La costa uruguaya presenta eventos de surgencia durante el verano. Sus implicancias en la distribuciĆ³n, el transporte de nutrientes y organismos, y los efectos sobre la trama trĆ³fica no han sido previamente analizados. Este trabajo explora la relaciĆ³n entre los eventos de surgencia y la localizaciĆ³n de la flota industrial costera uruguaya (CategorĆa B). Se realizĆ³ una aproximaciĆ³n lagrangiana analizando un evento particular de surgencia. A partir de campos de velocidad de corrientes superficiales se calcularon los Exponentes de Lyapunov de TamaƱo Finito (ELTF). Los promedios temporales de estos exponentes, que indican la intensidad de mezcla, presentaron mayores valores sobre la regiĆ³n de surgencia mĆ”s intensa. Los valores mĆ”ximos de ELTF identifican frentes de convergencia. AsĆ, en este trabajo se identificaron el frente de turbidez, cercano a Montevideo, y frentes de temperatura asociados a la surgencia. Durante el evento, los frentes migraron desde la costa hacia el suroeste y mar adentro. Su localizaciĆ³n fue comparada con la posiciĆ³n satelital (VMS) de la flota CategorĆa B. En general los buques se posicionaron sobre las zonas frontales, sugiriendo una relaciĆ³n entre los procesos de retenciĆ³n y la localizaciĆ³n de especies objetivo que evidencia la necesidad de profundizar en el estudio de estos procesos.
Palabras clave: modelo numƩrico CROCO, esfuerzo de pesca, exponentes de Lyapunov.
A costa uruguaia apresenta eventos de ressurgĆŖncia durante o verĆ£o. Suas implicaƧƵes na distribuiĆ§Ć£o, transporte de nutrientes e organismos; e efeitos na teia alimentar nĆ£o foram previamente analisados. Este trabalho busca compreender a relaĆ§Ć£o entre eventos de ressurgĆŖncia e a localizaĆ§Ć£o da frota industrial costeira uruguaia (Categoria B). Uma aproximaĆ§Ć£o lagrangiana foi feita analisando um evento particular de ressurgĆŖncia. Os expoentes de Lyapunov de tamanho finito (ELTF) foram calculados a partir de campos de velocidade de corrente de superfĆcie. As mĆ©dias temporais desses expoentes indicam a intensidade da mistura e apresentaram valores mais elevados ao longo da regiĆ£o de ressurgĆŖncia mais intensa. Os valores mĆ”ximos de ELTF identificam frentes de convergĆŖncia. Assim, neste trabalho foram identificadas a frente de turbidez, prĆ³ximo a MontevidĆ©u, e as frentes de temperatura associadas Ć ressurgĆŖncia. Durante o evento, as frentes migraram do litoral, para o sudoeste e offshore. A sua localizaĆ§Ć£o foi comparada com a posiĆ§Ć£o do satĆ©lite (VMS) da frota da Categoria B. Em geral, as embarcaƧƵes foram posicionadas nas zonas frontais, sugerindo uma relaĆ§Ć£o entre os processos de retenĆ§Ć£o e a localizaĆ§Ć£o das espĆ©cies alvo; e evidenciando a necessidade de aprofundar o estudo desses processos.
Palavras-chave: modelo CROCO, esforƧo de pesca, expoentes de Lyapunov.
IntroducciĆ³n
La zona costera y estuarina uruguaya se caracteriza por una elevada productividad y variabilidad espaciotemporal (Guerrero y Piola, 1997; Acha, et al., 2008; Ortega y MartĆnez, 2007; MartĆnez y Ortega, 2015). La regiĆ³n costera, principalmente en los departamentos de Montevideo, Canelones y Maldonado, concentra la mayor parte de la poblaciĆ³n y la actividad econĆ³mica del paĆs. Montevideo cuenta con el mayor puerto de intercambio comercial marĆtimo de Uruguay y la zona circundante es muy activa para la pesca tanto industrial como artesanal. En este sentido, la flota artesanal (aproximadamente 190 embarcaciones < 10 Toneladas de Registro Bruto, T.R.B.) opera en una franja de 7 millas nĆ”uticas, capturando corvina (Micropogonias furnieri) y otras especies costeras. La flota industrial costera (33 embarcaciones > 10 TRB) opera a distancias mayores en el RĆo de la Plata con la misma especie objetivo que la flota artesanal y conforma una categorĆa denominada CategorĆa B (Uruguay, 1997).
Las unidades agrupadas en la CategorĆa B comparten la modalidad de pesca y el Ć”rea de operaciĆ³n, ademĆ”s de la especie objetivo. En este sentido, el Ć”rea de operaciĆ³n de los buques de esta categorĆa abarca el RĆo de la Plata y parte del frente oceĆ”nico. La mayor parte se realiza en profundidades < 50 m, en el RĆo de la Plata y el sector AtlĆ”ntico de la zona econĆ³mica exclusiva uruguaya. Los buques uruguayos no operan dentro de la franja de jurisdicciĆ³n exclusiva de Argentina (Uruguay, 1974), y se han definido Ć”reas de exclusiĆ³n en base a criterios de ordenaciĆ³n pesquera que limitan la operaciĆ³n al oeste de Montevideo y a lo largo de la costa uruguaya en una franja de 7 y 5 millas nĆ”uticas (Uruguay, 2018). Existen estudios en Uruguay que vinculan las condiciones fĆsicas del ambiente con la actividad pesquera artesanal (Norbis, 1995; Horta y Defeo, 2012; Jaureguizar, et al., 2015); sin embargo, no existe ninguno que relacione las condiciones fĆsicas del ambiente con la actividad pesquera industrial.
Desde el punto de vista hidrolĆ³gico, el Ć”rea costera y marina uruguaya es parte de un complejo sistema que comprende la zona frontal del estuario del RĆo de la Plata (RdP) y el OcĆ©ano AtlĆ”ntico. El RdP se localiza en los 35Āŗ S y drena hacia el OcĆ©ano AtlĆ”ntico, tiene aproximadamente 280 km de largo y su ancho aumenta desde unos 20 km en su porciĆ³n superior hasta unos 220 km en su lĆmite exterior. Presenta una descarga media de 23.000 m3s-1 y drena la segunda mayor cuenca de SudamĆ©rica (Guerrero, et al., 1997; Nagy, et al., 2002; Guerrero, et al., 2010). La descarga del estuario presenta variabilidad a distintas escalas de tiempo. A nivel estacional presenta un mĆnimo durante el verano y valores mĆ”ximos en general sobre otoƱo-invierno (Guerrero, et al., 1997; Nagy et al., 2002; Piola, et al., 2005; Guerrero, et al., 2010). Adicionalmente presenta gran variabilidad interanual, asociada particularmente con el fenĆ³meno de El NiƱo-OscilaciĆ³n Sur, de forma tal que episodios cĆ”lidos inducen una mayor precipitaciĆ³n sobre la cuenca del RdP respectivamente, determinando asĆ mayores descargas. Episodios frĆos del fenĆ³meno inducen una menor precipitaciĆ³n sobre la cuenca del RdP, determinando menores descargas (Pisciottano, et al., 1994; Barreiro, 2010).
Por su parte, los patrones de viento observados en esta regiĆ³n presentan variabilidad estacional, siendo predominantemente del sector S-SO durante el invierno y del sector N-NE durante el verano (Simionato, et al., 2005). En la regiĆ³n, los vientos presentan tambiĆ©n variabilidad diaria asociada al pasaje de sistemas sinĆ³pticos, modificando la posiciĆ³n de la pluma de descarga del RdP y del frente de salinidad (generado en el encuentro de agua del RdP con aguas oceĆ”nicas). La dinĆ”mica de la zona en relaciĆ³n con el frente salino, junto con el aporte de nutrientes de origen continental, genera una actividad biolĆ³gica relevante que se traduce en una elevada productividad primaria y zona de crĆa de juveniles de especies costeras (GĆ³mez-Erache, et al., 2001; Mesones, et al., 2001; Norbis, et al., 2006).
Asociados a vientos del sector N y NE ocurren procesos de surgencia a lo largo de la costa uruguaya, cuyo mecanismo bĆ”sico es el siguiente: debido a la orientaciĆ³n de la costa, los vientos del sector N y NE inducen un transporte de Ekman hacia mar adentro en la superficie, un transporte hacia la costa en el fondo y una surgencia a lo largo de la costa (Austin y Lentz, 2002). Estos eventos han sido reportados como frecuentes y persistentes, asĆ como estacionalmente variables en estructura espacial, duraciĆ³n e intensidad, reportĆ”ndose mĆ”s frecuentemente durante el verano (Simionato, et al., 2010, Meccia, et al., 2013; Moira, et al., 2013; Trinchin, et al., 2019, de Mello, et al., 2022). La estructura espaciotemporal de estos eventos ha sido descrita en detalle recientemente a partir de aproximaciones satelitales y numĆ©ricas (Trinchin, et al, 2019; de Mello, et al., 2022).
Adicionalmente a los vientos y a la descarga de agua continental como factores determinantes, la batimetrĆa del fondo tambiĆ©n podrĆa jugar un rol sobre el desarrollo de surgencias costeras (Pimenta, et al., 2008). Finalmente, otros posibles forzantes no son de importancia significativa a escala sinĆ³ptica y en la generaciĆ³n de procesos de surgencia. En particular, las mareas en la regiĆ³n presentan amplitudes menores a 1 m (FramiƱan, et al., 1999; DāOnofrio, et al., 1999; Simionato, et al., 2004).
El estudio de los procesos de transporte y dispersiĆ³n de aguas costeras relacionadas a los procesos de surgencia es de interĆ©s debido a la importancia ecolĆ³gica y econĆ³mica de estas regiones. En este sentido, la generaciĆ³n de frentes de convergencia de aguas de distintas caracterĆsticas termohalinas relacionadas a los procesos de surgencia podrĆa favorecer o inhibir blooms fitoplanctĆ³nicos, transporte de organismos y su acumulaciĆ³n en determinadas regiones, con consecuencias sobre toda la trama trĆ³fica (Largier, 2020); en particular, sobre las asociaciones pesqueras.
Las trayectorias que siguen las parcelas de agua han sido estudiadas mediante aproximaciones lagrangianas en varias regiones (Ćzgƶkmen, et al., 2000; Molcard, et al., 2006; Galan, et al., 2012; Berta, et al., 2014). Los descriptores Lagrangianos Exponentes de Lyapunov de TamaƱo Finito (ELTF) proveen la existencia de patrones que resultan un proxy para el movimiento del flujo. Estos exponentes se calculan integrando las trayectorias de parcelas de agua y permiten identificar las estructuras dinĆ”micas que organizan el transporte en un campo de velocidades (HernĆ”ndez-Carrasco, et al., 2011). Los ELTF estĆ”n especialmente diseƱados para estudiar las propiedades de estiramiento y contracciĆ³n en fluidos geofĆsicos y han demostrado ser adecuados para estudiar los procesos de transporte horizontal (dāOvidio, et al., 2004). Adicionalmente, los promedios espaciales de los ELTF pueden definir una medida de la mezcla horizontal en un Ć”rea determinada, de forma tal que a mayores promedios mayor es la actividad de mezcla. AdemĆ”s, sirven para caracterizar el transporte de estructuras en la superficie marina, asĆ como su posiciĆ³n se ha correlacionado con trazadores tales como temperatura, clorofila y otras variables biolĆ³gicas (dāOvidio, et al., 2004; dāOvidio, et al., 2009; Rossi, et al., 2008; Prants, et al., 2014; CottĆ©, et al., 2015). Los valores mĆ”ximos de ELTF identifican las Estructuras Coherentes Lagrangianas (ECL). Estas lĆneas caracterizan el flujo y modulan los movimientos del fluido actuando como barreras de transporte (Joseph y Legras, 2002; Koh y Legras, 2002), constituyendo asĆ una herramienta poderosa para la predicciĆ³n de frentes generados por advecciĆ³n pasiva (dāOvidio, et al., 2004, 2009; Lehahn, et al., 2007; Rossi, et al., 2008).
A pesar de la importancia en la descripciĆ³n de los procesos fĆsicos y biolĆ³gicos asociados a las surgencias costeras, este tipo de aproximaciones es aĆŗn muy incipiente. AsĆ, este trabajo busca contribuir a comprender desde una aproximaciĆ³n lagrangiana la relaciĆ³n entre los eventos de surgencia y la localizaciĆ³n de la pesquerĆa industrial costera (CategorĆa B) en el Ć”rea costera uruguaya, mediante el anĆ”lisis de los campos de ELTF durante un evento particular de surgencia ocurrido en febrero de 2008.
Materiales y MĆ©todos
Modelo numĆ©rico e identificaciĆ³n de eventos de surgencia intensa sobre la costa uruguaya
Para el presente estudio se utilizaron salidas diarias del modelo numĆ©rico Coastal and Regional Ocean Community Model (CROCO) (Debreu, et al., 2012), que se encuentra diseƱado para simular tanto los procesos mar adentro como la dinĆ”mica costera en dominios regionales (Shchepetkin y McWilliams, 2005; Debreu, et al., 2012). El CROCO es un modelo oceĆ”nico de coordinadas verticales Ļ (que siguen la topografĆa del terreno). La configuraciĆ³n utilizada para este anĆ”lisis presentĆ³ una resoluciĆ³n horizontal de 1/36Āŗ (aproximadamente 2.5 km en la regiĆ³n de interĆ©s) y 40 niveles Ļ en la vertical. Se seleccionaron los parĆ”metros: Ļs = 6 (parĆ”metro que determina el estiramiento en superficie de la coordenada vertical Ļ), Ļb = 0 (parĆ”metro que determina el estiramiento en el fondo de la coordenada vertical Ļ) y hc = 2 m (parĆ”metro que representa aproximadamente la profundidad de transiciĆ³n entre los niveles de la superficie y los niveles del fondo). Estos parĆ”metros resultan en una mayor resoluciĆ³n vertical para los niveles cercanos a la superficie.
La batimetrĆa utilizada en las configuraciones del modelo analizadas proviene de 1 min Gridded Global Relief Data (ETOPO1) (Amante y Eakins, 2009), interpolada a la grilla del modelo y modificada para reducir los gradientes horizontales de presiĆ³n. Un factor de suavizado de r = 0.1 (r = gradiente(h/h)) fue aplicado a la topografĆa de manera de prevenir errores de los gradientes horizontales de presiĆ³n asociado con las coordenadas sigma (Haney, 1991). El dominio considerado para las simulaciones contiene el Ć”rea definida por 31Āŗ S - 36Āŗ S y 50Āŗ O - 59Āŗ O, la cual incluye la costa uruguaya. Tiene fronteras abiertas en los lados Este, Oeste y Sur. Todas las condiciones oceĆ”nicas laterales fueron obtenidas del reanĆ”lisis GLORYS (Lellouche, et al., 2018), que tiene 1/12Āŗ de resoluciĆ³n horizontal, para el perĆodo 2003-2012.
La descarga interanual diaria del RĆo de la Plata fue cedida por el Instituto Nacional del Agua de Argentina, e introducida en el modelo en 2 puntos de descarga en el RdP sobre la regiĆ³n de la confluencia de los rĆos ParanĆ” y Uruguay. Como forzantes de superficie del modelo se utilizaron vientos diarios provenientes del reanĆ”lisis NCEP-DOE 2 (Kanamitsu, et al., 2002), asĆ como flujos mensuales de calor y agua dulce (precipitaciĆ³n menos evaporaciĆ³n) derivados del Ocean Atmosphere Data Set, COADS (Da Silva, et al., 1994).
Previo a la simulaciĆ³n interanual se realizĆ³ una simulaciĆ³n climatolĆ³gica de 5 aƱos como spin up, de manera de alcanzar un estado estable de todas las variables, donde el modelo fue forzado con flujos medios mensuales de los forzantes superficiales y con condiciones laterales medias mensuales provenientes del World Ocean Atlas 2009 (WOA, 2009) (Levitus, et al., 2010). Las condiciones iniciales fueron obtenidas del WOA 2009 para el mes de enero. Durante la simulaciĆ³n de spin up, el modelo tambiĆ©n fue forzado con descargas constantes del RdP con un volumen total de 23000 m3s-1 ubicadas en la misma posiciĆ³n que en las simulaciones interanuales. Adicionalmente, el modelo fue forzado con mareas provenientes del modelo global de mareas TPX07.
Luego de 5 aƱos de simulaciĆ³n climatolĆ³gica de spin up, una vez alcanzado un estado estable se realizĆ³ una simulaciĆ³n interanual desde el 1 de enero de 2003 hasta el 31 de diciembre de 2012. Esta configuraciĆ³n del modelo ha demostrado reproducir adecuadamente las condiciones oceanogrĆ”ficas medias y su variabilidad durante el verano (de Mello, et al., 2022). Para realizar el anĆ”lisis se utilizaron los campos diarios de velocidad horizontal y vertical promedio e instantĆ”neos, asĆ como los campos de temperatura y salinidad.
Las fechas de surgencia intensa durante el verano se identificaron mediante el anĆ”lisis de las Temperaturas de Superficie del Mar (TSM), simuladas siguiendo el anĆ”lisis realizado por de Mello y otros (2022). En dicho trabajo se realizĆ³ un AnĆ”lisis de MĆ”xima Covarianza (Wallace, et al., 1992) entre las anomalĆas de TSM (aTSM) y la componente zonal de anomalĆas de vientos (obtenidos de NCEP-DOE Reanalysis 2, Kanamitsu, et al., 2002). Se consideraron los dĆas de surgencia intensa a aquellas fechas en las que la serie de tiempo de las aTSM simulada fue negativa y mayor a +1 desvĆo estĆ”ndar. Se identificaron asĆ 15 eventos de surgencia intensa adecuadamente representados por el modelo. Se seleccionĆ³ el evento del 20 al 28 febrero de 2008 para realizar la aproximaciĆ³n lagrangiana y comparar los resultados con la posiciĆ³n disponible de la flota pesquera costera.
AproximaciĆ³n lagrangiana
En este trabajo el anĆ”lisis lagrangiano ha sido realizado por medio del cĆ”lculo de los ELTF (Aurell, et al., 1997). La tĆ©cnica fue aplicada para cuantificar los procesos de mezcla y transporte horizontal. Esta tĆ©cnica implica calcular el tiempo (Ļ) en que dos parcelas de fluido inicialmente separadas a una distancia Ī“i alcanzan una separaciĆ³n final Ī“f, siguiendo sus trayectorias en un campo de velocidades 2D. En la posiciĆ³n x y tiempo t, el ELTF se calcula como:
Se seleccionan asĆ los puntos iniciales x sobre los nodos de una grilla cuya separaciĆ³n coincide con la separaciĆ³n inicial de las partĆculas Ī“0. AsĆ los valores Ī» se obtienen en una grilla con separaciĆ³n Ī“0. La escala del proceso de interĆ©s determina el valor de los parĆ”metros a seleccionar (dāOvidio, et al., 2004; HernĆ”ndez-Carrasco, et al., 2011). La integraciĆ³n temporal de la trayectoria de las partĆculas puede ser realizada hacia adelante o hacia atrĆ”s en el tiempo. Cuando se realiza hacia atrĆ”s en el tiempo, los valores mĆ”ximos de los ELTF indican las Ć”reas de mĆ”xima convergencia, identificando barreras en el transporte para las trayectorias de las partĆculas.
En este trabajo se calcularon los ELTF diarios utilizando el campo de velocidad superficial obtenido del modelo numƩrico CROCO (Debreu, et al., 2012), durante el evento de surgencia intensa ocurrido del 20 al 28 de febrero de 2008. Para el cƔlculo solamente se consideraron las velocidades horizontales superficiales del modelo.
La aplicaciĆ³n del algoritmo para el cĆ”lculo de los ELTF requiere definir los parĆ”metros que determinan las separaciones iniciales y finales entre las parcelas. La distancia inicial afecta la visibilidad de los detalles, mientras que las estructuras detectadas dependen de la separaciĆ³n final: si Ī“f se selecciona mayor a la distancia de separaciĆ³n que pueden alcanzar las parcelas advectadas dentro del dominio durante el tiempo de integraciĆ³n seleccionado, no se van a detectar estructuras. En este estudio se trabajĆ³ con un valor de Ī“i = 0.01Āŗ y de Ī“f = 0.3Āŗ, que presentan un adecuado compromiso entre las estructuras a detectar y la resoluciĆ³n de los datos de velocidad (de Mello, et al., 2022, en prensa).
Los exponentes se calcularon liberando un ensamble de partĆculas sintĆ©ticas sobre la grilla definida para el cĆ³mputo de los ELTF y siguiendo su evoluciĆ³n. En cada nodo de la grilla se inicializaron 5 partĆculas, una en el centro del nodo y las otras 4 a una distancia Ī“i. Se retuvieron las parejas de mĆ”s rĆ”pida divergencia (Boffetta, et al., 2001). Se realizĆ³ una integraciĆ³n numĆ©rica aplicando un esquema standard Runge-Kuta de cuarto orden con un tiempo de integraciĆ³n de 6 horas, siguiendo las parcelas durante 7 dĆas (comparable con la duraciĆ³n de los eventos de surgencia intensos). AsĆ, si Ļ fuera mayor a 7 dĆas, Ī» = 0. La interpolaciĆ³n espaciotemporal de los datos de velocidad se logrĆ³ mediante interpolaciĆ³n bilineal. Finalmente, la integraciĆ³n temporal fue realizada hacia atrĆ”s en el tiempo de manera de identificar las regiones de mĆ”xima compresiĆ³n, es decir, frentes de convergencia (Haller y Yuan, 2000; dāOvidio, et al., 2004; HernĆ”ndez-Carrasco, et al., 2011). Estos frentes son las regiones donde se encuentran aguas con caracterĆsticas termohalinas contrastantes.
PosiciĆ³n de buques CategorĆa B durante operaciones pesqueras VMS
Los datos de posiciĆ³n de la flota pesquera dirigida a recursos costeros fueron cedidos por el Laboratorio de TecnologĆa Pesquera (LTP), de la DirecciĆ³n Nacional de Recursos AcuĆ”ticos (DINARA). La informaciĆ³n proporcionada para este trabajo comprende las emisiones de monitoreo satelital de VMS diarias de los buques CategorĆa B, sin identificar, durante las operaciones de pesca entre los dĆas 20 y 28 de febrero de 2008. Es decir, aquellas emisiones registradas cuando los buques presentaron velocidades en el rango de 3 a 4,6 nudos, en el cual queda comprendida la mayor parte de las operaciones de pesca con red de arrastre de fondo. Esta informaciĆ³n fue comparada con la localizaciĆ³n de los frentes de convergencia (mĆ”ximos de ELTF) detectados mediante la aproximaciĆ³n lagrangiana.
InformaciĆ³n satelital
Se obtuvieron datos de TSM de un producto de imĆ”genes satelitales provenientes de Group of High Resolution Sea Surface Temperature (MUR-GHRRST) (Chin, et al., 2017) durante las fechas de surgencia. Este producto consiste en datos satelitales diarios de 1 km de resoluciĆ³n horizontal. La informaciĆ³n fue comparada con la distribuciĆ³n de SST del modelo numĆ©rico utilizado durante las fechas en que ocurriĆ³ la surgencia analizada.
Adicionalmente, se analizĆ³ la informaciĆ³n de imĆ”genes satelitales (obtenidas del satĆ©lite MODIS-AQUA) de color del agua para las fechas de la surgencia analizada de manera de inferir, a partir de imĆ”genes, la posiciĆ³n de zonas frontales y compararlas cualitativamente con el resto de la informaciĆ³n analizada.
Resultados
El evento simulado por CROCO y analizado en este trabajo (20 al 28 de febrero de 2008) tambiĆ©n fue observado por las imĆ”genes de MUR-GHRSST. La regiĆ³n donde ocurriĆ³ la surgencia abarcĆ³ el Ć”rea costera comprendida por las costas de Rocha hacia el Oeste, alcanzando Montevideo. En promedio, los menores valores de TSM se encontraron frente al lĆmite de las costas de Canelones y Maldonado. Si bien el modelo simula las principales caracterĆsticas del evento, se observaron diferencias con los datos observados principalmente hacia el Este de la Paloma, encontrĆ”ndose en promedio un mayor gradiente de TSM en los datos simulados. Estas diferencias pueden deberse a diferencias en la simulaciĆ³n de corrientes costeras que influirĆan en los patrones de temperatura.
Durante el evento analizado de acuerdo con las velocidades simuladas, los mayores niveles de mezcla horizontal se observaron en las regiones costeras de Maldonado y Rocha. Se constatĆ³ un patrĆ³n en el que elevados niveles de mezcla horizontal se extendieron desde la costa oceĆ”nica hacia mar adentro. Este patrĆ³n coincidiĆ³ con el patrĆ³n simulado de TSM. TambiĆ©n fueron observados elevados niveles de mezcla horizontal sobre a la costa de Montevideo (Figura 2).
Los valores mĆ”ximos de los Exponentes de Lyapunov representan los frentes de convergencia. En este anĆ”lisis se encontraron 2 tipos de frentes: I) los frentes de surgencia (debidos al encuentro de aguas frĆas y mĆ”s profundas que llegan a superficie durante la surgencia con aguas mĆ”s cĆ”lidas de superficie); II) el frente halino al Oeste del Ć”rea de estudio, correspondiente a la descarga del RĆo de la Plata y su encuentro con aguas oceĆ”nicas (que coincidiĆ³ sobre la regiĆ³n mĆ”s costera con la posiciĆ³n del frente de turbidez, de acuerdo con las imĆ”genes de color del ocĆ©ano, Figura 3). En este sentido, cabe mencionar que durante el evento de surgencia analizado las condiciones atmosfĆ©ricas presentaron una cobertura nubosa en la regiĆ³n de estudio que impidiĆ³ ver las caracterĆsticas de color del agua, a excepciĆ³n del dĆa 21 de febrero. De esta manera se resalta la ventaja del uso de aproximaciones lagrangianas en la detecciĆ³n de la posiciĆ³n del frente de turbidez frente a las aproximaciones satelitales que requieren la ausencia de nubosidad para su aplicaciĆ³n.
Al analizar la evoluciĆ³n de la surgencia se observaron frentes de convergencia que fueron cambiando su posiciĆ³n, desplazĆ”ndose hacia el Oeste y hacia el Sur, juntĆ”ndose con otros, y que eventualmente salieron del Ć”rea de estudio hacia mar adentro o desaparecieron. Estos frentes representan barreras fĆsicas al transporte de partĆculas. En cuanto a la ubicaciĆ³n de la flota pesquera, se encontrĆ³ limitada hacia la costa y al Oeste por las Ć”reas de veda (lĆneas grises de la Figura 4). Las emisiones de VMS tendieron a concentrarse sobre el Oeste, sobre el frente de convergencia halino donde se vieron limitadas por la zona de veda en la regiĆ³n mĆ”s costera y sobre el Este, asociadas a los frentes de convergencias derivados de las surgencias (Figura 4).
Si bien la posiciĆ³n de la flota resultĆ³ concordante con la posiciĆ³n de los frentes de convergencia computados a partir de las velocidades simuladas, no fue exacta. En este sentido, algunas de las diferencias entre las posiciones de la flota y los frentes de convergencia podrĆan deberse a que las corrientes simuladas por el modelo presentan algunas diferencias con las corrientes reales existentes sobre la costa. En este sentido, ajustes en los parĆ”metros del modelo, una mayor resoluciĆ³n, asĆ como la adiciĆ³n de variabilidad interanual en los flujos de calor, podrĆan ayudar a simular de manera mĆ”s precisa los procesos costeros.
DiscusiĆ³n
Es reconocido que las regiones de grandes surgencias costeras son las zonas biolĆ³gicamente mĆ”s productivas del planeta, contribuyendo con hasta el 20 % de las capturas pesqueras (Pauly y Christensen, 1995). Los procesos explicativos del aumento de la productividad pesquera en las grandes zonas de surgencia se basan en el aumento de la productividad primaria relacionada al aporte de nutrientes de aguas frĆas y profundas que alcanzan la zona eufĆ³tica con la surgencia, con consecuencias en el resto de la trama trĆ³fica.
Asociadas a las grandes surgencias costeras se desarrollan frentes, Ć”reas de retenciĆ³n y eddies que interactĆŗan con la distribuciĆ³n espacial de los organismos planctĆ³nicos. Estos procesos de turbulencia modulan la estructura y biomasa de los ecosistemas ya que pueden estimular la productividad primaria, afectar la composiciĆ³n del plancton y de toda la trama trĆ³fica, y juegan un importante rol de intercambio entre las Ć”reas costeras y el ocĆ©ano mediante el transporte de material orgĆ”nico de la costa hacia mar adentro (Oschlies y GarƧon, 1998; Mackas, et al., 2005).
En nuestra costa, asociados a la predominancia de vientos con componente N, se dan procesos de surgencia climatolĆ³gica durante el verano sobre la regiĆ³n oceĆ”nica entre Punta del Este y La Paloma (de Mello, et al., 2022). Adicionalmente, durante el verano ocurren eventos particularmente intensos de surgencias sobre la costa estuarina entre Montevideo y Punta del Este asociados a vientos anĆ³malos desde el sector Este, lo que es mĆ”s frecuente durante La NiƱa (Trinchin, et al., 2019; de Mello, et al., 2022). Ni el efecto de las surgencias en el aporte de nutrientes a las aguas superficiales en la productividad primaria (las cuales presentan de por sĆ un alto contenido de nutrientes debido al aporte del RĆo de la Plata), ni alguna otra implicancia ecolĆ³gica de las surgencias costeras en Uruguay han sido previamente estudiadas.
En ese sentido, este trabajo representa una primera aproximaciĆ³n al estudio de las implicancias ecolĆ³gicas de las surgencias mediante el anĆ”lisis cualitativo de la relaciĆ³n entre los frentes derivados de las surgencias y la ubicaciĆ³n de los recursos pesqueros en la costa uruguaya, utilizando como proxy de la localizaciĆ³n de los recursos las posiciones de la flota durante las actividades de pesca. La flota se encontrĆ³ en posiciones concordantes con los frentes de convergencia, tanto con los relacionados a la surgencia como con el frente relacionado a las descargas del RĆo de la Plata, sugiriendo asĆ una relaciĆ³n entre los procesos de retenciĆ³n y la posiciĆ³n de los recursos pesqueros.
Los frentes de convergencia retienen material en suspensiĆ³n y organismos planctĆ³nicos, y tienen efectos en toda la trama trĆ³fica. Esto explicarĆa una mayor concentraciĆ³n de recursos pesqueros en sus cercanĆas, los cuales se estarĆan acercando a los frentes a alimentarse o a utilizarlos como Ć”reas de reproducciĆ³n y crĆa donde huevos y larvas quedarĆan retenidos. La relaciĆ³n entre los frentes de convergencia lagrangianos y la pesca ha sido previamente estudiada en otras regiones. AsĆ, por ejemplo, las mayores capturas en el PacĆfico Noroeste se encontraron principalmente a lo largo de frentes lagrangianos con condiciones favorables para la pesca (Prants, et al., 2014).
En particular, durante la surgencia analizada, el esfuerzo pesquero se concentrĆ³ cercano al frente halino al Oeste de Montevideo, y cercano a los frentes tĆ©rmicos derivados de la surgencia. En este sentido, en los perĆodos sin ocurrencias de eventos de surgencia serĆa esperable que los recursos y las actividades de pesca asociadas se concentren en la regiĆ³n cercana al frente halino del RĆo de la Plata. SerĆa importante entonces contar con informaciĆ³n de localizaciĆ³n de la flota durante perĆodos mĆ”s largos, con y sin surgencia. De esta manera serĆa posible estudiar la importancia relativa de los frentes derivados de la surgencia y de los derivados del encuentro del RdP con aguas oceĆ”nicas sobre la concentraciĆ³n de los recursos pesqueros.
En general, la posiciĆ³n de la flota resultĆ³ concordante con la posiciĆ³n de los frentes de convergencia, pero no fue exacta. En este sentido, algunas de las diferencias entre las posiciones de la flota y la localizaciĆ³n de los frentes lagrangianos identificados podrĆan deberse a limitantes en la operativa pesquera. Recorrer grandes trayectos y alejarse de las regiones cercanas a los puertos sin la certeza de la localizaciĆ³n de recursos podrĆa ser un riesgo econĆ³mico no rentable.
Cabe destacar tambiĆ©n que si bien los frentes identificados representan las regiones donde ocurre la mĆ”xima convergencia, las implicancias ecolĆ³gicas de esta convergencia de agua podrĆan estar relacionadas a la duraciĆ³n de estos frentes antes de desaparecer. Tal es asĆ que frentes lagrangianos de corta duraciĆ³n (que podrĆan ser derivados de eventos de surgencia no tan intensos) podrĆan tener menor impacto sobre la concentraciĆ³n de recursos. El material en suspensiĆ³n, los nutrientes y los organismos planctĆ³nicos que se concentren allĆ podrĆan ser rĆ”pidamente dispersados al desaparecer el frente y no tener mayores consecuencias sobre la concentraciĆ³n de los recursos pesqueros que utilicen regiones de convergencia para alimentarse o desovar. Por lo tanto, la posiciĆ³n de la flota podrĆa no encontrarse asociada a frentes de convergencia de corta duraciĆ³n. Esta serĆa una hipĆ³tesis para evaluar en futuros trabajos, reforzando asĆ la importancia de estudiar series de tiempo mayores de la posiciĆ³n de la flota y su relaciĆ³n con los frentes de convergencia, asĆ como la importancia de estudios ecolĆ³gicos y oceanogrĆ”ficos in situ en las regiones en las que usualmente se encuentran estos frentes durante los eventos de surgencia intensa.
Adicionalmente, las diferencias entre la localizaciĆ³n de la flota y la localizaciĆ³n de los frentes de convergencia tambiĆ©n podrĆan deberse a que las corrientes simuladas por el modelo presentan diferencias con las corrientes reales existentes sobre la costa, por lo cual, aunque la flota se ubicara sobre los frentes a partir de nuestra aproximaciĆ³n detectarĆamos algunas diferencias. AsĆ, ajustes en el modelo podrĆan ayudar a simular de manera mĆ”s realista la posiciĆ³n de los frentes de convergencia. De esta manera, la aproximaciĆ³n lagrangiana considerada en este anĆ”lisis puede ser aplicada a la predicciĆ³n de la localizaciĆ³n de las zonas de convergencia, constituyendo asĆ una herramienta para optimizar tiempos de bĆŗsqueda de Ć”reas operativas de la flota. En este sentido, esta tĆ©cnica podrĆa ser utilizada tambiĆ©n como un insumo por la administraciĆ³n pesquera.
Finalmente, considerando la cantidad y diversidad de actividades humanas adicionales a las actividades pesqueras que ocurren en la costa uruguaya y el Ć”rea marina adyacente (exploraciĆ³n de hidrocarburos, transporte, turismo), es importante resaltar que las aproximaciones lagrangianas, en general, y la tĆ©cnica de ELTF, en particular, son herramientas importantes que se deberĆan incorporar en estudios de evaluaciĆ³n de impacto ambiental, de planificaciĆ³n ambiental y de diseƱo de Ć”reas marinas protegidas; de manear de lograr una adecuada gestiĆ³n ambiental del territorio marino del Uruguay.
Agradecimientos
Los autores agradecen a la DirecciĆ³n Nacional de Recursos AcuĆ”ticos por la informaciĆ³n satelital brindada. Camila de Mello agradece al programa de doctorado Pedeciba Geociencias y a la ComisiĆ³n AcadĆ©mica de Posgrado.
Referencias
Acha, E.M., Mianzan, H., Guerrero, R., Carreto, J., Giberto, D., Montoya, N. y Carignan, M., 2008. An overview of physical and ecological processes in the Rio de la Plata Estuary. En: Continental Shelf Research, 28(13), pp.1579-1588. DOI: https://doi.org/10.1016/j.csr.2007.01.031
Amante, C. y Eakins, B., 2009. ETOPO1 1 arc-minute global relief model: procedures, data sources and analysis [En lĆnea]. Colorado: NOAA. (NOAA Technical Memorandum NESDIS NGDC-24). [Consulta: 22 de octubre de 2022]. Disponible en: https://www.researchgate.net/profile/Christopher-Amante/publication/228077300_ETOPO1_1_Arc-Minute_Global_Relief_Model_procedures_data_sources_and_analysis/links/59f77930458515547c24c805/ETOPO1-1-Arc-Minute-Global-Relief-Model-procedures-data-sources-and-analysis.pdf
Aurell, E., Boffetta, G., Crisanti, A., Paladin, G. y Vulpiani, A., 1997. Predictability in the large: an extension of the concept of Lyapunov exponent. En: Journal of Physics A: Mathematical and General, 30(1). DOI: https://doi.org/10.1088/0305-4470/30/1/003
Austin, J.A. y Lentz, S.J., 2002. The inner shelf response to wind-driven upwelling and downwelling. En: Journal of Physical Oceanography, 32(7), pp.2171-2193. DOI: https://doi.org/10.1175/1520-0485(2002)032%3C2171:TISRTW%3E2.0.CO;2
Barreiro, M., 2010. Influence of ENSO and the South Atlantic Ocean on climate predictability over Southeastern South America. En: Climate Dynamics, 35(7-8), pp.1493-1508. DOI: https://doi.org/10.1007/s00382-009-0666-9
Berta, M., Ursella, L., Nencioli, F., Doglioli, A.M., Petrenko, A.A. y Cosoli, S., 2014. Surface transport in the Northeastern Adriatic Sea from FSLE analysis of HF radar measurements. En: Continental Shelf Research, 77(1), pp.14-23. DOI: https://doi.org/10.1016/j.csr.2014.01.016
Boffetta, G., Lacorata., G., Redaelli, G. y Vulpiani. A., 2001. Detecting barriers to transport: a review of different techniques. En: Physica D., 158, pp.58ā70. DOI: https://doi.org/10.1016/S0167-2789(01)00330-X
Chin, T.M., Vazquez-Cuervo, J. y Armstrong, E.M., 2017. A multi-scale high-resolution analysis of global sea surface temperature. En: Remote Sensing of Environment, 200, pp.154-169. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.07.029
CottĆ©, C., dāOvidio, F., Dragon, A.C., Guinet, C. y LĆ©vy, M., 2015. Flexible preference of southern elephant seals for distinct mesoscale features within the Antarctic Circumpolar Current. En: Progress in Ocean, 131, pp.46ā58. DOI: https://doi.org/10.1016/j.pocean.2014.11.011
Da Silva, A.M., Young, C.C. y Levitus, S., 1994. Atlas of surface marine data. s.l.: NOAA [Consulta: 05 de mayo de 2021]. Disponible en: https://www.croco-ocean.org/download/datasets/
Debreu, L., Marchesiello, P., Penven, P. y Cambon, G., 2012. Two-way nesting in split-explicit ocean models: algorithms, implementation and validation. En: Ocean Modelling, 49, pp.1-21. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2012.03.003
de Mello, C., Barreiro, M., Ortega, L., Trinchin, R. y Manta, G., 2022. Coastal upwelling along the Uruguayan coast: Structure, variability and drivers. En: Journal of Marine Systems, 230, 103735. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmarsys.2022.103735
de Mello, C., Barreiro, M., HernĆ”ndez-GarcĆa, E., Trinchin, R. y Manta, G., en prensa. A Lagrangian study of summer upwelling along the Uruguayan coast. En: Continental Shelf Research.
DāOnofrio, E.E., Fiore, M.M. y Romero, S.I., 1999. Return periods of extreme water levels estimated for some vulnerable areas of Buenos Aires. En: Continental Shelf Research, 19(13), pp.1681-1693. DOI: https://doi.org/10.1016/S0278-4343(98)00115-0
dāOvidio, F., FernĆ”ndez, V., HernĆ”ndezāGarcĆa, E. y LĆ³pez, C., 2004. Mixing structures in the Mediterranean Sea from finite size Lyapunov exponents. En: Geophysical Research Letters, 31(17), L17203. DOI: https://doi.org/10.1029/2004GL020328
dāOvidio, F., Isern-Fontanet, J., LĆ³pez, C., HernĆ”ndez-GarcĆa, E. y GarcĆa-Ladona, E., 2009. Comparison between Eulerian diagnostics and finite-size Lyapunov exponents computed from altimetry in the Algerian basin. En: Deep Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers, 56(1), pp.15-31. DOI: https://doi.org/10.1016/j.dsr.2008.07.014
FramiƱan, M.B., Etala, M. Acha, R., Guerrero, R., Lasta, C. y Brown, O., 1999. Physical characteristics and processes of the RĆo de la Plata Estuary. En: Perillo, G., Piccolo, M. y Quivira, M., ed. Estuaries of South America: their morphology and dynamics. Berlin: Springer. pp.161ā194. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-60131-6_8
Galan, A., Orfila, A., Simarro, G., HernĆ”ndez-Carrasco, I. y LĆ³pez, C., 2012. Wave mixing rise inferred from Lyapunov exponents. En: Environmental Fluid Mechanics, 12(3), pp.291-300. DOI: https://doi.org/10.1007/s10652-012-9238-3
GĆ³mez-Erache, M., Vizziano, D., NuƱez, Nagy, G. y Lagomarsino. J., 2001. ProducciĆ³n fitoplanctĆ³nica en la zona frontal del Rio de la Plata. En: Vizziano, D., Puig, P., Mesones, C., Nagy, G.J., ed. RĆo de la Plata: investigaciĆ³n para la gestiĆ³n del ambiente, los recursos pesqueros y la pesquerĆa en el frente salino. Montevideo: Programa Ecoplata.
Guerrero, R.A. y Piola, A.R., 1997. Masas de agua en la plataforma continental. En: Boschi, E.E., ed. El mar Argentino y sus recursos pesqueros. Tomo 1. Antecedentes histĆ³ricos de las exploraciones en el mar y las caracterĆsticas ambientales [En lĆnea]. Mar del Plata: INIDEP. pp.107-118. [Consulta: 5 de agosto de 2022]. Disponible en: https://www.inidep.edu.ar/wordpress/?page_id=846
Guerrero, R.A., Acha, E.M., Framin, M.B. y Lasta, C.A., 1997. Physical oceanography of the RĆo de la Plata Estuary, Argentina. En: Continental Shelf Research, 17(7), pp.727ā742. DOI: https://doi.org/10.1016/S0278-4343(96)00061-1
Guerrero, R.A., Piola, A.R., Molinari, G.N., Osiroff A.P. y JĆ”uregui, S.I., 2010. ClimatologĆa de temperatura y salinidad en el RĆo de la Plata y su frente marĆtimo Argentina-Uruguay. Mar del Plata: Instituto Nacional de InvestigaciĆ³n y Desarrollo Pesquero (INIDEP). 95 p. ISBN 978-987-1443-03-1
Haller, G. y Yuan, G., 2000. Lagrangian coherent structures and mixing in two-dimensional turbulence. En: Physica D: Nonlinear Phenomena, 147(3-4), pp.352-370. DOI: https://doi.org/10.1016/S0167-2789(00)00142-1
Haney, R.L., 1991. On the pressure gradient force over steep topography in sigma coordinate ocean models [En lĆnea]. En: Journal of physical Oceanography, 21(4), pp.610-619. [Consulta: 22 de octubre de 2022]. Disponible en: https://calhoun.nps.edu/handle/10945/46807
HernĆ”ndez-Carrasco, I., LĆ³pez, C., HernĆ”ndez-GarcĆa, E. y Turiel, A., 2011. How reliable are finite-size Lyapunov exponents for the assessment of ocean dynamics? En: Ocean Modelling, 36(3-4), pp.208-218. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2010.12.006
Horta, S. y Defeo, O., 2012. The spatial dynamics of the whitemouth croaker artisanal fishery in Uruguay and interdependencies with the industrial fleet. En: Fisheries Research, 125ā126, pp.121-128. DOI: https://doi.org/10.1016/j.fishres.2012.02.007
Jaureguizar, A., CortĆ©s, F., Milessi, A., Cozzolino, E. y Allega, L., 2015. A trans-ecosystem fishery: Environmental effects on the small-scale gillnet fishery along the RĆo de la Plata boundary. En: Estuarine, Coastal and Shelf Science, 166, Part A, pp.92-104. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecss.2014.11.003
Joseph, B. y Legras, B., 2002. Relation between kinematic boundaries, stirring, and barriers for the Antarctic polar vortex. En: Journal of the Atmospheric Sciences, 59(7), pp.1198-1212. DOI: https://doi.org/10.1175/1520-0469(2002)059%3C1198:RBKBSA%3E2.0.CO;2
Kanamitsu, M., Ebisuzaki, W., Woollen, J., Yang, S.K., Hnilo, J.J., Fiorino, M. y Potter, G.L., 2002. En: Bulletin of the American Meteorological Society, 83(11), pp.1631-1643. DOI: http://dx.doi.org/10.1175/BAMS-83-11-1631
Koh, T.Y. y Legras, B., 2002. Hyperbolic lines and the stratospheric polar vortex. En: Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 12(2), pp.382-394. DOI: https://doi.org/10.1063/1.1480442
Largier, J.L., 2020. Upwelling bays: how coastal upwelling controls circulation, habitat, and productivity in bays. En: Annual Review of Marine Science, 12, pp.415-447. DOI: https://doi.org/10.1146/annurev-marine-010419-011020
Lehahn, Y., dāOvidio, F., LĆ©vy, M. y Heifetz, E., 2007. Stirring of the northeast Atlantic spring bloom: A Lagrangian analysis based on multisatellite data. En: Journal of Geophysical Research: Oceans, 112(C8). DOI: https://doi.org/10.1029/2006JC003927
Lellouche, J.M., Le Galloudec, O., Greiner, E., Garric, G., Regnier, C., Drevillon, M. y Le Traon, P. Y., 2018. The Copernicus Marine Environment Monitoring Service global ocean 1/12Āŗ physical reanalysis GLORYS12V1: description and quality assessment [En lĆnea]. En: EGU. 20th EGU General Assembly, EGU2018. Proceedings from the conference held 4-13 April, 2018 in Vienna, Austria. p.19806. [Consulta: 22 de octubre de 2022]. Disponible en: https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2018EGUGA..2019806L/abstract
Levitus, S., Locarnini, R.A., Boyer, T.P., Mishonov, A.V., Antonov, J.I., Garcia, H.E., Baranova, O., Zweng, M., Johnson, D. y Seidov, D., 2010. World ocean atlas 2009, WOA2009 [En lĆnea]. Washington: NOAA. [Consulta: 05 de mayo de 2021]. Disponible en: https://www.croco-ocean.org/download/datasets/
Mackas, D.L., Tsurumi, M., Galbraith, M.D. y Yelland, D.R., 2005. Zooplankton distribution and dynamics in a North Pacific Eddy of coastal origin: II. Mechanisms of eddy colonization by and retention of offshore species. En: Deep Sea Research Part II: Topical Studies in Oceanography, 52(7-8), pp.1011-1035. DOI: https://doi.org/10.1016/j.dsr2.2005.02.008
MartĆnez, A. y Ortega, L., 2015. Delimitation of domains in the external RĆo de la Plata estuary, involving phytoplanktonic and hydrographic variables. En: Brazilian Journal of Oceanography, 63(3), pp.217ā227. DOI: https://doi.org/10.1590/S1679-87592015086106303
Meccia, V.L., Simionato, C.G. y Guerrero, R.A., 2013. The Rio de la Plata Estuary response to wind variability in synoptic timescale: salinity fields and salt wedge structure. En: Journal of Coastal Research, 29(1), pp.61ā77. DOI: https://doi.org/10.2112/JCOASTRES-D-11-00063.1
Mesones, C., Puig, P. y MartĆnez. A., 2001. RelaciĆ³n de especies costeras con las caracterĆsticas ambientales. En: Vizziano, D., Puig, P., Mesones, C. y Nagy, G.J., ed. RĆo de la Plata: investigaciĆ³n para la gestiĆ³n del ambiente, los recursos pesqueros y la pesquerĆa en el frente salino. Montevideo: Programa Ecoplata.
Moira, L.C., Simionato, C., Campetella, C., Moreira, D. y Guerrero, R., 2013. Surgencia, ĀæUn fenĆ³meno comĆŗn en la costa norte del RĆo de la Plata exterior? En: Frente MarĆtimo, 23, pp.275-290.
Molcard, A., Poje, A.C. y Ćzgƶkmen, T.M., 2006. Directed drifter launch strategies for Lagrangian data assimilation using hyperbolic trajectories. En: Ocean Modelling, 12(3-4), pp.268-289. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2005.06.004
Nagy, G.J., GĆ³mez-Erache, M., LĆ³pez, C.H. y Perdomo, A.C., 2002. Distribution patterns of nutrients and symptoms of eutrophication in the Rio de la Plata River Estuary System. En: Hydrobiologia, 475/476, pp.125-139. DOI: http://dx.doi.org/10.1023/A:1020300906000
Norbis, W., 1995. Influence of wind, behaviour and characteristics of the croaker (Micropogonias furnieri) artisanal fishery in the Rio de la Plata (Uruguay). En: Fisheries Research, 22(1ā2), pp.43-58. ISSN 0165-7836. DOI: https://doi.org/10.1016/0165-7836(94)00310-S
Norbis, W., Paesch, L. y Galli. O., 2006. Los recursos pesqueros de la costa de Uruguay: ambiente, biologĆa y gestiĆ³n. En: Menafra, R. RodrĆguez-Gallego, L. Scarabino, F. y Conde, D., eds. Bases para la conservaciĆ³n y el manejo de la costa uruguaya. Montevideo: Vida Silvestre Uruguay. 668 p.
Ortega, L. y MartĆnez, A., 2007. Multiannual and seasonal variability of water masses and fronts over the Uruguayan shelf. En: Journal of Coastal Research, 23(3), pp.618-629. DOI: https://doi.org/10.2112/04-0221.1
Oschlies, A. y Garcon, V., 1998. Eddy-induced enhancement of primary production in a model of the North Atlantic Ocean. En: Nature, 394(6690), pp.266-269. DOI: https://doi.org/10.1038/28373
Ćzgƶkmen, T.M., Griffa, A., Mariano, A.J. y Piterbarg, L.I., 2000. On the predictability of Lagrangian trajectories in the ocean [En lĆnea]. En: Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 17(3), pp.366-383. [Consulta: 10 de agosto de 2022]. Disponible en: http://www.tamayozgokmen.org/ftp-pub/jmr04.pdf
Pauly, D. y Christensen, V., 1995. Primary production required to sustain global fisheries. En: Nature, 374(6519), pp.255-257. DOI: https://doi.org/10.1038/374255a0
Pimenta, F., Garvine, R. W. y MĆ¼nchow, A., 2008. Observations of coastal upwelling off Uruguay downshelf of the Plata estuary, South America. En: Journal of Marine Research, 66(6), pp.835-872.
Piola, A.R., Matano, R.P., Palma, E.D., Mƶller Jr, O.O. y Campos, E.J., 2005. The influence of the Plata River discharge on the western South Atlantic shelf. En: Geophysical Research Letters, 32(1). DOI: https://doi.org/10.1029/2004GL021638
Pisciottano, G., DĆaz, A., Cazess, G. y Mechoso, C.R., 1994. El niƱo-southern oscillation impact on rainfall in Uruguay. En: Journal of Climate, 7(8), pp.1286-1302. DOI: http://dx.doi.org/10.1175/1520-0442(1994)007%3C1286:ENSOIO%3E2.0.CO;2
Prants, S.V., Budyansky, M.V. y Uleysky, M.Y., 2014. Identifying Lagrangian fronts with favourable fishery conditions. En: Deep Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers, 90, pp.27-35. DOI: https://doi.org/10.1016/j.dsr.2014.04.012
Rossi, V., LĆ³pez, C., Sudre, J., HernĆ”ndezāGarcĆa, E. y GarƧon, V., 2008. Comparative study of mixing and biological activity of the Benguela and Canary upwelling systems. En: Geophysical Research Letters, 35(11). DOI: https://doi.org/10.1029/2008GL033610
Shchepetkin, A.F. y McWilliams, J.C., 1998. Quasi-monotone advection schemes based on explicit locally adaptive dissipation. En: Monthly Weather Review, 126(6), pp.1541-1580. DOI: https://doi.org/10.1175/1520-0493(1998)126<1541:QMASBO>2.0.CO;2
Simionato, C.G., Dragani, W., Meccia, V. y NuƱez, M., 2004. A numerical study of the barotropic circulation of the RıĢo de la Plata estuary: sensitivity to bathymetry, the Earthās rotation and low frequency wind variability. En: Estuarine, Coastal and Shelf Science, 61(2), pp.261-273. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecss.2004.05.005
Simionato, C.G., Vera, C.S. y Siegismund, F., 2005. Surface wind variability on seasonal and interannual scales over RĆo de la Plata area. En: Journal of Coastal Research, 21(4), pp.770-783. DOI: http://dx.doi.org/10.2112/008-NIS.1
Simionato, C.G., Tejedor, M.L.C., Campetella, C., Guerrero, R. y Moreira, D., 2010. Patterns of sea surface temperature variability on seasonal to sub-annual scales at and offshore the RĆo de la Plata estuary. En: Continental Shelf Research, 30(19), pp.1983ā1997. DOI: https://doi.org/10.1016/j.csr.2010.09.012
Trinchin, R., Ortega, L. y Barreiro, M., 2019. Spatiotemporal characterization of summer coastal upwelling events in Uruguay, South America. En: Regional Studies in Marine Science, 31, 100787. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rsma.2019.100787
Uruguay. Decreto Ley 14145, de 25 de enero de 1974. Diario Oficial [En lĆnea], 07 de febrero de 1974. [Consulta: 22 de octubre de 2022]. Disponible en: https://www.impo.com.uy/bases/decretos-ley/14145-1974/1
Uruguay. Decreto 149/997, de 7 de mayo de 1997. Diario Oficial [En lĆnea], 20 de mayo de 1997. [Consulta: 10 de agosto de 2022]. Disponible en: https://www.impo.com.uy/bases/decretos/149-1997
Uruguay. Decreto 115/018, de 24 de abril de 2018. Diario Oficial [En lĆnea], 04 de mayo de 2018. [Consulta: 10 de agosto de 2022]. Disponible en: https://www.impo.com.uy/bases/decretos/115-2018
Wallace, J.M., Smith, C. y Bretherton, C.S., 1992. Singular value decomposition of wintertime sea surface temperature and 500-mb height anomalies. En: Journal of Climate, 5(6), pp.561-576. DOI: http://dx.doi.org/10.1175/1520-0442(1992)005<0561:SVDOWS>2.0.CO;2