A simple-biology, stage-structured population model of the spring dynamics of Calanus chilensis at Mejillones del Sur Bay, Chile Víctor H. Marín Ecological.

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1 A simple-biology, stage-structured population model of the spring dynamics of Calanus chilensis at Mejillones del Sur Bay, Chile Víctor H. Marín Ecological Modelling 105 (1997)

2 ÍNDICE -Introducción  Marco teórico -Desarrollo del modelo  Datos de campo  SSPM -Resultados  Datos de campo  SSPM -Discusión y conclusiones

3 MODELO DE POBLACIÓN ESTRUCTURADA EN EDADES (SSPM) Clasifica los individuos de una población en varios grupos (etapas) en función a su edad o fase de desarrollo: Calanus chilensis (Copépodo calanoideo) HUEVO LARVA NAUPLIUS COPEPODITO COPEPODO (ADULTO) ( 1 – 6 ) ( I – V ) Introducción

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5 POBLACIÓN CON UNA BIOLOGÍA SIMPLE Tiene que cumplir las siguientes condiciones: -El tiempo de desarrollo o de generación debe ser considerado constante. -La producción de huevos debe estar determinada, exclusivamente, por la concentración de fitoplancton (clorofila – a) -La mortalidad debe ser una fracción constante de la población Introducción

6 Dinámica de poblaciones de Calanus chilensis Datos de campoModelos matemáticos Área de afloramientos asociada a la Corriente de Humboldt, en la Bahía de Mejillones del Sur, en el Norte de la costa chilena STELLA-II

7 Estaciones de muestreo CHILECHILE

8 Marco teórico Sinclair (1988)  HIPÓTESIS DE MIEMBRO Y VAGABUNDO Ciclos de vida de las especies marinas Procesos de circulación oceánica Las especies holopelágicas no son ubicuas, por lo que su patrón de distribución es mantenido activamente por los patrones de circulación de los océanos

9 Los copépodos calanoideos son buenos ejemplos de animales cuyo ciclo de vida está muy relacionado con las características físicas de su ecosistema marino. Sin embargo, las diferentes especies presentan distintas soluciones, igual de exitosas, para esta dependencia de las condiciones ambientales. Calanus chilensis

10 El mantenimiento de estos copépodo calanoideos en las zonas de afloramiento se explicaba por: Migraciones verticales de origen ontogénico Flujos de agua verticales de separación y acercamiento a la costa Verheye  Migración vertical diurna relacionada con mecanismos comportamentales González  C. Chilensis no realiza migraciones ontogénicas

11 Desarrollo del modelo -Datos de campo - Muestras de zooplancton - Datos medioambientales -SSPM - Tiempo de generación y duración de cada estadio -Crecimiento de la población y alimento - Transporte Ekman y movimientos de advección

12 Muestras de zooplancton Recogidas a 40m de profundidad Durante Septiembre y Octubre de 1990 y 1991 En dos estaciones de la Bahía de Mejillones del sur Los individuos de C. Chilenses fueron recontados, identificados y clasificados en: –Adultos –Estadio de copepodito –Larva nauplius 6 Datos de campo

13 Datos medioambientales Fuerza del viento a lo largo de la orilla. –Densidad del aire –Coeficiente empírico de arrastre –Velocidad del aire en la orilla Estimar el Transporte Ekman (M E ), parámetro que analiza los procesos de afloramiento. Temperatura de la superficie del mar Muestras de agua de 4 niveles diferentes de la zona eufótica, donde se analizó la concentración de clorofila-a Datos de campo

14 Modelo de población estructurado en etapas para C. chilensis Las variables de estado o depósitos son: –Larva nauplius 6 –Estado de copepodito (I – IV) –Hembras adultas Estos depósitos dependen de: –Producción de huevos, dependiente del alimento –Mortalidad –Procesos de muda –Advección dependiente del viento El modelo tiene 8 parámetros y 2 variables dependientes de función.

15 Las ecuaciones de los depósitos son: C i (t)=C i (t-  t)+(mudaC( i-1 )- mudaC( i )-muerteC i -AdvecC i )x  t En Nauplius 6: CrecPobl=ProdHuev/DurEstHuev ProdHuev=Hembras(0.08+(ClfX0.87))

16 Tiempo de generación y duración de los estadios No existen datos a cerca del tiempo de generación de C. chilensis. Sí se han determinado para especies muy cercanas: –C. australis: Peterson y Painting (lab) = 21 días a 15.5ºC. –C. australis: Bradford = 23.8 días. –Copépodos: Huntley y Lopez= T gen = 128.8 (-0.120Tª) Para 15ºC se obtiene un tiempo de generación de 21 días

17 Para realizar el SSPM, el tiempo de generación se dividió en las duraciones de los distintos estadios. Valor (unidades) DurEstHuevo10 Días DurEstN6CIV2 Días DurEstCV 3 Días Estos datos están en clara concordancia cambios temporales observados en la estructura de la población. Estos valores sirven para calcular las tasas de muda y las tasas de mortalidad específicas de cada grupo.

18 Crecimiento de la población y alimento CrecPobl=ProdHuev/DurEstHuev ProdHuev=Hembras(0.08+(Clf x 0.87)) Estos valores fueron obtenidos por Peterson y Bellantoni en La Bahía Concepción (Sur Chile) El máximo valor encontrado fue de 25 huevos por hembra y por día. Estos valores son muy similares a los obtenidos por Attwood y Peterson en el sistema de afloramientos de Benguela. Estos valores se utilizan cuando la concentración de clorofila es inferior a 30 mg/m 3. Con valores superiores, se considera que la producción de huevos es independiente del alimento e igual a 26 huevos por hembra y día.

19 Transporte Ekman (M E ) y Términos de advección Los términos de advección son un componente negativo del sistema ya que “retira” individuos.

20 RESULTADOS Datos de campo –Variables ambientales –Fluctuaciones temporales en la abundancia de C. chilensis. SSPM –Simulación del modelo –Análisis de sensibilidad

21 Variables ambientales Transporte Ekman (ME)  Cuantifica los eventos de afloramiento. –Es positivo durante los dos años  condiciones de upwelling favorables. –Transporte medio es similar en ambos años

22 Variables ambientales SST (Temperatura de la superficie del mar) –En ambos años son muy similares tanto en valor como en dinámica temporal. 30 primeros días  Estable (ME de baja intensidad y variable) 32 en adelante  Descenso ( ME aumenta en intensidad) Aumento (ME disminuye y se hace más variable)

23 Variables ambientales Clorofila-a –Varía en función a la dinámica de los principales eventos de afloramientos: 50 primeros días  Más o menos estable y bajo Tras los fenómenos de upwelling: –En 1990 : Aumenta de forma muy exagerada –En 1991 : Aumenta más moderadamente

24 Fluctuaciones temporales de la abundancia de C. chilensis La abundancia relativa de cada estadio varía a lo largo de los dos meses de estudio. Las diferencias que se observan entre los resultados de los muestreos de las dos estaciones no son significativos. La abundancia primaveral de C. Chilensis en 1990 es un orden de magnitud mayor que la que existe en 1991 y, además, las fluctuaciones temporales de los distintos estadios son diferentes.

25 Evolución de la estructura de la población en 1990 Al principio de primavera  Mayoritariamente CI y CII En periodos más avanzados  La población evoluciona hacia estadios más avanzados Al final de la primavera  La mayor parte son individuos adultos Evolución de la estructura de la población en 1991 En los 30 primeros días  Casi el 100% son adultos En los 30 últimos días  Los adultos están casi ausentes y el 80% son individuos en estadios muy tempranos

26 Evolución en 1990

27 Evolución en 1991

28 MODELO DE POBLACIONES ESTRUCTURADO EN ETAPAS (SSPM) Simulación del modelo El modelo consta de 7 depósitos: N6 CI CII CIII Hembras CV CIV

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30 En cada depósito aparecen una serie de flujos: De entrada: –Muda del compartimento anterior: MudaC (i-1) = C (i-1) / DurEstC (i-1) -Para Nauplius 6: CrecPobl = ProdHuev / DurEstHuevo De salida: –Muertes: MuertesCi = Ci x TasaMortCi –Advección: AdvecCi = Ci x Me x ( 1 - MIG Ci) AdvecN6 = N6 x Me –Muda del propio compartimento MudaCi = Ci / DurEstCi

31 Ejemplo para un depósito

32 Larva Nauplius 6

33 Tras la construcción del modelo, se realizó la simulación de la evolución de los distintos grupos de edad en el tiempo, el resultado fue el siguiente: Las fluctuaciones de las abundancias son cuantitativamente similares a las observadas en 1990.

34 Resultados de la simulación Datos reales del muestreo

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36 La mayor diferencia entre la simulación de Stella y los datos de 1990 corresponde a las hembras adultas, en las que se produce un pico al principio de la estación. Este aumento tan pronunciado se debe al reclutamiento de CV. La falta de evidencia de este reclutamiento en los datos de campo pueden deberse a: - Mortalidad mucho mayor en ese periodo. - Importante efectos advectivos. - Errores en el muestreo.

37 ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD Efectos del transporte Ekman y de las migraciones verticales -Valores normales -Migración igual a 0 -Migración igual a 1 Cada uno de los casos se simularon con los valores de ambos años y no se encontraron diferencias significativas.

38 Los resultados obtenidos son: MIG = 0 MIG = 1 Normal -MIG = 0 La población cae a 0 en pocos días. -MIG = 1 La población crece explosivamente, sobre todo después de los periodos de afloramientos

39 ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD El crecimiento de la población no está regulado por el alimento Se supone que la producción de huevos es constante e igual a 26 huevos

40 Discusión y conclusiones Calanus chilensis mantiene migraciones verticales diarias. El alimento es un factor que controla de desarrollo primaveral de esta especie. Por lo tanto, la migración y la tasa de crecimiento dependiente del alimento, explican la variación temporal que se observa en la población de este copepodo durante la primavera en la Bahía de Mejillones del Sur

41 Discusión y conclusiones El tiempo de generación para Calanus chilensis es de 21 días a 15ºC ya que produce una buena concordancia entre los datos de campo y los resultados obtenidos en la simulaciones. Un programa de muestreo diario es necesario para la correcta determinación del tiempo de generación de esta especie. Si la población no migra verticalmente, su número cae a casi 0 en 10 días.

42 Discusión y conclusiones El mantenimiento y el crecimiento de la población local de Calanus chilensis en la Bahía de Mejillones del Sur puede ser explicada por una combinación de fuerzas de advección, migraciones verticales y producción de huevos dependiente del alimento.