Modelos de Productividad Primaria

Report
Modelos de
Productividad Primaria
para aplicación en
imágenes de color del
océano
LA MATEMATICA DE LA
PRODUCTIVIDAD PRIMARIA
P( z , t )  P ( z , t )C ( z )
B
P
B
B
Pmax
P ( z , t )  f ( E ( z , t ))
B
Ek
P ( z , t )  f ( E ( z , t ); ( z ); P ( z ))
B
B
B
m
Forma de la Curva y Ecuaciones
PmB *  B * E
1. Smith, 1936
P
2. Jassby and Platt (1976)
P  PmB * tanh( E *  B / PmB )
PmB   B * E
P  P * (1  exp
B
m
(  E * B / PmB )
)
3. Platt et al. (1980)
P  P * (1  exp
B
m
(  E * B / PmB )
)*e
  *E * B / PmB
Sensores Remotos y Modelos

1a profundidad óptica (1/Kd)

Chla: indicador de biomasa (B)

Como relacionar con PP?
Modelos
P  P * tanh( E *  / P )
B
B
m
B
B
m
PB = mg C/mg Chla/dia
P  P * tanh( E *  / P )
B
B
m
B
PP  P / Chla
B
Que pasa con Chla en z ?
B
m
1/Kd
(PP = mg C/m2/dia )
Que pasa con Parámetros Fotosintéticos ?
PROVINCIAS BIOGEOQUIMICAS
El Nombre








Provincias Biogeoquimicas (Platt et al., 1988, 1991; Mueller &
Lange, 1989; Sathyendranath et al., 1995, Longhurst et al., 95,
Longhurst, 98)
Regiones Biogeograficas (Santamaria-del-Angel et al., 94;
Gonzalez-Silvera et al., 04).
Provincias Oceánicas (Esaias et al., 00).
Provincias Marinas (Szekielda, 05).
Regiones Biofísicas (Saraceno et al., 05, 06).
Provincias Ecológicas Dinámicas (Dowell et al., 06; Omachi et al.,
06).
Provincias Bio-Opticas (Campbell et al, 06).
…
 Sesion Especial sobre "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 utilizado para la determinacion de la PP usando sensores remotos desde
los trabajos de Platt y Sathyendranath (1988, 1990, 1995, …)
 Relaciona el estado “biológico” del ecosistema marina (ej. Estructura de la
comunidad, productividad, fisiología del fitoplancton) a su ambiente físico (ej.
Salinidad, temperatura, luz disponible).
Entender las relaciones
Administrar recursos
 Provincias pueden ser consideradas como regiones con un patron de co-variacion
espacial y con cierto grado de estructuracion permanente.
Longhurst,A. 1996. Ecological Geography of the Sea. Academic Press.
Criterios
 Los criterios que se han establecido se basan en:
 Forzantes físicas
 Disponibilidad de luz y nutrientes
 Complejidad de la estructura trófica
 Propiedades bio-opticas
 Relación entre biomasa del fitoplancton y temperatura superficial
…
En general, una sistema de clasificación no es otra cosa si no
el intento de entender el ecosistema como un todo a partir de
la comprensión de sus componentes homogéneos.
Un ejemplo basado en datos in situ:
Millan-Nunez et al., 1996, 97
Ejemplos basados en datos de satelite:
Santamaria del Angel et al, 1994
Limites estáticos entre
Provincias
Hoepffner et al, 1999
Provincias Dinámicas …
Gonzalez-Silvera et al., 2006
-20
SUMMER
January
January
5
4.5 6
8 11
13
17
-25
SST (oC)
0
-30
January
5
-35
0
-40
5
-45
0.01
0.03 0.05
0.1
0.28
0.5
1.45
Chla (mg m-3)
2.5 5.0
10
20 22
25
28
AUTUMN
April
April
-25
-25
4.5 6
8 11
13
17
SST (oC)
-30
-30
April
-35
-35
-40
-40
-45
-45
0.01
-65
0.03 0.05
-60
0.1
0.28
0.5
-55
1.45
Chla (mg m-3)
2.5 5.0
-50
10
-45
20 22
25
28
WINTER
July
July
-25
-25
4.5 6
8 11
13
17
SST (oC)
-30
-30
-35
-35
-40
-40
July
-45
-45
0.01
0.03 0.05
0.1
0.28
0.5
1.45
Chla (mg m-3)
2.5 5.0
10
20 22
25
28
Spring
October
October
-25
4.5 6
8 11
13
17
20 22
SST (oC)
-30
October
-35
-40
-45
0.01
0.03 0.05
-60
0.1
0.28
0.5
-55
1.45
2.5 5.0
-50
10
Chla (mg m-3)
-60
-55
-50
-45
-40
25
28
Que pasa con Chla en z?
Representación de los perfiles
mediante un modelo Gaussiano
propuesto por Platt et al., 1988
 1 ( Z  Zm) 2 
h
B( z )  Bo
exp

2
2

 2


Donde:
Bo = biomasa inicial por debajo
de la curva
h = biomasa total sobre la línea
de base
 = curtosis
Zm = profundidad del máximo
de concentración de clorofila
Millan et al., 1996
•Se reunieron 3410 perfiles hasta 150 mts de clorofila (1978
a 1992)
•Se separaron los datos en condiciones de época fría y
condiciones de época caliente
Fig. 8 Promedios de perfiles
estimados para cada región con
la misma concentración de
clorofila
Superficial para cada una de las
subregiones y época.
Fig. 9 Comparación de perfiles reales de
CAlCOFi de 1994 con los modelados.
Una vez conociendo Chla (z)
 Parametros
Fotosinteticos?
Provincias Biogeoquimicas
Una vez conociendo Chla (z)
y
Parametros PmB y B

Ed: Modelos que calculan la penetración de la luz en el agua tomando en
cuenta su calidad espectral (Sathyendranath & Platt, 1988).
Ver http://www.ioccg.org
 Ed: modelos que toman en cuenta el Kd y PAR en superficie, partiendo del
hecho que estas las puedo obtener por sensores remotos.
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)
Bedford
(Platt & Sathyendranath)
P( z , t )  P B ( z , t )C ( z )
P ( z , t )  f ( E ( z , t ))
B
P( z, t ) 
 E ( z , t )C ( z )
B
1  ( E ( z , t ) / P )
B
B 2
m
PAR

E ( z , t )  E (0 , t )e
 K d (?) z
LPCM
(Morel & Antoine)
Ctot Es 
PP 
Jc
*
Ctot = Chla calculada usando Csat (ver a seguir)
* = tasas de fotosíntesis normalizada por clorofila y por unidad de luz ABSORBIDA
Jc = factor de conversión para indicar lo que seria la transformación de energía
luminosa en energía química (fotosíntesis)

PUR – Photosynthetically USABLE Radiation
a ( )
PUR   PAR( ) *
d
400
a (max)
700
*  f ( P B , PUR)
VGPM
(Behrenfeld & Falkowski)
Inputs: Clorofila-a
SST
SSPAR
Fotoperiodo (duración del dia)
Eo
PPeu  0.66125 P
CSAT xZ eu xDIRR
Eo  4.1
B
opt
Zeu
568.2 (CTOT)-0.746
Zeu < 102
200.0 (CTOT)-0.293
Zeu > 102
Zeu =
38.0 (CSAT)0.425
CSAT < 1.0
40.2 (CSAT)0.507
CSAT  1.0
CTOT =
(Morel & Berthon, 1989)
PBopt
 Tasa7optima de fijación de carbono dentro de la columna de
agua (mg C (mg Chla)-1 h-1) y se modela de acuerdo a su
6
relación
con la temperatura.
P B'opt
5
4PB
opt
3
=
1.13
si T < -1.0
4.00
si T > 28.5
PB’opt
Fuera del rango arriba
2
1
B'
Popt
 1.2956  2.749.10 1T  6.17.10 2 T 2  2.05.10 2 T 3
0
0
5
 2.462.10 3 T 4  1.348.10  4 T 5  3.4132.10 6 T 6
10
8
15
 3.27.10Temperatura
T
(o C)
7
20
25
30
HY97
(Howard & Yoder)
 Estima PP en la capa de mezcla y NO en toda la zona eufotica
 PmB Eml
PP  Csat  B
 Pm /   Eml



 Zml = profunidad de la Zeu
 Eml = irradiancia promedio dentro de la Zeu
K PAR  0.04  0.0088Csat  (0.054Csat ) 0.67
E ( z )  E (0  )e  K PAR z
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 nonuniform 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 semianalytical 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.
Bibliografia
 PLATT, T.; SATHYENDRANATH, S. & LONGHURST, A. 1995. Remote Sensing of primary production in the
ocean: promise and fulfilment. Phil. Trans. R. Soc. London 348: 191-202.
 SATHYENDRANATH, S.; LONGHURST, A. CAVERHILL, C. & PLATT, T. 1995. Regionally and Seasonally
differenciated primary production in the North Atlantic. Depp-Sea Res. 42(10): 1773-1802.
 Antoine, D. & Morel, A. 1996. Oceanic primary production. 1. Adaptation of a spectral light-photosynthesis
model in view of application to satellite chlorophyll observations. Global Biogeochemical Cycles 10: 43-55.
 Behrenfeld, M.J. & Falkowski, P.G. 1997. Photosynthetic rates derived from satellite-based chlorophyll
concentration. Limnol. & oceanogr. 42: 1-20.
 Howard, K. L. and J. A. Yoder. "Contributions of the Subtropical Oceans to Global Primary Production." IN:
Subspace Remote Sensing of Subtropical Oceans: Proceedings of the COSPAR Colloquium.... Edited bhy ChoTeng Liu. Pergamon. 1997. p.157-167.
 McClain C.R. et al. 2002. Satellite ocean-color observations of the tropical Pacific Ocean. Deep-Sea Res II 49:
2533-2560.
 Behrenfeld et al., 2005. carbon-based ocean productivity and phytoplankton physiology from space. Global
Biogeochemical Cycles 19: GB1006, doi:10.1029/2004GB002299.
Ejemplos

similar documents