La costa uruguaya presenta eventos de surgencia durante el verano. Sus implicancias en la distribución, el transporte de nutrientes y organismos, y los efectos sobre la trama trófica no han sido previamente analizados. Este trabajo explora la relación entre los eventos de surgencia y la localización de la flota industrial costera uruguaya (CategorĆa B). Se realizó una aproximación lagrangiana analizando un evento particular de surgencia. A partir de campos de velocidad de corrientes superficiales se calcularon los Exponentes de Lyapunov de TamaƱo Finito (ELTF). Los promedios temporales de estos exponentes, que indican la intensidad de mezcla, presentaron mayores valores sobre la región de surgencia mĆ”s intensa. Los valores mĆ”ximos de ELTF identifican frentes de convergencia. AsĆ, en este trabajo se identificaron el frente de turbidez, cercano a Montevideo, y frentes de temperatura asociados a la surgencia. Durante el evento, los frentes migraron desde la costa hacia el suroeste y mar adentro. Su localización fue comparada con la posición satelital (VMS) de la flota CategorĆa B. En general los buques se posicionaron sobre las zonas frontales, sugiriendo una relación entre los procesos de retención y la localización de especies objetivo que evidencia la necesidad de profundizar en el estudio de estos procesos.
Palabras clave: modelo numƩrico CROCO, esfuerzo de pesca, exponentes de Lyapunov.
A costa uruguaia apresenta eventos de ressurgĆŖncia durante o verĆ£o. Suas implicaƧƵes na distribuição, transporte de nutrientes e organismos; e efeitos na teia alimentar nĆ£o foram previamente analisados. Este trabalho busca compreender a relação entre eventos de ressurgĆŖncia e a localização da frota industrial costeira uruguaia (Categoria B). Uma aproximação lagrangiana foi feita analisando um evento particular de ressurgĆŖncia. Os expoentes de Lyapunov de tamanho finito (ELTF) foram calculados a partir de campos de velocidade de corrente de superfĆcie. As mĆ©dias temporais desses expoentes indicam a intensidade da mistura e apresentaram valores mais elevados ao longo da regiĆ£o de ressurgĆŖncia mais intensa. Os valores mĆ”ximos de ELTF identificam frentes de convergĆŖncia. Assim, neste trabalho foram identificadas a frente de turbidez, próximo a MontevidĆ©u, e as frentes de temperatura associadas Ć ressurgĆŖncia. Durante o evento, as frentes migraram do litoral, para o sudoeste e offshore. A sua localização foi comparada com a posição do satĆ©lite (VMS) da frota da Categoria B. Em geral, as embarcaƧƵes foram posicionadas nas zonas frontais, sugerindo uma relação entre os processos de retenção e a localização das espĆ©cies alvo; e evidenciando a necessidade de aprofundar o estudo desses processos.
Palavras-chave: modelo CROCO, esforƧo de pesca, expoentes de Lyapunov.
Introducción
La zona costera y estuarina uruguaya se caracteriza por una elevada productividad y variabilidad espaciotemporal (Guerrero y Piola, 1997; Acha, et al., 2008; Ortega y MartĆnez, 2007; MartĆnez y Ortega, 2015). La región costera, principalmente en los departamentos de Montevideo, Canelones y Maldonado, concentra la mayor parte de la población y la actividad económica del paĆs. Montevideo cuenta con el mayor puerto de intercambio comercial marĆtimo de Uruguay y la zona circundante es muy activa para la pesca tanto industrial como artesanal. En este sentido, la flota artesanal (aproximadamente 190 embarcaciones < 10 Toneladas de Registro Bruto, T.R.B.) opera en una franja de 7 millas nĆ”uticas, capturando corvina (Micropogonias furnieri) y otras especies costeras. La flota industrial costera (33 embarcaciones > 10 TRB) opera a distancias mayores en el RĆo de la Plata con la misma especie objetivo que la flota artesanal y conforma una categorĆa denominada CategorĆa B (Uruguay, 1997).
Las unidades agrupadas en la CategorĆa B comparten la modalidad de pesca y el Ć”rea de operación, ademĆ”s de la especie objetivo. En este sentido, el Ć”rea de operación de los buques de esta categorĆa abarca el RĆo de la Plata y parte del frente oceĆ”nico. La mayor parte se realiza en profundidades < 50 m, en el RĆo de la Plata y el sector AtlĆ”ntico de la zona económica exclusiva uruguaya. Los buques uruguayos no operan dentro de la franja de jurisdicción exclusiva de Argentina (Uruguay, 1974), y se han definido Ć”reas de exclusión en base a criterios de ordenación pesquera que limitan la operación al oeste de Montevideo y a lo largo de la costa uruguaya en una franja de 7 y 5 millas nĆ”uticas (Uruguay, 2018). Existen estudios en Uruguay que vinculan las condiciones fĆsicas del ambiente con la actividad pesquera artesanal (Norbis, 1995; Horta y Defeo, 2012; Jaureguizar, et al., 2015); sin embargo, no existe ninguno que relacione las condiciones fĆsicas del ambiente con la actividad pesquera industrial.
Desde el punto de vista hidrológico, el Ć”rea costera y marina uruguaya es parte de un complejo sistema que comprende la zona frontal del estuario del RĆo de la Plata (RdP) y el OcĆ©ano AtlĆ”ntico. El RdP se localiza en los 35Āŗ S y drena hacia el OcĆ©ano AtlĆ”ntico, tiene aproximadamente 280 km de largo y su ancho aumenta desde unos 20 km en su porción superior hasta unos 220 km en su lĆmite exterior. Presenta una descarga media de 23.000 m3s-1 y drena la segunda mayor cuenca de SudamĆ©rica (Guerrero, et al., 1997; Nagy, et al., 2002; Guerrero, et al., 2010). La descarga del estuario presenta variabilidad a distintas escalas de tiempo. A nivel estacional presenta un mĆnimo durante el verano y valores mĆ”ximos en general sobre otoƱo-invierno (Guerrero, et al., 1997; Nagy et al., 2002; Piola, et al., 2005; Guerrero, et al., 2010). Adicionalmente presenta gran variabilidad interanual, asociada particularmente con el fenómeno de El NiƱo-Oscilación Sur, de forma tal que episodios cĆ”lidos inducen una mayor precipitación sobre la cuenca del RdP respectivamente, determinando asĆ mayores descargas. Episodios frĆos del fenómeno inducen una menor precipitación sobre la cuenca del RdP, determinando menores descargas (Pisciottano, et al., 1994; Barreiro, 2010).
Por su parte, los patrones de viento observados en esta región presentan variabilidad estacional, siendo predominantemente del sector S-SO durante el invierno y del sector N-NE durante el verano (Simionato, et al., 2005). En la región, los vientos presentan tambiĆ©n variabilidad diaria asociada al pasaje de sistemas sinópticos, modificando la posición de la pluma de descarga del RdP y del frente de salinidad (generado en el encuentro de agua del RdP con aguas oceĆ”nicas). La dinĆ”mica de la zona en relación con el frente salino, junto con el aporte de nutrientes de origen continental, genera una actividad biológica relevante que se traduce en una elevada productividad primaria y zona de crĆa de juveniles de especies costeras (Gómez-Erache, et al., 2001; Mesones, et al., 2001; Norbis, et al., 2006).
Asociados a vientos del sector N y NE ocurren procesos de surgencia a lo largo de la costa uruguaya, cuyo mecanismo bÔsico es el siguiente: debido a la orientación de la costa, los vientos del sector N y NE inducen un transporte de Ekman hacia mar adentro en la superficie, un transporte hacia la costa en el fondo y una surgencia a lo largo de la costa (Austin y Lentz, 2002). Estos eventos han sido reportados como frecuentes y persistentes, asà como estacionalmente variables en estructura espacial, duración e intensidad, reportÔndose mÔs frecuentemente durante el verano (Simionato, et al., 2010, Meccia, et al., 2013; Moira, et al., 2013; Trinchin, et al., 2019, de Mello, et al., 2022). La estructura espaciotemporal de estos eventos ha sido descrita en detalle recientemente a partir de aproximaciones satelitales y numéricas (Trinchin, et al, 2019; de Mello, et al., 2022).
Adicionalmente a los vientos y a la descarga de agua continental como factores determinantes, la batimetrĆa del fondo tambiĆ©n podrĆa jugar un rol sobre el desarrollo de surgencias costeras (Pimenta, et al., 2008). Finalmente, otros posibles forzantes no son de importancia significativa a escala sinóptica y en la generación de procesos de surgencia. En particular, las mareas en la región presentan amplitudes menores a 1 m (FramiƱan, et al., 1999; DāOnofrio, et al., 1999; Simionato, et al., 2004).
El estudio de los procesos de transporte y dispersión de aguas costeras relacionadas a los procesos de surgencia es de interĆ©s debido a la importancia ecológica y económica de estas regiones. En este sentido, la generación de frentes de convergencia de aguas de distintas caracterĆsticas termohalinas relacionadas a los procesos de surgencia podrĆa favorecer o inhibir blooms fitoplanctónicos, transporte de organismos y su acumulación en determinadas regiones, con consecuencias sobre toda la trama trófica (Largier, 2020); en particular, sobre las asociaciones pesqueras.
Las trayectorias que siguen las parcelas de agua han sido estudiadas mediante aproximaciones lagrangianas en varias regiones (Ćzgƶkmen, et al., 2000; Molcard, et al., 2006; Galan, et al., 2012; Berta, et al., 2014). Los descriptores Lagrangianos Exponentes de Lyapunov de TamaƱo Finito (ELTF) proveen la existencia de patrones que resultan un proxy para el movimiento del flujo. Estos exponentes se calculan integrando las trayectorias de parcelas de agua y permiten identificar las estructuras dinĆ”micas que organizan el transporte en un campo de velocidades (HernĆ”ndez-Carrasco, et al., 2011). Los ELTF estĆ”n especialmente diseƱados para estudiar las propiedades de estiramiento y contracción en fluidos geofĆsicos y han demostrado ser adecuados para estudiar los procesos de transporte horizontal (dāOvidio, et al., 2004). Adicionalmente, los promedios espaciales de los ELTF pueden definir una medida de la mezcla horizontal en un Ć”rea determinada, de forma tal que a mayores promedios mayor es la actividad de mezcla. AdemĆ”s, sirven para caracterizar el transporte de estructuras en la superficie marina, asĆ como su posición se ha correlacionado con trazadores tales como temperatura, clorofila y otras variables biológicas (dāOvidio, et al., 2004; dāOvidio, et al., 2009; Rossi, et al., 2008; Prants, et al., 2014; CottĆ©, et al., 2015). Los valores mĆ”ximos de ELTF identifican las Estructuras Coherentes Lagrangianas (ECL). Estas lĆneas caracterizan el flujo y modulan los movimientos del fluido actuando como barreras de transporte (Joseph y Legras, 2002; Koh y Legras, 2002), constituyendo asĆ una herramienta poderosa para la predicción de frentes generados por advección pasiva (dāOvidio, et al., 2004, 2009; Lehahn, et al., 2007; Rossi, et al., 2008).
A pesar de la importancia en la descripción de los procesos fĆsicos y biológicos asociados a las surgencias costeras, este tipo de aproximaciones es aĆŗn muy incipiente. AsĆ, este trabajo busca contribuir a comprender desde una aproximación lagrangiana la relación entre los eventos de surgencia y la localización de la pesquerĆa industrial costera (CategorĆa B) en el Ć”rea costera uruguaya, mediante el anĆ”lisis de los campos de ELTF durante un evento particular de surgencia ocurrido en febrero de 2008.
Materiales y MƩtodos
Modelo numérico e identificación de eventos de surgencia intensa sobre la costa uruguaya
Para el presente estudio se utilizaron salidas diarias del modelo numĆ©rico Coastal and Regional Ocean Community Model (CROCO) (Debreu, et al., 2012), que se encuentra diseƱado para simular tanto los procesos mar adentro como la dinĆ”mica costera en dominios regionales (Shchepetkin y McWilliams, 2005; Debreu, et al., 2012). El CROCO es un modelo oceĆ”nico de coordinadas verticales Ļ (que siguen la topografĆa del terreno). La configuración utilizada para este anĆ”lisis presentó una resolución horizontal de 1/36Āŗ (aproximadamente 2.5 km en la región de interĆ©s) y 40 niveles Ļ en la vertical. Se seleccionaron los parĆ”metros: Ļs = 6 (parĆ”metro que determina el estiramiento en superficie de la coordenada vertical Ļ), Ļb = 0 (parĆ”metro que determina el estiramiento en el fondo de la coordenada vertical Ļ) y hc = 2 m (parĆ”metro que representa aproximadamente la profundidad de transición entre los niveles de la superficie y los niveles del fondo). Estos parĆ”metros resultan en una mayor resolución vertical para los niveles cercanos a la superficie.
La batimetrĆa utilizada en las configuraciones del modelo analizadas proviene de 1 min Gridded Global Relief Data (ETOPO1) (Amante y Eakins, 2009), interpolada a la grilla del modelo y modificada para reducir los gradientes horizontales de presión. Un factor de suavizado de r = 0.1 (r = gradiente(h/h)) fue aplicado a la topografĆa de manera de prevenir errores de los gradientes horizontales de presión asociado con las coordenadas sigma (Haney, 1991). El dominio considerado para las simulaciones contiene el Ć”rea definida por 31Āŗ S - 36Āŗ S y 50Āŗ O - 59Āŗ O, la cual incluye la costa uruguaya. Tiene fronteras abiertas en los lados Este, Oeste y Sur. Todas las condiciones oceĆ”nicas laterales fueron obtenidas del reanĆ”lisis GLORYS (Lellouche, et al., 2018), que tiene 1/12Āŗ de resolución horizontal, para el perĆodo 2003-2012.
La descarga interanual diaria del RĆo de la Plata fue cedida por el Instituto Nacional del Agua de Argentina, e introducida en el modelo en 2 puntos de descarga en el RdP sobre la región de la confluencia de los rĆos ParanĆ” y Uruguay. Como forzantes de superficie del modelo se utilizaron vientos diarios provenientes del reanĆ”lisis NCEP-DOE 2 (Kanamitsu, et al., 2002), asĆ como flujos mensuales de calor y agua dulce (precipitación menos evaporación) derivados del Ocean Atmosphere Data Set, COADS (Da Silva, et al., 1994).
Previo a la simulación interanual se realizó una simulación climatológica de 5 años como spin up, de manera de alcanzar un estado estable de todas las variables, donde el modelo fue forzado con flujos medios mensuales de los forzantes superficiales y con condiciones laterales medias mensuales provenientes del World Ocean Atlas 2009 (WOA, 2009) (Levitus, et al., 2010). Las condiciones iniciales fueron obtenidas del WOA 2009 para el mes de enero. Durante la simulación de spin up, el modelo también fue forzado con descargas constantes del RdP con un volumen total de 23000 m3s-1 ubicadas en la misma posición que en las simulaciones interanuales. Adicionalmente, el modelo fue forzado con mareas provenientes del modelo global de mareas TPX07.
Luego de 5 años de simulación climatológica de spin up, una vez alcanzado un estado estable se realizó una simulación interanual desde el 1 de enero de 2003 hasta el 31 de diciembre de 2012. Esta configuración del modelo ha demostrado reproducir adecuadamente las condiciones oceanogrÔficas medias y su variabilidad durante el verano (de Mello, et al., 2022). Para realizar el anÔlisis se utilizaron los campos diarios de velocidad horizontal y vertical promedio e instantÔneos, asà como los campos de temperatura y salinidad.
Figura 1. Ćrea de estudio considerada para el cómputo de los exponentes de Lyapunovs a partir de velocidades numĆ©ricamente simuladas y su relación con la distribución de la flota pesquera. Mvd = Montevideo, PdE = Punta del Este y LP = La Paloma. Las lĆneas punteadas representan los lĆmites de las Ć”reas de veda pesquera.
Las fechas de surgencia intensa durante el verano se identificaron mediante el anĆ”lisis de las Temperaturas de Superficie del Mar (TSM), simuladas siguiendo el anĆ”lisis realizado por de Mello y otros (2022). En dicho trabajo se realizó un AnĆ”lisis de MĆ”xima Covarianza (Wallace, et al., 1992) entre las anomalĆas de TSM (aTSM) y la componente zonal de anomalĆas de vientos (obtenidos de NCEP-DOE Reanalysis 2, Kanamitsu, et al., 2002). Se consideraron los dĆas de surgencia intensa a aquellas fechas en las que la serie de tiempo de las aTSM simulada fue negativa y mayor a +1 desvĆo estĆ”ndar. Se identificaron asĆ 15 eventos de surgencia intensa adecuadamente representados por el modelo. Se seleccionó el evento del 20 al 28 febrero de 2008 para realizar la aproximación lagrangiana y comparar los resultados con la posición disponible de la flota pesquera costera.
Aproximación lagrangiana
En este trabajo el anĆ”lisis lagrangiano ha sido realizado por medio del cĆ”lculo de los ELTF (Aurell, et al., 1997). La tĆ©cnica fue aplicada para cuantificar los procesos de mezcla y transporte horizontal. Esta tĆ©cnica implica calcular el tiempo (Ļ) en que dos parcelas de fluido inicialmente separadas a una distancia Ī“i alcanzan una separación final Ī“f, siguiendo sus trayectorias en un campo de velocidades 2D. En la posición x y tiempo t, el ELTF se calcula como:

Se seleccionan asĆ los puntos iniciales x sobre los nodos de una grilla cuya separación coincide con la separación inicial de las partĆculas Ī“0. AsĆ los valores Ī» se obtienen en una grilla con separación Ī“0. La escala del proceso de interĆ©s determina el valor de los parĆ”metros a seleccionar (dāOvidio, et al., 2004; HernĆ”ndez-Carrasco, et al., 2011). La integración temporal de la trayectoria de las partĆculas puede ser realizada hacia adelante o hacia atrĆ”s en el tiempo. Cuando se realiza hacia atrĆ”s en el tiempo, los valores mĆ”ximos de los ELTF indican las Ć”reas de mĆ”xima convergencia, identificando barreras en el transporte para las trayectorias de las partĆculas.
En este trabajo se calcularon los ELTF diarios utilizando el campo de velocidad superficial obtenido del modelo numƩrico CROCO (Debreu, et al., 2012), durante el evento de surgencia intensa ocurrido del 20 al 28 de febrero de 2008. Para el cƔlculo solamente se consideraron las velocidades horizontales superficiales del modelo.
La aplicación del algoritmo para el cÔlculo de los ELTF requiere definir los parÔmetros que determinan las separaciones iniciales y finales entre las parcelas. La distancia inicial afecta la visibilidad de los detalles, mientras que las estructuras detectadas dependen de la separación final: si Γf se selecciona mayor a la distancia de separación que pueden alcanzar las parcelas advectadas dentro del dominio durante el tiempo de integración seleccionado, no se van a detectar estructuras. En este estudio se trabajó con un valor de Γi = 0.01º y de Γf = 0.3º, que presentan un adecuado compromiso entre las estructuras a detectar y la resolución de los datos de velocidad (de Mello, et al., 2022, en prensa).
Los exponentes se calcularon liberando un ensamble de partĆculas sintĆ©ticas sobre la grilla definida para el cómputo de los ELTF y siguiendo su evolución. En cada nodo de la grilla se inicializaron 5 partĆculas, una en el centro del nodo y las otras 4 a una distancia Ī“i. Se retuvieron las parejas de mĆ”s rĆ”pida divergencia (Boffetta, et al., 2001). Se realizó una integración numĆ©rica aplicando un esquema standard Runge-Kuta de cuarto orden con un tiempo de integración de 6 horas, siguiendo las parcelas durante 7 dĆas (comparable con la duración de los eventos de surgencia intensos). AsĆ, si Ļ fuera mayor a 7 dĆas, Ī» = 0. La interpolación espaciotemporal de los datos de velocidad se logró mediante interpolación bilineal. Finalmente, la integración temporal fue realizada hacia atrĆ”s en el tiempo de manera de identificar las regiones de mĆ”xima compresión, es decir, frentes de convergencia (Haller y Yuan, 2000; dāOvidio, et al., 2004; HernĆ”ndez-Carrasco, et al., 2011). Estos frentes son las regiones donde se encuentran aguas con caracterĆsticas termohalinas contrastantes.
Posición de buques CategorĆa B durante operaciones pesqueras VMS
Los datos de posición de la flota pesquera dirigida a recursos costeros fueron cedidos por el Laboratorio de TecnologĆa Pesquera (LTP), de la Dirección Nacional de Recursos AcuĆ”ticos (DINARA). La información proporcionada para este trabajo comprende las emisiones de monitoreo satelital de VMS diarias de los buques CategorĆa B, sin identificar, durante las operaciones de pesca entre los dĆas 20 y 28 de febrero de 2008. Es decir, aquellas emisiones registradas cuando los buques presentaron velocidades en el rango de 3 a 4,6 nudos, en el cual queda comprendida la mayor parte de las operaciones de pesca con red de arrastre de fondo. Esta información fue comparada con la localización de los frentes de convergencia (mĆ”ximos de ELTF) detectados mediante la aproximación lagrangiana.
Información satelital
Se obtuvieron datos de TSM de un producto de imÔgenes satelitales provenientes de Group of High Resolution Sea Surface Temperature (MUR-GHRRST) (Chin, et al., 2017) durante las fechas de surgencia. Este producto consiste en datos satelitales diarios de 1 km de resolución horizontal. La información fue comparada con la distribución de SST del modelo numérico utilizado durante las fechas en que ocurrió la surgencia analizada.
Adicionalmente, se analizó la información de imÔgenes satelitales (obtenidas del satélite MODIS-AQUA) de color del agua para las fechas de la surgencia analizada de manera de inferir, a partir de imÔgenes, la posición de zonas frontales y compararlas cualitativamente con el resto de la información analizada.
Resultados
El evento simulado por CROCO y analizado en este trabajo (20 al 28 de febrero de 2008) tambiĆ©n fue observado por las imĆ”genes de MUR-GHRSST. La región donde ocurrió la surgencia abarcó el Ć”rea costera comprendida por las costas de Rocha hacia el Oeste, alcanzando Montevideo. En promedio, los menores valores de TSM se encontraron frente al lĆmite de las costas de Canelones y Maldonado. Si bien el modelo simula las principales caracterĆsticas del evento, se observaron diferencias con los datos observados principalmente hacia el Este de la Paloma, encontrĆ”ndose en promedio un mayor gradiente de TSM en los datos simulados. Estas diferencias pueden deberse a diferencias en la simulación de corrientes costeras que influirĆan en los patrones de temperatura.
Durante el evento analizado de acuerdo con las velocidades simuladas, los mayores niveles de mezcla horizontal se observaron en las regiones costeras de Maldonado y Rocha. Se constató un patrón en el que elevados niveles de mezcla horizontal se extendieron desde la costa oceÔnica hacia mar adentro. Este patrón coincidió con el patrón simulado de TSM. También fueron observados elevados niveles de mezcla horizontal sobre a la costa de Montevideo (Figura 2).
Figura 2. Promedio de temperatura de superficie del mar (TSM) simulada (A) y observada (B) durante el evento de surgencia analizado. C- Promedio de los Exponentes de Lyapunov de TamaƱo Finito (ELTF) calculados durante el evento de surgencia analizado. D- Ćrea de estudio: Mvd = Montevideo, PdE = Punta del Este, LP = La Paloma.
Los valores mĆ”ximos de los Exponentes de Lyapunov representan los frentes de convergencia. En este anĆ”lisis se encontraron 2 tipos de frentes: I) los frentes de surgencia (debidos al encuentro de aguas frĆas y mĆ”s profundas que llegan a superficie durante la surgencia con aguas mĆ”s cĆ”lidas de superficie); II) el frente halino al Oeste del Ć”rea de estudio, correspondiente a la descarga del RĆo de la Plata y su encuentro con aguas oceĆ”nicas (que coincidió sobre la región mĆ”s costera con la posición del frente de turbidez, de acuerdo con las imĆ”genes de color del ocĆ©ano, Figura 3). En este sentido, cabe mencionar que durante el evento de surgencia analizado las condiciones atmosfĆ©ricas presentaron una cobertura nubosa en la región de estudio que impidió ver las caracterĆsticas de color del agua, a excepción del dĆa 21 de febrero. De esta manera se resalta la ventaja del uso de aproximaciones lagrangianas en la detección de la posición del frente de turbidez frente a las aproximaciones satelitales que requieren la ausencia de nubosidad para su aplicación.
Figura 3. Salinidad y temperatura superficial (SS y TSM, A y B) e imagen de color True Color de Modis Aqua (C) para el dĆa 21 de febrero de 2008. Superpuestas se encuentran las lĆneas de mĆ”ximo de ELTF (calculados iniciando las trayectorias de las partĆculas hacia atrĆ”s en el tiempo el 21 de febrero) y las posiciones de buques categorĆa B registradas por VMS para esa fecha.
Al analizar la evolución de la surgencia se observaron frentes de convergencia que fueron cambiando su posición, desplazĆ”ndose hacia el Oeste y hacia el Sur, juntĆ”ndose con otros, y que eventualmente salieron del Ć”rea de estudio hacia mar adentro o desaparecieron. Estos frentes representan barreras fĆsicas al transporte de partĆculas. En cuanto a la ubicación de la flota pesquera, se encontró limitada hacia la costa y al Oeste por las Ć”reas de veda (lĆneas grises de la Figura 4). Las emisiones de VMS tendieron a concentrarse sobre el Oeste, sobre el frente de convergencia halino donde se vieron limitadas por la zona de veda en la región mĆ”s costera y sobre el Este, asociadas a los frentes de convergencias derivados de las surgencias (Figura 4).
Si bien la posición de la flota resultó concordante con la posición de los frentes de convergencia computados a partir de las velocidades simuladas, no fue exacta. En este sentido, algunas de las diferencias entre las posiciones de la flota y los frentes de convergencia podrĆan deberse a que las corrientes simuladas por el modelo presentan algunas diferencias con las corrientes reales existentes sobre la costa. En este sentido, ajustes en los parĆ”metros del modelo, una mayor resolución, asĆ como la adición de variabilidad interanual en los flujos de calor, podrĆan ayudar a simular de manera mĆ”s precisa los procesos costeros.
Figura 4. Evolución de los mĆ”ximos de ELTF (lĆneas negras, las fechas indican el inicio de las trayectorias hacia atrĆ”s en el tiempo) durante el evento de surgencia de febrero de 2008. Se muestran las emisiones satelitales (VMS) de la flota pesquera CategorĆa B durante las actividades de pesca. Las lĆneas grises representan las zonas de veda pesquera.
Discusión
Es reconocido que las regiones de grandes surgencias costeras son las zonas biológicamente mĆ”s productivas del planeta, contribuyendo con hasta el 20 % de las capturas pesqueras (Pauly y Christensen, 1995). Los procesos explicativos del aumento de la productividad pesquera en las grandes zonas de surgencia se basan en el aumento de la productividad primaria relacionada al aporte de nutrientes de aguas frĆas y profundas que alcanzan la zona eufótica con la surgencia, con consecuencias en el resto de la trama trófica.
Asociadas a las grandes surgencias costeras se desarrollan frentes, Ôreas de retención y eddies que interactúan con la distribución espacial de los organismos planctónicos. Estos procesos de turbulencia modulan la estructura y biomasa de los ecosistemas ya que pueden estimular la productividad primaria, afectar la composición del plancton y de toda la trama trófica, y juegan un importante rol de intercambio entre las Ôreas costeras y el océano mediante el transporte de material orgÔnico de la costa hacia mar adentro (Oschlies y Garçon, 1998; Mackas, et al., 2005).
En nuestra costa, asociados a la predominancia de vientos con componente N, se dan procesos de surgencia climatológica durante el verano sobre la región oceĆ”nica entre Punta del Este y La Paloma (de Mello, et al., 2022). Adicionalmente, durante el verano ocurren eventos particularmente intensos de surgencias sobre la costa estuarina entre Montevideo y Punta del Este asociados a vientos anómalos desde el sector Este, lo que es mĆ”s frecuente durante La NiƱa (Trinchin, et al., 2019; de Mello, et al., 2022). Ni el efecto de las surgencias en el aporte de nutrientes a las aguas superficiales en la productividad primaria (las cuales presentan de por sĆ un alto contenido de nutrientes debido al aporte del RĆo de la Plata), ni alguna otra implicancia ecológica de las surgencias costeras en Uruguay han sido previamente estudiadas.
En ese sentido, este trabajo representa una primera aproximación al estudio de las implicancias ecológicas de las surgencias mediante el anĆ”lisis cualitativo de la relación entre los frentes derivados de las surgencias y la ubicación de los recursos pesqueros en la costa uruguaya, utilizando como proxy de la localización de los recursos las posiciones de la flota durante las actividades de pesca. La flota se encontró en posiciones concordantes con los frentes de convergencia, tanto con los relacionados a la surgencia como con el frente relacionado a las descargas del RĆo de la Plata, sugiriendo asĆ una relación entre los procesos de retención y la posición de los recursos pesqueros.
Los frentes de convergencia retienen material en suspensión y organismos planctónicos, y tienen efectos en toda la trama trófica. Esto explicarĆa una mayor concentración de recursos pesqueros en sus cercanĆas, los cuales se estarĆan acercando a los frentes a alimentarse o a utilizarlos como Ć”reas de reproducción y crĆa donde huevos y larvas quedarĆan retenidos. La relación entre los frentes de convergencia lagrangianos y la pesca ha sido previamente estudiada en otras regiones. AsĆ, por ejemplo, las mayores capturas en el PacĆfico Noroeste se encontraron principalmente a lo largo de frentes lagrangianos con condiciones favorables para la pesca (Prants, et al., 2014).
En particular, durante la surgencia analizada, el esfuerzo pesquero se concentró cercano al frente halino al Oeste de Montevideo, y cercano a los frentes tĆ©rmicos derivados de la surgencia. En este sentido, en los perĆodos sin ocurrencias de eventos de surgencia serĆa esperable que los recursos y las actividades de pesca asociadas se concentren en la región cercana al frente halino del RĆo de la Plata. SerĆa importante entonces contar con información de localización de la flota durante perĆodos mĆ”s largos, con y sin surgencia. De esta manera serĆa posible estudiar la importancia relativa de los frentes derivados de la surgencia y de los derivados del encuentro del RdP con aguas oceĆ”nicas sobre la concentración de los recursos pesqueros.
En general, la posición de la flota resultó concordante con la posición de los frentes de convergencia, pero no fue exacta. En este sentido, algunas de las diferencias entre las posiciones de la flota y la localización de los frentes lagrangianos identificados podrĆan deberse a limitantes en la operativa pesquera. Recorrer grandes trayectos y alejarse de las regiones cercanas a los puertos sin la certeza de la localización de recursos podrĆa ser un riesgo económico no rentable.
Cabe destacar tambiĆ©n que si bien los frentes identificados representan las regiones donde ocurre la mĆ”xima convergencia, las implicancias ecológicas de esta convergencia de agua podrĆan estar relacionadas a la duración de estos frentes antes de desaparecer. Tal es asĆ que frentes lagrangianos de corta duración (que podrĆan ser derivados de eventos de surgencia no tan intensos) podrĆan tener menor impacto sobre la concentración de recursos. El material en suspensión, los nutrientes y los organismos planctónicos que se concentren allĆ podrĆan ser rĆ”pidamente dispersados al desaparecer el frente y no tener mayores consecuencias sobre la concentración de los recursos pesqueros que utilicen regiones de convergencia para alimentarse o desovar. Por lo tanto, la posición de la flota podrĆa no encontrarse asociada a frentes de convergencia de corta duración. Esta serĆa una hipótesis para evaluar en futuros trabajos, reforzando asĆ la importancia de estudiar series de tiempo mayores de la posición de la flota y su relación con los frentes de convergencia, asĆ como la importancia de estudios ecológicos y oceanogrĆ”ficos in situ en las regiones en las que usualmente se encuentran estos frentes durante los eventos de surgencia intensa.
Adicionalmente, las diferencias entre la localización de la flota y la localización de los frentes de convergencia tambiĆ©n podrĆan deberse a que las corrientes simuladas por el modelo presentan diferencias con las corrientes reales existentes sobre la costa, por lo cual, aunque la flota se ubicara sobre los frentes a partir de nuestra aproximación detectarĆamos algunas diferencias. AsĆ, ajustes en el modelo podrĆan ayudar a simular de manera mĆ”s realista la posición de los frentes de convergencia. De esta manera, la aproximación lagrangiana considerada en este anĆ”lisis puede ser aplicada a la predicción de la localización de las zonas de convergencia, constituyendo asĆ una herramienta para optimizar tiempos de bĆŗsqueda de Ć”reas operativas de la flota. En este sentido, esta tĆ©cnica podrĆa ser utilizada tambiĆ©n como un insumo por la administración pesquera.
Finalmente, considerando la cantidad y diversidad de actividades humanas adicionales a las actividades pesqueras que ocurren en la costa uruguaya y el Ć”rea marina adyacente (exploración de hidrocarburos, transporte, turismo), es importante resaltar que las aproximaciones lagrangianas, en general, y la tĆ©cnica de ELTF, en particular, son herramientas importantes que se deberĆan incorporar en estudios de evaluación de impacto ambiental, de planificación ambiental y de diseƱo de Ć”reas marinas protegidas; de manear de lograr una adecuada gestión ambiental del territorio marino del Uruguay.
Agradecimientos
Los autores agradecen a la Dirección Nacional de Recursos AcuÔticos por la información satelital brindada. Camila de Mello agradece al programa de doctorado Pedeciba Geociencias y a la Comisión Académica de Posgrado.
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