Caracterización de la comunidad de foraminíferos planctónicos y su asociación a masa de agua en el norte del mar peruano - Maldonado Cruzado, Lucía Elizabeth (2021)
Los foraminíferos planctónicos (FP) son organismos unicelulares sensibles a la variabilidad ambiental y utilizados como (paleo)indicadores de temperatura, productividad primaria, masas de agua, etc. Sin embargo, la ecología de las especies presentes en el mar peruano y la región del Pacífico SE es poco conocida en particular en relación a El Niño Oscilación del Sur (ENOS), principal fuente de variabilidad oceanográfica en la zona. Existen estudios enfocados en material sedimentado, pero no desde el análisis de la comunidad en la columna de agua. Esta es la primera evaluación ecológica de FP vivos en Perú a partir de su estructura comunitaria y aspectos morfométricos mediante la cual se buscó determinar indicadores de masas de agua en el norte del mar peruano. El muestreo fue bimestral en Paita (5°S) y Chicama (7°S) durante 14 meses e incluyó el evento cálido débil de El Niño 2019. Se recopilaron parámetros comunitarios y se registró temperatura, salinidad, oxígeno disuelto y clorofila-a en los primeros 150 m de la columna de agua. Se registró un total de 22 especies, siendo más representativas Neogloboquadrina dutertrei, Globigerina bulloides y Neogloboquadrina pachyderma. La densidad de individuos y la riqueza de especies incrementaron en Paita durante los meses de El Niño (febrero y abril 2019). La Zona de Mínima de Oxígeno fue más intensa y somera en Chicama lo que limitó la distribución de algunas especies. G. bulloides y O. universa se relacionaron con las Aguas Ecuatoriales Superficiales mientras que N. pachyderma y G. theyeri demostraron asociación con las Aguas Ecuatoriales Subsuperficiales. G. bulloides exhibió un incremento en la masa de las testas durante este evento cálido. Las asociaciones de especies en la capa superficial nos ayudarían a interpretar el registro fósil de FP. Se propone continuar con estos muestreos para robustecer la base de datos y optimizar dichas interpretaciones.