Variabilidad de mesoescala del Pacífico tropical mexicano mediante datos de los sensores TOPEX y SeaWiFS

Mesoscale variability of the Mexican Tropical Pacific using TOPEX and SeaWiFS data

J López-Calderón, H Manzo-Monroy, E Santamaría-del-Ángel*, R Castro, A González-Silvera, R Millán-Núñez

Facultad de Ciencias Marinas, Universidad Autónoma de Baja California, Apartado postal 453, Ensenada CP 22860, Baja California, México. * E-mail: santamaria@uabc.mx

Recibido en octubre de 2005
Aceptado en mayo de 2006.

Resumen

El Pacífico tropical mexicano tiene características oligotróficas, pero sostiene una gran biodiversidad. Esto ocurre debido a la surgencia de aguas ricas en nutrientes provenientes de una termoclina somera, intensos vientos y la presencia de giros de mesoescala. Estas estructuras, junto con la profundidad de la termoclina y la variación de la estratificación, son los factores principales que regulan la abundancia de fitoplancton. En este trabajo se analiza la variabilidad estacional e interanual asociada con la actividad de giros y con la abundancia de fitoplancton, las cuales fueron medidas de forma indirecta a través de las anomalías del nivel del mar (TOPEX/Poseidon) y la concentración de clorofila a superficial (SeaWiFS). El análisis se basó en estructuras promediadas, correlaciones canónicas y funciones empíricas ortogonales (FEOs). Las dos primeras FEOs de la anomalía del nivel del mar (SLA) y la clorofila a superficial (CHL) explicaron la variabilidad asociada con la formación de giros ciclónicos y anticiclónicos próximos a los golfos de Tehuantepec y Papagayo durante el invierno y la primavera. Ambos tipos de giros estuvieron relacionados con incrementos locales de CHL. La señal de los giros fue observada a lo largo de los 10°N hasta los 150°W. La variabilidad asociada con los giros ciclónicos fue más importante que la asociada con los anticiclónicos. Este comportamiento es contrario a lo que se acepta usualmente. A lo largo del ecuador, las SLAs negativas estuvieron asociadas con una alta CHL debido a una termoclina más somera y un consecuente enriquecimiento de la zona eufótica. Las SLAs positivas asociadas con alta CHL frente a las costas de Sudamérica son resultado de la surgencia permanente del sistema de la Corriente Perú-Chile. Los efectos de las condiciones El Niño-La Niña fueron detectados en cinco de las siete FEOs analizadas.

Palabras clave: Pacífico tropical mexicano, giros de mesoescala, anomalía del nivel del mar, clorofila a, estratificación.

Abstract

The Mexican Tropical Pacific has oligotrophic characteristics; however, it sustains an abundant biodiversity, mainly because of upwelling promoted by its relatively shallow thermocline, strong winds and mesoscale eddies. These features, together with thermocline depth and stratification variability, are the main factors regulating phytoplankton abundance. We analyzed the seasonal and interannual variability associated with eddy activity and phytoplankton abundance, both measured indirectly by sea level anomalies (TOPEX/Poseidon) and surface chlorophyll a (SeaWiFS). Data analysis was based on their average fields, canonical correlations and empirical orthogonal functions (EOFs). The first two EOFs of sea level anomaly (SLA) and surface chlorophyll a (CHL) accounted for the variability associated with the formation of cyclonic and anticyclonic eddies near the gulfs of Tehuantepec and Papagayo during winter and spring. Both types of eddies were related to local increases in CHL. The signal of the eddies was observed along 10°N as far as 150°W. The variability associated with cyclonic eddies was more important than that associated with anticyclonic eddies. This behavior is opposite to what is commonly accepted. Along the equator, negative SLAs were coupled with high CHL as a consequence of the shoaling of the thermocline followed by nutrient enrichment of the euphotic zone. Positive SLAs coupled with high CHL off South America are a result of the permanent upwelling promoted by the Peru-Chile Current. The effects of the El Niño-La Niña conditions were detected in five of the seven EOFs analyzed.

Introducción

El Pacífico tropical mexicano (PTM) es un océano altamente estratificado con una termoclina somera y bien definida (Robinson y Bauer 1971, Emery et al. 1984), la cual actúa como una barrera contra la surgencia de agua más fría y rica en nutrientes. A pesar de su caracter oligotrófico, el PTM sostiene algunas de las pesquerías más importantes del mundo (Fiedler 2002, Manzo-Monroy 2000). El forzamiento del viento, expresado en surgencias y fenómenos de mesoescala (e.g., plumas y giros), es uno de los factores que reducen la estratificación y mantienen los altos valores de biomasa (Oschlies y Garçon 1998). El incremento en biomasa se debe principalmente a la disminución de la profundidad de la termoclina, la cual aumenta el contenido de nutrientes en la capa superficial (Fiedler 2002). Se ha observado que el aumento de la biomasa (fitoplancton) cerca del ecuador está inversamente relacionado con la topografía de la superficie del mar (Wilson y Adamec 2001).

Los principales mecanismos de forzamiento en el PTM son la variabilidad de los vientos alisios, las corrientes superficiales oceánicas (Corriente de California, Corriente Ecuatorial del Norte, Contracorriente Ecuatorial del Norte, Corriente Ecuatorial del Sur, Corriente de Costa Rica) y los sistemas de alta presión a lo largo del Golfo de México y el Mar Caribe que forzan el Océano Pacífico con vientos fuertes a través de aberturas estrechas en la orografía de Centro América (golfos de Tehuantepec, Papagayo y Panamá). Estos vientos se presentan mayormente durante el invierno y la primavera boreal, provocando fuertes surgencias (McCreary et al. 1989) y giros de mesoescala que se desplazan hacia el oeste (Hansen y Maul 1991) y en gran medida sostienen la cadena alimenticia local (Manzo-Monroy 2000).

Por medio de datos del color del océano se ha observado que los giros generados en los golfos de Tehuantepec y Papagayo viajan hacia el oeste sobre los 10°N más de 1000 km mar adentro, y que transportan material orgánico (plancton) e inorgánico (nutrientes) (Müller-Karger y Fuentes-Yaco 2000). Estos giros son principalmente anticiclónicos; sin embargo, mediante análisis de alta resolución (1.1 km, imágenes diarias del satélite SeaWiFS) se ha concluido que el número de giros ciclónicos que se forman entre los golfos de Tehuantepec y Papagayo es mayor de lo que se suponía (González-Silvera et al. 2004). Dada la importancia que tienen los giros para la biología del PTM, en este estudio se analizó su variabilidad estacional e interanual así como la distribución del fitoplancton, ambos medidos indirectamente a través de las anomalías del nivel del mar y la clorofila a superficial de 1998 a 2001. Con el fin de profundizar en el conocimiento de esta relación biofísica, se extendió el área de estudio a los 150°W y se aplicó un muestreo espacial de 0.5°. También se analizó el impacto del fenómeno de El Niño-Oscilación del Sur sobre ambas variables y su subsecuente fase de recuperación.

Método

Los datos de anomalía del nivel del mar (SLA) fueron obtenidos del sensor TOPEX/Poseidon para 1998-2001 (ciclos 196-342) (http://podaac.jpl.nasa.gov). Las imágenes de clorofila a superficial (CHL) fueron proporcionadas por el sensor SeaWiFS (http://daac.gsfc.nasa.gov). Estas imágenes muestran composiciones mensuales, con una resolución de 9 km, de enero de 1998 a diciembre de 2001. La conversión de intensidad de radiancia a concentración de CHL se realizó utilizando el algoritmo OC4 (O'Reilly et al. 2000). Dado que las imágenes de CHL eran composiciones mensuales, el porcentaje de cobertura de nubes en cada una no resultó ser un problema significativo (<1%); sin embargo, se substituyeron estos valores por interpolaciones espaciotemporales para los meses de invierno (diciembre a mayo) y verano (junio a noviembre). Luego, se aplicó una filtración bidimensional (longitud-latitud) de la mediana (usando una vecindad de 3 por 3) para eliminar cualquier valor extremo que pudiera ser generado por la interpolación. Finalmente, para reducir el gran contraste entre las concentraciones de CHL costeras y oceánicas, se realizó una operación de vecindades deslizantes (usando una vecindad de 2 por 2).

Posteriormente, cada juego de datos (SLA y CHL) fue interpolado en una cuadrícula de 0.5°, con límites espaciales establecidos en los 20°S-30°N, 75°W-150°W (fig. 1), utilizando un algoritmo de regresión local (Chambers y Hastie 1993). Los análisis de datos se basaron en estructuras promediadas, correlaciones canónicas y funciones empíricas ortogonales. Para realizar las correlaciones en matrices del mismo tamaño, se usaron los valores medios mensuales de SLA.

Las funciones empíricas ortogonales (FEOs) son una herramienta estadística frecuentemente utilizada para analizar la variabilidad de una o más series de tiempo (Emery y Thomson 1988). Para recrear la estructura espacial de cada variable es necesario multiplicar los componentes espaciales y temporales de cada FEO en cualquier tiempo dado. El valor propio da la cantidad de variabilidad explicada por cada FEO. El análisis de FEOs se realizó por medio del análisis de descomposición del valor singular (Venables y Ripley 1994), previa eliminación de los promedios temporales de ambas variables. Para establecer el número de FEOs a descartar sin perder una cantidad significativa de variabilidad total, se utilizó una gráfica Scree (Harms y Winant 1998) y se guardaron los primeros cuatro FEOs de SLA y los primeros tres de CHL. Se aplicaron árboles de regresión a cada FEO y estructura media para separar las zonas con valores similares en el PTM. Los árboles de regresión dividen un juego de datos en nodos o ramas homogéneas hasta que ya no existen diferencias significativas o los datos en cada nodo terminal sean menores o iguales a 5 (Venables y Ripley 1994). Finalmente, se empleó la técnica de validación cruzada para guardar exclusivamente las zonas importantes de cada juego de datos. La validación cruzada proporciona un número mínimo de nodos terminales para el árbol de regresión sin incrementar significativamente su suma ponderada de cuadrados residuales (Venables y Ripley 1994).

Resultados y discusión

En promedio, el PTM estuvo dominado por SLAs negativas, con los valores más bajos en el ecuador, entre los 120°W y 150°W, y en el área sudoccidental frente a la Península de Baja California. Las SLAs positivas dominaron al sur de los 10°S, con valores máximos en los 140°W, 17°S y frente a las costas sudamericanas (fig. 2a). En la región ecuatorial la divergencia causada por los vientos alisios es la principal responsable de la depresión de la superficie del mar y las surgencias (Fiedler et al. 1991), ya que transporta agua superficial hacia afuera del ecuador y eleva agua subsuperficial, rica en nutrientes, como consecuencia del bombeo de Ekman (Knauss 1996). Estas surgencias son de las más fuertes que se dan en mar abierto (Fiedler et al. 1991). La estacionalidad de los vientos alisios cambia de vientos fuertes hacia el suroeste de diciembre a abril a vientos moderados hacia el noroeste y de julio a octubre (Wyrtki 1965, Tomczak y Godfrey 1994). La depresión del nivel del mar al suroeste de Baja California (fig. 2a, área VI) puede ser resultado de sistemas atmosféricos de baja presión asociados con huracanes y tormentas tropicales en esta región durante el verano y el otoño boreal. Los vientos ciclónicos de baja presión generan una divergencia (i.e., surgencia) acoplada a una circulación ciclónica geostrófica como resultado del bombeo de Ekman (Knauss 1996); sin embargo, no se observó ningún aumento en CHL en la zona (fig. 2b) que pudiera asociarse con esta depresión del nivel del mar. Esto podría ser explicado por la presencia de una termoclina profunda o por una fuerte estratificación que impide la inyección de nutrientes a la capa superficial.

Con datos de SLA es posible obtener una buena idea sobre la estructura espacial de la termoclina y la nutriclina, considerando que en la mayor parte del océano, la inclinación de la termoclina es opuesta a la de la superficie del mar (Tomczak y Godfrey 1994, Wilson y Adamec 2002) y la nutriclina se encuentra ~50 m encima o debajo de la termoclina, particularmente en el trópico (Wilson y Adamec 2002). Esto concuerda con la estructura media de los datos de CHL y SLA, es decir, una disminución de la profundidad de la termoclina genera un aumento de la CHL ecuatorial (fig. 2a-b). Lejos del ecuador, las estructuras promediadas de CHL y SLA difieren: a los 20°N los valores de los pigmentos son aproximadamente 0.37 mg m^-3, mientras que a los 20°S éstos son alrededor de 0.19 mg m^-3, lo que representa casi la mitad de la concentración observada en el norte, sugiriendo que la parte norte es una zona más productiva.

De acuerdo con la correlación inversa observada entre SLA y CHL (Wilson y Adamec 2001) y con la localización de la termoclina y la nutriclina en el trópico (Wilson y Adamec 2002), las SLAs positivas encontradas al sur de los 10°S (fig. 2a, área I) deben corresponder a una mayor profundidad de la termoclina y a una reducción de nutrientes en la capa superficial. Es obvio que la correlación sólo se presenta en ciertas zonas, mientras que en otras se da una relación inversa. A los 140°W, 17°S las mayores SLAs positivas se encontraron junto con las menores concentraciones de CHL (i.e., SLA positiva con CHL pobre), mientras que a los 85°W, 17°S las SLAs positivas se presentaron junto con las mayores concentraciones de CHL (i.e., SLA positiva con CHL rica) (fig. 2b, áreas I y II). Por tanto, el área I es ejemplo de una columna de agua donde la profundidad de la termoclina es controlada por variaciones en la superficie del océano, mientras que en la II, la profundidad de la termoclina es controlada por otros factores principales, esto es, por una surgencia fuerte y permanente asociada con la Corriente Perú-Chile, la cual también es responsable de las SLAs positivas observadas (Blanco et al. 2001).

El componente espacial de la primera FEO de CHL y SLA mostró una máxima variabilidad a los 10°N, desde la costa hasta los 150°W (figs. 3a, 4a). La primera FEO de SLA y CHL explica 43% y 53%, respectivamente, de la variabilidad total explicada (tabla 1). De enero a octubre de 1998, las SLAs fueron positivas para casi todo el PTM (fig. 3a-b), mientras que las concentraciones de CHL fueron bajas de enero de 1998 a marzo de 1999 (fig. 4a-b). Ambos episodios continuaron después de finalizar las condiciones de El Niño 1997-1998. Las SLAs fueron negativas para la mayor parte del PTM durante 1999 y casi todos los valores de CHL fueron altos después de agosto del mismo año. Los años 2000 y 2001 muestran inversiones de las SLAs: anomalías negativas a positivas en abril y positivas a negativas en septiembre (fig. 3a-b).

La segunda FEO de SLA mostró dos áreas principales de variabilidad positiva y negativa: la negativa se localizó al suroeste del Golfo de Tehuantepec y la positiva a los 140°W, 5°N (fig. 3c, áreas III y VIII). La variabilidad de la FEO en el área III tuvo una periodicidad estacional, con SLAs positivas en invierno y primavera y negativas en verano y otoño (fig. 3d). Esta FEO explicó 22% de la variancia total explicada (tabla 1). La segunda FEO de CHL explicó 16% de la variabilidad total, con tres principales áreas de variabilidad, dos a lo largo del ecuador (140°W y 85°W) y una en frente de las costas de Centroamérica (fig. 4c). El aspecto más relevante de esta FEO fue una inversión en mayo, seguida por un pico en agosto de 1998 (fig. 4d). Este aspecto representa, para el ecuador, un cambio de 2.1 mg m^-3 en la concentración de CHL durante un periodo de tres meses. Esto coincide con el final de las condiciones de El Niño y el principio de las de La Niña, y es un ejemplo de la sensibilidad del ecuador a cambios climáticos (Murtugudde et al. 1999).

El componente espacial de la tercera FEO de SLA también mostró dos áreas principales de variabilidad positiva y negativa, ambas localizadas alrededor de los 135°W, a lo largo del ecuador y a los 8°N (fig. 3e). En estas áreas se detectó un cambio abrupto de SLAs de enero a agosto de 1998: a lo largo del ecuador la altura de la superficie disminuyó 34 cm, mientras que a los 8°N ésta aumentó 18 cm (fig. 3e-f). Este desplazamiento coincide con los cambios relacionados con las condiciones de El Niño y es similar al cambio observado en la segunda FEO de CHL (fig. 4d). De 1999 a 2001 se reestableció la estacionalidad de SLA, con inversiones en julio y octubre (fig. 3f).

La cuarta FEO de SLA mostró su variabilidad espacial máxima y mínima en una banda paralela a la costa del sur de México y a los 125°W, 10°N (fig. 3g, áreas VI y IV). Las SLAs fueron positivas cerca de la costa en otoño e invierno, mientras que mar adentro, a los 10°N, sucedió lo opuesto (fig. 3g-h). Estas SLAs positivas corresponden en espacio y tiempo al desarrollo de giros anticiclónicos en el área del Golfo de Tehuantepec (Hansen y Maul 1991, Müller-Karger y Fuentes-Yaco 2000). Asimismo, la mayoría de la variabilidad de la tercera FEO de CHL se observa en esta área (fig. 4e), con altas concentraciones de CHL en otoño e invierno, excepto durante 1998 cuando las condiciones de El Niño obstruyeron la señal de CHL (fig. 4f). Este comportamiento concuerda con el enriquecimiento de nutrientes reportado como consecuencia de la dinámica de los giros de mesoescala (Müller-Karger y Fuentes-Yaco 2000, González-Silvera et al. 2004). La contribución del Domo de Costa Rica (Fiedler 2002) y la Corriente Costera de Costa Rica (González-Silvera et al. 2004) a la variabilidad en esta región también es importante ya que el primero acerca la termoclina y las aguas ricas en nutrientes a la superficie (15 m) y la segunda afecta la propagación de giros que se originan en el Golfo de Papagayo.

Las primeras dos FEOs mostraron altas concentraciones de CHL (surgencia) durante invierno y primavera en los golfos de Tehuantepec y Papagayo (fig. 4a-d), mientras que para los mismos meses y la misma región, la primera FEO presentó SLAs negativas (giros ciclónicos) (fig. 3a-b) y la segunda FEO mostró SLAs positivas (giros anticiclónicos) (fig. 3c-d). Esto sugiere que tanto los giros ciclónicos como los anticiclónicos son responsables del incremento en el contenido de nutrientes en la zona eufótica y que los primeros contribuyen de forma más significativa a la variabilidad total ya que su señal apareció en la primera FEO. Por tanto, la presencia de giros ciclónicos en el área ha sido subestimada (Hansen y Maul 1991, Müller-Karger y Fuentes-Yaco 2000). Esto ya ha sido discutido en un trabajo previo (González-Silvera et al. 2004), en el cual se observaron de uno a cuatro giros ciclónicos por cada giro anticiclónico.

La dinámica de los giros ciclónicos reduce la topografía de la superficie del mar y eleva la termoclina, permitiendo la entrada de agua rica en nutrientes a la zona eufótica (McGillicuddy et al. 1998, González-Silvera et al. 2004). Por otro lado, los giros anticiclónicos promueven un flujo de agua subsuperficial rica en nutrientes a la capa de mezcla, principalmente en su límite. Este flujo aumenta conforme el giro envejece, ya que la termoclina deprimida regresa a su profundidad previa, disminuyendo el volumen del giro (Franks et al. 1986). Los giros ciclónicos y anticiclónicos transportan nutrientes y plancton de la costa hacia mar adentro y contribuyen significativamente a la producción primaria de las aguas que de otra forma serían oligotróficas (Müller-Karger y Fuentes-Yaco 2000, González-Silvera et al. 2004). De hecho, se ha afirmado que los giros pueden viajar hasta distancias de 1500 km desde la costa (Müller-Karger y Fuentes-Yaco 2000). Nuestro estudio muestra que la señal de variabilidad de los giros puede llegar hasta los 150°W (ca. 5000 km de la costa) (fig. 3a, c).

Según Cushman-Roisin et al. (1990), la propagación de los giros hacia el oeste puede ser explicada por el equilibrio de dos componentes. (1) La falta de equilibrio del parámetro de Coriolis dentro del giro. Un giro ciclónico genera una divergencia del agua del lado oeste y una convergencia del agua del lado este, lo que hace que la termoclina debajo se incline hacia abajo y hacia el este, dándole al giro una componente hacia el este. Para un giro anticiclónico ocurre lo contrario, o sea, convergencia del agua del lado oeste y divergencia del agua del lado este, lo que provoca que la termoclina se incline hacia abajo y hacia el oeste, dándole al giro una componente hacia el oeste. (2) La reacción del agua alrededor del giro. Según se traslada el giro (hacia el este u oeste), el agua que lo rodea es desplazada hacia el norte y sur de su posición anterior, adquiriendo así una vorticidad relativa. El agua desplazada hacia el norte adquiere una vorticidad negativa (en el sentido de las manecillas del reloj), mientras que la desplazada hacia el sur adquiere una vorticidiad positiva (en contra del sentido de las manecillas del reloj). Estas masas de agua desplazadas le confieren al giro una componente hacia el oeste. Por tanto, la propagación neta de un giro es dada por la suma de ambas componentes pero, en vista de que la segunda es siempre mayor que la primera, los giros ciclónicos y anticiclónicos tienen una propagación neta hacia el oeste. En el hemisferio sur, los giros también presentan una propagación neta hacia el oeste. Esto es coherente considerando que el parámetro de Coriolis es de signo opuesto y que la rotación de los giros ciclónicos (en sentido de las manecillas del reloj) y anticiclónicos (en contra de las manecillas del reloj) también lo es.

La segunda señal más fuerte en el análisis de las FEOs se observa a lo largo del ecuador (tercera FEO de SLA y segunda de CHL; figs. 3e, 4c) y muestra dos patrones claros. El primero, en 1998, está asociado con las condiciones de El Niño, y el segundo, de 1999 a 2001, está relacionado con las SLAs negativas asociadas con los valores altos de CHL (figs. 3e-f, 4c-d). El límite entre las áreas VII y VIII (fig. 3c) y las áreas I y VI (fig. 3e) indica una zona de alta variabilidad, ya que es donde se encuentran la Corriente Ecuatorial del Sur y la Contracorriente Ecuatorial del Norte. Aquí se generan ondas de inestabilidad (Giese et al. 1994) por el corte lateral entre la Corriente Ecuatorial del Sur, la Contracorriente Ecuatorial del Norte, la Subcorriente Ecuatorial y los gradientes de densidad entre las aguas frías ecuatoriales y las aguas templadas del norte (Pezzi et al. 2004).

La profundidad de la termoclina y la estratificación son dos de los factores físicos más importantes del PTM (Emery et al. 1984), y su interacción hace aún más compleja la asociación entre SLA y CHL. Por ejemplo, la presencia de un giro en una columna de agua fuertemente estratificada puede generar una surgencia de agua no necesariamente de la termoclina sino de la parte inferior o intermedia de la capa de mezcla (i.e., agua pobre en nutrientes). Este fenómeno puede incrementarse si la termoclina está más profunda que lo normal.

En resumen, este estudio muestra que la relación entre SLA y CHL tiene una variabilidad espacial significativa especialmente en cuatro regiones principales: (1) a lo largo del ecuador, donde las altas concentraciones de CHL (surgencia) son generadas por las SLAs negativas; (2) frente a las costas de Sudamérica, donde las SLAs positivas asociadas con la Corriente Perú-Chile generan una fuerte surgencia; (3) a los 140°W, 17°S, donde las SLAs positivas están asociadas con la menor concentración de CHL observada para el PTM; y (4) en los golfos de Tehuantepec y Papagayo, donde las SLAs positivas (giros anticiclónicos) y negativas (giros ciclónicos) incrementan las concentraciones de CHL. Asimismo, en la región de Tehuantepec y Papagayo, la variabilidad asociada con los giros ciclónicos de mesoescala fue mayor que la de los giros anticiclónicos, contrario a lo comúnmente aceptado, lo que indica que éstos deben jugar un papel importante en la producción primaria del PTM.

Agradecimientos

Agradecemos el apoyo recibido de CONACYT a través del proyecto "Variabilidad de mesoescala en las capturas de atún: acoplamiento de procesos oceanográficos y biofísicos" (No. 35214T). Los datos de altimetría fueron proporcionados por JPL-PO.DAAC (http://podaac.jpl.nasa.gov) y las imágenes de SeaWiFS fueron proporcionadas por NASA-GSFC (http://daac.gsfc.nasa.gov). Agradecemos a L Enríquez-Paredes sus correcciones valiosas y a A Cortés la traducción al inglés.

Traducido al español por Christine Harris.

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