Blog

Apr 29, 2024

Sistema carbonatado en el afloramiento de Cabo Frío

Scientific Reports volumen 13, Número de artículo: 5292 (2023) Citar este artículo 403 Accesos 6 Detalles de Altmetric Metrics La evaluación cuantitativa del sistema carbonatado representa uno de los mayores

Scientific Reports volumen 13, número de artículo: 5292 (2023) Citar este artículo

403 Accesos

6 altmétrico

Detalles de métricas

La evaluación cuantitativa del sistema carbonatado representa uno de los mayores desafíos hacia los "Objetivos de Desarrollo Sostenible" definidos por las Naciones Unidas en 2015. En este sentido, el presente estudio investigó la dinámica espacio-temporal del sistema carbonatado y los efectos de la Fenómenos de El Niño y La Niña sobre la zona de surgencias de Cabo Frío. La caracterización física del sitio se realizó a través de datos de velocidad del viento y temperatura de la superficie del mar. También se recogieron muestras de agua durante el crucero oceanográfico a bordo del Diadorim R/V (Research Vessel). De estas muestras se obtuvieron los parámetros de salinidad absoluta y práctica, densidad, pH, alcalinidad total, carbonato, calcita, aragonito, bicarbonato de carbono inorgánico disuelto, dióxido de carbono, presión parcial de carbono, calcio y boro total. La concentración promedio más alta de bicarbonato en S1 (2018 µmol/kg) parece contribuir a los valores de carbono inorgánico disuelto (2203 µmol/kg). Los valores de estado de saturación de calcita, estado de saturación de aragonito y carbonato fueron más altos en la superficie de cada estación (estado de saturación de calcita = 4,80–5,48; estado de saturación de aragonito = 3,10–3,63 y carbonato = 189–216 µmol/kg). Los valores medios de pH fueron similares en las muestras día/noche (7,96/7,97). Todo el sistema de carbonatos se calculó mediante modelado termodinámico con el programa Marine Chemical Analysis (AQM) cargado con los resultados de los siguientes parámetros: temperatura, salinidad, alcalinidad total y parámetros de pH. Este manuscrito presenta datos originales sobre el sistema carbonatado y el proceso de "acidificación" influenciado por el afloramiento de Cabo Frío, que depende directamente de las oscilaciones de los fenómenos de El Niño y La Niña en la temperatura superficial del mar.

Las fuentes, los mecanismos de transporte y las transformaciones del dióxido de carbono (CO2) son esenciales en los estudios de campo de la oceanografía1,2. El CO2 inorgánico puede exhibir una variabilidad espacial y temporal significativa dentro de la misma masa de agua, ya que el contenido del océano depende de procesos como el intercambio atmosférico a través de la superficie del mar y la degradación de la materia orgánica (tanto autóctona como alóctona)3.

La reducción del pH del agua de mar provocada por el aumento de CO2 en este compartimento puede provocar una disminución del carbonato marino (Reacción 1), proceso también conocido como acidificación de los océanos (OA)4. Las aguas costeras del océano están naturalmente sujetas a variaciones de pH diarias, estacionales e incluso anuales amplificadas por OA5. La oscilación del pH del agua de mar afecta la especiación del sistema de carbonatos al reducir las cantidades de \({\text{CO}}_{3}^{2-}\) mientras aumenta el CO2 y \({\text{HCO}}_{3} ^{-}\) contenidos, interfiriendo en los procesos naturales de fotosíntesis y calcificación de los organismos marinos, generando así impactos ecológicos, sociales y económicos negativos6.

La reducción de la cantidad de \({\text{CO}}_{3}^{2-}\) disponible en el agua reducirá la capacidad del océano para eliminar el CO2 liberado a la atmósfera por las actividades humanas. La absorción de H+ y CO2 por \({\text{CO}}_{3}^{2-}\) reduce la capacidad de las aguas poco profundas para retener CO2. Varios autores han relacionado el estado de saturación de calcio (Ω) con la reducción de la capacidad de calcificación de los organismos ligada a una caída en la disponibilidad de \({\text{CO}}_{3}^{2-}\)5,7,8. A medida que la concentración de \({\text{CO}}_{3}^{2-}\) disminuye en el agua de mar (Reacción 1), hay una reducción en el estado de saturación de carbonato (Ω) (Ec. 1). El Ω ha estado implicado en la reducción de la calcificación de organismos marinos. Los animales marinos que presentan estructuras carbonatadas como esqueletos, conchas y espinas son los más afectados por la OA9,10.

La especiación y cuantificación del sistema carbonatado son considerados desafíos para los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) definidos en 2015 por las Naciones Unidas11 para los próximos nueve años. Uno de estos desafíos es establecer un protocolo analítico e implementar un programa de seguimiento de la OA. Datos obtenidos en estudios de OA (pH, TA, [\({\text{HCO}}_{3}^{-}\)], [\({\text{CO}}_{3}^{2 -}\)], [CO2]aq, ρCO2, Ωcalc, Ωarag) también son esenciales para validar los modelos regionales y globales del flujo de CO2 entre la interfaz del océano y la atmósfera. Los estudios de AA han presentado pocos avances en esta dirección1,12,13,14,15. Las principales dificultades relacionadas con la implementación de un Programa de Monitoreo de OA en aguas costeras y oceánicas son (1) la ausencia de una base de datos del sistema de carbonatos, (2) la falta de un protocolo unificado para la determinación del pH y la alcalinidad total (TA ), (3) la no divulgación de la precisión polinómica de los datos del sistema de carbonatos, y (4) la falta de un repositorio de datos integrado y de acceso abierto sobre los flujos de CO2 en aguas costeras y oceánicas16.

Una red de monitoreo de OA requiere mantener registros de los principales parámetros químicos (es decir, pH y alcalinidad total), lo que permite, por ejemplo, la determinación del estado de saturación de aragonito (ΩArag) y una descripción completa del sistema de carbonato14. Los parámetros adecuados para este fin se definen a través del equilibrio de las reacciones (2-6) que ocurren cuando el CO2 se disuelve en agua de mar2,17 de la siguiente manera:

Los fenómenos climáticos como El Niño Oscilación del Sur pueden afectar la intensidad del afloramiento al aumentar la TSM18. Esto está condicionado a la potencia de eventos que afectan los sistemas de ciclones y anticiclónes tropicales y subtropicales, cambiando la intensidad de los vientos cercanos a la región de surgencia y provocando un aumento de la TSM, disminuyendo la fuerza de la surgencia. La influencia de estos fenómenos en la región de surgencias de Cabo Frío aún no se ha comprendido completamente, ni tampoco sus implicaciones para el estado de saturación de carbonatos. Este experimento es parte de un extenso estudio sobre la viabilidad de implementar un protocolo unificado en un programa de monitoreo de la acidificación de áreas costeras y marinas del océano brasileño, como (1) sitios de surgencias, (2) arrecifes de coral, (3) islas oceánicas y (4) plataformas petroleras. La presente investigación originalmente dilucida la dinámica espacio-temporal del sistema carbonatado en el resurgimiento de Cabo Frío y evalúa La Niña y El Niño en el fenómeno del resurgimiento.

Ubicado en la costa de Arraial do Cabo (Rio de Janeiro, Brasil, Fig. 1), el sitio de estudio se produjo entre las latitudes 22° 58′–23° 06′ Sur y longitudes 42° 10′–42° Oeste. La costa brasileña presenta una orientación NE-SW en esta región, provocando que el viento NE sople paralelo a la costa y las aguas costeras someras se desplacen hacia mar abierto debido al transporte de Ekman19. El fenómeno de surgencia costera de Cabo Frío trae las aguas más profundas, frías y ricas en nutrientes20.

Área de estudio. Las estaciones de muestreo están representadas por puntos y números respectivos (S1, S2, S3 y S4). Este mapa fue generado con el software ArcMap v. 10.8.2 (https://www.esri.com/en-us/arcgis/about-arcgis/overview), por Senez-Mello, TM.

La Cuenca de Campos está directamente bajo la influencia del Anticiclón Subtropical del Atlántico Sur (SASA)21, principal rasgo de la circulación atmosférica sobre el Océano Atlántico Sur que afecta el tiempo y el clima brasileño22. Esta característica es responsable de la estabilidad termodinámica y de los vientos del noreste de baja intensidad que predominan en la región sureste de Brasil21. Los patrones de teleconexión (propagación de ondas en la atmósfera superior) pueden cambiar la intensidad y ubicación del máximo subtropical del Atlántico Sur en cualquier época del año, y los cambios en el posicionamiento del SASA generan un cambio significativo en el patrón del viento23.

Sun et al.24 analizaron datos de 1979 a 2015 para comparar la ubicación media del verano austral del SASA con el Modo Anular del Sur (SAM)25 y el índice multivariado extendido de El Niño-Oscilación del Sur (ENSO) (MEI)26. Los autores encontraron que cuando el SASA se desplaza hacia el polo, el SAM estaba en una fase positiva de La Niña, y cuando se desplaza hacia el ecuador, el SAM estaba en una fase negativa durante El Niño. Las velocidades del viento observadas en todo Brasil también pueden describir este cambio en el patrón SASA.

En Arraial do Cabo se producen tres masas de agua desde la costa hasta los 500 m de profundidad. La masa de Agua Tropical (AT) se encuentra en el lado exterior de la plataforma continental en los primeros 200 m y se caracteriza por un rango de temperatura entre 27.37 y 28.26 °C y un rango de salinidad entre 36.44 y 37.55 psu1,27,28. La masa de Agua Central del Atlántico Sur (SACW), que oscila entre 142 y 567 m de profundidad, se caracteriza por temperaturas entre 13,33 y 15,59 °C y salinidad entre 35,41 y 35,78 psu1,20,27,29,30,31. El SACW es una masa de agua rica en nutrientes que llegan a la superficie a través del fenómeno de surgencia costera de Cabo Frío20,32. La masa de Agua Costera (AC) se encuentra en la parte interna de la plataforma continental33, resultante de la mezcla de aguas continentales, ATT y SACW. El CW se caracteriza por temperaturas superiores a 23 °C y salinidad inferior a 34 psu34. El principal flujo de agua en la región es el Sistema Corriente de Brasil (BC). Esta corriente actúa hasta aproximadamente 500 m de profundidad, llevando la TW y la SACW hacia el sur31.

El clima en el área de estudio se clasifica como semiárido cálido35, caracterizado por una intensa evaporación regional y precipitaciones reducidas en comparación con áreas adyacentes, lo que resulta en un clima árido36.

Para caracterizar el fenómeno de surgencia marina se utilizaron datos de velocidad del viento y temperatura superficial del mar (TSM) de la región de Cabo Frío (RJ), organizados en una serie temporal. Los promedios diarios de la velocidad del viento representaron los cuadrantes NE (dirección 0°-45°) y SW (dirección 180°-270°) desde septiembre de 2006 hasta diciembre de 2016. La serie de datos de promedios diarios de TSM se refirió al período comprendido entre 1994 y 2016 (Instituto Nacional de Meteorología—www.inmet.gov.br). La serie de datos de promedios semanales de TSM se refirió al período comprendido entre 1994 y 2016 (datos del Instituto de Investigaciones Marinas Almirante Paulo Moreira –IEAPM).

La velocidad promedio diaria del viento de los cuadrantes NE y SW se tabuló con los respectivos promedios de TSM (temperatura de la superficie del mar) de 2006 a 2016. En los casos en que los datos de velocidad promedio del viento no tenían datos de TSM correspondientes en la serie temporal, la TSM se estimó utilizando el método de interpolación de Kriging. La estimación se obtuvo a partir de la interpolación de los datos de TSM en una grilla regular, donde: (X) correspondió al tiempo en días, (Y) al tiempo en años y (Z) a la TSM diaria y anual37. Se utilizó una estadística univariante de valores residuales de TSM resultantes del modelo de interpolación para evaluar el error estándar de los datos e indicar la función que mejor se ajusta a los datos de entrada. Se utilizó la relación Q–Q (cuantil-cuantil) para analizar la velocidad del viento, NE y SW, en comparación con su respectiva SST38. Los datos se compararon con los de los períodos de El Niño y La Niña comprobando la influencia de estos eventos sobre la velocidad del viento y la TSM39. También se obtuvieron curvas de tendencia relacionando la velocidad media del viento con la TSM. Se utilizó el coeficiente R2 de Pearson para evaluar la correlación de los datos.

El Diadorim R/V de la Armada de Brasil recogió muestras de agua el 20 de enero de 2016, utilizando un transecto orientado noreste/suroeste. La primera estación (S1) se ubicó entre la isla de Cabo Frío y el continente, y la estación más alejada (S4) se ubicó a 14 km de la costa, en la isóbata de 100 m (Tabla 1, Fig. 1).

La campaña de muestreo implicó un análisis a dos escalas. La escala espacial se mantuvo perpendicular a la línea costera (S1-S4), Fig. 1. El barco estuvo anclado en la estación 12 durante 12 h para la escala temporal. Ambas campañas se realizaron el mismo día. En el enfoque espacial, el muestreo de agua se realizó desde la superficie (~ 3 m) entre las 6:30 y 10:00 h (UTC) mediante una bomba adaptada a una manguera sin formar burbujas. Las otras muestras de agua debajo de la superficie se recolectaron a través de una botella Niskin de 10 L para el medio (la mitad de la profundidad total) y el fondo (~ 5 m sobre el fondo marino).

En el enfoque temporal, en la estación 2, las muestras de agua superficial se recolectaron cada hora (12 muestras en total), entre las 13:00 y la 01:00 h (UTC), mientras que las muestras de agua media y de fondo se recolectaron en horas alternas: 13, 15 , 17, 21, 23 y 1h.

Las mediciones del agua, como temperatura, profundidad y oxígeno disuelto, se realizaron con un recipiente CTD (Midas Valeport).

El modelado y las calibraciones de procedimientos descritos en este manuscrito se realizaron con el programa Marine Chemical Analysis (AQM)1,2,16,17. El AQM es un paquete de ecuaciones termodinámicas, ejecutadas a través de MS Excel, que pueden predecir la compleja composición del sistema de carbonatos marinos. Este paquete se basa en mediciones que pueden ser relativamente económicas (pH, temperatura y alcalinidad), lo que reduce los costos generales de los programas de monitoreo de la acidificación de los océanos. El programa AQM está disponible previa solicitud al correo electrónico del autor correspondiente.

Se eligió la prueba no paramétrica de Kruskal Wallis para las comparaciones entre grupos. Todas las pruebas estadísticas se realizaron utilizando el software Statistica 7.0 (TIBCO) con un nivel de significancia establecido en p <0,05.

El método analítico se basó en procedimientos internacionales para estudios que involucran la química del dióxido de carbono inorgánico en aguas marinas15,40,41 con las adaptaciones necesarias.

Para la determinación de TA, se recolectaron muestras de agua y se filtraron en un sistema de filtración Nalgene a través de filtros GF/F antes de ser transferidas a matraces tipo DBO (300 mL, marca Kimble) y analizadas inmediatamente40.

La determinación potenciométrica se realizó con muestras duplicadas en una celda de vidrio termostatizada abierta, donde se agregaron 3 mL (para obtener v1) y 10 mL (para obtener v2) de HCl 0,1 M a cada 100 mL de muestra42. El método consiste en determinar la pendiente de la recta obteniendo dos puntos para la función de Gran (F): F (1) definida por v1 y F (2) definida por v242. Para las determinaciones potenciométricas se utilizó un potenciómetro Thermo Scientific Orion Star acoplado a la celda del electrodo de referencia de vidrio Orion, modelo 8102BNUWP. El electrodo de pH se calibró diariamente con tampón "Tris" (0,04 m) para lecturas de muestras (máximo 12 muestras por día). Debido al reducido número de muestras por día, el corto período del crucero oceanográfico y las constantes condiciones de trabajo (fuente de electricidad, soluciones y equipos), optamos por verificar el rendimiento de los electrodos al inicio y al final del crucero oceanográfico. . El porcentaje de eficiencia del electrodo osciló entre 99,49 y 99,54% con respecto al valor teórico de Nernst (59 mV). Más detalles están disponibles en potencial de hidrógeno (pH).

La precisión analítica y la exactitud se calcularon a partir de cinco réplicas del material de referencia (Dickson-CRM, para mediciones de CO2 oceánico, lote 104)43, que obtuvo una tasa de recuperación del 95 % del valor esperado (Tabla 2). El TA calculado fue obtenido por el programa AQM a través de la ecuación: TA (μmol/kg) = 660 + 47.6S, definido por Hunter44 para aguas de los océanos Atlántico y Pacífico por el Programa GEOSECS. La alcalinidad total normalizada (NTA) se obtuvo mediante el programa AQM usando la ecuación: NTA (μmol/kg) = TA (μmol/kg) × 35/Salinidad (g/kg), donde se asumió que 35 era la salinidad representativa de las masas de agua.

El pH total de las muestras de agua recolectadas durante el crucero se determinó en el "laboratorio húmedo" de la siguiente manera: pHT (= − log([H+] + [(HSO4−]/co), donde co es la concentración termodinámica (1 mol /kg-solución).

La solución interna del electrodo de pH combinado se llenó con 0,7 M de NaCl para reducir la posible unión líquida. La fuerza electromotriz (fem) del electrodo estaba relacionada con la concentración molar del protón [H+], como se muestra en la ecuación. (2).

donde: E° es el potencial del electrodo estándar, determinado valorando una solución de NaCl 0,7 M con HCl45 0,179 M. Los valores de pHT (escala total) se midieron inmediatamente después de cada recolección a una temperatura constante de 25 ℃ en una celda termostática conectada a un baño termostático microprocesado con circulación externa (Qimis) para evitar sesgos de temperatura46. Las determinaciones se realizaron mediante el potenciómetro Thermo Scientific Orion Star acoplado al electrodo de referencia de vidrio Orion con una solución de llenado de la cámara exterior de NaCl de 0,7 m, modelo 8102BNUWP. La pendiente analítica del electrodo estuvo dentro de ± 0,13 mV (valor teórico de Nernst a 25 °C). El electrodo fue calibrado con un tampón "Tris" (0,04 m) preparado en el laboratorio47, donde los valores de pH fueron asignados por espectrofotometría (método m-cresol)16,40,48. El tampón "Tris" permite una precisión de 0,001 unidades de pH47,49. Posteriormente, mediante el programa AQM, se corrigieron los resultados de pH para la temperatura registrada en el momento del muestreo (pHt = pH25 + A + Bt + Ct2)50.

La determinación de Ca y TB se realizó mediante un MIP OES (espectrómetro de emisión óptica de plasma inducido por microondas, 4200 MP-AES, marca Agilent). Las curvas analíticas externas se realizaron con estándares monoelementarios (1000 mg/L, VHG®) con concentraciones que oscilaron entre 0,1 y 10 mg/L en una matriz de agua ultrapura. Se realizó una prueba de influencia de la matriz en la que se encontró que tanto las señales de boro como de calcio no mostraron ninguna diferencia significativa entre las matrices de agua ultrapura y la solución de NaCl de 500 mg/L. El calcio y el ácido bórico calculados también se obtuvieron utilizando las ecuaciones: [Ca2+]T = 2,938 × 10−4 × S15, y [B]T = 0,000416 × (S/35)51. Los valores analizados versus calculados de Ca y TB en muestras de agua mostraron un error relativo (RE%) de 0,2 a 8% (Tabla 3).

Todos los parámetros del sistema de CO2 inorgánico (CO2, \({\text{CO}}_{3}^{2-}\), \({\text{HCO}}_{3}^{-}\) , DIC, ρCO2, ΩCalc y ΩArag) se calcularon utilizando la constante de disociación del sistema de carbonato K52 definida de la siguiente manera:

\({lnk}_{B}^{*}\)53

\({lnk}_{Si}^{*}\)54

\({lnk}_{1}^{*}\)(H3PO4)55

\({lnk}_{2}^{*}\) (\({H}_{2}{PO}_{4}^{-}\))55

\({lnk}_{3}^{*}\) (\({HPO}_{4}^{2-}\))55

\({lnk}_{2}^{*}\) (\({CO}_{3}^{2-}\))56

Las concentraciones acuosas (CO2(aq)) y la presión parcial (ρCO2) se calcularon a partir de las variables temperatura, salinidad, pH y TA y utilizando la constante termodinámica y estequiométrica K (\({pk}_{1}^ {o}\), \({pk}_{2}^{o}\), \({pk}_{1}^{*}\) y \({pk}_{2}^{ *}\))57,58. En esta fase también se utilizó el AQM, ayudando en los cálculos.

La ecuación del flujo de CO2 entre los océanos y la atmósfera se define entre el CO2 acuoso y el CO2 saturado, definido de la siguiente manera (Ec. 3):

El CO2 acuoso y el CO2 saturado son componentes que caracterizan el "equilibrio" de la ecuación de flujo (Ec. 3) determinada en este estudio utilizando el programa AQM. La velocidad del viento tiene un efecto significativo en la ecuación de transferencia de gas. La relación entre el intercambio de gases y la velocidad del viento puede tener efectos no lineales en el cálculo de las velocidades de transferencia de gases para mediciones particulares de la velocidad del viento, dependiendo del diseño de muestreo y de la velocidad del viento1. El parámetro más crítico en la ecuación de velocidad de transferencia de gases (Ec. 4) en términos de la función con la velocidad del viento se basa en el coeficiente de intercambio gaseoso (kT en cm/h):

donde: u es el módulo de velocidad del viento a 10 m de la superficie en m/s, Sc es el número de Schmidt de CO2 en agua de mar59,60, y 660 es el valor de Sc en agua de mar a 20 °C. El número de Schmidt se define como la viscosidad cinemática del agua dividida por un coeficiente de difusión de gas definido de la siguiente manera (Ec. 5) por un polinomio:

El cálculo de kT (Ec. 4) considera que la velocidad del viento (u) tiene una dependencia cuadrática fundamental del cálculo del flujo de CO2. Normalmente, el muestreo de la velocidad del viento para el cálculo de kT tiene en cuenta el promedio climatológico a 10 m sobre la superficie del agua61. Sin embargo, dicho procedimiento puede incluir un error relacionado con la incompatibilidad media del viento y el muestreo de CO2 in situ. Además, la lectura de la velocidad del viento en la superficie del mar (10 m) puede producir un resultado inexacto debido al promedio orográfico del viento inducido por la vegetación. Por lo tanto, cuanto más cerca se realice la medición del viento a la superficie del agua, más significativo será el efecto del viento sobre Sc2.

Los datos físico-químicos obtenidos en las cuatro estaciones se representan en las Figs. 2, 3 y 4. Las temperaturas más bajas se registraron en el fondo de cada estación, variando de 13.9 °C (S2) a 14.7 °C (S1), mostrando la presencia de SACW (aguas más frías y menos salinas). En la estación 1, el agua emergió, mostrando temperaturas y salinidades más bajas, al igual que las muestras de fondo de las otras estaciones. En la superficie de la estación 1, la temperatura fue de 18,2 °C y la salinidad fue de 35,59 psu, donde la temperatura y la salinidad parecen caracterizar a SACW2. El SACW se observó en S2, S3 y S4 a profundidades intermedias, donde la temperatura osciló entre 15.4 y 16.0 °C y la salinidad entre 35.55 y 35.74 psu. La presencia de SACW se observó en el fondo de todas las estaciones. En la superficie de S3-S4, las temperaturas del agua oscilaron entre 22,2 y 25,7 °C y las salinidades fueron superiores a 36 psu. Al aumentar la distancia desde la costa (de S2 a 5 km), la temperatura y la salinidad aumentaron en la superficie, caracterizando el TW, ver Figs. 2 y 3. La salinidad no presentó variaciones significativas entre estaciones y profundidades (Fig. 3). Los valores más altos se registraron en la superficie de cada estación, variando de 35.59 (S1) a 36.37 psu (S2), y los valores más bajos se registraron en la parte inferior, variando de 35.39 (S2) y 35.41 psu (S4).

Temperatura de las muestras longitudinales de la superficie, medio y fondo de la columna de agua.

Salinidad de las muestras longitudinales de la superficie, medio y fondo de la columna de agua.

Oxígeno disuelto en las muestras longitudinales de la superficie, el medio y el fondo de la columna de agua.

Todas las estaciones mostraron las concentraciones más altas de OD (193–216 µmol/L) en muestras superficiales y las concentraciones más bajas (180–196 µmol/L) en las muestras más bajas, Fig. 4. Los contenidos más altos de OD se obtuvieron en S2, S3 , y S4, entre 10 y 20 m de profundidad, donde la respiración puede predominar sobre la productividad, haciendo que esta masa de agua sea más rica en carbono y nutrientes orgánicos e inorgánicos20. Así, cuando el SACW sale a la superficie, trae agua rica en CO2 y nutrientes y O2 empobrecido. En aguas poco profundas, el aumento de la solubilidad del oxígeno se ve favorecido por la fotosíntesis y el intercambio de gases con la atmósfera (Fig. 4).

Se observó a través de una serie de datos diarios (de septiembre de 2006 a diciembre de 2016) del área de estudio que las velocidades del viento NE y SW aumentaron a partir del año 2010. Entre 2010 y 2015, este aumento fue simultáneo con los períodos en los que la TSM mostró un tendencia descendente que favoreció mayores velocidades de viento del NE y SW y una mayor intensidad del resurgimiento de Cabo Frío de 2010 a 2015. Entre 2012 y 2013 se observaron los eventos de El Niño y La Niña, que favorecieron las variaciones más considerables de la TSM dadas por las desviaciones significativas de la media, verificada por la TSM más baja relativa a los demás períodos de la serie temporal (Figs. 5 y 6).

Velocidad del viento en los cuadrantes SW y NE (línea azul) con la respectiva variación de la temperatura superficial del mar (SST) en el área de surgencia de Cabo Frio/RJ (círculo con barra vertical en rojo), mostrando la temperatura promedio y la desviación estándar entre 09 /2006 y 12/2016, según eventos leves (Débil) y moderados a fuertes (Mod. a Str.) de El Niño y La Niña.

Cuadrícula de temperatura de la temperatura de la superficie del mar (TSM) en el afloramiento de Cabo Frío obtenida mediante Kriging de los datos de TSM (1995-2016). Manchas azules (frías): duración e intensidad del fenómeno de surgencia. Manchas rojas (calientes): anomalías de temperatura a largo plazo y de intensidad. Elipse: TSM en el periodo correspondiente a la campaña de muestreo. Rectángulo rayado: Str: período de mayor magnitud del viento (de 2010 a 2016); Débil: ausencia de eventos de El Niño leve (de 2012 a 2013); y mod. A Str: vientos de moderados a fuertes (de 2006 a 2010).

En contraste, antes de 2010, los eventos moderados a fuertes de El Niño y La Niña afectaron el fenómeno de resurgimiento de Cabo Frío al reducir su intensidad, aumentar la TSM y disminuir la velocidad del viento (Figs. 5 y 6). Elías62 ya había observado un patrón similar en el resurgimiento de Cabo Frío, pero en una escala temporal mayor que los períodos de El Niño, considerando vientos más fuertes responsables de cambios en el patrón del proceso de resurgimiento, generando reflejos en el proceso de resurgimiento local. El autor también encontró que el fenómeno de resurgimiento de Cabo Frío está relacionado con la frecuencia de los eventos de El Niño y La Niña, provocando cambios en la TSM y la dinámica del viento a lo largo de las estaciones. Afectando así el transporte y dispersión de nutrientes desde el fondo del mar hacia la superficie en las proximidades del afloramiento.

Durante el período de recolección de muestras de agua en enero de 2016, según las Figs. 5 y 6, las temperaturas de la superficie del mar estaban aumentando (en promedio de 20 a 22 °C) debido al fuerte El Niño ocurrido en 2015. También se observó una disminución en la velocidad promedio del viento de 10 a 8 m/s (Fig. .5). Esta disminución de la velocidad del viento se corroboró con el aumento de la temperatura de las muestras de agua recolectadas en la campaña oceanográfica de enero de 2016 (22,7ºC promedio). Esta temperatura promedio es aún menor si se compara con el promedio encontrado entre los años 2006 y 2010 (Figs. 5 y 6).

Cuando los eventos de El Niño y La Niña son escasos o ausentes, se observa que la TSM disminuye y el viento se acelera, aumentando la intensidad del resurgimiento de Cabo Frío (Figs. 5 y 6). También se observó que la duración de los eventos más moderados de El Niño y La Niña disminuyeron la intensidad del resurgimiento, provocando un aumento de la TSM y una disminución en la velocidad de los vientos del NE y SO (Figs. 5 y 6). Esta relación entre la TSM y la velocidad del viento se puede confirmar comparando los cuantiles de velocidad del viento con la TSM en un gráfico de dispersión de gráficos Q-Q. Esta prueba estadística demostró que las variables (velocidad del viento x SST) tienen un comportamiento similar en ambas direcciones del viento (R2NE = 0,99 y R2SW = 0,94). Además, la regresión lineal mostró que cuanto menor es la SST, mayor es la velocidad del viento (Fig. 7).

Gráfico cuantil-cuantil (gráfico QQ) que muestra la distribución de datos de TSM y velocidad del viento de 2006 a 2016 en el área de surgencia de Cabo Frío. Puntos azules: viento del SW. Puntos verdes: viento del NE. Líneas rojas: ecuación lineal de mejor ajuste. Línea verde: curva de tendencia de intensidad del viento del NE; Línea azul: curva de tendencia de intensidad del viento del SO, ambas ajustadas a bandas de predicción del 95%.

Los datos de TSM y El Niño y La Niña presentados en la Fig. 6, que señalaron una influencia en el patrón del viento en el área de surgencia de Cabo Frío (Fig. 5), pueden estar relacionados con el movimiento de nutación lunar. El efecto más evidente es el aprisionamiento de agua en un ciclo nodal o Saros en cada hemisferio debido a la alteración del centro de gravedad entre la Luna y la Tierra63.

Este ciclo de 18,6 años coincide de 1993 a 2011, con una declinación mínima de la órbita lunar (-18,35°) en 1998 y la máxima (-28,65°) en 2006. La declinación lunar mínima se produjo nuevamente en el siguiente ciclo de Saros en 2016 (EE.UU. Observatorio Naval de Efemérides). Esta observación coincidió con el atrapamiento de las aguas más cálidas del hemisferio sur, lo que puede influir en la disminución de la frecuencia del fenómeno de resurgimiento de Cabo Frío y aumentar los efectos de El Niño y La Niña sobre el resurgimiento al disminuir los vientos. A partir de 2010, la frecuencia de los afloramientos se hizo más intensa, con una disminución más significativa de la TSM que provocó las velocidades de viento más altas observadas debido a los efectos cada vez menores de El Niño y La Niña en los afloramientos. Excepcionalmente, respecto al resto de años de la serie temporal, a partir de 2010, hubo una variación más significativa en la TSM (en promedio - 3 °C) y en la velocidad del viento (en promedio + 4 m/s) (Fig. 5). . Ya se han descrito efectos similares de estos cambios recientes en los sistemas de surgencia64 para comprender el estado de saturación de aragonito en las áreas monzónicas de Indonesia65.

La Fig. 8 mostró que el pH no tuvo un patrón en el perfilado de cada estación o entre estaciones. El valor medio entre estaciones osciló entre 7,93 y 7,96. Por otro lado, las concentraciones de TA mostraron los valores superficiales más altos en todas las estaciones (2587–2614 µmol/kg), con la concentración más alta en S3 (2614 µmol/kg). [CO32−] parece contribuir significativamente (R = 0,95; p < 0,05) a los valores de TA de las estaciones.

pH y alcalinidad de las muestras longitudinales de la columna de agua de superficie, media y fondo.

La concentración promedio más alta de \({\text{HCO}}_{3}^{-}\) en S1 (2018 µmol/kg), parece contribuir fuertemente (R = 0,92; p < 0,05) a los valores de DIC (2203 µmol/kg). Parte del [\({\text{HCO}}_{3}^{-}\)] en S1 puede explicarse por el aumento de ρCO2 generado por la descomposición de la materia orgánica de origen natural presente en el resurgimiento del agua66 ,67 (reacciones 7 a 9).

SACW también contribuye como fuente de \({\text{HCO}}_{3}^{-}\), en S1 a través del fenómeno de surgencia. Los valores de ΩCalcita, ΩAragonita y \({\text{CO}}_{3}^{2-}\) fueron mayores en la superficie de cada estación (ΩCalcita = 4,80–5,48; ΩAragonita = 3,10–3,63, y \({\text{CO}}_{3}^{2-}\) = 189–216 µmol/kg), Fig. 9. La mezcla de masas de agua favorecida por la batimetría parece influir en los altos valores de la Sistema carbonatado en aguas superficiales. El SAAC, rico en nutrientes en comparación con otras masas de agua de la región66, proporciona una actividad fotosintética que afecta las constantes de equilibrio del sistema carbonatado2,17, favoreciendo el aumento del estado de saturación, de las concentraciones del carbonato y del AT. Las reacciones de equilibrio 4 y 5 aclaran este proceso.

Estado de saturación de calcita (ΩCalcita) y concentración de carbonato (μmol/kg) de las muestras longitudinales de la superficie, el medio y el fondo de la columna de agua.

Investigaciones recientes68,69,70 sugirieron que el Ω del agua de mar no controla la tasa de calcificación (líquido calcificante). Es decir, no podemos simplemente vincular la disponibilidad de carbonato (afectada por la disminución de los valores de pH) a la tasa de calcificación. Hasta ahora, no se ha encontrado ningún transportador \({\text{CO}}_{3}^{2-}\) en organismos calcificantes (por ejemplo, cocolitofóridos). Por el contrario, existe amplia evidencia de transportadores \({\text{HCO}}_{3}^{-}\). El bicarbonato dentro del fluido calcificante proporciona la formación de carbonato de calcio (Reacción 6).

Las reacciones que implican la formación de carbonato de calcio dependen del gradiente electroquímico (\({H}^{+}\)) entre el medio marino y el tejido de los organismos y del Ω adecuado (superior) en el fluido citoplasmático. Aún es necesario aclarar varias lagunas en relación con la calcificación de los organismos marinos6,71,72. El pH es una medida magistral por su participación en diversas reacciones de equilibrio químico (concentración de protones), a través de la cual se pueden obtener datos precisos sobre la especiación y cuantificación del sistema carbonatado a costos reducidos1,13,73.

Los eventos de El Niño y La Niña pueden afectar fuertemente los parámetros del sistema carbonatado ya que estos parámetros son afectados por SACW. La influencia directa es el transporte de bicarbonato, mientras que la influencia indirecta es el transporte de nutrientes por parte del SACW estimulando la actividad fotosintética de las aguas superficiales (reacciones 4 y 5), eliminando el CO2 del agua. Es fundamental resaltar que en el periodo de muestreo (ene/2016), se presentó un evento extremo de El Niño, afectando el fenómeno de surgencia y favoreciendo un aumento de la TSM y una disminución en la velocidad de los vientos del NE y SO. El escenario opuesto ocurrió antes de 2010, cuando los promedios de TSM fueron más altos y las velocidades del viento fueron más bajas que en los años siguientes (Figs. 5, 6 y 7).

Los valores del sistema de carbonatos discutidos anteriormente mostraron que el área estudiada tiene un bajo efecto corrosivo, a diferencia de otras aguas afloradas que generalmente presentan valores de pH inferiores a 7,80 y un estado de saturación de carbonatos reducido (< 1,0)1. El bajo efecto corrosivo probablemente se debió a la mezcla de masas de agua (SACW y TW) y al afloramiento de baja intensidad por la disminución de la velocidad del viento del NE 5 días antes de la colección (Figs. 5 y 6), caracterizando los efectos del intenso El Niño en el sistema de surgencias de Cabo Frío.

En el muestreo temporal (S2), no se dilucida el efecto de la luz solar sobre los parámetros del sistema de carbonato durante 12 h (Figs. 10 y 11). Los valores medios de pH, TA, DIC, ρCO2, ΩCa y ΩAr fueron similares en las muestras día/noche, respectivamente: pH = 7,96/7,97; TA = 2,626/2,632 µmol/kg; CID = 2,231/2,215 µmol/kg; ρCO2 = 523/518 µmol/kg; ΩCa = 4,6/4,6 y ΩAr = 3,0/3,0. En este escenario de escala de tiempo, las variables físicas (temperatura y salinidad) fueron determinantes en la dinámica de los parámetros del sistema carbonatado relacionados con los procesos biológicos (respiración y fotosíntesis). También fue evidente, a través de la Fig. 10, que había una mezcla entre las capas TW (temperatura superior a 18 °C y salinidad 36–37,37 psu) y SACW (temperatura inferior a 21 °C y salinidad entre 34,29 y 36,19 psu) sobre el periodo de muestreo.

Muestreo temporal. Temperatura (°C), salinidad (psu), aragonito y estado de saturación de calcita. Eje X: hora-día. Eje Y: coordenadas de las estaciones. Eje Z: Profundidad-m. Datos muestreados de 13:00 a 1:00 horas los días 20 y 21 de enero de 2016.

Muestreo temporal. Alcalinidad total (µmol/kg), bicarbonato (µmol/kg), Carbono inorgánico disuelto (µmol/kg), Potencial hidrogenónico (pH). Oxígeno disuelto (µmol/kg) y presión parcial de dióxido de carbono (atm). Eje X: hora-día. Eje Y: coordenadas de las estaciones. Eje Z: Profundidad-m. Datos muestreados de 13:00 a 1:00 horas los días 20 y 21 de enero de 2016.

Los promedios de los parámetros del sistema de carbonato entre las capas superficial (TW) y inferior (SACW) fueron distintos, respectivamente: ΩCa = 5,2 y 3,9; ΩAr = 3,4 y 2,6; TA = 2642 y 2624 µmol/kg; \({\text{HCO}}_{3}^{-}\) = 2026 y 2217 µmol/kg; DIC = 2182 y 2284 µmol/kg; pH = 7,99 y 7,94; OD = 218 y 181 µmol/kg, y ρCO2 = 483 y 566 µmol/kg. Los valores más altos de DIC en SACW se debieron a los valores más altos de ρCO2 y HCO3− (2026–2217 µmol/kg), ya discutidos en la sección del sistema de carbonato. La reacción 1 explica las concentraciones más altas de \({\text{HCO}}_{3}^{-}\) en esta masa de agua. El aumento de ρCO2 encontrado en SACW fue causado por la descomposición de materia orgánica autóctona en aguas afloradas66,67 (reacciones 7-9). Las concentraciones más altas de \({\text{CO}}_{3}^{2-}\) en la superficie (189–202 µmol/kg) parecen contribuir a los valores más altos del estado de saturación de calcita y aragonito (Reacción 6) afectados por el resurgimiento durante 12 h. Los valores más altos del estado de saturación de carbonato en la superficie (TW) se ven favorecidos por la actividad fotosintética que aumenta la concentración de iones carbonato (ver Reacción 1).

El modelo utilizado en las Figs. 10 y 11 para espacializar la temperatura y el sistema de carbonato durante el tiempo de recolección (X) y la profundidad (Y) muestran claramente una mezcla entre las masas de agua TW y SACW. La reducción de la intensidad del afloramiento (20 al 21 de enero de 2016) sugirió la influencia del viento del NE durante el día. La menor intensidad del resurgimiento en el período de recolección del 20 al 21 de enero de 2016 (Fig. 6) sugiere que los efectos del viento local del NE que sopla intensamente hacia el continente (en tierra) durante el día por un gradiente de temperatura más significativo entre océano y continente, también pueden promover el atrapamiento o amontonamiento de masas de agua superficial a lo largo de la costa. Por otro lado, con el aumento de la temperatura del agua, los vientos soplan hacia el océano (mar adentro) por la noche, acentuando el efecto de resurgimiento de SACW y su acercamiento a la costa. Este proceso de resurgimiento durante la noche se puede observar por los valores más bajos de temperatura y omega (Fig. 10). Además, los valores más altos de TA, DIC y [\({\text{HCO}}_{3}^{-}\)] y la disminución del pH durante la noche respaldan el efecto del SACW ascendente (Fig. 11).

El sistema carbonatado del presente estudio, en comparación con otras áreas de estudio, mostró un menor efecto corrosivo de las SACW, probablemente debido a que los fenómenos de El Niño y La Niña sobre el afloramiento de Cabo Frío disminuyeron su intensidad (ver ítem 3.1.2). Estudios1 del sistema carbonatado realizados en el Atlántico Sur (Cuenca Oceánica Sergipe/Alagoas, Brasil) mostraron un agua más corrosiva proveniente de SACW (250 m de profundidad), con los siguientes valores: pH = 7,74 mol/kg-sol; ρCO2 = 953 µmol/kg; ΩCa = 1,9; DO = 146 µmol/kg y ΩAr = 1,2. Otro estudio65 señaló el efecto de los eventos de surgencia sobre el estado de saturación de aragonito, mostrando valores más bajos (2,97–3,44) en comparación con el área no afectada por la surgencia (4,45–3,57). Un estudio anterior5 también describió el mismo efecto corrosivo del agua acidificada ascendente en la plataforma continental. Todos estos autores sugirieron el efecto corrosivo de las aguas afloradas (pH < 7,75 y ΩAr < 1,0).

Recientemente, las zonas costeras han estado atrayendo una atención significativa debido a los flujos de CO274,75,76,77. Estos investigadores generaron estos flujos de CO2 motivados por los intentos de comprender el efecto que tiene el CO2 en la acidificación de los océanos y el papel de las zonas costeras en el secuestro de CO2. Independientemente de sus motivaciones, los valores generados por estos flujos de CO2 son inexactos en términos de la interfaz entre el agua y el aire2,61,78. De hecho, el K físico fundamental, como el número de Schmidt y los componentes del coeficiente de intercambio gaseoso (KT) de la ecuación de flujo, son limitados cuando se consideran en experimentos de campo una vez que se generan empíricamente en condiciones controladas de laboratorio. Dicho K no considera otros factores que interactúan con el flujo de CO2, tales como: interfaz de turbulencia agua/aire, burbujas de aire, sustancias surfactantes y precipitación. ¿Cuál es el error asociado al estimar el flujo con estos factores físicos que no se consideran y las condiciones de laboratorio asumidas? El flujo promedio de CO2 del agua a la atmósfera en este trabajo fue de 0,12 mmol/m2/día, lo cual es relativamente bajo en comparación con el estuario de Caravelas (5-1,377 mmol/m2/día)16, y el flujo promedio de CO2 encontrado en aguas afloradas frente a la costa de Chile (1,6–2,19 mmol/m2/dia)79.

Este estudio presentó nuevos datos preliminares sobre la dinámica de "acidificación" en el afloramiento de Cabo Frío gobernado por los fenómenos de El Niño y La Niña, que controlan la TSM. Además, demostró la importancia de implementar estudios estacionales con protocolos que involucren técnicas analíticas más sensibles, con mayor precisión y menor costo para generar más datos y promover el conocimiento sobre el sistema carbonatado a lo largo de la costa brasileña1.

La Oscilación del Sur de El Niño podría afectar la intensidad del afloramiento al aumentar la TSM. Este fenómeno climático influye en el sistema carbonatado ya que estos parámetros se ven afectados por el SACW. El carbonato de calcio parece responsable del aumento de los valores de TA en todas las estaciones estudiadas. Por otro lado, en la estación S1, la DIC estuvo influenciada por las concentraciones de bicarbonato provenientes de aguas afloradas. En el muestreo temporal (S2), no se observó el efecto de la luz solar sobre los parámetros del sistema de carbonatos durante 12 h.

Por último, los resultados de nuestro estudio enfatizan la importancia de los fenómenos ENOS, y el ciclo nodal debe considerarse en los estudios de acidificación de los océanos en áreas de resurgimiento. Son necesarios estudios interdisciplinarios con la implementación de un protocolo específico para escalas temporales y estacionales para comprender los efectos sobre la biota y sustentar los modelos de cambio climático.

Los conjuntos de datos utilizados y/o analizados durante el presente estudio están disponibles del autor correspondiente previa solicitud razonable.

Ramos y Silva, CA et al. Inventario de masas de agua y sistemas carbonatados de la costa noreste de Brasil: Monitoreo de la acidificación de los océanos. MÁS UNO 17, e0271875 (2022).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Ramos y Silva, CA, Davalos, PB, Da Silva, MP & de Miranda, LB Variabilidad y transporte de dióxido de carbono inorgánico en un estuario tropical. J. Oceanogr. Mar. Res. Rev. 05, 155 (2017).

Google Académico

Chester, R. Geoquímica Marina (División Académica de Unwin Hyman Ltd, 1990). https://doi.org/10.1007/978-94-010-9488-7.

Reservar Google Académico

Cai, WJ y cols. Acidificación de las aguas costeras subterráneas potenciada por la eutrofización. Nat. Geociencias. 4, 766–770 (2011).

Artículo ADS CAS Google Scholar

Feely, RA, Sabine, CL, Hernandez-Ayon, JM, Ianson, D. & Hales, B. Evidencia de afloramiento de agua corrosiva "acidificada" en la plataforma continental. Ciencias (80-). 320, 1490-1492 (2008).

Artículo ADS CAS Google Scholar

Fassbender, AJ, Sabine, CL y Feifel, KM Consideración de la química de los carbonatos costeros para comprender la calcificación biológica. Geofís. Res. Letón. https://doi.org/10.1002/2016GL068860 (2016).

Artículo de Google Scholar

Smith, HEK y cols. Predominio de cocolitóforos fuertemente calcificados con baja saturación de CaCO3 durante el invierno en el Golfo de Vizcaya. Proc. Nacional. Acad. Ciencia. EE.UU. 109, 8845–8849 (2012).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Takahashi, T. El destino del dióxido de carbono industrial. Ciencias (80-). 305, 352–353 (2004).

Artículo CAS Google Scholar

Hofmann, GE y cols. El efecto de la acidificación de los océanos sobre los organismos calcificadores en los ecosistemas marinos: una perspectiva de organismo a ecosistema. Año. Rev. Ecológico. Evolución. Sistema. https://doi.org/10.1146/annurev.ecolsys.110308.120227 (2010).

Artículo de Google Scholar

Watson, SA Almejas gigantes y aumento de CO2: la luz puede mejorar los efectos de la acidificación del océano en un animal que funciona con energía solar. MÁS UNO https://doi.org/10.1371/journal.pone.0128405 (2015).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Naciones Unidas. Cumbre de las Naciones Unidas sobre Desarrollo Sostenible 2015: resumen informal. en el 70º período de sesiones de la Asamblea General 1 a 10 (2015).

García, HE et al. Estrategia de gestión de datos para mejorar el uso global de datos e información sobre acidificación de los océanos. Oceanografía 28, 226–228 (2015).

Google Académico

Marion, GM y cols. pH del agua de mar. Mar. Química. 126, 89–96 (2011).

Artículo CAS Google Scholar

McLaughlin, K. y col. Principios básicos de la red de acidificación actual de California: vinculación de la química, la física y los efectos ecológicos. Oceanografía 28, 160-169 (2015).

Artículo de Google Scholar

Millero, FJ Constantes de carbonato para aguas estuarinas. Mar. Freshw. Res. 61, 139 (2010).

Artículo ADS CAS Google Scholar

Ramos y Silva, CA et al. Acidificación de los océanos en un suspiro: práctica educativa para la construcción de conocimiento sobre los cambios globales. Rev. Experiencias en la enseñanza de las ciencias 12, 1–25 (2017).

Anuncios Google Scholar

Ramos e Silva, CA, Sternberg, LSL, Dávalos, PB & de Souza, FES El impacto de la agricultura orgánica e intensiva en el estuario tropical. Costa del Océano. Gestionar. 141, 55–64 (2017).

Artículo de Google Scholar

Lübbecke, JF, Burls, NJ, Reason, CJC & Mcphaden, MJ Variabilidad en el anticiclón del Atlántico Sur y el modo Niño Atlántico. J. Clim. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-14-00202.1 (2014).

Artículo de Google Scholar

Silva, Estudio LCC de Masas de Agua y Circulación Geostrófica en la Región Sudeste de la Cuenca Brasileña. COPPE/UFRJ (Universidad Federal de Río de Janeiro, 2006).

Valentin, JL Análisis de parámetros hidrobiológicos en el afloramiento de Cabo Frío (Brasil). Mar. Biol. https://doi.org/10.1007/BF00392407 (1984).

Artículo de Google Scholar

Dereczynski, CP & Menezes, WF Meteorología de la Cuenca de Campos. en Meteorología y Oceanografía 1–54 (Elsevier, 2015). https://doi.org/10.1016/B978-85-352-6208-7.50008-8.

Reboita, MS, Ambrizzi, T., Silva, BA, Pinheiro, RF & da Rocha, RP El anticiclón subtropical del Atlántico Sur: clima presente y futuro. Frente. Ciencia de la Tierra. 7, 1-15 (2019).

ADS del artículo Google Scholar

Gilliland, JM & Keim, BD Posición del anticiclón del Atlántico Sur y su impacto en las condiciones de la superficie en todo Brasil. J. Aplica. Meteorol. Climatol. 57, 535–553 (2018).

ADS del artículo Google Scholar

Sun, Y. et al. OCO-2 avanza en la observación de la fotosíntesis desde el espacio mediante la fluorescencia de la clorofila inducida por el sol. Ciencia. 358, 1–6 (2017).

Artículo de Google Scholar

Marshall, GJ Tendencias en el modo anular sur a partir de observaciones y reanálisis. J. Clim. 16, 4134–4143 (2003).

2.0.CO;2" data-track-action="article reference" href="https://doi.org/10.1175%2F1520-0442%282003%29016%3C4134%3ATITSAM%3E2.0.CO%3B2" aria-label="Article reference 25" data-doi="10.1175/1520-0442(2003)0162.0.CO;2">ADS del artículo Google Scholar

Wolter, K. & El Timlin, MS Comportamiento del Niño/Oscilación del Sur desde 1871 según lo diagnosticado en un índice ENSO multivariado extendido (MEI.ext). En t. J. Climatol. 31, 1074–1087 (2011).

Artículo de Google Scholar

Da Silveira, ICA, Schmidt, ACK, Campos, EJD, De Godoi, SS & Ikeda, Y. La corriente de Brasil frente a la costa este de Brasil. Braz. J. Oceanogr. 48, 171–183 (2000).

Artículo de Google Scholar

Emílsson, I. La plataforma y las aguas costeras del sur de Brasil. bol. hacer inst. Océano. 11, 101-112 (1961).

Artículo de Google Scholar

Almeida, RAFF, Nobre, P., Haarsma, RJ & Campos, EJDD Retroalimentación negativa océano-atmósfera en la Zona de Convergencia del Atlántico Sur. Geofís. Res. Letón. 34, L18809 (2007).

ADS del artículo Google Scholar

da Silva, AC, Araújo, M. & Bourlès, B. Variación estacional en la estructura de las masas de agua en la plataforma continental amazónica y el área oceánica adyacente. Rev. Bras. Geofísica 23, 145-157 (2005).

Artículo de Google Scholar

Stramma, L. & England, M. Sobre las masas de agua y la circulación media del Océano Atlántico Sur. J. Geophys. Res. Océano. 104, 20863–20883 (1999).

ADS del artículo Google Scholar

Campos, EJD, Velhote, D. & da Silveira, ICA Surgencia de ruptura de plataforma impulsada por los meandros ciclónicos de la corriente de Brasil. Geofís. Res. Letón. 27, 751–754 (2000).

ADS del artículo Google Scholar

Kampel, M. Estimación de la producción primaria y la biomasa de fitoplancton mediante teledetección del color del océano y datos in situ en la costa sureste de Brasil. Situ (2003).

Castro, F. de & Miranda, L. de. Oceanografía física de la plataforma continental del Atlántico occidental ubicada entre 4 N y 34 S. en The Sea vol. 11 209–251 (Wiley, 1998).

Barbiéri, EB Ritmo climático y extracción de sal en Cabo Frío. Rev. Bras. Geogr. 37, 23-109 (1975).

Google Académico

Barbiéri, EB Cabo Frio e Iguaba Grande, dos microclimas distintos en un corto intervalo espacial. En: Lacerda, LD de; Araújo, DSD de; Cerqueira, R. y Turcq, B. (eds.). Restingas: Origen, Estructura, Procesos. Anuncio del Simposio sobre Restingas Bras. CEUFF, Niterói. PAG. 413–425. 477 (1984).

Isaaks, EH & Srivastava, RM Medidas de continuidad espacial para geoestadísticas probabilísticas y deterministas. Matemáticas. Geol. https://doi.org/10.1007/BF00892982 (1988).

Artículo MathSciNet MATEMÁTICAS Google Scholar

Gnanadesikan, R. Métodos para el análisis de datos estadísticos de observaciones multivariadas. Mermelada. Estadística. Asociación. 92, 1656 (1997).

Artículo de Google Scholar

NOAA. GeoPlataforma. Clima de la NOAA. https://noaa.maps.arcgis.com/home/group.html?id=b4e31886df6740b68f35953cfe15079f#overview (2019). Consultado en 2019.

GAMA. Manual de métodos para el análisis de los distintos parámetros del sistema de dióxido de carbono en agua de mar; versión 2. ORNL/CDIAC-74 (Eds Dickson, AG & Goyet, C.) 2 (1994).

Pratt, KW Medición de valores de pHT de tampones Tris en agua de mar artificial en diferentes proporciones molares de Tris:Tris·HCl. Mar. Química. 162, 89–95 (2014).

Artículo CAS Google Scholar

Van Den Berg, CMG y Rogers, H. Determinación de alcalinidades de aguas estuarinas mediante titulación potenciométrica de dos puntos. Mar. Química. 20, 219–226 (1987).

Artículo de Google Scholar

Dickson, AG Certificado de análisis. Material de referencia para mediciones de CO2 oceánico Lote 104 (Embotellado el 11 de junio de 2010). Mar. Phys. Laboratorio. 1–3 (2010).

Hunter, KA La dependencia de la temperatura del pH en el agua de mar superficial. Profundo. Res. Parte I Oceanogr. Res. Papilla. https://doi.org/10.1016/S0967-0637(98)00047-8 (1998).

Artículo de Google Scholar

Ramos e Silva, CA, Liu, X. & Millero, FJ Solubilidad de siderita (FeCO3) en soluciones de NaCl. J. Solución química. 31, 97-108 (2002).

Artículo de Google Scholar

Perez, FF & Fraga, F. Un procedimiento analítico rápido y preciso para la determinación de la alcalinidad. Mar. Química. 21, 169–182 (1987).

Artículo CAS Google Scholar

Millero, FJ et al. El uso de tampones para medir el pH del agua de mar. Mar. Química. https://doi.org/10.1016/0304-4203(93)90199-X (1993).

Artículo de Google Scholar

Clayton, TD y Byrne, RH Mediciones espectrofotométricas del pH del agua de mar: calibración de la escala de concentración total de iones de hidrógeno del púrpura de m-cresol y resultados en el mar. Profundo. Res. Parte I. https://doi.org/10.1016/0967-0637(93)90048-8 (1993).

Artículo de Google Scholar

Millero, FJ El pH de las aguas estuarinas. Limnol. Oceanogr. 31, 839–847 (1986).

Artículo ADS CAS Google Scholar

Millero, FJ Termodinámica del sistema de dióxido de carbono en los océanos. Ciencias (80-). 59, 661–677 (1995).

CAS Google Académico

Millero, FJ Oceanografía Química 2ª ed. (Prensa CRC, Taylor y Francis, 1996).

Google Académico

Lueker, TJ, Dickson, AG & Keeling, CD Ocean pCO2 calculado a partir de carbono inorgánico disuelto, alcalinidad y ecuaciones para K1 y K2: Validación basada en mediciones de laboratorio de CO2 en gas y agua de mar en equilibrio. Mar. Química. 70, 105-119 (2000).

Artículo CAS Google Scholar

Dickson, AG Termodinámica de la disociación del ácido bórico en agua de mar sintética de 273,15 a 318,15 K. Deep Sea Res. Parte A. Oceanogr. Res. Papilla. 37, 755–766 (1990).

Artículo ADS CAS Google Scholar

Millero, FJ La química física de las aguas naturales. Pura aplicación. Química. 57, 1015-1024 (1985).

Artículo CAS Google Scholar

Yao, W. & Millero, FJ La química de las aguas anóxicas en el fiordo Framvaren. Noruega. Agua. Geoquímica. 1, 53–88 (1995).

Artículo CAS Google Scholar

Roy, RN y cols. Las constantes de disociación del ácido carbónico en agua de mar a salinidades de 5 a 45 y temperaturas de 0 a 45 °C. Mar. Química. 44, 249–267 (1993).

Artículo CAS Google Scholar

Millero, FJ Oceanografía química, 3.ª ed., vol. 3 (Prensa CRC, Taylor y Francis, 2006).

Google Académico

Millero, FJ, Graham, TB, Huang, F., Bustos-Serrano, H. & Pierrot, D. Constantes de disociación del ácido carbónico en agua de mar en función de la salinidad y la temperatura. Mar. Química. 100, 80–94 (2006).

Artículo CAS Google Scholar

Jähne, B. et al. Sobre los parámetros que influyen en el intercambio gaseoso aire-agua. J. Geophys. Res. 92, 1937 (1987).

ADS del artículo Google Scholar

Jähne, B., Heinz, G. & Dietrich, W. Medición de los coeficientes de difusión de gases poco solubles en agua. J. Geophys. Res. 92, 10767 (1987).

ADS del artículo Google Scholar

Wanninkhof, R. Relación entre la velocidad del viento y el intercambio de gases sobre el océano. J. Geophys. Res. 97, 7373 (1992).

ADS del artículo Google Scholar

Elías, LMC Variabilidad interanual de las surgencias de Cabo Frío. UFRJ (Universidad Federal de Río de Janeiro, 2009).

Yasuda, I. Impacto del ciclo de mareas astronómico lunar de 18,6 años en El-Niño y la Oscilación del Sur. Ciencia. Rep. 8, 15206 (2018).

Artículo ADS PubMed PubMed Central Google Scholar

Huang, J. y col. Integración de la biodisponibilidad jerárquica y la distribución de la población en la evaluación potencial del riesgo ecológico de los metales pesados ​​en el polvo de las carreteras: un estudio de caso en el distrito de Xiandao, ciudad de Changsha, China. Ciencia. Medio ambiente total. 541, 969–976 (2016).

Artículo ADS CAS PubMed Google Scholar

Xue, L. y col. Estado de saturación de aragonita en un sistema de surgencias monzónicas frente a Java, Indonesia. J. Mar. Syst. 153, 10-17 (2016).

Artículo de Google Scholar

Coelho-Souza, SA, López, MS, Guimarães, JRD, Coutinho, R. & Candella, RN Interacciones biofísicas en el sistema de surgencias de Cabo Frío, Sudeste de Brasil. Braz. J. Oceanogr. 60, 353–365 (2012).

Artículo de Google Scholar

Guenther, M. et al. Estructura trófica del plancton y producción de carbono orgánico particulado durante un ciclo costero de afloramiento y descendente. Mar. Ecología. Prog. Ser. https://doi.org/10.3354/meps07458 (2008).

Artículo de Google Scholar

Allemand, D., Tambutté, É., Zoccola, D. & Tambutté, S. Calcificación de corales, células de arrecifes. en Arrecifes de coral: un ecosistema en transición 119–150 (Springer Países Bajos, 2011). https://doi.org/10.1007/978-94-007-0114-4_9.

Cyronak, T., Schulz, KG y Jokiel, PL El mito del Omega: lo que realmente impulsa tasas de calcificación más bajas en un océano acidificado. CIEM J. Mar. Sci. 73, 558–562 (2016).

Artículo de Google Scholar

Taylor, AR, Brownlee, C. y Wheeler, GL Canales de protones en algas: razones para estar entusiasmados. Tendencias de ciencia vegetal. 17, 675–684 (2012).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Hurd, CL y cols. La acidificación de los océanos como impulsor múltiple: cómo las interacciones entre los parámetros cambiantes de carbonatos del agua de mar afectan la vida marina. Mar. Freshw. Res. 71, 263 (2019).

Artículo de Google Scholar

Waldbusser, GG, Hales, B. y Haley, BA Estado de saturación del carbonato de calcio: sobre mitos y esta o aquella historia. CIEM J. Mar. Sci. 73, 563–568 (2016).

Artículo de Google Scholar

Bockmon, EE y Dickson, AG Una comparación entre laboratorios que evalúa la calidad de las mediciones de dióxido de carbono del agua de mar. Mar. Química. 171, 36–43 (2015).

Artículo CAS Google Scholar

Troxler, TG y cols. Dinámica de componentes específicos del flujo de CO2 de los manglares ribereños en los Everglades costeros de Florida. Agrícola. Para. Meteorol. 213, 273–282 (2015).

ADS del artículo Google Scholar

Bates, NR Variabilidad estacional del efecto de los arrecifes de coral sobre el CO2 del agua de mar y el intercambio de CO2 aire-mar. Limnol. Oceanogr. 47, 43–52 (2002).

Artículo ADS CAS Google Scholar

Zhai, W., Dai, M., Cai, W.-J., Wang, Y. & Hong, H. La presión parcial del dióxido de carbono y los flujos aire-mar en el norte del Mar de China Meridional en primavera, verano y otoño . Mar. Química. 96, 87–97 (2005).

Artículo CAS Google Scholar

Zhai, W. & Dai, M. Sobre la variación estacional de los flujos de CO2 aire-mar en el estuario exterior de Changjiang (río Yangtze), este de China. Mar. Mar. Química. 117, 2-10 (2009).

Artículo CAS Google Scholar

Borges, AV et al. Variabilidad de la velocidad de transferencia de gas de CO2 en un estuario macromareal (el Escalda). Estuarios 27, 593–603 (2004).

Artículo CAS Google Scholar

Lefèvre, N. Observaciones de pCO2 en el afloramiento costero frente a Chile: extrapolación espacial y temporal utilizando datos satelitales. J. Geophys. Res. 107, 3055 (2002).

ADS del artículo Google Scholar

Descargar referencias

Los autores declaran que no recibieron fondos, subvenciones u otro tipo de apoyo durante la preparación de este manuscrito. Todos los autores certifican que no tienen afiliaciones ni participación en ninguna organización o entidad con algún interés financiero o no financiero en el tema o los materiales discutidos en este manuscrito.

Programa de Postgrado en Dinámica de los Océanos y la Tierra, Universidad Federal Fluminense, Niteroi, 24230-971, Brasil

Carlos Augusto Ramos e Silva, Livia Viana de Godoy Fernandes, Thaise Machado Senez Mello & Nicole Silva Caliman Monteiro

Departamento de Biología Marina, Universidad Federal Fluminense, Niteroi, 59075-970, Brasil

Carlos Augusto Ramos e Silva

Centro de Estudios de Agua, Biomasa y Petróleo (NAB), Universidad Federal Fluminense, Niterói, 24210-330, Brasil

Carlos Augusto Ramos e Silva, Humberto Marotta, Anderson Araújo Rocha & Raimundo Nonato Damasceno

Escuela Agrícola de Jundiaí, Universidad Federal de Rio Grande do Norte, Macaíba, 59280-000, Brasil

Flavo Elano Soares de Souza

Laboratorio de Procesos Sedimentarios y Ambientales (LAPSA), Universidad Federal Fluminense, Niterói, 24210-346, Brasil

Humberto Marotta

Instituto de Investigaciones Marinas Almirante Paulo Moreira, Arraial do Cabo, 28930-000, Brasil

Flavio da Costa Fernandes, Ricardo Coutinho y Lohengrin Dias de Almeida Fernandes

Laboratorio de Ecosistemas y Cambio Global (LEMG), Laboratorio Internacional de Cambio Global (LINCGlobal), Niterói, Brasil

Ludmila Caetano dos Santos

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

CAReS: administración, conceptualización, metodología, estudio de campo, adquisición de datos, investigación, redacción (borrador original y revisión), supervisión y validación del proyecto. LVGF—Recopilación de datos, análisis formal, redacción (borrador original). FESS: análisis formal, redacción (borrador original, revisión y edición). HM: estudio de campo, preparación de muestras, adquisición de datos y redacción (borrador original). FCF: estudio de campo, preparación de muestras, adquisición de datos y redacción (borrador original). TSS-M.—Curación de datos, visualización, redacción (borrador original, revisión, edición y validación final), agente remitente. NSCM: análisis formal, redacción (borrador original). AAR: análisis formal, redacción (borrador original). RC—Adquisición de datos, análisis formal, conceptualización, supervisión y validación. LDAF: adquisición de datos, análisis formal e investigación. RND—Investigación, supervisión, validación, redacción (revisión y edición). LCS: adquisición de datos, análisis formal y redacción (borrador original). Todos los autores comentaron versiones anteriores del manuscrito. Todos los autores leyeron y aprobaron el manuscrito final.

Correspondence to Carlos Augusto Ramos e Silva.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

Springer Nature se mantiene neutral con respecto a reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.

Acceso Abierto Este artículo está bajo una Licencia Internacional Creative Commons Attribution 4.0, que permite el uso, compartir, adaptación, distribución y reproducción en cualquier medio o formato, siempre y cuando se dé el crédito apropiado al autor(es) original(es) y a la fuente. proporcione un enlace a la licencia Creative Commons e indique si se realizaron cambios. Las imágenes u otro material de terceros en este artículo están incluidos en la licencia Creative Commons del artículo, a menos que se indique lo contrario en una línea de crédito al material. Si el material no está incluido en la licencia Creative Commons del artículo y su uso previsto no está permitido por la normativa legal o excede el uso permitido, deberá obtener permiso directamente del titular de los derechos de autor. Para ver una copia de esta licencia, visite http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Reimpresiones y permisos

Silva, CARe, de Godoy Fernandes, LV, de Souza, FES et al. Sistema carbonatado en el afloramiento de Cabo Frío. Representante científico 13, 5292 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-31479-x

Descargar cita

Recibido: 24 de noviembre de 2022

Aceptado: 13 de marzo de 2023

Publicado: 31 de marzo de 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-31479-x

Cualquier persona con la que comparta el siguiente enlace podrá leer este contenido:

Lo sentimos, actualmente no hay un enlace para compartir disponible para este artículo.

Proporcionado por la iniciativa de intercambio de contenidos Springer Nature SharedIt

Al enviar un comentario, acepta cumplir con nuestros Términos y pautas de la comunidad. Si encuentra algo abusivo o que no cumple con nuestros términos o pautas, márquelo como inapropiado.