Este diagrama muestra los elementos clave del modelo de hotspot de Messié. La surgencia impulsada por el viento trae nitratos a la superficie, donde es consumido por diatomeas y otros fitoplancton (algas microscópicas). Las diatomeas son a su vez consumidas por copépodos, que excretan amonio. Este amonio alimenta al fitoplancton más pequeño, que son consumidos por zooplancton más pequeño (animales a la deriva). Durante este proceso, Las corrientes oceánicas impulsadas por el viento alejan tanto las algas como los animales de la costa. Crédito:Kim Fulton-Bennett / MBARI
Cada año, miles de personas vienen a la Bahía de Monterey para observar el frenesí de las aves marinas, Leones marinos, y ballenas jorobadas. Pero, ¿por qué ciertas zonas costeras, como la bahía de Monterey, convertirse en mecas tanto para los humanos como para la vida silvestre? Un nuevo modelo informático de los investigadores del MBARI, Monique Messié y Francisco Chávez, puede predecir la ubicación de los puntos críticos biológicos en todo el mundo, utilizando solo información básica sobre los vientos locales, corrientes, y concentraciones de nitrato, que actúa como fertilizante para las algas marinas. Messié y Chavez publicaron recientemente una descripción de su nuevo modelo en la revista Cartas de investigación geofísica .
La bahía de Monterey es un punto de acceso para las ballenas y otros animales marinos, en parte debido a sus grandes enjambres de anchoas y krill. Las anchoas y el krill son abundantes porque esta área alberga muchos animales más pequeños como los copépodos, así como algas microscópicas como las diatomeas. Las diatomeas crecen prolíficamente en primavera, cuando hay mucho nitrato en el agua. Este nitrato proviene de aguas profundas que se transportan hacia la superficie cuando los fuertes vientos del noroeste empujan el agua superficial lejos de la costa, un proceso conocido como surgencia.
Aunque los episodios de surgencia suelen durar unos pocos días, sus impactos biológicos pueden continuar durante semanas o meses, ya que las diatomeas permiten que el zooplancton como los copépodos y el krill se alimenten, crecer, y reproducir. Durante este tiempo, Las corrientes oceánicas pueden llevar tanto las diatomeas como el zooplancton a decenas de kilómetros de la costa.
Entonces, la respuesta corta sobre la bahía de Monterey es que es un punto de acceso debido a la afluencia. Esto se puede predecir utilizando modelos existentes. Pero el modelo de Messié es inusual porque muestra con gran detalle dónde los animales (en este caso, copépodos) es probable que se congreguen en y alrededor de las áreas de afloramiento.
Usar un modelo de computadora para reproducir este proceso es un gran desafío. La mayoría de los modelos informáticos del océano son extremadamente complejos, incorporando muchos factores diferentes sobre procesos físicos y, a veces, biológicos que ocurren a diversas profundidades.
A diferencia de, El nuevo modelo de Messié es relativamente sencillo. Sin embargo, hace un trabajo sorprendentemente bueno al predecir las ubicaciones detalladas de los puntos calientes conocidos alrededor de varias de las áreas de afloramiento más importantes del mundo.
El modelo está diseñado para predecir la distribución geográfica de copépodos como este, que se recogió cerca de la bahía de Monterey. Crédito:Julio Harvey / MBARI
En el núcleo del modelo está el nitrato, un nutriente esencial para las diatomeas y muchas otras algas marinas microscópicas (también conocidas como fitoplancton). Muchos fitoplancton necesitan nitrato para crecer. Pero las diatomeas proliferan solo cuando hay mucho nitrato en las aguas superficiales iluminadas por el sol.
Falta de datos detallados sobre las concentraciones de nitrato en centros remotos de surgencia, Messié y sus colegas utilizaron información generalizada sobre la cantidad de agua disponible en aguas profundas en las diversas áreas de afloramiento, combinado con información sobre los vientos locales que traen este nitrato hacia la superficie.
El modelo también tiene en cuenta las corrientes oceánicas. "Una de las cosas que aprendimos al crear este modelo, "Messié señaló, "Fue la importancia de las corrientes oceánicas en el movimiento de nitratos y algas dentro del océano. Al principio, intentamos hacer nuestros propios cálculos de corrientes a partir de información generalizada sobre los vientos, pero finalmente usamos un repositorio de datos existente que proporcionó estimaciones de las corrientes oceánicas basadas en datos satelitales ".
Los investigadores primero verificaron los resultados del modelo con los datos de campo recopilados frente a la costa de California Central por MBARI. la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA), y las Investigaciones Cooperativas de Pesca Oceánica de California (CalCOFI).
Según Messié, "El modelo hizo un buen trabajo al simular patrones generales de sucesión de fitoplancton, y diferencias entre las poblaciones en tierra y en alta mar ". Por ejemplo, el modelo predijo concentraciones máximas de copépodos a entre 50 y 100 kilómetros de la costa, un fenómeno que fue observado por los estudios de zooplancton de CalCOFI en la región.
Los puntos calientes de copépodos predichos por el modelo también coincidieron con los puntos calientes de kril identificados durante los estudios de campo de la NOAA. El krill tiende a vivir en aguas más profundas que los copépodos, donde podrían no verse tan afectados por las corrientes superficiales. Por esta razón, Inicialmente, los investigadores se sorprendieron de que el krill terminara en las áreas pronosticadas como puntos críticos para los copépodos. Pero el hallazgo tiene sentido si se considera que los puntos críticos biológicos a menudo albergan muchos tipos diferentes de animales (aves marinas, Leones marinos, y jorobadas, por ejemplo).
Estos mapas muestran las densidades estimadas de copépodos del modelo durante la temporada de surgencia frente a las costas de California y Perú. Las líneas punteadas muestran corrientes relacionadas con el afloramiento que transportan copépodos lejos de la costa. Los puntos rojos indican dónde el modelo predijo las poblaciones más densas de copépodos. Los números a lo largo de la costa indican puntos críticos biológicos previamente conocidos. Crédito:Monique Messié / MBARI
Messié señala que, siempre que puedan simular con precisión las condiciones del mundo real, menor, los modelos más simples tienen varias ventajas sobre los modelos más grandes. Por una cosa, la computadora tarda mucho menos en ejecutarse (algunos modelos grandes tardan días o semanas en ejecutarse, incluso en supercomputadoras). Los modelos más pequeños se pueden ejecutar más o menos en tiempo real para estudiar las condiciones y los eventos existentes mientras aún están ocurriendo. También son relativamente fáciles de modificar para probar hipótesis científicas en competencia.
A la baja, El modelo actual de Messié solo está diseñado para simular las condiciones durante toda una temporada de surgencia (primavera y verano en el centro de California). Además, no puede identificar los puntos calientes que se forman debido a fuentes de nitrato distintas de las afloramientos locales. (El Golfo de los Farallones, cerca de la costa de la bahía de San Francisco, podría ser un lugar así).
Messié, Chávez y varios colaboradores de la Universidad de California, Santa Cruz, recibió recientemente $ 700, 000, subvención de tres años de la NASA para ampliar el modelo existente de modo que pueda rastrear o predecir la evolución de los hotspots mes a mes.
También esperan descubrir qué tan bien coinciden sus puntos calientes de zooplancton modelados con los puntos calientes conocidos de ballenas y aves marinas. Si la respuesta es "muy bien", entonces el modelo podría usarse para predecir dónde se agregan las ballenas y las aves marinas en diferentes épocas del año. Esto podría ayudar a los científicos a estudiar a los animales y a los grupos de conservación que esperan protegerlos. sin mencionar a los miembros del público que desean conocer los mejores momentos y lugares para observar la vida silvestre.
El reciente artículo de Messié y Chávez muestra que, incluso en modelos de computadora, lo pequeño a veces puede ser hermoso.
