1.2 Objectives
1.2.4 Explaining the research questions
A partir de septiembre de 2001 la instalación de un servicio de sensores remotos satelitales en el Área de Investigación y Conservación Marina de la ECCD nos ha permitido seguir diariamente las distribuciones y variabilidad de la clorofila a (chl-a) y la temperatura superficial del mar (TSM) en la Reserva Marina. Con este nuevo servicio, estamos en capacidad de re-evaluar datos de la TSM de hace 11 años con una resolución satelital de 9 km2 junto con el esquema de zonificación provisional de la línea base. También evaluamos en primera instancia y casi a diario, la producción primaria (con una resolución de 1.2 km2) proveniente de datos SeaWiFS de chl-a. El análisis de este grupo de datos se logra usando los datos satelitales archivados por NASA PO-DAAC y el California Institute of Technology, Jet Propulsion Laboratory en Pasadena, EEUU, los que se contrastan con los sitios de muestreo pertinentes a este análisis. Una descripción general de las tendencias del fitoplancton en áreas costeras a nivel estacional se deriva del análisis de los datos de distribución de clorofila, tomados diariamente desde diciembre de 1999 hasta abril de 2001.
En la estación receptora de la ECCD-HGAL se recogen y archivan datos crudos de alta resolución provenientes del sobrevuelo de los satélites SeaWiFS y NOAA-14/16. Esta es una estación de satélite para la transmisión de imágenes de alta resolución (HRPT, por sus siglas en inglés) que usa una antena receptora Quórum que permite la recolección de datos de una resolución espacial mayor (0.9–1.23 km2) que la disponible de otro modo. Los datos crudos son calibrados con referencia a la ubicación de las costas, la proyección superpuesta y transformada en mapa y procesada posteriormente usando algoritmos específicos a la región, los que generan como producto datos de una resolución de 0.9 y 1.2 km2 cuando el satélite pasa directamente por encima. Estos son referidos como Nivel 2 (L2 en inglés) e incluyen correcciones atmosféricas y por encubrimiento de nubes. El procesamiento posterior implementado en una plataforma de computación Sun Unix contiene:
• Análisis multiespectral de la temperatura de la superficie del mar en composiciones diurnas y nocturnas derivadas del AVHRR, NOAA-14 y NOAA-16. Se utiliza software para análisis de imágenes IDL y Miami-DSP.
• Análisis multiespectral de datos oceánicos SeaWiFS a color de clorofila a L2 usando software IDL basado en el programa SeaDAS y PC basado en MultiSpec. Los valores finales son mg Chl-a m-3
integrados a 2/3de la profundidad eufótica a la cual normalmente penetra la luz. Esto captura el máximo de clorofila.
• Datos anteriores adicionales de TSM (obtenidos por un vínculo anónimo del archivo de datos de JPL Pathfinder Best SST1, Vazquez et al. 1998) se integran directamente al sistema SIG (Sistema de Información Geográfica).
Del sistema SIG se eligieron los puntos de muestreo para los datos satelitales dentro de una región de amortiguamiento de 5 km alrededor de la costa. Para clorofila, se tomaron aproximadamente cada 5– 10 km asegurando la cobertura de las zonas de extensiones muy reducidas (subzonas de Comparación y Protección 2.1, Conservación y Uso No Extractivo 2.2 y Áreas de Manejo Especial Temporal 2.4). Los puntos de muestreo para la TSM se tomaron cada 15 km a distancias de 10–15 km de la costa a partir de datos de la más alta calidad usando los puntos cardinales N, S, E, O como referencia mar adentro de las islas pequeñas. Se estandarizaron todas las matrices con datos satelitales de mediciones diarias de clorofila para el año 2000 y se pasaron a un libro de trabajo MS Excel para facilitar la extracción de un gran número de valores de interés geo-referenciados cercanos a la costa. El sistema fue diseñado para que incluya un método de validación para la ubicación de los puntos de muestreo relativos al perfil de la tierra en las matrices que contienen los datos satelitales originales, y asegurar por ende, un posicionamiento correcto. Se llevó a efecto un análisis multidimensional a escala (MDS en inglés) de la TSM y las distribuciones de clorofila y su variabilidad a través del tiempo, para examinar las afinidades entres subzonas de uso y orientación costera.
3 RESULTADOS
El análisis de los datos SeaWiFS (diciembre 1999-abril 2001) identifica un número de regiones de producción primaria anual consistentemente elevada que no se reflejan en el esquema de la zonificación provisional de la línea base (Figura 9). Tales áreas incluyen el oeste de Isabela, conocido por su alta productividad e intensidad pesquera, pero también algunos puntos al este de Isabela y el sureste de Santa Cruz, los que pueden deberse a patrones locales de corrientes, pequeños montes submarinos o desgastes orgánicos costeros. La correlación de concentraciones de clorofila a contrastada con la variación durante el período de estudio (Figura 10), junto con animaciones secuenciales temporales de imágenes, sugiere que la producción elevada (10–30 mg Chl-a m-3) se produce en eventos esporádicos intensos de corta duración que se contraponen a la productividad nominal baja básica en vez de a la producción intermedia sostenida (1–5 mg Chl-a m-3). El análisis de la distribución espacial de la variabilidad en las concentraciones de clorofila (Figura 11) muestra una desviación más elevada (pesada por promedio) de concentraciones de clorofila a en áreas altamente productivas, sugiriendo una vez más que los florecimientos esporádicos pero intensos de producción y/o la advección de estos florecimientos, son responsables de la mayoría de la producción de fitoplancton en la región centro-occidental de Isabela, Fernandina y el este de Santa Cruz. Otros factores intermitentes son los eventos explosivos ocasionales, espacialmente grandes, moderadamente intensos (0.5–1.0 mg Chl-a m-3) que ocurren en todo el Archipiélago.
El análisis multivariado MDS del grupo de datos en función de la variabilidad y concentraciones de clorofila a no muestra una relación evidente entre la demarcación de la zona y las áreas con características diferenciadas de fitoplancton (se puede adquirir el análisis bajo pedido). Como es de
Figura 9. Las distribuciones de clorofila a de acuerdo a datos SeaWiFS agrupados y promediados en el período diciembre 1999 - mayo 2001 muestran distintos patrones de productividad primaria potencial.
esperarse, las agrupaciones son más aparentes en las costas mayormente expuestas a la influencia dominante de la EUC hacia el oeste, como se refleja en las distribuciones por isla (Tabla 1). En las costas occidentales predomina una elevada producción, registrándose aproximadamente tres veces más producción pelágica en el oeste de Isabela y Fernandina. La cobertura relativamente pequeña de los sitios de conservación en Fernandina e Isabela, como era de esperarse, muestran producciones elevadas, mientras que las zonas de conservación en otras islas muestran niveles intermedios de producción anual. Por otro lado, hay áreas al este y sureste de Santa Cruz que muestran una
Figura 11. Distribución espacial de la variabilidad en la concentración de la clorofila a derivadas del sensor satelital SeaWiFS.
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 0 2 4 6 8 10 Chl-a (mg.m-3) St.Dev [Chl-a]
Figura 10. Desviación estándar de la clorofila a en el tiempo, en función del valor promedio de la concentración de clorofila a.
producción anormal más alta dada su orientación hacia el este, lo que explica su supremacía como zonas de extracción pesquera. Se adjuntan resultados detallados por orientación y subzona de uso (Apéndice 1).
4 DISCUSIÓN
A pesar de que no parece haber una variación significativa entre las estaciones, en lo que respecta a la producción primaria, existe una increíble variabilidad semanal en la distribución y posicionamiento de estas áreas productivas (Figura 11), muy probablemente debido a una posición variable de la EUC en función de la fuerza del viento y la advección superficial del fitoplancton predominante hacia el oeste. Como es de esperarse, se registra una marcada producción neta de fitoplancton más alta a lo largo de la costa oeste y dentro de bahía Elizabeth en Isabela, dentro del canal Bolívar y en el lado norte y sur de Fernandina. Características emergentes interesantes incluyen una elevada producción al sureste de Santa Cruz, sureste de Isabela, un área aislada de alta producción en la región centro-oriental de Isabela y el sur de San Cristóbal. Mientras San Cristóbal puede caer bajo la influencia de producción por advección resultado de los montes submarinos hacia el suroeste, los mecanismos para las otras áreas descritas quedan por aclararse, debiéndose posiblemente a una combinación de puntos de salida de agua dulce y enriquecimiento de nutrientes desde la costa, advección superficial desde otras islas y efectos del giro, retención de nutrientes desde áreas con un alto contenido de sedimentos como bahías de manglares. Sólo un análisis de datos auxiliares podrá esclarecer estos puntos.
Una característica que surge de este análisis es que el presente esquema de zonificación no refleja estos gradientes o ‘parches’ productivos. Las subzonas de extracción pesquera, de turismo y de comparación y protección ocurren tanto en áreas empobrecidas como en regiones altamente productivas, a pesar de que la intensidad pesquera ciertamente sigue estos patrones (Figura 12). Presumiblemente puede esperarse que áreas altamente productivas puedan soportar una mayor intensidad pesquera que las regiones empobrecidas. Sin embargo, la producción primaria por el fitoplancton es sólo uno de los aportes al ecosistema costero y debe ser analizado junto con las distribuciones de macroalgas y corales como una proporción de la energía trófica total disponible en el
Tabla 1. Concentraciones de clorofila a (mg Chl-a m-3), derivadas de SeaWiFS, por subzonas de manejo e islas para 2000, basado valores promedio casi diarios, obtenidos en 223 puntos de muestreo.
Isla Subzona de manejo
Protección Turismo Pesca Manejo especial
Daphne 1.31 Española 0.40 0.85 1.17 Fernandina 2.33 3.51 3.85 Floreana 0.80 0.64 1.17 Genovesa 0.86 0.65 0.70 Isabela 4.36 2.07 2.83 2.67 Marchena 1.90 1.22 Pinta 0.86 0.87 Pinzón 0.94 San Cristóbal 0.63 1.47 1.53 Santa Cruz 1.45 1.51 2.12 2.01 Santa Fe 0.61 1.06 Santiago 1.69 1.16 1.18 Wolf/Darwin 0.68
sistema. Esto podría ser considerado como una parte de la capacidad del ecosistema para sostener ciertos niveles de presión pesquera y promover procesos de recuperación después de disturbios ENOS. Otro factor muy importante para tomar en cuenta en este respecto es el acoplamiento de ambientes productivos bénticos y pelágicos, pudiéndose esperar que excesos de biomasa fitoplanctónica estuvieren contenidos en corrientes superficiales y se desplazaren fuera de la costa como en el caso de los grandes florecimientos en el oeste, lo que plantea la interrogante: ¿qué proporción permanece en la reserva costera? Sin embargo, florecimientos de menores intensidades en bahías protegidas pueden contribuir más materia orgánica muerta al fondo del mar y muy bien podrían resultar en ambientes productores primarios muy diferentes pero equivalentes en este sentido. También existen algunas instancias donde encontramos grandes florecimientos que crecen y desaparecen a través de todo el Archipiélago en un par de semanas. La causa es difícil de determinar, pero puede deberse a algunos procesos como el paso sureño del Frente Ecuatorial que trae nutrientes en la forma de surgencias, a las contribuciones de nutrientes a la superficie del agua durante precipitaciones o al posible enriquecimiento hidrotérmico de eventos de la pluma al migrar fuera de su eje de dispersión.
A menudo los grandes florecimientos de fitoplancton previenen el desarrollo de productores bénticos al reducir la cantidad de luz disponible a mayores profundidades para fotosintetizar y bien podrían ser un factor estructural en la distribución de la población remanente de grandes macroalgas y corales. También se da el caso que si los eventos explosivos de alta productividad varían en tiempo y espacio, y no se establezca una producción elevada, las especies pueden ya sea seguir estos eventos o adaptarse a los florecimientos que contribuyan a la cadena alimenticia con períodos de déficit. Ciertas especies como el pingüino de Galápagos (ver Capítulo 19), cuyas colonias de reproducción coinciden con la zona de afloramiento del oeste de Isabela, dependen en gran manera de la proximidad de su fuente alimenticia. Fue evidente durante los fuertes años El Niño que los patrones de productividad primaria Figura 12. Interpolación superficial de datos de las capturas acumuladas de pesca blanca, langostas, pepino de mar y moluscos (este estudio). Datos colectados en el período 1997–2002 por el SPNG y el PIMPP de la ECCD.
fueron muy importantes para la determinación de los lugares de alimentación y el éxito reproductivo de las aves marinas, contrario a otras especies marinas móviles como tiburones y otros pelágicos grandes que se pueden desplazar fuera de la costa y entre sitios de alimentación aún cuando se den perturbaciones en la cadena alimenticia y situaciones estresantes en cuanto a la temperatura. La combinación de las tendencias de temperatura del mar y productividad primaria, un entendimiento del sistema de corrientes locales (para examinar, por ejemplo, la dispersión de larvas y las dinámicas de reclutamiento), y una línea base de la biodiversidad y distribución de la abundancia de peces, macroinvertebrados y especies sésiles, contribuirán al desarrollo de mejores herramientas para evaluar la capacidad de carga de los ecosistemas bajo presiones climáticas y pesqueras.
Agradecimientos. Gene Feldman, NASA/Goddard Space Flight Center, The SeaWiFs Project and ORBIMAGE, Scientific Visualization Studio. John M. Morrison, Dept. Marine, Earth & Atmospheric Sciences, North Carolina State Univ. Jet Propulsion Laboratory NOAA/NASA AVHRR Oceans Pathfinder Sea Surface Temperature Project. B. Chadwick, Oregon State Univ./NOAA.
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Apéndice 1. Promedio de concentración de clorofila a derivada del sensor satelital SeaWiFS (todos los datos en mg Chl-a m-3), basado en 223 puntos cercanos a la costa, a 5 km de distancia entre puntos aproximadamente, según la orientación geográfica de los puntos y subzona de manejo: 1a - Comparación y Protección, 1b - Conservación y Uso No Extractivo, 1c - Conservación y Uso Extractivo y No Extractivo y 1d - Áreas de Manejo Especial Temporal y promedio total (todas las orientaciones geográficas) según islas. N = norte, S = sur, E = este, O = oeste.
Apéndice 1a
Subzona de Comparación y Protección (2.1)
Orientación: E NE N NO O SO S SE Promedio Daphne Española 0.40 0.40 Fernandina 2.33 2.33 Floreana 0.66 0.94 0.80 Genovesa 0.69 1.03 0.86 Isabela 4.09 4.63 4.36 Marchena Pinta Pinzón San Cristóbal Santa Cruz 1.45 1.45 Santa Fe Santiago 1.89 1.48 1.69 Wolf/Darwin Promedio NSOE 0.98 0.94 2.77 3.48 0.69 1.25 Apéndice 1b
Subzona de Conservación y Uso No Extractivo (2.2)
Orientación: E NE N NO O SO S SE Promedio Daphne Española 0.65 1.05 0.85 Fernandina 3.99 2.28 2.30 5.46 3.51 Floreana 0.52 0.77 0.64 Genovesa 0.65 0.65 Isabela 1.17 1.15 2.32 4.71 1.02 2.07 Marchena 0.86 2.26 2.56 1.90 Pinta 0.96 0.85 0.77 0.86 Pinzón San Cristóbal 0.63 0.63 Santa Cruz 0.97 2.21 1.55 1.67 1.16 1.51 Santa Fe 0.61 0.61 Santiago 0.92 1.56 1.27 0.90 1.16 Wolf/Darwin Promedio NSOE 0.84 2.00 0.95 2.02 2.37 1.57 0.96 2.04
Apéndice 1c
Subzona de Conservación y Uso Extractivo y No Extractivo (2.3)
Orientación: E NE N NO O SO S SE Promedio Daphne 1.31 1.31 Española 0.69 0.74 0.85 2.39 1.17 Fernandina 4.73 3.40 3.30 3.42 4.39 3.85 Floreana 1.46 0.87 0.81 1.54 1.17 Genovesa 0.59 0.81 0.70 Isabela 2.37 1.19 1.84 3.98 4.87 2.05 3.03 3.29 2.83 Marchena 0.65 1.59 2.69 0.87 0.64 1.22 0.84 1.22 Pinta 0.87 0.77 1.00 0.84 0.87 Pinzón 1.03 0.92 0.87 0.94 San Cristóbal 1.40 0.87 1.83 1.63 0.93 1.08 2.51 1.47 Santa Cruz 3.00 1.06 1.60 1.37 1.04 1.15 5.59 2.12 Santa Fe 1.51 0.96 0.70 1.06 Santiago 0.68 1.02 1.72 1.35 1.12 1.18 Wolf/Darwin 0.68 0.68 Promedio NSOE 2.08 1.27 1.61 2.81 1.54 1.09 1.37 2.94 Apéndice 1d.
Área de Manejo Especial Temporal (2.4)
Orientación: E NE N NO O SO S SE Promedio Promedio por isla Daphne 1.31 Española 0.92 Fernandina 3.50 Floreana 1.08 Genovesa 0.75 Isabela 2.67 2.67 2.67 3.12 Marchena 1.42 Pinta 0.86 Pinzón 0.94 San Cristóbal 1.53 1.53 1.53 1.54 Santa Cruz 1.98 2.04 2.01 2.01 1.77 Santa Fe 0.95 Santiago 1.27 Wolf/Darwin 0.68 Promedio NSOE 1.53 2.33 2.04