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

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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 ). - PowerPoint PPT Presentation

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Modelos de Productividad Primaria

Modelos de Productividad Primariapara aplicacin en imgenes de color del ocano1

LA MATEMATICA DE LA PRODUCTIVIDAD PRIMARIA

2Forma de la Curva y Ecuaciones

Smith, 1936

Jassby and Platt (1976)

Platt et al. (1980)

3Sensores Remotos y Modelos1a profundidad ptica (1/Kd)Chla: indicador de biomasa (B)Como relacionar con PP?Modelos

PB = mg C/mg Chla/dia4

1/KdQue pasa con Chla en z ?Que pasa con Parmetros Fotosintticos ?PROVINCIAS BIOGEOQUIMICAS(PP = mg C/m2/dia )5El NombreProvincias 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 Ocenicas (Esaias et al., 00).Provincias Marinas (Szekielda, 05).Regiones Biofsicas (Saraceno et al., 05, 06).Provincias Ecolgicas Dinmicas (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). 6Regionalizaciones

Longhurst,A. 1996. Ecological Geography of the Sea. Academic Press. Relaciona el estado biolgico del ecosistema marina (ej. Estructura de la comunidad, productividad, fisiologa del fitoplancton) a su ambiente fsico (ej. Salinidad, temperatura, luz disponible). Provincias pueden ser consideradas como regiones con un patron de co-variacion espacial y con cierto grado de estructuracion permanente. 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, )Administrar recursosEntender las relaciones7Criterios Los criterios que se han establecido se basan en: Forzantes fsicas Disponibilidad de luz y nutrientes Complejidad de la estructura trfica Propiedades bio-opticas Relacin entre biomasa del fitoplancton y temperatura superficial En general, una sistema de clasificacin no es otra cosa si no el intento de entender el ecosistema como un todo a partir de la comprensin de sus componentes homogneos.

Un ejemplo basado en datos in situ:Millan-Nunez et al., 1996, 979Ejemplos basados en datos de satelite:

Santamaria del Angel et al, 1994

Hoepffner et al, 1999Limites estticos entre ProvinciasProvincias Dinmicas

Gonzalez-Silvera et al., 2006

January

SUMMER13Our analysis do represent the limit of these water masses

AUTUMNApril 14

WINTERJuly15

SpringOctober16Que pasa con Chla en z?

Representacin de los perfilesmediante un modelo Gaussianopropuesto por Platt et al., 1988 Donde:Bo = biomasa inicial por debajo de la curvah = biomasa total sobre la lnea de base = curtosisZm = profundidad del mximo de concentracin de clorofila

18Se reunieron 3410 perfiles hasta 150 mts de clorofila (1978 a 1992)Se separaron los datos en condiciones de poca fra y condiciones de poca caliente

Millan et al., 199619Fig. 8 Promedios de perfiles estimados para cada regin con la misma concentracin de clorofila Superficial para cada una de las subregiones y poca.

20Fig. 9 Comparacin de perfiles reales de CAlCOFi de 1994 con los modelados.

21Una vez conociendo Chla (z)Parametros Fotosinteticos? Provincias Biogeoquimicas22Ed: Modelos que calculan la penetracin 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.Una vez conociendo Chla (z) y Parametros PmB y aB234 ETAPASRegionalizacinParmetros FotosintticosPerfil de biomasaModelo PP 24Modelos Semi-Analticos 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)25Bedford (Platt & Sathyendranath)

PAR26LPCM(Morel & Antoine)PUR Photosynthetically USABLE Radiation

Ctot = Chla calculada usando Csat (ver a seguir)Y* = tasas de fotosntesis normalizada por clorofila y por unidad de luz ABSORBIDAJc = factor de conversin para indicar lo que seria la transformacin de energa luminosa en energa qumica (fotosntesis)

27VGPM(Behrenfeld & Falkowski)Inputs: Clorofila-a SST SSPAR Fotoperiodo (duracin del dia)

28Csat=clorofila del satelite y ellos se basan en monthly average CsatDIRR=fotoperiodo (en decimos de hora calculado para el centro del mes para cada pixel.Eo = irradiancia superficial (PAR) mol quanta/m2/diaZeu= profundidad de la zona eufoticaZeuZeu = 568.2 (CTOT)-0.746200.0 (CTOT)-0.293Zeu < 102Zeu > 102 CTOT = 38.0 (CSAT)0.42540.2 (CSAT)0.507CSAT < 1.0CSAT 1.0(Morel & Berthon, 1989)29PBoptTasa optima de fijacin de carbono dentro de la columna de agua (mg C (mg Chla)-1 h-1) y se modela de acuerdo a su relacin con la temperatura.

PBopt = 1.13

4.00

PBoptsi T < -1.0si T > 28.5Fuera del rango arriba

30HY97(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

31Bibliografia 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. 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. 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. 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): 431-453.32 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 Cho-Teng Liu. Pergamon. 1997. p.157-167.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. Behrenfeld, M.J. & Falkowski, P.G. 1997. Photosynthetic rates derived from satellite-based chlorophyll concentration. Limnol. & oceanogr. 42: 1-20. 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. 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: 43-55.33EjemplosChart11.61403058052.29118230792.81837656253.23200811073.67378813493.94084.58473886724.94797357295.31970749445.68047968756.28395430376.60245196396.62246.37366379525.80625891845.0607610884.2442888704

PboptTemperatura (oC)PB'opt

Sheet1TPbopt11.614030580532.291182307952.818376562573.232008110793.6737881349103.9408124.5847388672134.9479735729145.3197074944155.6804796875176.2839543037196.6024519639206.6224226.3736637952245.8062589184265.060761088284.2442888704

Sheet100000000000000000

PboptTemperatura (oC)PB'opt

Sheet2

Sheet3

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