
Figura 5. Distribución longitudinal (panel superior) y latitudinal (panel inferior) de la batimetría en la zona
de estudio. En azul la isóbata de 0 m y en rojo la de 200 m.
Testa, G. (2014)
14
3.2 Variabilidad espacial de clorofila superficial y extensión de las condiciones
oligotróficas en el giro subtropical del Pacífico sureste.
Al estudiar la distribución de la Chl_a y extensión de la condición oligotrófica en
el Pacífico sureste dentro de las franjas latitudinales A1, A2 y A3 (Fig. 2) durante el
periodo 2002-2013, se observa en todas las zonas aguas eutróficas (Tabla 2) en la
zona de transición costera (ZTC) y concentraciones más bajas en las aguas
oceánicas, aunque la amplitud de la ZTC varía entre A1, A2 y A3 (Fig. 6). En A1 la
extensión de aguas mesotróficas alcanza aproximadamente los 103ºW, mientras que
en A3 llega hasta los 91,5ºW. A partir de esta longitudes y hacia el W, según el criterio
adoptado, las aguas se vuelen oligotróficas, aunque las concentraciones de Chl_a se
mantienen cerca del umbral inferior de mesostrofía (el mínimo en A1 es de 0,0844
mg/m3, en A3 de 0,0817 mg/m3). Por su parte, A2, la franja longitudinal que contiene la
zona de estudio, presenta un régimen distinto con respecto a A1 y A3: la oligotrofia de
las aguas se produce a partir de una latitud de ~82ºW y alcanza mínimos de 0,023
mg/m3, demostrando que las aguas del centro del GPS presenta un gradiente negativo
de concentración de Chl_a hacia el Oeste mayor que las otras dos zonas.
Un primer intento de regresión polinomial con los datos de A2 subestima las
concentraciones encontradas debido a la observación de tres regímenes diferentes
(Fig. 6). Para cada intervalo longitudinal (Intervalo 1: 113º-109º18ºW; Intervalo
2:109º18’-72ºW; Intervalo 3: 72º-70ºW) realizamos una regresión lineal y polinomial
para averiguar la función que mejor se ajusta a los datos. La comparación de los
coeficientes de determinación (R2) revela como la regresión polinomial es la que mejor
representa a los datos en los tres intervalos. Decidimos utilizar una regresión lineal
dentro del intervalo 1, ya que éste presenta una cantidad de datos inferior con
respecto a los intervalos 1 y 2 y siendo los R2 muy parecidos (R2 par la regresión
lineal: 0,987; R2 para la regresión polinomial: 0.9919). La variación promedio de Chl_a
para cada grado de longitud hacia el Oeste revela valores de -1,044 mg/m3, -1,07448
mg/m3 y -3,8779 mg/m3 para los intervalos 1, 2 y 3 respectivamente. La ZTC presenta
una disminución de la concentración de Chl_a por grado de longitud hacia el W mucho
mayor que los intervalos 1 y 2, mientras que estas dos revelan tendencias parecidas,
aunque la disminución es mayor en la zona 2. Cabe destacar que estos resultados nos
permiten comparar los tres regímenes aunque los resultados para los intervalos 1 y 2
(-1,044 mg/m3 y -1,07448 mg/m3, respectivamente) no presentan valores significativos
para las aguas oceánicas estudiadas.
Tabla 2. Criterio de clasificación adoptado para las aguas superficiales del Pacífico suroriental.
Testa, G. (2014)
Categoría
[Chl_a]
Oligotrofía
≤ 0,1 mg/m3
Mesotrofía
1-0,1 mg/m3
Eutrofía
≥ 1 mg/m3
15
3
Figura 6. Logaritmo en base 10 de la distribución longitudinal de la concentración de Chl_a (en mg/m ) en
el Área 1 (panel superior izquierdo), Área 2 (panel superior derecho) y Área 3 (panel inferior izquierdo).
Líneas horizontales verdes: criterio de clasificación (Tabla 2). Panel inferior derecho: promedio en el Área
2 (en negro) con líneas rojas verticales: cambio de tendencia (ver texto); líneas y texto azul: regresión
2
lineal y polinomial con valor de R para los intervalos 1, 2 y 3.
3.3 Condiciones oceanográficas y atmosféricas promedio.
Los promedios temporales de Chl_a, SST, corrientes geostróficas y TDA, AG y
SLA, velocidad del viento y KE dentro de la zona de estudio se muestra en la Figura 7.
La distribución espacial de Chl_a (SST) revela un gradiente positivo (negativo)
entre la parte NW y SE de la zona de estudio: aguas más oligotróficas (22<Chl_a< 24
µg/ m3) y calientes (SST>23 ºC) se ubican en la parte NW, mientras que al SE
encontramos aguas con concentraciones más elevadas (Chl_a >30 µg/ m3) y
temperaturas más frías (SST<22 ºC). Dicha tendencia en las concentraciones de
Chl_a es interrumpida de manera evidente por la presencia de elevaciones
topográficas que llegan a la superficie (islas), con valores típicos en la parte SE en
proximidad de IP y SG. El promedio de SST no muestra variaciones significativas en
correspondencia con IP y SG: ambas se encuentran en una zona de transición, con
aguas costeras entre las isotermas de 22,4 ºC y 22,7 ºC.
El promedio total de TDA y corrientes geostróficas revela un gradiente
longitudinal de TDA dentro de la zona de estudio: al W y NW observamos una altura
superior (entre 85 y 88 cm) con respecto al E y NE (TDA entre 80 y 82 cm). El
gradiente de presión observado entre los extremos longitudinales de la zona de
estudio se traduce en una circulación general (con una velocidad promedio de 1,68
cm/s) en dirección N. Los ciclones y anticiclones producen desviaciones en el régimen
promedio: en la parte W de la zona de estudio (113-107º W) dos anticiclones fuerzan
una circulación del agua del SW hacia las costas occidentales de IP, mientras que un
Testa, G. (2014)
16
anticiclón al NE de la isla (con centro en 109ºW-26º36’S) la desvía hacia el norte. En la
zona central (107-104º W) el flujo con dirección N es primero desviado
Figura 7. De arriba hacia abajo; en los paneles a la izquierda: promedio temporal de Chl_a de MODIS, velocidad geostrófica
(flechas) y TDA de AVISO, velocidad del viento QuikSCAT. Paneles a la derecha: promedio total de SST de MODIS, SLA y
AG (flechas) de AVISO y KE. En los paneles con corrientes geostróficas (AG) se presenta un vector de 5cm/s (2,5 cm/s) en la
esquina inferior derecha (izquierda) para que actúe como escala gráfica. En el promedio atmosférico se evita esta medida, ya
que la escala de colores representa la velocidad del viento.
anticiclón al NE de la isla (con centro en 109ºW-26º36’S) la desvía hacia el norte. En la
zona central (107-104º W) el flujo con dirección N es primero desviado
anticiclónicamente y después ciclónicamente (el centro del giro se localiza en 105ºW28ºS y 105º48’ W-27º15’S, respectivamente), mientras que en la parte oriental (104100º W) la circulación es primero anticiclónica y posteriormente ciclónica.
Los datos de SLA y AG revelan un régimen de corrientes transitorias en
dirección W fundamentalmente, con cuatro giros anticiclónicos de diferente magnitud
en la franja latitudinal 27-29º S y tres giros ciclónicos en la parte Norte de la zona de
estudio (25-27ºS). Este régimen transitorio estaría asociado al desplazamiento hacia el
oeste de remolinos y estructuras de mesoescala. SLA puede ser un buen indicador de
la magnitud del giro: el anticiclón más intenso (SLA = +3,54 cm) tiene su centro en
106ºW-28º30’S, mientras que el valor mínimo de SLA promedio (-0,28 cm) revela que
el ciclón mayor tiene su centro en 109º48’W-25º15’S. Estos giros “anómalos promedio”
anticiclónicos (ciclónicos) producirán anomalías positivas (negativas) en el centro de
giro y son posiblemente indicadoras de eventos de downwelling (upwelling). La AG
máxima es del orden de 2,29 cm/s, mientras que el promedio es de 0,76 cm/s. Las
elevaciones topográficas someras en la parte E de la zona de estudio parecen generar
magnitudes inferiores de AG en zonas próximas a las cumbres sumergidas. Las
velocidades de AG se mantienen mayores en la bifurcación creada eludiendo los
montes, con una rama en dirección N y otro en dirección W.
El promedio espacial del viento en la zona de estudio evidencia un viento del E
con una dirección prácticamente homogénea en toda la región, la intensidad promedio
es de 2 m/s, con máximos del orden de 3,3 m/s en la parte NE y mínimos (0,9 m/s) en
latitudes mayores.
La KE promedio es de 0,39 cm2/s2, con un máximo de 2,64 cm2/s2 ubicado en
~106º3’W-27º30’S y dos incrementos importantes, uno en ~106º3’W-29ºS (2,28
Testa, G. (2014)
17
cm2/s2) y otro en ~102º3’W-29ºS (2,53 cm2/s2). Además, se puede observar un
incremento en KE al N de IP y en la rama W de la bifurcación observada en el
promedio de AG. La escala espacial solo permite hacer especulaciones sobre los
patrones generales en la zona de estudio, un análisis más detallado de las
subregiones de interés se presentará más adelante en el documento (sección 3.4.2).
3.4 Variabilidad estacional.
3.4.1 Clorofila y temperatura superficial en la zona de estudio completa.
Los cinco transectos longitudinales dentro de la zona de estudio (Fig. 3)
permiten observar regímenes estacionales de Chl_a comunes: en invierno se dan altas
concentraciones y alta dispersión de los datos; mientras que otoño presenta elevadas
concentraciones y baja dispersión, por su parte primavera y el verano muestran bajas
concentraciones y baja dispersión. Además, en primavera e invierno el gradiente
positivo de las concentraciones hacia el E es más marcada con respecto a verano y
otoño. Por otro lado, SST presenta menor dispersión en todas las estaciones y un
régimen inverso con respecto a Chl_a, con un gradiente positivo hacia la dorsal.
En proximidad de IP (T2) existen diferencias en la concentración se Chl_a entre
las caras W y E de la isla (Fig.8). En primavera, verano e invierno las concentraciones
al E de IP son mayores con respecto a la cara occidental, mientras que en la estación
de otoño el gradiente no es tan apreciable. En primavera y verano, las
concentraciones cerca de IP son muy superiores respecto a las aguas oceánicas
adyacentes de la misma latitud. En verano la concentración promedio es de 16,17
µg/m3, 29,67 µg/m3 en otoño, 43,89 µg/m3 en invierno y 17,6 µg/m3 en primavera. El
incremento al E de IP presenta máximos de 28,84 µg/m3 en verano y 28,06 µg/m3 en
primavera. Por el otro lado, datos de SST no evidencian un gradiente apreciable entre
las dos caras de la isla.
La concentración de Chl_a superficial en 26º29’ (T3) revela un incremento
puntual en correspondencia de SG, aunque no se observa un gradiente de
concentraciones entre caras opuestas como en T2, sino un máximo muy próximo a la
cumbre emergida. En IP el máximo es más evidente en las estaciones de verano y
primavera, mientras que en SG aparece en las todas las estaciones, aunque en
invierno es más difícil de detectar. El promedio de la concentración en T3 durante el
verano es de 15,58 µg/m3, 28,97 µg/m3 en otoño, 42,16 µg/m3 en invierno y 16,91
µg/m3 en primavera. Los incrementos de verano tienen un máximo de 22,83 µg/m3,
24,49 µg/m3 en primavera y 37,9 µg/m3 en otoño. Debido a la escasa superficie
emergida de SG y a la resolución de los datos satelitales, no se observa una brecha
en datos satelitales igual que en IP. De la misma manera que en T2, SST no muestra
comportamientos anómalos en presencia de un incremento de Chl_a.
La comparación de T1 con T4 y T5 (zona control y zona con montes
submarinos, sin mostrar en este documento) no revela en ninguna estación diferencias
significativas ni anomalías positivas (negativas) y locales de Chl_a (SST) cerca de los
montes submarinos.
El promedio mensual de Chl_a durante el periodo estudiado revela un marcado
ciclo estacional dentro de la zona de estudio (Fig. 9). Las concentraciones más
elevadas (Chl_a > 40 µg/m3) se observan entre junio y agosto, con un máximo (49,5
µg/m3) correspondiente al mes de julio; de agosto a noviembre las concentraciones
Testa, G. (2014)
18
Figura 8. Análisis estacional de Chl_a (paneles a la izquierda) y SST (paneles a la derecha) en T2 (paneles
superiores) y T3 (paneles inferiores). En negro el promedio estacional, en rojo (azul) el promedio más (menos) la
3
desviación estándar. En los transectos de Chl_a se marca la isolínea de 15 µg/m .
disminuyen de manera progresiva (hasta 15,46 µg/m3); luego se mantienen constantes
y extremadamente oligotróficas desde diciembre a marzo (con un valor muy similar al
de noviembre) y vuelven a subir de abril a junio. Por otro lado, SST revela una
variabilidad mensual bien marcada y casi inversa a la Chl_a: el máximo se encuentra
durante el mes de febrero (con 25,42 ºC), disminuye de manera abrupta entre marzo y
junio y sigue bajando, pero con una tendencia más suave, hasta alcanzar el mínimo en
septiembre (20,3 ºC). Desde septiembre a febrero, el incremento se mantiene
aproximadamente constante a lo largo de estos meses. Comparando las dos variables
es evidente (Fig.9) que el incremento de Chl_a después del verano oligotrófico es
acompañado por un progresivo enfriamiento de las aguas superficiales, aunque hay
que destacar que el máximo en Chl_a (julio) no corresponde con el mínimo de SST.
En agosto, aunque SST siga bajando, la concentración de Chl_a empieza a disminuir
por un probable agotamiento de los nutrientes disueltos en el agua.
El análisis espacial de Chl_a y SST evidencia la presencia de dos centros
diagonales de agua, el primero de agua caliente (baja Chl_a) situado al NW y el
segundo de agua fría (alta Chl_a) que llega del SE y se propaga hacia el NW de la
zona de estudio. A partir del mes de abril se observa una progresión del centro frío
hacia el NW, alcanzando una extensión máxima en septiembre; en octubre el centro
frio asociado a altas concentraciones de Chl_a empieza a retroceder hacia SE,
impulsada por una progresión del NW del foco de agua caliente y escaso en Chl_a. El
Testa, G. (2014)
19
Figura 9. Ciclo anual para Chl_a (panel superior izquierdo) y SST (panel superior derecho) en la zona de estudio.
Ciclos anuales promedio para toda la zona (panel inferior): líneas rojas son los promedios mensuales de Chl_a
(círculos) y líneas negras los promedios mensuales de SST (triángulos).
agua caliente llega a su máxima extensión en entre febrero y marzo, a partir de este
momento empieza a retroceder en dirección NW dejando otra vez espacio al núcleo
frio. La entrada de un núcleo de agua caliente de 26 ºC del noroeste entre octubre y
marzo corresponde a los mínimos de Chl_a superficial, mientras que la llegada de
agua fría (20 ºC) entre abril y septiembre a la época productiva.
Una herramienta ventajosa para estudiar la variabilidad espacial del ciclo anual
de los datos de Chl_a en la zona es la representación de la amplitud y fase de
funciones armónicas. En este estudio utilizamos los armónicos anuales y
semianuales: la amplitud anual de Chl_a (Fig. 10) muestra un gradiente entre el NW y
SE de la zona, las variaciones más grandes (del orden de 23 µg/ m3) se dan en la
esquina SE, mientras que concentraciones menores se observan en aguas costeras al
W (10 µg/m3) y SE de IP (12 µg/m3). La amplitud semi-anual presenta un promedio de
7 µg/m3 en la región, con valores más elevados en la zona SE, alrededor de IP (10
µg/m3 en las aguas neríticas al W y 12 µg/m3 al NE) y en las aguas oceánicas al W de
la isla. La fase anual (Fig. 11) revela que el máximo en las concentraciones en la zona
NW se da en la segunda semana de julio, mientras que en la zona SE se observa a
finales del mes, evidenciando un desfase de aproximadamente tres semanas entre las
dos; al SE de IP (punto 1, ver sección 3.4.2) el máximo se produce el 19 de julio. Por
su parte, la representación de la fase semianual evidencia como al SE de la zona las
concentraciones máximas para ese armónico se observan durante la última semana
de enero, mientras que al NW en la primera quincena del mes. En la zona costera más
cerca de IP se dan a finales de octubre y en el punto 1 entre el 1 y 8 de enero.
Testa, G. (2014)
20
Figura 10. A la izquierda (derecha) representación espacial de la amplitud anual (semianual) de Chl_a de
MODIS dentro de la zona de estudio.
Figura 11. A la izquierda (derecha) representación espacial de fase anual (semianual) de Chl_a de MODIS en
la zona de estudio. Las unidades se expresan en días julianos.
3.4.2 Condiciones oceanográficas en subregiones de interés.
En la región de Rapa Nui (Zona A, Fig.12), los datos de Chl_a de MODIS
muestran concentraciones más elevadas, del orden de 31 µg/m3, en la cara E y SE de
la isla. Se evidencia un gradiente negativo en las concentraciones entre el E-SE y WNW de la zona, remarcado también en T2 (sección 3.4.1). La resolución espacial de
las imágenes MODIS no permite generar información útil en la parte más costera de
IP, quedando estas zonas como datos no válidos. El promedio global de SST revela
temperaturas más elevadas en la zona N-NW (23,1 ºC) que en la parte S-SE
(SST<22,6 ºC). IP se encuentra en una latitud de transición: las aguas que la rodean
presentan SST cercana a 22,85 ºC, con un agua ligeramente más caliente (23 ºC) en
la parte costera al NE y SE (Fig. 12). Las corrientes geostróficas revelan una
circulación promedio de E a W, con un giro anticiclónico en la parte NE y un giro
ciclónico en la zona SW de IP. TDA presenta pequeñas variaciones (entre 85 y 86,5
cm), con valores más elevados en la parte N de la subregión que van disminuyendo
conforme aumenta la latitud. La circulación promedio revela un flujo incidente en la
cara NW de la isla con una velocidad promedio de 2,31 cm/s en el dato satelital más
cercano (110ºW- 27ºS). En la cara NE (109º40’W-27ºS) la velocidad geostrófica es de
2,28 cm/s y 2 cm/s al SE (109º40’W-27º20’S). El promedio estacional de Chl_a revela
incrementos locales en la cercanía de la isla con respecto a las aguas oceánicas
adyacentes del orden de 8 µg/m3 en todas las estaciones. En primavera y verano son
característicos de la parte más costera de la isla, mientras que en otoño e invierno
ocupan una superficie mucho más extensa, afectando las aguas al SE. En verano la
circulación es dominada por un remolino de sentido ciclónico al W y SW de IP que
fuerza los flujos geostróficos hacia el E; mientras que en otoño se presenta un dipolo
con un intenso giro anticiclónico (con centro en 109º48’W-27º12’S) y uno ciclónico en
la parte W, con un flujo resultante con dirección SE cerca de IP. Por su parte, en
invierno la circulación promedio en la zona A parece estar dominada por una tendencia
ciclónica (S) y anticiclónica (W-NW) que generan un flujo geostrófico resultante con
dirección NE; y en primavera existen dos ciclones (al SW y SE de IP) generan una
Testa, G. (2014)
21
Figura 12. Promedio total (paneles a la izquierda) y estacional (paneles a la derecha) para datos de
Chl_a (paneles superiores), SST (paneles centrales) y velocidad geostrófica (flechas) más TDA (escala
de colores, paneles inferiores) en la zona de interés A (ver Fig.3). En los paneles superiores y centrales
se muestra la isóbata de 0 m; la zona blanca representa zona con datos no válidos. En los paneles
inferiores, los vectores blancos corresponden a la escala de velocidad de 2,5 cm/s. En las imágenes de
TDA y corrientes geostróficas las elevaciones topográficas > 0m se muestran en negro.
circulación promedio en el mismo sentido que en la estación invernal. Estudiando la
velocidad geostrófica promedio en la cara de la isla donde incide el flujo (110ºW- 27ºS)
obtenemos órdenes de magnitud de 3,52 cm/s en verano, 2,8 cm/s en otoño, 2,1 cm/s
en invierno y 1,75 cm/s en primavera. El promedio estacional de SST muestra
tendencias diferentes entre la cara SE y NW de Rapa Nui con aguas neríticas
surorientales ligeramente más frías en primavera, verano y otoño (~0,2ºC).
La región de Motu Motiro Hiva (Zona B, Fig.13) presenta un máximo de Chl_a
puntual e intenso 2 km al SW de SG, con un incremento en la concentración del orden
de ~5 µg/m3 respecto a las aguas adyacentes. El promedio de SST revela un
temperaturas más altas al NW con respecto al SE, con un gradiente del orden de 0,3
ºC. SG se encuentra cerca de la isoterma de 22,6 ºC y se observa SST ligeramente
menor (0,05 ºC) con respecto al patrón general en correspondencia del pico de Chl_a.
Las corrientes geostróficas revelan una circulación promedio de W a E, con una
tendencia de giro anticiclónica en la parte NE-SE y una ciclónica al N. Por otra parte,
TDA presenta pequeñas variaciones (entre 83,2 y 85 cm) y un gradiente negativo de
NW a SE. En el punto más próximo a la cara W de SG (105º40’W-26º25’S) la corriente
geostrófica tiene una velocidad promedio de 1,14 cm/s, mientras que al E (105º20’W26º25’S) de 0,91 cm/s. El incremento en la concentración de Chl_a al SE de SG es
Testa, G. (2014)
22
Figura 13. Los mismos productos explicados en la Fig.12 aplicados a la zona B. El vector de 2,5 cm/s se
da en la esquina inferior derecha.
presente y destacable a lo largo de todo el año: en primavera y verano la extrema
oligotrofia de las aguas del giro nos permite apreciar como es la única zona de la
región que presenta alta PPS, mientras que durante otoño e invierno se produce con
agua más productivas en toda la zona. Según Andrade[36] el máximo puntual que se
produce al SE de SG puede ser debido a una segunda cumbre del monte submarino
de SG detectada por González-Ferrán[37], que se colocaría en las proximidades y
alcanza los 50 metros de profundidad. El análisis del promedio estacional de SST
muestra como los incrementos de Chl_a no se relacionan con núcleos de agua cuya
temperatura sea significativamente más fría. En verano, los flujos medios presentan un
patrón diferente a las otras dos estaciones, son fundamentalmente hacia el oeste
cerca de SG, con máximos hacía el N-NW en el extremo oeste de la zona; en otoño
nos enfrentamos a velocidades geostróficas más elevadas y a un dipolo formado por
una circulación ciclónica al SW de SG y anticiclónica al NE que generan un flujo hacia
el NE; en invierno se observa un leve anticiclón al NW y una tendencia de giro
ciclónica en la parte SE y SW que fuerzan una circulación resultante de W a E; en
primavera se da un flujo con dirección fundamentalmente hacia NE, con magnitudes
intensas al igual que el otoño. Las velocidades promedio en el punto más próximo a
SG en la cara de aproximación (105º20’W-26º25’S en verano y 105º40’W-26º25’S para
el resto del año) son de 1,22 cm/s durante el verano, 2,78 cm/s en otoño, 0,8 cm/s
para la estación invernal y 2,4 cm/s en primavera.
El promedio global de Chl_a en la Zona C (Fig.14) revela incrementos (~30
3
µg/m ) en la parte SE y NE y máximos puntuales en dos localidades aisladas
(101º6’W-25º39’S y 102ºW-26º49’S). El promedio mensual (no mostrado) evidencia la
gran variabilidad espacial y temporal de estos incrementos, demostrando que, a
diferencia de lo que ocurre en IP Y SG, los accidentes topográficos no causan
incrementos superficiales más permanentes. El promedio total de SST, como en las
Testa, G. (2014)
23
Figura 14. Los mismos productos explicados en la Fig.12 aplicados a la zona C. La isolínea negra
marca la isóbata de 200 m, el vector escala para la velocidad geostrófica es de color negro y se da en la
esquina inferior derecha.
zonas A y B, revela un gradiente NW-SE con temperaturas superiores en la esquina
NW y una regresión gradual hacia SE; la diferencia entre los dos extremos es del
orden de 0,7 ºC. Los flujos geostróficos en la zona tienen una dirección “oscilante”
entre NW y NE, siendo desviados por la tendencia a girar anticiclónicamente en las
partes SW y NW y una ciclónica cerca de las elevaciones topográficas. El flujo
resultante parece seguir los montes más orientales pasando al W de ellos, con un área
de baja velocidad geostrófica promedio (0,49 cm/s) observada en proximidad de las
cumbres (101ºW-26º25’S) y una de mayor velocidad al W (1,9 cm/s en 102º20’W26º25’S). El promedio total de TDA evidencia un gradiente negativo entre el W y E de
la zona, con una variación entre 80 y 82,5 cm. El promedio estacional de Chl_a para la
zona C confirma una gran variabilidad y ausencia de incrementos constantes que
puedan atribuirse de manera univoca a elevaciones topográficas: en verano y otoño
las concentraciones más elevadas (17,5 µg/m3 y 32 µg/m3 respectivamente) se
observan en la zona NE; en invierno los máximos de ~52 µg/m3 se presentan en el S y
SE; en primavera concentraciones de 20,5 µg/ m3 ocurren al NE y SE. El análisis de
SST revela que el gradiente NW-SE se mantiene durante otoño, invierno y primavera,
mientras que en verano la diferencia más significativa se da entre W y E. La
variabilidad estacional de las corrientes geostróficas muestra, en términos generales,
que se mantiene el régimen observado en el promedio total. En verano se observa una
tendencia ciclónica en la parte central de la zona y anticiclónica al N y SW; en otoño la
extensión del ciclón (centro en 101º20’W-26º45S) es más reducida y hacia el S,
Testa, G. (2014)
24
mientras el anticiclón del N es más intenso y llega a afectar las aguas hasta
(100º38’W); mientras que en invierno y primavera el área sujeta a una circulación
ciclónica está desplazada más hacia el SW de la zona, lo mismo sucede con la
tendencia anticiclónica observada anteriormente que se corre hacia el W.
Las series de tiempo para puntos cercanos a IP y SG revelan eventos más
intensos que el promedio no permite observar (Fig.15). Elegimos los puntos de alta
productividad en función de los resultados proporcionados por el promedio total de
Chl_a y estacional dentro la zona A y B. Luego a ambas series se le aplicó un análisis
armónico utilizando cuatro armónicos del periodo anual (365,25/N, con N=1, 2, 3, 4),
reconstruyendo el ciclo anual con la suma de los primeros dos armónicos, es decir,
anual y semianual. La serie del ciclo anual muestra dos máximos: uno anual más
intenso (entre julio y agosto) y otro semianual menos marcado (entre diciembre y
febrero, ya observados en la sección 3.4.1). Además, identificamos, tanto para IP
como para SG, las anomalías positivas que superan el ciclo anual armónico por una
concentración próxima a los 30 µg/m3. En el punto al SE de IP identificamos 4 eventos
con concentraciones “anómalas” y muy elevadas durante el periodo 8/7/200212/10/2013: el 30 de junio 2003, 21 octubre 2008, 19 agosto 2010 y 10 agosto 2012. El
30/6/2003 observamos una anomalía de 29,05 µg/m3, el 21/10/2008 de 27,92 µg/m3, el
19/8/2010 de 33 y 48 µg/m3 y el 10/8/2012 de 31,41 µg/m3. Al SE de SG (punto 2) se
observan 5 eventos destacables: el 21 mayo 2006, 26 septiembre 2007, 16 agosto
2008, 19 agosto 2010 y 19 septiembre 2012. El 21/5/2006 la anomalía es de 25,48
µg/m3, el 26/9/2007 de 28,21 µg/m3, 26,1 µg/m3 el 16/8/2008, 31,95 µg/m3 en fecha
19/8/2010 y 29,72 µg/m3 el 19/9/2012. Se puede observar como los picos “anómalos”
cerca de IP y SG se concentran principalmente en la estación invernal (el 55,5%) y se
presentan también en primavera (33,3%) y otoño (11,1%). El verano no presenta
incrementos que sobresalgan de manera vistosa del promedio armónico.
Figura 15. Series temporales en coordenadas de interés (panel superior en rojo). A la izquierda (panel
central e inferior): serie en el punto 1, a la derecha (panel central e inferior) serie en el punto 2. En ambos
paneles centrales se presentan en azul las anomalías con respecto al promedio, en rojo el armónico
producido por la suma de los armónicos anual y semianual. Los paneles inferiores presentan las
anomalías con respecto al ciclo anual desde el análisis armónico, para anomalías positivas importantes
(ver texto) se marcan las fechas correspondientes.
Testa, G. (2014)
25
3.5 Variabilidad interanual de la clorofila y temperatura superficial.
Los promedios anuales para el análisis de la variabilidad interanual (Fig. 16)
confirman de manera unívoca el gradiente positivo (negativo) de Chl_a (SST) entre el
NW y SE en la zona de estudio observado en 3.4.1. Por otro lado, este tipo de análisis
podría proporcionar un indicador representativo para estudiar a escala anual la
intensidad, extensión y alcance de los dos polos observados. El promedio de Chl_a de
MODIS revela un comportamiento heterogéneo de las concentraciones, con años más
productivos que otros: dentro del periodo de estudio destacamos como años anómalos
el 2007 y 2010, con concentraciones superiores a la tendencia general. El promedio
general es de 26,6 µg/m3, mientras que en 2007 es del orden de 31,8 µg/m3 y 31,7
µg/m3 en 2010. De acuerdo con las previsiones, estos años deberían revelar la
predominancia del polo de agua fría con respecto al polo caliente (el promedio total fue
de: 22,54 ºC; mientras que fue de 22,28 ºC en 2007 y 22,23 ºC en 2010). Cabe
destacar que los resultados obtenidos para el año 2002 son afectados por la cantidad
de datos, ya que solo representa el promedio de aproximadamente seis meses (del
8/7/2002 al 31/12/2002). De la misma manera, hay que tener en cuenta a la hora de
analizar el promedio de 2013 que este producto es fruto de aproximadamente 10
meses de datos (1/1/2013- 12/10/2013). En función de esto, decidimos considerar
como válidos los datos de Chl_a y SST y representativo el promedio para el 2013,
mientras que excluimos los datos de 2002 (Fig.16, panel inferior). La relación inversa
entre SST y Chl_a encontrada previamente en el ciclo anual de ambas variables, se
mantiene en la mayoría de los años, con excepción de los años 2005, 2008 y 2011. La
relación inversa entre ambas variables es muy intensa en los años con las mayores
anomalías positivas en la Chl_a y negativas en la SST, es decir el 2007 y 2010. En el
caso de anomalías negativas de ChL_a, menos intensas, la relación inversa con SST
de observan bien los años 2009 y 2013, mientras que el 2005 que presentó la
anomalía negativa más intensa, esta relación inversa no fue tan clara.
Figura 16. Ciclo interanual para Chl_a (panel superior izquierdo) y SST (panel superior derecho) en la
zona de estudio. Panel inferior: líneas rojas unen los promedios anuales de Chl_a (círculos), mientras que
las líneas negras unen los promedios de SST (triángulos). Se decidió no incluir los datos de Chl_a y SST
correspondientes al año 2002 debido a sus limitaciones (ver texto).
Testa, G. (2014)
26
4. Discusión
4.1 Consideraciones especiales sobre las brechas relevantes en los datos
utilizados.
Durante el desarrollo del estudio sobre la influencia de montes submarinos en
la PPS, se identificó la existencia de brechas relevantes, tanto en datos batimétricos
como de producción primaria.
El análisis batimétrico de la zona de estudio, aunque no revela diferencias
significativas entre las bases de datos consultadas, es deficitario para un estudio
específico de los montes ya que la resolución espacial no permite apreciar elevaciones
de volumen reducido que pueden aparecer alrededor de IP y SG. En este sentido,
González-Ferrán[37] encontraron una cima muy somera (de ~50 m) al SE de SG,
mientras que la cartografía de la U.S. Navy revela un monte en la meseta al SW de
IP29. El Seamount Catalog[38] es una base de datos para montes submarinos que
combina datos de batimetría multibeam y topografía satelital: la cubertura espacial de
la batimetría en IP y SG con ecosonda multihaz presenta numerosas brechas en
zonas de interés (Fig. 17). Estas elevaciones topográficas podrían influenciar la
circulación a escala local. La generación de una batimetría de alta resolución hasta
una profundidad de 300 m o menor es fuertemente recomendada en el área alrededor
de las islas oceánicas de la zona de estudio.
Por otro lado, la falta de datos satelitales en la zona más costera de IP
representa un impedimento importante, ya que los parámetros biofísicos de estas
aguas podrían ayudar a estudiar en detalle los mecanismos asociados a los
incrementos en PPS. Para resolver este problema se sugerie trabajar con imágenes
de mayor resolución o extrapolar/interpolar los datos para la zona de estudio. En la
actualidad están disponibles datos experimentales de Chl_a de MODIS con una
resolución máxima de 2,78 km[39] para el periodo 29/12/2005 al 1/5/2014 (en fecha
6/5/2014). Con respecto a datos de temperatura superficial, GHRSST[40] puede
proporcionar datos con resolución de 1 Km del 9/6/2010 al 5/5/2014 (en fecha
6/5/2014). La resolución de imágenes de Chl_a presenta una mejora importante (4,67
vs 2,78 km), aunque no solucionaría el problema de brechas costeras; mientras que
las imágenes de SST tienen excelente resolución pero escasa cubertura temporal. El
método Data Interpolating Empirical Orthogonal Functions (DINEOF) puede ser una
herramienta útil a la hora de reconstruir brechas satelitales[4,24,41]. Alvera-Azcárate et
al.[24] estimaron un RMS de 0,76ºC y un coeficiente de correlación de 0,59 entre datos
artificiales e in situ de SST MODIS. La combinación de datos de Chl_a y SST presenta
RMS menor (0,62ºC) y una correlación de 0,79.
4.2 Montes submarinos y su relación con zonas de mayor productividad.
Los incrementos de Chl_a observados al E y SE de IP y al SE de SG presentan
diferencias: en IP afecta a una superficie de agua superficial más extensa, mientras
que en SG es muy puntual; además, al SE de IP se dan concentraciones de 8 µg/m3
superiores con respecto a la cara NW de la isla, en SG las concentraciones en el
máximo son de una magnitud superior del orden de 5 µg/m3 comparadas con las
aguas oceánicas adyacentes. No obstante, el hecho de que sean detectables
utilizando el promedio (total y estacional) de 11 años de datos sugiere que ambos
Testa, G. (2014)
27
Figura 17. Cubertura de datos de batimetría multihaz para IP (izquierda) y SG (derecha, escala de colores) en el
38
Seamount Catalog . En gris las brechas compensadas por topografía satelital.
son de carácter casi permanentes y generados por los accidentes topográficos. Las
diferencias encontradas entre los incrementos de PPS en IP y SG podrían darse por
las características de los montes (como volumen, altura fraccionaria, pendiente
promedio total y de los últimos 500 m, diámetro y área basal). El incremento local de
biomasa fitoplanctónica en aguas costeras de islas oceánicas ha sido nombrado en la
bibliografía como Island Mass Effect[42] (IME). Este mecanismo explica cómo, bajo
condiciones y características idóneas del flujo incidente y de las elevaciones, la
interacción entre forzantes físicas (ej. viento y corrientes) y la topografía podría
promover el afloramiento de nutrientes dentro de la zona fótica y una estimulación de
la producción primaria. En general, el movimiento ascendente de nutrientes en la capa
fótica puede darse por diferentes factores, como ondas internas, remolinos, corrientes
de chorro (jets), bombeo de Ekman, lixiviación de sedimentos costeros y actividad de
la fauna bentónica[43]. Según Andrade et al.[36] el proceso resultante de la interacción
que domina en los aportes de nutrientes profundos para los montes de la zona de
estudio es la creación de remolinos de meso y submesoescala.
Aunque no se dispone de datos suficientes para explicar con total seguridad los
mecanismos implicados, el incremento de Chl_a en la cara E y SE de IP es coherente
con los patrones de circulación geostrófica: el flujo incidente con dirección ESE es
forzado por la topografía de IP a rodear la isla, generando un déficit en el campo de
presión en la cara opuesta de la isla que provocaría un ajuste (subida) de las isopicnas
y con ello un área más fría y con altas concentraciones de Chl_a[44]. Este mecanismo
se puede atribuir en parte a remolinos fríos, que se han observado en otros lugares
insulares, como Hawaii[45]. De la misma manera, el flujo promedio con dirección ESE
cerca de SG desencadenaría al SE los procesos responsables de un incremento en la
PPS. El máximo en SG no se produce en la zona más costera, pudiendo ser afectado
de manera local por la interacción entre las corrientes y elevaciones no reveladas por
topografía satelital. Al E y SE de IP y al SE de SG encontramos aguas ligeramente
Testa, G. (2014)
28
más frías (~0,2 y 0,05 ºC respectivamente) no permanentes que podrían ser
indicadoras de un domo en las isotermas, aunque la turbulencia y mezcla creada por
ondas atrapadas alrededor de las islas podrían influir en una homogeneización de
SST. De todas maneras, hay que tener en cuenta que los datos satelitales MODIS y
medidas in situ tienen un RMS de 0,65 ºC[24].
La velocidad geostrófica promedio muestra diferencias entre las dos caras de
IP y SG (ver 3.4.2), con velocidades menores flujo abajo, sugiriendo una probable
disipación de la energía de las corrientes incidentes por fricción con la costa y la
creación de ondas atrapadas[46]. Además, la zona con menor (mayor) velocidad de
corriente podría señalarse como un área de de mayor (menor) acumulación de
partículas en la columna de agua que podría influir en el incremento observado de
PPS[46-47].
Las concentraciones más extensas alrededor de IP se dan en otoño e invierno,
en correspondencia de una tendencia a una circulación anticiclónica al E y NE de la
isla (Fig. 18). El anticiclón podría favorecer un incremento de la superficie costera
afectada, provocar una mayor retención de nutrientes inorgánicos en la capa fótica y
un aumento en la densidad de la población fitoplanctónica (Yannicelli, comunicación
personal). En cambio, cuando la zona es dominada por la circulación ciclónica la
superficie con altas concentraciones es reducida a las aguas neríticas de la isla. En
SG las concentraciones más extensas se producen cuando el flujo incide en la cara W
de la isla (otoño, invierno y primavera, Fig.13), mientras que son más puntuales y
débiles cuando el flujo geostrófico tiene dirección N (verano).
La comparación de los datos analizados a lo largo de los transectos T1, T4, T5
y dentro la zona C indica que incrementos de PPS asociados a montes submarinos
con la cima bajo el nivel del mar son difíciles de detectar. El promedio total revela
incrementos locales de alta productividad, aunque no es posible afirmar con plena
seguridad que dichos aumentos sean causados por la presencia de elevaciones
topográficas ya que su distribución espacial no es constante a lo largo del ciclo anual.
Esto podría atribuirse a la menor altura fraccionaria de los montes en la zona C que no
forzaría un afloramiento de aguas profundas que alcanzan la superficie. Por otro lado,
hay que tener en cuenta la posible influencia de la circulación superficial, ya que
podría causar un desfase espacial entre puntos que presentan alta producción
primaria y la cumbre del monte. Aunque los datos no expliquen con claridad si los
montes son directos responsables de incrementos en PPS, muestran como la zona C
es dominada por un dipolo ciclón-anticiclón de intensidad y extensión fluctuante que
podría asociarse al butterfly effect. El promedio total de corrientes geostróficas revela
una circulación más intensa que sigue a grandes rasgos el perfil de los montes,
mientras que zonas de baja velocidad geostrófica se ubican cerca de las cimas. Esto
podría sugerir que los montes atrapan y disipan la energía de la corriente, creando
celdas de recirculación cerca de la cumbre; estas estructuras dinámicas podrían darse
debido al gran número, altura fraccionaria y el extenso diámetro basal de las
elevaciones topográficas en la zona C. De todas maneras, es opinión del autor que el
análisis de los datos desarrollado en este trabajo es útil para observar la relación
general entre PPS, topografía y corrientes en las tres subregiones de interés pero no
es la más adecuada para estudiar la formación de las estructuras dinámicas descritas
en el Anexo 1. Perfiladores acústicos de corrientes (ADCP) colocados en coordenadas
estratégicas podrían ser una herramienta valiosa para profundizar la interacción entre
topografía y corrientes.
Testa, G. (2014)
29
Figura 18. Promedio estacional Chl_a (colores) superpuesto a corrientes geostróficas (flechas) en la
zona A. En cada panel, en la esquina inferior derecha, se proporciona un vector blanco que representa
la escala gráfica de la velocidad de 2,5 cm/s.
Los incrementos de PPS detectados en las aguas neríticas de las islas
oceánicas son de un orden de magnitud muy pequeño para que puedan soportar el
desarrollo de una cadena trófica compleja y una biomasa abundante como aquella
presente alrededor de los montes. Las condiciones bio-ópticas de la zona de estudio
sugieren que los mayores incrementos podrían darse en la capa sub-superficial:
imaginando la producción primaria como en un iceberg, PPS solo sería la pequeña
fracción emergida visible de la riqueza generada en la interacción topografíacorrientes, mientras que la mayor parte de la biomasa fitoplanctónica se quedaría
escondida sub-superficialmente y no es detectada por los satélites.
Alrededor de IP se encuentran las aguas con mayor transparencia en el mundo
debido a niveles mínimos de biomasa y sedimentos en suspensión[9,48]. Durante el
crucero CIMAR 5 estudiaron la transparencia entre la costa y las islas oceánicas de
Chile con el coeficiente de extinción difusa de la cantidad de luz fotosintéticamente
activa (KPAR) y observaron una alta transparencia de la columna de agua a partir de
700 (33º S) y 1000 km (27º S) del litoral[48]. Además, la radiación solar ultravioleta
presenta una penetración en las aguas de la provincia de IP como en ningún otra
masa oceánica del planeta, con valores parecidos a los encontrados en agua dulce[49].
Por otro lado, la profundidad de la picnoclina presenta un gradiente longitudinal entre
la costa chilena y las islas oceánicas, aumentando su profundidad hacía el W; según
Silva et al.[50] la base de la picnoclina se ubicaría entre los 200 y 250 metros en
proximidad de IP. La increíble transparencia del agua y el espesor de la capa de
mezcla estimado en 150 m[18-20] se traducen en un gran volumen de la capa fótica (Fig.
19). Así que el agua forzada por los montes a un movimiento ascendente encontraría
condiciones de luz aptas para la proliferación de biomasa fitoplanctónica antes de
llegar a la superficie y se generaría producción primaria profunda. En este contexto,
los perfiles realizados durante CIMAR 5 y 6 en la zona costera de IP y SG muestran un
aumento progresivo de la concentración de Chl_a con la profundidad[48] (Fig.20): en la
Testa, G. (2014)
30
Figura 19. Izquierda: recorrido del crucero BIOSOPE. Derecha: sección de los perfiles de Chl_a total
3
(mg/m ). Los puntos negros pequeños representan las estaciones de muestreo y los puntos negros
grandes la profundidad de la capa eufótica. Cerca de IP se marca una profundidad de ~150m. Fuente:
[13]
Ras et al. , modificado.
Figura 20. Perfiles de Chl_a en las proximidades de IP y SG realizados durante CIMAR 5 y 6. Panel
superior izquierdo: perfiles en la cara E de IP, superior derecho: perfiles en la cara W de IP. Panel
[48]
inferior: perfiles cerca de SG. Fuente: Pizarro et al. , modificado.
cara W y E de IP se da a partir de los 10 m de profundidad, mientras que en SG de los
80 m. Los perfiles de Chl_a CIMAR no evidenciaron el máximo de pigmentos, ya que
se muestreó la columna de agua hasta ~80 m en IP y 100 m en SG; durante el crucero
BiG RAPA[23] (Fig. 21) encontraron las máximas concentraciones de Chl_a a una
profundidad cercana a los 180 m en el punto más próximo a IP.
La corriente geostrófica promedio en la zona de estudio es hacia el E, lo que
sugiere que una conectividad biológica de IP hacia SG es posible. El transporte de
organismos planctónicos no sería unidireccional, debido a la presencia recurrente de
remolinos que se propagan hacía el W, transportando partículas y modificando las
propiedades de la columna de agua a su paso, cuya existencia se revela en la AG y
KE promedio estimada en este estudio (Fig. 7).
Testa, G. (2014)
31
Figura 21. Recorrido del crucero BiG RAPA (izquierda) y sección de los perfiles verticales de Chl_a (ng/l,
[23]
derecha). Fuente: BiG RAPA .
4.3 Oligotrofía en el giro del Pacífico sureste y procesos involucrados en la
variabilidad estacional e interanual de la clorofila superficial en la zona de
estudio.
En este trabajo se evidencia la oligotrofía general que caracteriza el GPS y las
concentraciones mínimas de Chl_a en las aguas del centro. Esta condición,
acompañada por escasa materia orgánica disuelta, es común a todos los giros
anticiclónicos subtropicales en el mundo[9]. La hiper-oligotrofia de las aguas centrales
podría atribuirse a la circulación promedio de las corrientes del GPS: la Corriente
Surecuatorial, la Corriente Australiana del Este, la Corriente del Pacifico Sur y la
Corriente de Humboldt en giro anticiclónico producen una convergencia de las aguas
hacía el centro; el movimiento descendiente resultante (downwelling) estimularía una
depresión de la nutriclina, limitando en el desarrollo de producción primaria. Estas
condiciones se reflejan en los resultados obtenidos, con aguas hiper-oligotróficas en la
zona de estudio (más próxima el centro del GPS) con respecto a una franja latitudinal
de ±10º. Las elevadas concentraciones en la ZTC son atribuidas al sistema de
afloramiento costero asociado a la corriente de Humboldt[50-53] y su extensión zonal a
estructuras de mesoescala (filamentos, meandros y remolinos). El gradiente negativo
longitudinal y los diferentes regímenes observados en la Figura 6 serían causados por
la circulación oceánica manejada por el viento (bombeo de Ekman negativo causado
por el rotor del viento positivo) y la interacción con la topografía (Ramos, comunicación
personal).
El ciclo anual (Fig. 9) evidencia un desfase temporal de un mes entre el
máximo en la concentración de Chl_a y el mínimo en SST: en agosto, septiembre y
octubre se observa una disminución progresiva de Chl_a (por un probable agotamiento
de los nutrientes disponibles en la capa fótica) aunque el foco de agua fría de 20ºC
esté presente. En la zona ambas variables forman un dipolo diagonal (en sentido NWSE); en general, los ciclos estacionales estarían respondiendo en gran parte a la
variación anual de la radiación solar y al cambio estacional de la circulación regional
del giro del Pacifico Sur, manejado por el rotacional del estrés del viento. A nivel
regional, la variabilidad espacial y temporal del rotor del estrés del viento dependería
del desplazamiento meridional del Anticiclón del Pacifico Sur a través del año[8], que se
expresa posiblemente en la evolución anual del nivel del mar observado en la Fig. 22.
Testa, G. (2014)
32
El ciclo anual de la estratificación/mezcla estaría reforzando la evolución temporal de
la productividad y la clorofila, a través del ingreso de nutrientes a la capa eufótica; el
promedio mensual de KE durante el mismo periodo revela valores superiores en la
zona durante los meses de verano, con una disminución en la estación invernal (Fig.
22). Por otro lado, la radiación solar incidente sería un factor determinante en el ciclo
estacional de Chl_a y SST, ya que un incremento (disminución) en verano (invierno)
aumenta (disminuye) la estratificación de la columna de agua. De esta manera,
durante la estación invernal la debilitación de la termoclina estacional en la columna de
agua por la escasa radiación solar y una mayor estabilidad (bajos valores de KE) de la
columna de agua podría favorecer altas concentraciones de Chl_a. La misma
radiación solar podría ser la principal componente en el incremento semianual en la
concentración de Chl_a detectado con series armónicas.
Otra componente importante que podría modular e influir en el dipolo
observado es la propagación de remolinos de mesoescala de la franja costera hacia el
W: según Correa-Ramirez et al.[54] estas estructuras serían responsables de ~50% de
la concentración de Chl_a satelital detectada en la estación invernal. El
desplazamiento horizontal hacía el W entre la costa y los 90ºW es forzado por ondas
Rossby de baja frecuencia creadas por inestabilidades baroclínicas en la franja
costera, mientras que entre los 90-120ºW la forzante principal es el rotor del viento[55].
Las fluctuaciones de la picnolina en la plataforma continental se asociarían a la
propagación hacia el S de ondas atrapadas generadas por la transferencia de energía
de ondas Kelvin ecuatoriales. Las ondas atrapadas tienen la capacidad de excitar la
propagación de ondas Rossby hacia el W, aunque su efecto va disminuyendo en altas
latitudes debido a la disipación de energía en el borde costero. Así que el transporte
hacia el W por ondas Rossby es muy evidente en latitudes bajas, mientras que a altas
latitudes parece ser dominado por remolinos oceánicos (Ramos, comunicación
personal). Chaigneau y Pizarro[56] muestran que los ciclones y anticiclones con
dirección W y una velocidad de propagación entre 3 y 4 cm/s podrían alcanzar la zona
de estudio (Fig. 23). Por otro lado, el estudio de la estructura vertical de eddies
oceánicos entre los 20-30ºW evidencia como afectan a la columna de agua[53]: durante
una circulación ciclónica (SLA negativa) se dan anomalías de temperatura negativa (0,1 ºC) en los primeros 200 m, mientras que remolinos anticiclónicos (SLA positiva) se
caracterizan por un núcleo de agua con anomalías de temperatura positivas más
profundo (entre los 300 y 500 m, Fig. 24). Las anomalías de temperatura y salinidad
negativas atrapadas en el interior de los ciclones causarían un domo en la termoclina
permanente, forzando aguas más profundas hacia la superficie. Por otro lado, los
anticiclones (y su núcleo caliente y más salino) podrían provocar una flexión de la
termoclina permanente hacía zonas más profundas. Giros ciclónicos y anticiclónicos
podrían alcanzar la zona de estudio y contribuir en el ciclo anual de SLA observado
(Fig.22). Estas estructuras dinámicas podrían adquirir así una función de cinta
transportadora que conecta las aisladas islas oceánicas y el continente con un
movimiento horizontal y vertical (eddy pumping) de de calor y nutrientes.
El ciclo interanual (Fig. 16) puede ser un eficaz indicador de la intensidad,
alcance y duración de los núcleos de agua observados en la zona de estudio a lo largo
de los años. El Oceanic Niño Index (ONI) de los últimos 15 años revela cinco eventos
de El Niño (1997-1998, 2002-2003, 2004-2005, 2006-2007 y 2009-2010) y seis de La
Niña (de 1998 al 2001, 2007-2008, 2010-2011 y 2011-2012)[57]. Los eventos de El Niño
y La Niña producen, entre muchos cambios, variaciones en la circulación atmosférica,
Testa, G. (2014)
33
en SST de las aguas costeras y en las precipitaciones. Eventos de El Niño se
caracterizan por un lado E del Océano Pacífico más cálido y lluvioso, mientras que
durante eventos de Niña se observa una disminución en las precipitaciones y una
temperatura más baja. De consecuencia, estos fenómenos son capaces de producir
cambios en el tamaño de la población fitoplanctónica, en los niveles de producción
biológicos y patrones de distribución espacial[51]. Está comprobado que el evento El
Niño de 1997-1998 (el más intenso de los últimos años) afectó la picnoclina en las
aguas frente de la costa chilena[58]. Datos satelitales de Chl_a procesados por Thomas
et al.[59] durante este intervalo temporal muestran bajas concentraciones y una
extensión espacial hacia el W reducida durante la fase cálida. Los máximos
observados durante la variación interanual de Chl_a (2007 y 2010) se relacionan con
una mayor extensión del foco de agua fría: eventos La Niña intensa (como la de 2007
y 2010) podrían influir en la picnoclina costera y afectar la advección de aguas frías
hasta la zona de estudio o por mecanismos de teleconexión atmosférica sobre la
región, que habría que estudiar.
Figura 22. Promedio mensual de Chl_a (verde), SST (rojo), SLA (negro) y KE (azul) en la zona de estudio
durante el periodo 8/7/2002-6/12/2012.
Figura 23. Propagación de remolinos ciclónicos (a) y anticiclónicos (b) en el Pacífico sureste. El cuadro
en b) representa la dirección de propagación promedio para ciclones (línea continua) y anticiclones (línea
[56]
discontinua). Fuente: Chaigneau y Pizarro , modificado.
Testa, G. (2014)
34
Figura 24. Estructura vertical de remolinos ciclónicos y anticiclónicos entre 70-100ºW y 10-20ºS (paneles a
la izquierda) y 70-100ºW y 20-30ºS (paneles a la derecha). Los datos son compuestos de boyas ARGO y
topografía dinámica satelital. Líneas continuas: bordes del remolino, líneas discontinuas: profundidad de la
[53]
zona atrapada por el remolino. Fuente: Chaigneau et al. .
5. Conclusiones
Basados en los principales resultados obtenidos en el presente estudio y los
antecedentes previos, podemos concluir que la zona de estudio, como parte del giro
del Pacifico sur, presenta condiciones ultra-oligotróficas. A pesar de lo anterior, la
señal superficial de la Chl_a presenta un marcado ciclo estacional, con un máximo en
invierno (julio) y un mínimo en primavera-verano (de noviembre a marzo). También,
SST presenta un ciclo estacional evidente, casi inverso al de la Chl_a con un desfase
de un mes en invierno. En la zona ambas variables forman un dipolo diagonal (en
sentido NW-SE). En general, los ciclos estacionales de ambas variables estarían
respondiendo en gran parte a la variación anual de la radiación solar y al cambio
estacional de la circulación regional del giro del Pacifico Sur. Al parecer también
existirían efectos de propagación de remolinos oceánicos desde el continente. A
escala interanual, eventos de La Niña podrían llegar a afectar la zona de estudio. Las
elevaciones topográficas de la ESC que alcanzan la superficie producen un
incremento de PPS en las aguas costeras, consistente con los patrones de circulación,
aunque la extensión e intensidad de los incrementos difiere entre IP y SG; con las
características dinámicas del flujo y morfológicas de los montes que podrían ser
factores determinantes. Las elevaciones cuya cumbre se mantiene sumergida no
producen incrementos permanentes/detectables en PPS, esto se podría atribuir a la
Testa, G. (2014)
35
altura fraccionaria de los montes y a un posible desfase espacial causado por la
circulación superficial. Los pequeños incrementos en PPS, junto con los parámetros
bio-ópticos de la columna de agua, sugieren que las concentraciones mayores se dan
sub-superficialmente (a una profundidad comprendida entre 150 y 200 m) y que su
“señal” no alcanza a llegar a superficie, excepto en las islas por el efecto masa.
6. Trabajo futuro
 Trabajar con datos de Chl_a de mayor resolución en la zona A para compensar
los brechas satelitales y explorar la técnica DINEOF para la reconstrucción
artificial de datos.
 Realizar perfiles de CTD-O cerca de IP para comprobar las características del
agua implicada en el posible afloramiento y perfiles de Chl_a (total y
fraccionaria), clorofila b y c para caracterizar la biomasa fitoplanctónica.
 Con datos de ADCP en puntos estratégicos, modelar la circulación superficial y
sub-superficial en la zona de estudio, averiguar parámetros dinámicos de
interés de los flujos incidentes y estudiar si la creación de las estructuras
dinámicas observadas en las subregiones de interés puede asociarse a la
presencia de los montes.
 Analizar el ciclo anual de la estratificación y mezcla en el Pacífico sureste,
posibles fluctuaciones del GPS y su correlación con la evolución temporal de
Chl_ a y SST.
 Estudiar la aparición real de remolinos oceánicos en el área de estudio y sus
características (radio, duración, giro, disipación de la energía a lo largo de la
trayectoria, dirección y velocidad) y cuantificar el transporte de calor y
nutrientes entre la costa y las islas oceánicas.

Analizar las fluctuaciones interanuales de la picnoclina costera y la correlación
con eventos de La Niña.
Testa, G. (2014)
36
7. Anexos
7.1. Montes submarinos, butterfly effect y columna de Taylor.
A modo de introducción, definimos ondas internas como aquellas generadas en
la interacción de una corriente incidente con la topografía y la estratificación. Las
ondas se dicen atrapadas por la topografía del monte ya que llegan con una amplitud
mayor a la del flujo incidente que decae con la distancia. El periodo inercial (Tf), el
umbral que separa ondas internas y atrapadas, depende de la latitud (incrementando
en bajas latitudes). Las ondas con periodo (frecuencia) superior (menor) de Tf se
definen como atrapadas, mientras que aquellas con periodo (frecuencia) menor
(superior) a Tf y superior (inferior) al periodo de flotabilidad (TN, llamada también
periodo de Brunt-Väisälä) como ondas internas (Fig.25). Tf y TN se definen como:
; con
: latitud, N: frecuencia de Brunt-Väisälä, ver más adelante.
Una elevación topográfica sumergida en un medio viscoso, estratificado y
rotante como el océano provoca alteraciones en la circulación en presencia de un flujo
incidente, sea este constante o periódico. En 1917 Taylor[60] deduce que un fluido en
perfecto balance geostrófico (constante, lineal y no viscoso) no puede cruzar las
isóbatas. Si este flujo encuentra en su propagación un obstáculo topográfico aislado se
genera una circulación anticiclónica (en el hemisferio Norte) a lo largo de las isóbatas
acompañada por una elevación en las isopicnas; además, el agua en las proximidades
es atrapada en un área estancada arriba del obstáculo.
Figura 25. Espectro de oscilaciones en el océano. Fuente: Lavelle y Mohn
[61]
.
En el caso de un flujo incidente constante, éste genera un upwelling en la cara
de aproximación y un siguiente downwelling en el lado opuesto (Fig.26). Si el flujo es
constante y débil (elevado número de Rossby, bajo número de Froude), se generan
los mismos patrones acompañados por un dipolo (butterfly effect) giro ciclónicoanticiclónico estacionario alrededor del monte. Al mismo tiempo se intensifican las
corrientes superficiales[5,62] y se da una flexión de las isopicnas hacia la parte más
somera.
Testa, G. (2014)
37
El número de Rossby (Ro) y de Freud (Fr) se definen como:
U: velocidad del flujo incidente sin perturbaciones, f: factor de Coriolis, D: escala
horizontal del obstáculo, H: escala vertical, N: magnitud típica de la frecuencia de
Brunt-Väisälä,
g:aceleración gravitacional, ρ: densidad del flujo incidente aguas arriba, ρo: densidad
promedio, z: profundidad.
Si las velocidades son
muy elevadas no se formará
el dipolo del butterfly effect,
sino una estructura llamada
columna de Taylor. Según
White
and
Mohn[5],
la
formación de la columna de
Taylor es posible solo bajo
un Ro crítico (Rocrit=0,5ᵹ*
(1-0,5ᵹ),
con
ᵹ:
altura
fraccionaria,
ver
más
adelante) y solo se obtiene
una columna de Taylor “pura”
cuando el flujo incidente es
fuerte y constante en el
tiempo y la amplitud de la
marea es escasa.
Estructuras
parecidas
a
aquellas
descritas
en
precedencia pueden darse
también por ondas atrapadas
por el monte[5,62]. Estas
ondas
periódicas
(de
frecuencia inferior a la
frecuencia inercial) se deben
al gradiente de vorticidad
potencial relacionado con
Figura 26. Patrones de circulación eulerianos alrededor de un
cambios de de profundidad y
monte submarino en el HN generados por un flujo constante
son
función
de
la
(arriba) y un flujo periódico (centro).Abajo: Circulación vertical y
estratificación y la topografía.
flexiones de las isopicnas producidas por columna de Taylor
En el caso de que estas
(derecha) y butterfly effect (izquierda). Fuente: Beckmann y
[62]
Mohn , modificado.
ondas sean fuertes se
genera
el
denominado
butterfly effect, con un flujo rotando en efecto ciclónico y otro en anticiclónico (Fig. 26).
Testa, G. (2014)
38
A diferencia de los patrones generados por un flujo constante, el dipolo va rotando en
sentido anticiclónico (en el hemisferio Norte) alrededor del monte y no se queda
estacionario. Si las ondas son muy débiles la generación de estas estructuras no es
posible debido a la disipación de la energía por fricción con el monte. Las ondas
atrapadas pueden ser amplificadas cerca del monte (sea por resonancia de ondas
internas de marea de frecuencia parecida u otros factores), si esto ocurre se puede
generar un flujo residual constante. A este flujo se le llama rectificado, ya que se crea
un flujo unidireccional a partir de uno oscilatorio. La corriente rectificada es un tiroide
con el eje vertical del monte como eje de rotación y un sentido de giro anticiclónico
(HN). Los efectos de esta circulación son comparables a los de la columna de Taylor.
El movimiento vertical a lo largo de la columna de agua estimulado por el butterfly
effect se traduce en un upwelling (downwelling) acompañado por una flexión hacia
arriba (abajo) de las isopicnas a los lados del monte. El estudio de la columna de agua
afectada por columna de Taylor, revela que la flexión de las isopicnas hacia arriba se
debe a dos celdas cerradas de recirculación que producen un upwelling en la cima del
monte, y downwelling a los lados (acompañado por una flexión hacia abajo)[5,62].
La retención de agua arriba de un monte se debe a celdas de circulación
cerrada estimuladas por ondas atrapadas que se extienden por centenares de metros
arriba del monte[59] (Fig. 27). La circulación vertical se conecta directamente con la
flexión de las isopicnas que mantienen aguas más frías cerca de la cumbre; este
fenómeno, junto con la turbulencia, es fundamental para la formación de biota de bajos
niveles tróficos. Las ondas internas cerca de un monte se propagan horizontalmente
hacia el océano abierto y verticalmente hacia la cumbre, siendo más intensas y
generando mayor turbulencia en la cima; en accidentes topográficos aislados la
intensidad de la mezcla de agua a través de la isopicnas debido a turbulencia es
mucho mayor con respecto a las aguas oceánicas adyacentes. Las celdas de
circulación vertical provocan una retención de nutrientes disueltos y particulados arriba
y a los lados del monte, mientras que un aumento en la turbulencia y en flujo pueden
incrementar la suspensión de detritos y sedimentos.
En el océano, las condiciones son más complejas y variables de las descritas
en precedencia: la presencia de un flujo unidireccional constante en el tiempo no es
tan común y existe una superposición de flujos de todas las bandas espectrales (de
periodo largo, intermareales, mareales y de alta frecuencia). Recordamos que para
que se genere una columna de Taylor perfecta se necesita un flujo fuerte y constante
junto con corrientes de marea muy débiles, así que las zonas aptas para que se pueda
generar dicho fenómeno son muy pocas en el mundo. Además, cambios estacionales
en la profundidad de la capa de mezcla y en la estratificación pueden inducir a suponer
la presencia de una columna de Taylor aunque ésta no esté presente[61].
La formación de estas estructuras dinámicas dependerá de muchos factores,
como las características de los montes (altura fraccionaria, radio, pendiente), la
estratificación de la columna de agua, las características del flujo incidente, escala del
obstáculo y el factor de Coriolis. White y Mohn[5], a través de resultados de modelos
que representan los montes como curvas gaussianas, revelan que la máxima
resonancia se da por un radio de 20 Km, una pendiente entre el 24 y el 30% y una
altura fraccionaria de 0,7.
La altura fraccionaria se define como:
ᵹ
hm: altura del monte con respecto al fondo y H: altura de la columna de agua.
La importancia relativa de los efectos de la estratificación de la columna de
agua, las características del flujo incidente, escala del obstáculo y el factor de Coriolis
Testa, G. (2014)
39
Figura 27. Circulación producida por un monte aislado en el HN. K: turbulencia, U wi: ondas internas,
Umean: corriente incidente constante, Ũmean: eddies, Uvar: oscilaciones producidas por la marea y otros
[61]
factores.. Fuente: Lavelle y Mohn , modificado.
es bien representada por el número de Burger:
Si B disminuye la estratificación de la columna de agua juega un papel menos
importante que la topografía al cruzarse el flujo con el obstáculo[63]. Lavelle y Mohn[61]
identifican cinco factores principales que determinan el efecto de un monte submarino
aislado sobre el flujo: ᵹ, la componente vertical de la rotación terrestre (que varía con
la latitud), la estratificación, la morfología del monte y la distribución de frecuencias del
flujo incidente constante, corrientes periódicas y remolinos. Un monte submarino o una
cadena, como la ESC, podrían influenciar la circulación local mediante la deflexión,
disipación o intensificación del flujo. También hay que destacar el efecto de las
elevaciones sumergidas sobre los remolinos de mesoescala, siendo capaces de crear,
desviar, atrapar y disipar la energía de los eddies[5,61] .
Testa, G. (2014)
40
7.2 Características de los datos satelitales utilizados.
La división de los datos en niveles es utilizada para diferenciar categorías
generales de productos[64]:
Nivel
1A (L1A)
1B (L1)
2 (L2)
3 (L3)
Características
Corresponde a datos brutos de la banda espectral
de interés, la telemetría del satélite y de los
sensores (velocidad, ángulo de ataque, aceleración,
temperatura, presión, etc.) y datos de calibración y
navegación.
Corresponde a datos calibrados y georeferenciados.
Se proporcionan también datos de control de
calidad (quality flags), estimaciones de errores y de
calibración.
Corresponde a datos geofísicos obtenidos para
cada pixel aplicando la calibración del sensor,
correcciones atmosféricas y algoritmos bio-ópticos a
los datos brutos del nivel L1A. Cada producto L2
tiene la misma cubertura geográfica de los
productos L1A.
Corresponde a datos globales grillados. Además,
los datos diarios son compuestos en promedios
semanales, mensuales, anuales y estacionales.
7.2.1 Clorofila-a.
MODIS
Satélite
Sensor
Algoritmo Chl-a
Nivel datos entrada
Nivel datos salida
Exactitud
Resolución Latitud
Resolución Longitud
Cobertura especial
Unidades
Valor “No data”
8 days Composite
Producto
Cobertura temporal
Tiempo entre dos datos
Testa, G. (2014)
Aqua
MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)
OC3M
L2
L3
±40%
0,0416 grados (4,62km)
0,0416 grados (4,62 km)
Global
mg/m3
-9999999.0
Media aritmética
8/7/2002  12/10/2013 (al 22/3/2014)
8 días, 2 h, 44 min, 44 seg.
41
SEAWIFS
Satélite
Sensor
Algoritmo Chl-a
Nivel datos entrada
Nivel datos salida
Exactitud
Resolución Latitud
Resolución Longitud
Cobertura especial
Unidades
Valor “No data”
8 days Composite
Producto
Cobertura temporal
Tiempo entre dos datos
Orbview-2
SeaWIFS (Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor)
OC4v4
L2
L3
±30%
0,0833 grados(9,25 km)
0,0833 grados (9,25 km)
Global
mg/m3
-9999999.0
Media aritmética
2/9/1997  7/12/2010 (al 22/3/2014)
8 días, 12 h, 18 min, 59 seg
7.2.2 Temperatura superficial.
Existen dos tipologías diferentes de datos de SST MODIS[39]: en función del
algoritmo utilizado encontramos datos de la banda de 11 y de 4 μm. El de 11 μm es el
algoritmo histórico, mientras que el de 4 es experimental y solo se aplica en la
recolección de datos nocturnos; en función de la hora encontramos datos diurnos
(daytime) y nocturnos (nightime). En este trabajo empleamos datos de SST 11 μm
daytime.
Satélite
Sensor
Nivel datos entrada
Nivel datos salida
Exactitud
Resolución Latitud
Resolución Longitud
Cobertura especial
Unidades
Valor “No data”
8 days Composite
Producto
Cobertura temporal
Tiempo entre dos datos
Testa, G. (2014)
Aqua
MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)
L2
L3
±1 ºC
0.04166 grados(4,62 km)
0.04166 grados(4,62 km)
Global
ºC
-9999999.0
Media aritmética
8/7/2002  12/10/2013 (al 22/3/2014)
8 días, 3 h, 7 min, 50 seg
42
7.2.3 Topografía dinámica absoluta y geostrofía
AVISO proporciona dos tipos de datos históricos[65]: los datos Reference se
componen de mediciones de máximo dos satélites y la calidad de los productos es
homogénea a lo largo del tiempo, mientras que los datos Up-to-date componen
mediciones de hasta cuatro satélites para un mismo periodo de tiempo y la calidad no
es constante, ya que los satélites tienen diferentes exactitudes. Debido a que la
calidad de los productos Up-to-date es superior a los Reference en latitudes medias y
altas la (la diferencia es despreciable en latitudes bajas), decidimos utilizar datos Upto-date.
Satélite
Sensor
Nivel datos entrada
Nivel datos salida
Exactitud
Resolución Latitud
Resolución Longitud
Cobertura especial
Unidades
Valor “No data”
7 day Composite
Cobertura temporal
Tiempo entre dos datos
Topex/Poseidon,ERS-1,ERS-2, Geosat Follow-On,Envisat,
Jason 1
Altímetro
L2
L3
Desconocida
0.25 grados (27,8 km)
0.25 grados (27,8 km)
Global
cm (topografía dinámica) y cm/s (geostrofía)
Desconocido
14/10/1992 a las 12:00 horas  7/8/2013 a las 12 horas
(al 22/3/2014)
7 días, 0 h,0 min, 0 seg
7.2.4 Anomalía geostrófica y del nivel del mar
Satélite
Sensor
Nivel datos entrada
Nivel datos salida
Exactitud
Resolución Latitud
Resolución Longitud
Cobertura especial
Unidades
Valor “No data”
5 day Composite
Cobertura temporal
Tiempo entre dos datos
Testa, G. (2014)
Topex/Poseidon,ERS-1,ERS-2, Geosat Follow-On,Envisat,
Jason 1
Altímetro
L2
L3
Desconocida
0.25 grados (27,8 km)
0.25 grados (27,8 km)
Global
cm (anomalía del nivel del mar) y cm/s (anomalía
geostrófica)
-9999999.0
14/10/1992 a las 12:00 horas  9/12/2012 a las 12 horas
(al 22/3/2014)
5 días, 22 h,27 min, 6 seg
43
7.2.5 Viento.
Satélite
Sensor
Nivel datos entrada
Nivel datos salida
Exactitud
Resolución Latitud
Resolución Longitud
Cobertura especial
Unidades
Valor “No data”
1 day Composite
Cobertura temporal
Tiempo entre dos datos
Quick Scatterometer (QuikSCAT)
Seawind
L2
L3
± 2 m/s; 20º en dirección
0.125 grados (13,9 km)
0.125 grados (13,9 km)
Global
m/s
-9999999.0
25/07/1999  18/11/2009 (al 22/3/2014)
1 día, 0 h,29 min, 16 seg
7.2.6 Batimetría.
SRTM30+
Institución
Tipo de datos
Cobertura espacial
Resolución Latitud
Resolución Longitud
Valor “No data”
Unidades
SCRIPPS
Grid
Global
0.00833 grados (30 seg.=925 m)
0.00833 grados (30 seg =925 m)
-9999
m
ETOPO1
Institución
Tipo de datos
Cobertura espacial
Resolución Latitud
Resolución Longitud
Valor “No data”
Unidades
NOAA
Grid
Global
0.01666 grados (1 min=1851 m)
0.01666 grados (1 min=1851 m)
32767
m
GEBCO_08
Institución
Tipo de datos
Cobertura espacial
Resolución Latitud
Resolución Longitud
Valor “No data”
Unidades
GEBCO
Grid
Global
0.00833 grados (30 seg=925 m)
0.00833 grados (30 seg=925 m)
Desconocido
m
Testa, G. (2014)
44
7.3 Comparación de productos satelitales de clorofila MODIS y SeaWIFS.
El promedio de Chl_a de MODIS y SeaWIFS (entre 7/12/2009 y 7/12/2010)
revela concentraciones parecidas en toda la zona de estudio, con la excepción de la
parte suroccidental (Fig. 28). Dentro d esta, observamos concentraciones superiores
de SeaWIFS (~35 µg/ m3) con respecto a MODIS (~25 µg/ m3). El estudio de σ
promedio de ambos productos muestra valore puntuales superiores en SeaWIFS
(concentrados en la parte Este), mientras que en MODIS es más homogéneo, con
valor menores en la parte Oeste de la zona de estudio (del orden de 10 µg/ m3 frente a
los 25 µg/ m3 de la parte Este, con máximos localizados de 30 µg/ m3). El promedio de
la diferencia entre datos MODIS y SeaWIFS no revela de manera univoca si un satélite
registra concentraciones superiores con respecto a otro: valores de positivos y
negativos se presentan en toda la zona de estudio. Datos positivos (negativos) indican
que MODIS presenta concentraciones mayores (menores) que SeaWIFS. El promedio
(+1,18 µg/ m3), aunque no representativo para cada pixel, revela que MODIS, dentro
de la zona de estudio, presenta concentraciones ligeramente más altas de que
SeaWIFS. Como explicado en precedencia, los valores SeaWIFS tienen una exactitud
superior y MODIS mayor resolución espacial. El estudio de la σ de la diferencia de los
dos productos muestra una distribución espacial homogénea de ~14,7 µg/m3, con
incrementos puntuales en toda la zona. El coeficiente de correlación (entre -1 y +1,
con -1 si el dato SeaWIFS es el opuesto de MODIS y +1 si los dos valores son
idénticos) muestra que hay una buena relación entre las dos bases de datos, con un
promedio de 0,7473.
Figura 28. Promedio de concentraciones de Chl_a (AVG, arriba izquierda), desviación estándar (SD,
arriba derecha) para MODIS y SeaWIFS en el periodo 7/12/2009 y 7/12/2010. Abajo se grafica el
promedio y la desviación estándar de la diferencia Chl_aMO y Chl_aSW (Chl_aMO: concentración de
clorofila a detectada por MODIS y Chl_aSW: valor de SeaWIFS) y el coeficiente de correlación (CC) entre
los dos datos.
Testa, G. (2014)
45
7.4 Datos válidos de clorofila MODIS.
En la Figura 29 se grafica la variabilidad espacial del porcentaje de datos
válidos total, estacional e interanual dentro de la zona de estudio. Como explicado
anteriormente (ver capítulo 1) las brechas satelitales pueden ser causados por
diferentes factores. El promedio total (68,7% de datos válidos en toda la zona de
estudio) revela como el N y NE tiene mayor cubertura con respecto al S y SW.
Estacionalmente, el verano presenta mayor porcentaje de datos válidos (76,2%),
seguido por el otoño (69,7%), invierno (66,9%) y primavera (62,2%). De la misma
manera, la cubertura interanual presenta variaciones, con años con más datos válidos
(2008 y 2011; 75,9 y 77,6% respectivamente) que otros (2004 y 2007; 63,2 y 64,1%
respectivamente).
Figura 29. Promedio del porcentaje total (arriba), estacional (centro) e interanual (abajo) de datos válidos
de Chl_a MODIS durante el periodo 8/7/2002-12/10/2013.
Testa, G. (2014)
46
8. Agradecimientos
El autor quería agradecer a las instituciones (NASA, NOAA, AVISO, SCRIPPS)
para la producción y distribución de datos satelitales de libre acceso, el banco
Santander para haber concedido una beca MUNDUS/Prácticas, el Centro de Estudios
Avanzados en Zonas Áridas (CEAZA) para permitir la colaboración en el proyecto MNESMOI.
Especial reconocimiento merecen los consejos y la ayuda recibidos de mis
tutores en Chile, Dr. Marcel Ramos y Dra. Beatriz Yannicelli. Sin ellos la realización de
este trabajo no habría sido posible.
También quiero dar las gracias a mis profesores de la Universidad Católica del
Valencia por haber contribuido a mi formación personal y profesional.
Un agradecimiento sincero a mi familia, por creer en mis capacidades y
apoyarme indiscriminadamente, y a los queridos compañeros, amigos y todas aquellas
personas que encontré en estos cuatro años por el apoyo moral, las conversaciones y
por compartir conmigo grandes momentos.
Testa, G. (2014)
47
9. Referencias bibliográficas
1. Ray JS, Mahoney JJ, Duncan RA, Ray J, Wessel P, Naar DF. Chronology and
Geochemistry of Lavas from the Nazca Ridge and Easter Seamount Chain: an ∼30
Myr Hotspot Record. J Petrology. 1 jul 2012;53(7):1417–48.
2. Baker PE, Buckley F, Holland JG. Petrology and geochemistry of Easter Island. Contr
Mineral and Petrol. 1 jun 1974;44(2):85–100.
3. Cheng QC, Macdougall JD, Zhu P. Isotopic constraints on the Easter Seamount Chain
source. Contr Mineral and Petrol. 1999;135:225-33.
4. Andrade I, Hormazabal SE, Correa-Ramirez MA. Ciclo anual de la clorofila-a satelital
en el archipiélago de Juan Fernández (33oS), Chile. Latin American Journal of Aquatic
Research. 2 sep 2012;40(S3):657–67.
5. White M, Mohn C. Seamount: a review of physical processes and their influence on the
seamount ecosystem. Galway:Dept. Earth and Ocean Sciences; 12 Ago 2004.
6. International Hydrographic Dictionary [homepage en internet]. Monaco: International
Hidrographic Organisation; c1994 [actualizado 18 enero 2010; consultado 20 marzo
2014]. Disponible en http://hd.iho.int/en/index.php/seamount
7. Rappaport Y, Naar DF, Barton CC, Liu ZJ, Hey RN. Morphology and distribution of
seamounts surrounding Easter Island. J Geophys Res. 10 nov 1997;102(B11):24713–
28.
8. Fuenzalida R, Schneider W, Garcés-Vargas J, Bravo L. Satellite altimetry data reveal
jet-like dynamics of the Humboldt Current. J Geophys Res. 1 jul 2008;113(C7):C07043.
9. Morel A, Claustre H, Gentili B. The most oligotrophic subtropical zones of the global
ocean: similarities and differences in terms of chlorophyll and yellow substance.
Biogeosciences. 7 jul 2010;7(4):5047–79.
10. Ignatiades L. Scaling the trophic status of the Aegean Sea, eastern Mediterranean.
Journal of Sea Research. jul 2005;54(1):51–7.
11. Hu C, Lee Z, Franz B. Chlorophyll a algorithms for oligotrophic oceans: A novel
approach based on three-band reflectance difference. J Geophys Res. 1 ene
2012;117(C1):C01011.
12. Michelakaki M, Kitsiou. Estimation of anisotropies in chlorophyll a spatial distribution
based on satellite data and variography. Global NEST Journal. 2005;7(2):204-11.
13. Ras J, Claustre H, Uitz J. Spatial variability of phytoplankton pigment distributions in
the Subtropical South Pacific Ocean: comparison between in situ and predicted data.
Biogeosciences. 12 mar 2008;5(2):353–69.
Testa, G. (2014)
48
14. Rogers AD. The Biology, Ecology and Vulnerability of Seamount Communities. World
Conserv; 1 ene 2004.
15. Mironov, AN, Molodtsova TN, Parin NV. Soviet and Russian studies on seamount
biology. Presentation at the International Seabed Authority workshop. 2006.
16. Zylich K, Harper S, Licanceo R, Vega R, Zeller D, Pauly D. Fishing in Easter Island, a
Recent History (1950-2010). De próxima aparición 2014.
17. Moraga J, Valle-Levinson A, Olivares J. Hydrography and geostrophy around Easter
Island. Deep Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers. abr
1999;46(4):715–31.
18. Silva, N. Condiciones Oceanográficas Alrededor de Isla de Pascua Durante la
Primavera de 1979. Ciencia y Tecnología del Mar. 1992;15:21-30.
19. Lagos P, Moraga J, Valle-Levinson A. Condiciones Oceanográficas alrededor de Isla
de Pascua (noviembre 1999). Resultados Crucero Cimar 5 - Islas Oceánicas.
Valparaiso:CONA; 2000. p. 46-9.
20. Palma S, Silva N. Epipelagic siphonophore assemblages associated with water
masses along a transect between Chile and Easter Island (eastern South Pacific
Ocean). J Plankton Res. 1 dic 2006;28(12):1143–51.
21. Fuenzalida R, Blanco JL, Vega C. Fronteras de la corriente de Humboldt y masas de
agua entre el continente e Isla de Pascua. Resultados Crucero Cimar 5 - Islas
Oceánicas. Valparaiso:CONA; 2000. p. 24-32.
22. Moraga JO, Lagos PS, Wildo AC. Dinámica De Las Aguas Costeras De Isla De
Pascua. Ciencia y Tecnología del Mar. 2010;33(2):5–16.
23. Center for Microbial Oceanography: research and education [homepage en internet].
Hawaii: Center for Microbial Oceanography: research and education; c2010
[actualizado 7 febrero 2014; consultado 25 abril 2014]. Disponible en
http://cmore.soest.hawaii.edu/cruises/big_rapa/plan.htm
24. Alvera-Azcárate A, Barth A, Beckers J-M, Weisberg RH. Multivariate reconstruction of
missing data in sea surface temperature, chlorophyll, and wind satellite fields. J
Geophys Res. 1 mar 2007;112(C3):C03008.
25. Pottier C, Turiel A, Garcon V. Inferring missing data in satellite chlorophyll maps using
turbulent cascading. Remote Sens Environ. 15 dic 2008;112(12):4242–60.
26. Sirjacobs D, Alvera-Azcárate A, Barth A, Lacroix G, Park Y, Nechad B, et al. Cloud
filling of ocean colour and sea surface temperature remote sensing products over the
Southern North Sea by the Data Interpolating Empirical Orthogonal Functions
methodology. Journal of Sea Research. ene 2011;65(1):114–30.
Testa, G. (2014)
49
27. Allen GR. Conservation hotspots of biodiversity and endemism for Indo-Pacific coral
reef fishes. Aquatic Conserv: Mar Freshw Ecosyst. 1 jul 2008;18(5):541–56.
28. Robertson DR. Population maintenance among tropical reef fishes: Inferences from
small-island endemics. Proc Natl Acad Sci U S A. 8 may 2001;98(10):5667–70.
29. Rehder, HA. The Marine Mollusks of Easter Island (Isla de Pascua) and Sala y Gómez.
Washington: Smithsonian Institution; 1980;289. p. 1-12.
30. National Geographic Society, Oceana Group, Armada de Chile. Expedición a Isla de
Pascua y Salas y Gómez febrero – marzo 2011 Informe científico. 2011. p. 26.
31. Kruse SE, Liu ZJ, Naar DF, Duncan RA. Effective elastic thickness of the lithosphere
along the Easter Seamount Chain. J Geophys Res.10 dic 1997:102(B12):27305-17.
32. Morales, E. El Pacífico del Sureste, sus islas oceánicas y problemas asociados. En:
Investigaciones marinas en el Archipiélago de Juan Fernandez. Valparaiso:
Universitaria; 1985. p. 15-23.
33. Clouard V, Bonneville A. Ages of seamounts, islands, and plateaus on the Pacific plate.
Geological Society of America Special Papers. 1 ene 2005;388:71–90.
34. Courtillot V, Davaille A, Besse J, Stock J. Three distinct types of hotspots in the Earth’s
mantle. Earth and Planetary Science Letters. ene 2003;205(3-4):295–308.
35. Lara L. Islas Oceánicas de Chile. En: Díaz-Naveas J, Frutos T. Geología marina de
chile. Valparaiso: Servicio Hidrográfico y Oceanográfico de la Armada de Chile; 2010.
p. 44-47.
36. Andrade I, Hormazabal S, Correa-Ramirez M. Time-space variability of satellite
chlorophyll-a in the Easter Island Province. Southeastern Pacific ocean. De próxima
aparición 2014.
37. González-Ferrán O. Evolución geológica de las islas Chilenas en el Océano Pacífico.
En: Castilla JC. Islas Oceánicas Chilenas: Conocimiento científico y necesidades de
investigaciones. Universidad Católica de Chile; 1987. p. 37-54.
38. Seamount Biogeosciences Network [homepage en internet]. San Diego: Earth
Reference Data and Models; c2005 [actualizado 28 abril 2014; consultado 5 mayo
2014]. Disponible en http://earthref.org/SC/
39. NOAA CoastWatch [homepage en internet]. Silver Spring: NOAA Fisheries; c1999
[actualizado 14 mayo 2014; consultado 10 mayo 2014]. Disponible en:
http://coastwatch.pfel.noaa.gov/
40. Group of High Resolution Sea Surface Temperature [homepage en internet]. Maryland:
GHRSST; c2011 [actualizado 14 febrero 2014; consultado 1 mayo 2014]. Disponible
en: https://www.ghrsst.org/
Testa, G. (2014)
50
41. Morales CE, Hormazabal S, Andrade I, Correa-Ramirez MA. Time-Space Variability of
Chlorophyll-a and Associated Physical Variables within the Region off CentralSouthern Chile. Remote Sensing. 28 oct 2013;5(11):5550–71.
42. Doty MS, Ogury M. The Island Mass Efect. J Cons Int Explor Mer. 1956;22(1):33-7.
43. Andrade I, Sangrà P, Hormazabal S, Correa-Ramirez M. Island mass effect in the Juan
Fernández Archipelago (33°S), Southeastern Pacific. Deep Sea Research Part I:
Oceanographic Research Papers. feb 2014;84:86–99.
44. Heywood KJ, Barton ED, Simpson JH. The effects of flow disturbance by an oceanic
island. Journal of Marine Research. 1 feb 1990;48(1):55–73.
45. Dickey TD, Nencioli F, Kuwahara VS, Leonard C, Black W, Rii YM, et al. Physical and
bio-optical observations of oceanic cyclones west of the island of Hawai’i. Deep Sea
Research Part II: Topical Studies in Oceanography. may 2008;55(10-13):1195–217.
46. Cowen RK, Castro LR. Relation of coral reef fish larval distributions to island scale
circulation around Barbados, West Indies. Bulletin of Marine Science. 1993;54(1):228–
44.
47. Castro LR, Landaeta MF. Patrones de distribución y acumulación larval en torno de las
islas oceánicas: isla de Pascua y Salas y Gómez. Ciencia y Tecnología del Mar.
2002;25(2):133–47.
48. Pizarro G, Montecino V., Astoreca R., Alarcón G., Yuras G., Guzman L. Variabilidad
espacial de condiciones bio-ópticas de la columna de agua entre las costas de Chile
insular y continental. Primavera 1999 y 2000. Ciencia y Tecnología del Mar. 2006.
49. Tedetti M, Sempéré R, Vasilkov A, Charrière B, Nérini D, Miller WL, et al. High
penetration of ultraviolet radiation in the south east Pacific waters. Geophys Res Lett. 1
jun 2007;34(12):L12610.
50. Silva N, Rojas N, Fedele A. Water masses in the Humboldt Current System:
Properties, distribution, and the nitrate deficit as a chemical water mass tracer for
Equatorial Subsurface Water off Chile. Deep Sea Research Part II: Topical Studies in
Oceanography. 15 jul 2009;56(16):1004–20.
51. Correa-Ramirez MA, Hormazabal SE, Morales CE. Spatial patterns of annual and
interannual surface chlorophyll-a variability in the Peru–Chile Current System. Progress
in Oceanography. ene 2012;92–95:8–17.
52. Thiel M, Macaya EC, Acuna E, Arntz WE, Bastias H, Brokordt K, et al. The humboldt
current system of northern and central chile : Oceanographic processes, ecological
interactions and socioeconomic feedback. Oceanography and marine biology.
2007;45:195–344.
53. Chaigneau A, Le Texier M, Eldin G, Grados C, Pizarro O. Vertical structure of
mesoscale eddies in the eastern South Pacific Ocean: A composite analysis from
altimetry and Argo profiling floats. J Geophys Res. 1 nov 2011;116(C11):C11025.
Testa, G. (2014)
51
54. Correa-Ramirez MA, Hormazábal S, Yuras G. Mesoscale eddies and high chlorophyll
concentrations off central Chile (29°–39°S). Geophys Res Lett. 1 jun
2007;34(12):L12604.
55. Vega A, du-Penhoat Y, Dewitte B, Pizarro O. Equatorial forcing of interannual Rossby
waves in the eastern South Pacific. Geophys Res Lett. 1 mar 2003;30(5):1197.
56. Chaigneau A, Pizarro O. Eddy characteristics in the eastern South Pacific. J Geophys
Res. 1 jun 2005;110(C6):C06005.
57. NOAA Climate Prediction Center [homepage en internet]. Maryland: Climate Prediction
Center Internet Team; c2000 [actualizado 6 mayo 2014; consultado 10 mayo 2014].
Disponible en:
http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_monitoring/ensostuff/ensoyears.shtml
58. Pizarro O, Clarke AJ, Van Gorder S. El Niño Sea Level and Currents along the South
American Coast: Comparison of Observations with Theory. J Phys Oceanogr. 1 jul
2001;31(7):1891–903.
59. Thomas AC, Blanco JL, Carr ME, Strub PT, Osses J. Satellite-measured chlorophyll
and temperature variability off northern Chile during the 1996–1998 La Niña and El
Niño. J Geophys Res. 15 ene 2001;106(C1):899–915.
60. Taylor, GI. Motions of solids in fluids when the flow is not irrotational. Proc R Soc Lond
A Math Phys Sci. 1917;93:99-113.
61. Lavelle JW, Mohn C. Motion, Commotion, and Biophysical Connections at Deep Ocean
Seamounts. Oceanography. 2010;23(1): 90-103.
62. Beckmann A, Mohn C. The upper ocean circulation at Great Meteor Seamount. Ocean
Dynamics. 1 dic 2002;52(4):194–204.
63. Dong C, McWilliams JC, Shchepetkin AF. Island Wakes in Deep Water. J Phys
Oceanogr. 1 abr 2007;37(4):962–81.
64. Ocean Color Webmaster [homepage en internet]. Washington, D.C.: National
Aeronautics and Space Administration; c2002 [actualizado 3 septiembre 2013;
consultado 7 marzo 2014]. Disponible en:
http://oceancolor.gsfc.nasa.gov/DOCS/ocformats.html#3
65. AVISO Satelite Altimetry Data [homepage en internet]. Ramonville St-Agne: AVISO;
c2003 [actualizado 14 mayo 2014; consultado 14 mayo 2014]. Disponible en:
http://www.aviso.altimetry.fr/en/data/product-information
Testa, G. (2014)