Spatial-Temporal distribution of phytoplankton biomass during a coastal upwelling episode obtained from remote sensing and in situ data
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| Data de Publicação: | 2021 |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Idioma: | eng |
| Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
| Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10451/52087 |
Resumo: | Tese de mestrado, Ciências do Mar, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2022 |
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Spatial-Temporal distribution of phytoplankton biomass during a coastal upwelling episode obtained from remote sensing and in situ dataAfloramento costeiroClorofila-aSSTCampo de divergência horizontalDeteção remotaTeses de mestrado - 2022Departamento de Biologia VegetalTese de mestrado, Ciências do Mar, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2022Nos últimos anos, os blooms de algas nocivas tornaram-se um objeto de estudo importante para a comunidade científica devido ao crescimento mundial do fenómeno. Contudo, os blooms de algas não são necessariamente tóxicos, apesar de nocivos. Existem dois modos para serem consideradas nocivos: a primeira é pela produção de toxinas pelas próprias algas; a segunda pela acumulação de biomassa que, por morte das células, provocam condições de anoxia (ausência de oxigénio), lesivas para o ecossistema. No entanto, os mecanismos físicos e biológicos que os desencadeiam não são totalmente conhecidos. Os mecanismos físicos (a temperatura da superfície do mar, a estratificação da coluna de água, o forçamento do vento, entre outros) controlam a biomassa fitoplanctónica possibilitando, em certos casos, uma acumulação da mesma devido à disponibilidade de nutrientes na coluna de água. Daí, é importante compreender de que forma os mecanismos físicos podem produzir as condições favoráveis ao aparecimento de blooms de algas nocivas. Um destes é o afloramento costeiro, mecanismo abordado na dissertação. O objetivo da tese é o estudo da variação espácio-temporal da biomassa fitoplanctónica no Noroeste da Península Ibérica (Figueira da Foz, Portugal) durante um episódio de afloramento costeiro. De forma a avaliar a distribuição espácio-temporal do fitoplâncton recorreu-se a dados de deteção remota e dados in situ (concentração em clorofila-a, Chl-a, índice de biomassa do fitoplâncton), obtidos durante uma campanha oceanográfica de 12 a 19 de setembro de 2019. O presente trabalho foca as duas primeiras semanas de setembro de 2019, período no qual ocorreu uma campanha oceanográfica. Esta tese foi realizada no âmbito do Projeto HabWAVE, com o objetivo de estudar a formação dos blooms de algas nocivas no noroeste da costa portuguesa através de processos físicos e biológicos, aplicando os dados de deteção remota e in situ. A primeira etapa do trabalho consistiu em verificar quais as imagens de satélite disponíveis, de onde foram analisadas as concentrações da clorofila-a (Chl-a) e a temperatura da superfície do mar (SST- Sea Surface Temperature). Em diversos dias houve ausência de imagens devido à cobertura nebulosa presente durante o mês de setembro de 2019. A SST foi igualmente obtida a partir da solução numérica do modelo ROMS. Recorreu-se a produtos de satélites com resoluções espaciais iguais ou inferiores a 1 km, para a concentração de clorofila-a e para a temperatura da superfície do mar. Por turno, o forçamento do vento e as correntes oceânicas foram obtidas a partir das soluções numéricas de diferentes modelos: o ECMWF-IFS e o ROMS, respetivamente. No caso dos produtos de clorofila-a fez-se uma análise prévia dos algoritmos disponíveis através da sua comparação com os dados in situ existentes (matchups). A análise dos matchups foi efetuada a partir de dois parâmetros estatísticos, o erro quadrático médio e o viés, que permitiram averiguar qual o produto de Chl-a mais apropriado para representar a sua variabilidade espacial na região de estudo. Com base nestes critérios foi selecionado o algoritmo de Chl-a “Piscismod Iberia” em relação aos algoritmos da Chl_NN e Chl_OC4Me (provenientes do sensor Ocean and Land Colour Instrument – OLCI), e do Ocean Colour Climate Change Iniciative (OC - CCI). O produto de SST selecionado é proveniente do sensor Sea and Land Surface Temperature Radiometer (SLSTR), do Group of High Resolution Sea Surface Temperature (GHRSST). Este sensor permite estimar a temperatura da superfície do mar através da calibração altamente precisa de três canais infravermelhos (S7-S8-S9). Os resultados mostram sucessivos ciclos de intensificação e relaxamento do forçamento do vento favorável ao afloramento (componente along-shore) nas duas primeiras semanas de setembro de 2019. A variabilidade no campo do vento afeta a distribuição espacial da SST, ou seja, a intensificação da componente along-shore do vento produzirá uma intensificação do afloramento costeiro e um relaxamento do vento causará uma regressão do afloramento costeiro. A comparação entre as soluções do modelo hidrodinâmico para a temperatura da superfície mostrou que o modelo reproduz valores semelhantes aos do satélite, no entanto, com uma subestimação dos valores da SST. A análise das distribuições de concentração de clorofila-a mostrou uma forte correlação com a distribuição espacial da SST, com elevados valores de Chl-a associados a baixos valores de SST. Contudo, a partir do dia 10 de setembro de 2019 em diante, observa-se que os valores elevados de clorofila-a não se associam necessariamente a temperaturas mais frias e em algumas áreas de baixa temperatura os valores de clorofila-a também são baixos. De forma a compreender este fenómeno estudou-se a variabilidade da costa para o largo (cross-shore), de onde se observou que a fraca concentração de clorofila-a está dependente da intensificação do forçamento do vento que, por sua vez, fortalece a componente cross shore do transporte de Ekman. De acordo com a literatura, a interpretação sobre o desfasamento visual entre a Chl-a e a SST, observadas no dia 11 de setembro, dever-se-á à forte divergência, e consequentemente afloramento de águas subsuperficiais, induzida pelo aumento da componente along shore do vento. Posteriormente, analisaram-se, em pormenor, os dias 5, 10 e 11 de setembro, por apresentarem os maiores picos de ventos favoráveis ao afloramento costeiro. Nestes dias, a concordância visual entre as correntes oceânicas (modeladas pelo modelo ROMS) com a distribuição espacial da Chl-a e da SST mostraram que o modelo tem um melhor desempenho com as imagens de satélite para a distribuição espacial na região costeira, facto não verificado para o oceano aberto. De seguida, calcularam-se e comparam-se os campos da divergência horizontal que permitem inferir os locais onde o maior afloramento costeiro é mais intenso. O máximo de divergência costeira offshore observada é coincidente com as baixas concentrações clorofila-a, na mesma faixa de latitudes e longitudes. De seguida, três latitudes distintas (40.30°N, 40.19°N e 40.11°N) foram representadas em profundidade, para as correntes oceânicas e para a temperatura do mar. Com o decorrer do tempo foi visualizada uma progressão das camadas mais frias, associadas a uma intensificação do campo do vento. No caso das correntes oceânicas, uma componente maioritariamente para sul é observada em todos os dias. Contudo, nos dias 10 e 11, que correspondem aos dias de máxima intensidade do vento, verifica-se a formação de um jato costeiro confinado na região costeira. Logo, a baixa concentração de clorofila-a é justificada pela intensificação da componente along-shore do forçamento do vento que produz um máximo de divergência costeira. O máximo de divergência costeira observado não se encontra junto da linha costeira devido à interação entre a camada de Ekman da superfície e a camada de Ekman do fundo nas regiões menos profundas. Com a persistência do forçamento do vento, o campo de divergência vai progredir para fora com a evolução do afloramento costeiro. Por sua vez, permite a formação de um jato costeiro para sul coincidente com o sinal de baixa concentração de clorofila-a observada pelos dados de satélites.In recent years, harmful algal blooms have become an important object of study for the scientific community due to the worldwide growth of the phenomenon. However, algal blooms are not necessarily toxic, albeit harmful. There are two ways to be considered harmful: the first is by the production of toxins by the algae themselves; the second is due to the accumulation of biomass which, due to cell death, causes conditions of anoxia (lack of oxygen), which are harmful to the ecosystem. However, the physical and biological mechanisms that trigger them are not fully understood. Physical mechanisms (sea surface temperature, water column stratification, wind forcing, among others) control the phytoplankton biomass, enabling, in certain cases, its accumulation due to the availability of nutrients in the water column. Hence, it is important to understand how physical mechanisms can produce the conditions favourable for the emergence of harmful algal blooms. One of these is the coastal upwelling, a mechanism addressed in the dissertation. The aim of this thesis is to study the spatiotemporal variation of phytoplankton biomass in the Northwest of the Iberian Peninsula (Figueira da Foz, Portugal) during an episode of coastal upwelling. In order to assess the spatiotemporal distribution of phytoplankton, remote sensing data and in situ data (chlorophyll-a, concentration, Chl-a, phytoplankton biomass index) were used, obtained during an oceanographic campaign from 12 to 19 September of 2019. The present work focuses on the first two weeks of September 2019, a period in which an oceanographic campaign took place. This thesis was carried out within the scope of the HabWAVE Project, with the aim of studying the formation of harmful algal blooms in the northwest of the Portuguese coast through physical and biological processes, applying remote sensing and in situ data. The first stage of the work consisted of verifying which satellite images were available, from which the concentrations of chlorophyll-a (Chl-a), and the sea surface temperature (SST) were analysed. For several days there was an absence of images due to the cloudy coverage present during the month of September 2019. The SST was also obtained from the numerical solution of the ROMS model. Satellite products with spatial resolutions equal to or less than 1 km were used for the concentration of chlorophyll-a and for the temperature of the sea surface. In turn, the wind forcing, and ocean currents were provided by numerical solutions of different models, ECMWF-IFS, and ROMS, respectively. In the case of chlorophyll-a products, the available algorithms were previously analysed by comparing them with existing in situ data (matchups). The matchup analysis was performed using two statistical parameters (mean square error and bias) that allow us to determine which Chl-a product is most appropriate to represent its spatial variability in the study region. Based on these criteria, the Chl-a algorithm of Piscismod Iberia was selected in relation to the algorithms of Chl_NN and Chl_OC4Me (derived from the sensor Ocean and Land Colour Instrument - OLCI), and the Ocean Colour Climate Change Initiative (OC - CCI). The selected SST product comes from the Group of High-Resolution Sea Surface Temperature (GHRSST) sensor Sea, and Land Surface Temperature Radiometer (SLSTR). This sensor allows the estimation of sea surface temperature measurements through the highly accurate calibration of three infrared channels (S7-S8-S9). The results show successive upwelling-favourable wind forcing intensification and relaxation cycles (along-shore component) in the first two weeks of September 2019. The variability in the wind field affects the spatial distribution of the SST, that is, the intensification of the along-shore component. shore wind will produce an intensification of the coastal upwelling and a relaxation of the wind will cause a regression of the coastal upwelling. The comparison between the hydrodynamic model solutions for surface temperature showed that the model reproduces values similar to those of the satellite, however, with an underestimation of the SST values. The concentration of chlorophyll-a was shown to correlate with the spatial distribution of SST, with high Chl-a concentrations associated to low SST values. However, from September 10, 2019, onwards, it was observed that high chlorophyll-a concentrations are not necessarily associated with cooler temperatures, and that in some areas with low temperature the Chl-a values are also low. In order to understand this phenomenon, the variability of the coast to the sea (cross-shore) was studied, from which it was observed that the weak concentration of chlorophyll-a is dependent on the intensification of the wind forcing which, in turn, strengthens the cross-shore component of Ekman's transport. According to the literature, the interpretation of the visual lag between Chl-a and SST, observed on September 11th , should be due to the strong coastal divergence, and consequent upwelling of subsurface waters, induced by the increase in the along-shore component of the wind. Subsequently, the 5th, 10th and 11th of September were analysed in detail, as they presented the highest peaks of favourable winds for the coastal upwelling. These days, the visual agreement between ocean currents (modelled by the ROMS model) with the spatial distribution of Chl-a and SST showed that the model performs better with satellite images for the spatial distribution in the coastal region, which is not true, for the ocean. Then, the horizontal divergence fields were calculated and compared, allowing to infer the places where coastal upwelling is stronger. The maximum observed offshore coastal divergence coincides with the low concentrations of chlorophyll-a, in the same range of latitudes and longitudes. Then, three distinct latitudes (40.30°N, 40.19°N and 40.11°N) were plotted in depth, for ocean currents and for sea temperature. Over time, a progression of the cooler layers was seen, associated with an intensification of the wind field. In the case of ocean currents, a mostly southerly component is observed every day. However, on days 10 and 11, corresponding to peak wind intensifies, a coastal jet confined to the coastal region is formed. Therefore, the low concentration of chlorophyll-a is justified by the intensification of the along-shore component of the wind forcing that produces a maximum of coastal divergence. The maximum observed coastal divergence is not found near the shoreline due to the interaction between the surface Ekman layer, and the bottom Ekman layer in the shallower regions. With the persistence of the wind forcing, the divergence field will progress offshore with the evolution of the coastal upwelling. In turn, it allows the formation of a coastal jet to the south coincident with the signal of low concentration of chlorophyll-a observed by satellite data.Brotas, Vanda, 1958-Oliveira, Paulo B.Repositório da Universidade de LisboaNunes, Pedro Miguel Ruela Ferreira2022-03-30T10:35:14Z202220212022-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/52087TID:202994660enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T16:57:09Zoai:repositorio.ul.pt:10451/52087Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T22:03:14.765999Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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