Variabilidad de las propieades bio-ópticas en la serie de tiempo Estación Permanente de Estudios Ambientales (EPEA) complementando mediciones in situ y satelitales
La vida en el mar depende de la disponibilidad de luz para la fotosíntesis. Desde la bio-óptica se intenta comprender cómo la intensidad y la distribución espectral de la luz son atenuadas debido a la dispersión y absorción en el medio acuático a causa de la presencia de los componentes ópticamente activos (COA), es decir, el agua misma, el fitoplancton (PHY), el material orgánico coloreado disuelto (CDOM) y el material particulado no algal (NAP). Las denominadas "propiedades ópticas inherentes" (IOPs) son cantidades que caracterizan cómo la luz es absorbida o dispersada por los COA, convirtiéndose en importantes descriptores del medio acuático. A su vez, las IOPs junto con las condiciones de iluminación determinan el color del mar, el cual puede ser sensado remotamente y traducido mediante algoritmos satelitales en magnitudes biogeoquímicas de interés como la concentración de clorofila a ([Cla]). No obstante, la concentración de los COA y por ende las IOPs varían regional y estacionalmente; conocer esta variabilidad resulta fundamental para poder utilizar la bio-óptica y el sensoramiento remoto para monitorear el ambiente marino y desarrollar algoritmos satelitales con rigor científico. En este sentido, las series temporales de observaciones oceánicas son la base de la compresión de los procesos oceánicos y permiten evidenciar cambios que ocurren en grandes escalas de tiempo. El objetivo general de esta tesis fue entender la dinámica de las propiedades bio-ópticas en la serie temporal Estación Permanente de Estudios Ambientales (EPEA), ubicada en la costa bonaerense del Mar Argentino. Se armó una base de datos de variables bio-ópticas (más de 700 espectros de absorción) correspondientes al periodo 2000-2016. Se puso a punto el método de determinación empírica del coeficiente de absorción espectral del CDOM, aCDOM(), obteniéndose espectros casi idénticos usando filtros con distinto tamaño de poro (0,2 o 0,7 μm). Se demostró estadísticamente que existen por lo menos dos formas espectrales del aCDOM(), las cuales se modelaron con un modelo de regresión segmentada (SRM) con mayor exactitud que con el modelo exponencial tradicionalmente usado. Además, estas formas se asociaron con distintas condiciones ambientales y fueron discriminadas por los parámetros del SRM. Se describió la variabilidad de las IOPs y de condiciones ambientales de la serie EPEA. El ciclo estacional en la EPEA aparece como la alternancia de un período frío con la columna de agua mezclada a un período más cálido - estratificado. La mayor variabilidad interanual se observa en los meses de primavera ? verano, sugiriendo que estos meses son diferentes de un año a otro según el grado de estratificación de la columna de agua, lo cual se manifiesta en la [Cla]. y en las IOPs. El ciclo anual de la [Cla]. superficial tiene su máximo en invierno ( 1.25 mgm-3), al igual que el de la absorción de luz por el NAP; en cambio la absorción de luz por el fitoplancton es relativamente invariable a lo largo del año. El CDOM es el COA que más contribuye a la absorción total durante todo el ciclo anual. Por último se validaron los algoritmos operacionales de NASA para estimar [Cla] y las IOPs para los sensores SeaWiFS y MODIS-Aqua. SeaWiFS presenta mayor sesgo que MODIS, ambos sobreestimando [Cla] cuando esta es mayor a 1 mgm-3. En la EPEA, el error relativo en la estimación satelital de [Cla] guarda una fuerte relación con la eficiencia de absorción del fitoplancton y por ende, con la estacionalidad: el sesgo de estos algoritmos empíricos es mayor en verano que en invierno. En cambio, el algoritmo semi-analítico GIOP en su configuración estándar no fue útil para estimar las IOPs en la EPEA.Fil: Ruiz, María Guillermina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras; Argentin
