Análisis de la variabilidad estacional e interanual en las dos últimas décadas de la producción primaria en el mar peruano mediante el uso de un modelo basado en datos satelitales y observaciones

• Autor: Escobar Medina, Carlos Rodrigo
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Peruana Cayetano Heredia
• Repositorio: UPCH-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upch.edu.pe:20.500.12866/17073
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12866/17073
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Producción Primaria; Modelo Bio-Óptico; Variabilidad Estacional e Interanual; Datos Satelitales; Sistema de Afloramiento Peruano; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.06.12

La producción primaria (PP) es crucial para el ecosistema marino y el secuestro de carbono en los océanos. Este proceso es muy sensible a cambios ambientales y climáticos, por lo que su estimación y estudio temporal y espacial son vitales para entender los ecosistemas marinos y sus transformaciones. A pesar de numerosas investigaciones, no existe un método óptimo para estimar la PP. Los datos satelitales permiten monitorear la PP a gran escala durante largos periodos, aunque se limitan mayormente a la capa superficial del océano, con escasa evidencia que respalde la disminución exponencial de la PP con la profundidad. El uso de datos in situ de parámetros fotosintéticos en modelos basados en datos satelitales mejora el rendimiento de los modelos de PP. Se utilizó un modelo bio-óptico para calcular la producción primaria integrada (PPI) en el Sistema de Afloramiento de Humboldt (3°S – 20°S) dentro de las 200 millas náuticas, usando datos de cruceros de investigación y satelitales desde 1988 hasta 2021. Se usaron datos in situ para crear modelos de perfiles de clorofila-a mediante distribución gaussiana y se agruparon con el método k-means en 12 perfiles típicos. Luego, se predijeron estos perfiles usando datos satelitales con el método random forest, estimando la distribución vertical de la clorofila-a. Utilizando el modelo propuesto por Demarcq et al. (2008), se transformó la clorofila-a a unidades de carbono mediante estimaciones de luz para calcular la PPI. La PPI promedio es de 40 molC m-2 y-1, concentrada en tres zonas cerca de la costa: Puerto Pizarro, entre Chicama y Chimbote, y desde Callao hasta Pisco. El análisis reveló patrones estacionales significativos, con picos en primavera y verano y mínimos en invierno y otoño. También se observó variabilidad interanual relacionada con ENSO (El Niño-Oscilación del Sur), con una disminución de la PPI durante eventos El Niño y mayores concentraciones en Chicama, Chimbote y Pisco. La PPI interanual no muestra una tendencia marcada y no es significativa.