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Modelos de Productividad Primaria para aplicación en imágenes de color del océano. LA MATEMATICA DE LA PRODUCTIVIDAD PRIMARIA. Forma de la Curva y Ecuaciones. Smith, 1936 Jassby and Platt (1976) Platt et al. (1980). Sensores Remotos y Modelos. 1 a profundidad óptica (1/ Kd ).
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Modelos de Productividad Primariapara aplicación en imágenes de color del océano
LA MATEMATICA DE LA PRODUCTIVIDAD PRIMARIA
Forma de la Curva y Ecuaciones • Smith, 1936 • Jassby and Platt (1976) • Platt et al. (1980)
Sensores Remotos y Modelos • 1a profundidad óptica (1/Kd) • Chla:indicador de biomasa (B) • Como relacionar con PP? Modelos PB = mg C/mg Chla/dia
1/Kd (PP = mg C/m2/dia ) Que pasa con Chla en z ? Que pasa con Parámetros Fotosintéticos ? PROVINCIAS BIOGEOQUIMICAS
El Nombre • Provincias Biogeoquimicas(Plattet al., 1988, 1991; Mueller & Lange, 1989; Sathyendranath et al., 1995, Longhurst et al., 95, Longhurst, 98) • Regiones Biogeograficas(Santamaria-del-Angelet al., 94; Gonzalez-Silvera et al., 04). • Provincias Oceánicas (Esaiaset al., 00). • Provincias Marinas (Szekielda, 05). • Regiones Biofísicas (Saracenoet al., 05, 06). • Provincias Ecológicas Dinámicas (Dowellet al., 06; Omachi et al., 06). • Provincias Bio-Opticas(Campbell et al, 06). • … • Sesion Especial sobre"Ecological and Biogeochemical Provinces of the Ocean"en el “AGU Ocean Sciences Meeting “(20-24 February 2006, Honolulu).
Regionalizaciones • El concepto de regionalizacion busca explicar patrones espaciales de distribucion que son un resultado de las interacciones entre los organismos y su ambiente. • Se ha utilizadopara la determinacion de la PP usandosensoresremotosdesde los trabajos de Platt y Sathyendranath (1988, 1990, 1995, …) • Relaciona el estado “biológico” del ecosistema marina (ej. Estructura de la comunidad, productividad, fisiología del fitoplancton) a su ambiente físico (ej. Salinidad, temperatura, luz disponible). Entender las relaciones Administrar recursos • Provinciaspueden ser consideradascomoregiones con un patron de co-variacionespacial y con ciertogrado de estructuracionpermanente. Longhurst,A. 1996. Ecological Geography of the Sea. Academic Press.
Criterios • Los criterios que se han establecido se basan en: • Forzantes físicas • Disponibilidad de luz y nutrientes • Complejidad de la estructura trófica • Propiedades bio-opticas • Relación entre biomasa del fitoplancton y temperatura superficial • … En general, una sistema de clasificación no es otra cosa si no el intento de entender el ecosistema como un todo a partir de la comprensión de sus componentes homogéneos.
Un ejemplobasado en datosin situ: Millan-Nunez et al., 1996, 97
Ejemplosbasados en datos de satelite: Santamaria del Angel et al, 1994
Limites estáticos entre Provincias Hoepffner et al, 1999
Provincias Dinámicas … Gonzalez-Silvera et al., 2006
SUMMER January
AUTUMN April
WINTER July
Spring October
Representación de los perfiles mediante un modelo Gaussiano propuesto por Platt et al., 1988 Donde: Bo = biomasainicialpordebajo de la curva h = biomasa total sobre la línea de base = curtosis Zm = profundidad del máximo de concentración de clorofila
Millan et al., 1996 • Se reunieron3410 perfileshasta 150 mts de clorofila (1978 a 1992) • Se separaron los datos en condiciones de épocafría y condiciones de épocacaliente
Fig. 8 Promedios de perfiles estimados para cada región con la misma concentración de clorofila Superficial para cada una de las subregiones y época.
Fig. 9 Comparación de perfiles reales de CAlCOFi de 1994 con los modelados.
Una vez conociendo Chla (z) • Parametros Fotosinteticos? Provincias Biogeoquimicas
Una vez conociendo Chla (z) y Parametros PmB y aB • Ed: Modelos que calculan la penetración de la luz en el agua tomando en cuenta su calidad espectral (Sathyendranath & Platt, 1988). Ver http://www.ioccg.org • Ed: modelos que toman en cuenta el Kd y PAR en superficie, partiendo del hecho que estas las puedo obtener por sensores remotos.
Regionalización Parámetros Fotosintéticos 4 ETAPAS Perfil de biomasa Modelo PP
Modelos Semi-Analíticos – se basan en las relaciones estadisticas entre ciertas variables pero principalmente en parametros que describen la fisiologia del fitoplancton. Los principales: Bedford (Platt et al., 91 y otras …) http://www.ioccg.org/software/Ocean_Production/index.html LPCM (Morel, 91; Antoine & Morel, 96a,b) VGPM (Behrenfeld & Falkowski, 97) http://marine.rutgers.edu/opp/ HY97 (Howard & Yoder, 97)
LPCM(Morel & Antoine) • PUR – Photosynthetically USABLE Radiation Ctot = Chla calculada usando Csat (ver a seguir) Y* = tasas de fotosíntesis normalizada por clorofila y por unidad de luz ABSORBIDA Jc = factor de conversión para indicar lo que seria la transformación de energía luminosa en energía química (fotosíntesis)
VGPM (Behrenfeld & Falkowski) Inputs: Clorofila-a SST SSPAR Fotoperiodo (duración del dia)
Zeu 568.2 (CTOT)-0.746 Zeu < 102 Zeu = 200.0 (CTOT)-0.293 Zeu > 102 38.0 (CSAT)0.425 CSAT < 1.0 CTOT = 40.2 (CSAT)0.507 CSAT 1.0 (Morel & Berthon, 1989)
1.13 4.00 PB’opt si T < -1.0 PBopt = si T > 28.5 Fuera del rango arriba PBopt • Tasa optima de fijación de carbono dentro de la columna de agua (mg C (mg Chla)-1 h-1) y se modela de acuerdo a su relación con la temperatura.
HY97(Howard & Yoder) • Estima PP en la capa de mezcla y NO en toda la zona eufotica • Zml = profunidad de la Zeu • Eml = irradiancia promedio dentro de la Zeu
Bibliografia • PLATT, T. e SATHYENDRANATH, S. 1988. Oceanic Primary Production: Estimation by Remote Sensing at local and regional scales. Science 241: 1613-1620. • PLATT, T.; SATHYENDRANATH, S.; CAVERHILL, C. M. e LEWIS, M. R. 1988. Oceanic Primary Production and available light: further algorithms for remote sensing. Deep-Sea Res. 35 (6): 855 - 879. • SATHYENDRANATH, S. e PLATT, T. 1988. The spectral Irradiance field at the surface and in the interior of the ocean: A model for applications in Oceanography and Remote Sensing. J. Geoph. Res. 93: 9270-7422. • SATHYENDRANATH, S. e PLATT, T. 1989a. Computation of aquatic primary production: Extended formalism to include effects of angular and spectral distribution of light. Limnol. Oceanogr. 34: 188-198. • SATHYENDRANATH, S. e PLATT, T. 1989b. Remote sensing of ocean chlorophyll: Consequence of non-uniform pigment profile. Appl. Opt. 28: 490-495. • SATHYENDRANATH, S.; PLATT, T.; CAVERHILL, C.M.; WARNOCK, R.E. E LEWIS, M.R. 1989. Remote sensing of oceanic primary production: computations using a spectral model. Deep-Sea Res. 36 (3): 431-453. • BALCH, W. M.; ABBOTT, M .R. e EPPLEY, R .W. 1989a. Remote sensing of primary production - I. A comparison of empirical and semi-analytical algorithms. Deep-Sea Res. 36 (2) : 281-295. • BALCH, W. M.; EPPLEY, R. W. e ABBOTT, M. R. 1989b. Remote sensing of primary production - II. A semi-analytical algorithm based on pigments, temperature and light. Deep-Sea Res. 36: 1201-1217. • MOREL, A. 1991. Light and marine photosynthesis: a spectral model with geochemical and climatological implications. Progr. Oceanogr. 26: 263-306. • PLATT, T.; CAVERHILL, C. E SATHYENDRANATH, S. 1991. Basin-Scale estimates of Oceanic Primary Production by Remote Sensing: The North Atlantic. J. Geoph. Res. 96(C8): 15147-15159. • LONGHURST, A.; SATHYENDRANATH, S.; PLATT, T. E CAVERHILL, C. 1995. An estimate of global primary production in the ocean from satellite radiometer data. J.Plank. Res., 17 (6): 1245-1271.
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