Questo diagramma mostra gli elementi chiave del modello hotspot di Messié. La risalita del vento porta i nitrati in superficie, dove è consumato da diatomee e altro fitoplancton (alghe microscopiche). Le diatomee sono a loro volta consumate dai copepodi, che espellono ammonio. Questo ammonio alimenta il fitoplancton più piccolo, che vengono consumati da zooplancton più piccoli (animali alla deriva). Durante questo processo, le correnti oceaniche spinte dal vento portano sia le alghe che gli animali lontano dalla riva. Credito:Kim Fulton-Bennett/MBARI
Ogni anno migliaia di persone vengono a Monterey Bay per assistere alla frenesia alimentare degli uccelli marini, Leoni marini, e balene megattere. Ma perché certe zone costiere, come la baia di Monterey, diventare una mecca sia per l'uomo che per la fauna selvatica? Un nuovo modello al computer dei ricercatori MBARI Monique Messié e Francisco Chavez può prevedere le posizioni degli hotspot biologici in tutto il mondo, utilizzando solo informazioni di base sui venti locali, correnti, e concentrazioni di nitrati, che agisce come un fertilizzante per le alghe marine. Messié e Chavez hanno recentemente pubblicato una descrizione del loro nuovo modello sulla rivista Lettere di ricerca geofisica .
Monterey Bay è un punto caldo per le balene e altri animali marini in parte a causa dei suoi vasti sciami di acciughe e krill. Acciughe e krill sono abbondanti perché questa zona ospita molti animali più piccoli come copepodi, così come alghe microscopiche come le diatomee. Le diatomee crescono in modo prolifico in primavera, quando c'è molto nitrato nell'acqua. Questo nitrato proviene da acque profonde che vengono trasportate verso la superficie quando forti venti da nord-ovest spingono l'acqua superficiale lontano dalla costa, un processo noto come risalita.
Anche se gli eventi di risveglio durano in genere solo pochi giorni, i loro impatti biologici possono continuare per settimane o mesi, poiché le fioriture di diatomee consentono allo zooplancton come i copepodi e il krill di nutrirsi, crescere, e riprodurre. Durante questo periodo, le correnti oceaniche possono trasportare sia le diatomee che lo zooplancton a decine di chilometri dalla costa.
Quindi la risposta breve su Monterey Bay è che è un hotspot a causa della risalita. Questo può essere previsto utilizzando i modelli esistenti. Ma il modello di Messié è insolito perché mostra con grande dettaglio dove gli animali (in questo caso, copepodi) è probabile che si raccolgano all'interno e intorno alle aree di risalita.
L'utilizzo di un modello al computer per riprodurre questo processo è una sfida enorme. La maggior parte dei modelli computerizzati dell'oceano sono estremamente complessi, incorporando molti fattori diversi sui processi fisici e talvolta biologici che si verificano a varie profondità.
In contrasto, Il nuovo modello di Messié è relativamente semplice. Eppure fa un lavoro sorprendentemente buono nel prevedere le posizioni dettagliate dei punti caldi noti intorno a molte delle aree di risalita più importanti del mondo.
Il modello è progettato per prevedere la distribuzione geografica di copepodi come questo, che è stato raccolto vicino a Monterey Bay. Credito:Julio Harvey/MBARI
Al centro del modello c'è il nitrato, un nutriente essenziale per le diatomee e molte altre alghe marine microscopiche (conosciute anche come fitoplancton). Molti fitoplancton hanno bisogno di nitrati per crescere. Ma le diatomee proliferano solo quando c'è molto nitrato nelle acque superficiali illuminate dal sole.
Mancano dati dettagliati sulle concentrazioni di nitrati nei centri di risalita remoti, Messié e i suoi colleghi hanno utilizzato informazioni generiche sulla quantità di acqua disponibile in acque profonde nelle varie aree di risalita, combinato con informazioni sui venti locali che portano questo nitrato verso la superficie.
Il modello tiene conto anche delle correnti oceaniche. "Una delle cose che abbiamo imparato creando questo modello, "Messe ha osservato, "era quanto fossero importanti le correnti oceaniche nello spostamento di nitrati e alghe all'interno dell'oceano. All'inizio abbiamo provato a fare i nostri calcoli delle correnti da informazioni generalizzate sui venti, ma alla fine abbiamo utilizzato un archivio di dati esistente che forniva stime delle correnti oceaniche basate su dati satellitari".
I ricercatori hanno prima verificato i risultati del modello rispetto ai dati sul campo raccolti al largo della costa della California centrale da MBARI, la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), e la California Cooperative Fisheries Investigations (CalCOFI).
Secondo Messie, "Il modello ha svolto un buon lavoro simulando i modelli generali di successione del fitoplancton, e le differenze tra le popolazioni onshore e offshore." Ad esempio, il modello prevedeva le concentrazioni massime di copepodi a circa 50-100 chilometri di distanza dalla costa, un fenomeno che è stato osservato dalle indagini di zooplancton CalCOFI nella regione.
Gli hotspot di copepodi previsti dal modello corrispondevano anche agli hotspot di krill identificati durante le indagini sul campo della NOAA. Il krill tende a vivere in acque più profonde rispetto ai copepodi, dove potrebbero non essere influenzati dalle correnti superficiali. Per questa ragione, i ricercatori sono stati inizialmente sorpresi dal fatto che il krill sarebbe finito nelle aree previste come hotspot per i copepodi. Ma la scoperta ha senso se si considera che gli hotspot biologici ospitano spesso molti tipi diversi di animali (uccelli marini, Leoni marini, e gobbe, Per esempio).
Queste mappe mostrano le densità stimate di copepodi del modello durante la stagione di risalita al largo delle coste della California e del Perù. Le linee tratteggiate mostrano correnti legate alla risalita che portano i copepodi lontano dalla riva. I punti rossi indicano dove il modello ha previsto le popolazioni più dense di copepodi. I numeri lungo la costa indicano hotspot biologici precedentemente noti. Credito:Monique Messié/MBARI
Messi fa notare che, purché possano simulare accuratamente le condizioni del mondo reale, più piccoli, i modelli più semplici hanno diversi vantaggi rispetto ai modelli più grandi. Per una cosa, impiegano molto meno tempo per l'esecuzione del computer (alcuni modelli di grandi dimensioni impiegano giorni o settimane per l'esecuzione, anche su supercomputer). I modelli più piccoli possono essere eseguiti più o meno in tempo reale per studiare le condizioni e gli eventi esistenti mentre si verificano ancora. Sono anche relativamente facili da modificare per testare ipotesi scientifiche concorrenti.
Sul lato negativo, L'attuale modello di Messié è progettato solo per simulare le condizioni durante un'intera stagione di risalita (primavera ed estate nella California centrale). Inoltre, non è in grado di identificare gli hotspot che si formano a causa di fonti di nitrati diverse dalla risalita locale. (Il Golfo dei Farallones, appena al largo della baia di San Francisco, potrebbe essere un posto simile).
Messie, Chavez, e diversi collaboratori dell'Università della California, Santa Cruz, ha recentemente ricevuto $ 700, 000, sovvenzione triennale della NASA per estendere il modello esistente in modo che possa tracciare o prevedere l'evoluzione degli hotspot su base mensile.
Sperano anche di scoprire quanto bene i loro hotspot di zooplancton modellati combacino con i noti hotspot per balene e uccelli marini. Se la risposta è "molto bene", il modello potrebbe essere utilizzato per prevedere dove si aggregano balene e uccelli marini in diversi periodi dell'anno. Questo potrebbe aiutare gli scienziati che studiano gli animali e i gruppi di conservazione che sperano di proteggerli, per non parlare dei membri del pubblico che vogliono conoscere i momenti e i luoghi migliori per l'osservazione della fauna selvatica.
Il recente articolo di Messié e Chavez mostra che, anche nei modelli informatici, piccolo a volte può essere bello.
