Orientadores do Corpo Docente:
Tom Bell, Woods Hole Oceanographic Institute
Mentora de Pós-graduação:
Sarah Lang, University of Rhode Island
Isabella Showman, University of Washington
O destacamento do gelo marinho costeiro devido ao aumento do derretimento de neve rio acima causa mudanças sazonais dramáticas no Oceano Ártico. Chamados de freshet, esses impulsos de água doce influenciam o momento da degradação do gelo marinho, mas seus efeitos são difíceis de quantificar por causa da frequente cobertura de nuvens e das observações terrestres limitadas. O Sentinel-1 C-SAR (Radar de Abertura Sintética) coleta dados de alta resolução espaço-temporal usando retroespalhamento por radiação micro-ondas, permitindo enxergar através das nuvens, tornando-se uma ferramenta valiosa para identificar o momento dos freshets no Ártico.
Usamos imagens SAR para classificar a extensão sazonal do gelo marinho ao longo de um transeto de 45 km ao norte de Prudhoe Bay, Alasca. a assinatura de retroespalhamento do SAR é influenciada pela rugosidade e, como a água do oceano é mais lisa que o gelo, as diferenças no retroespalhamento permitem estimar a cobertura proporcional de gelo marinho ao longo do transeto. Validamos a precisão de nossas classificações SAR usando infravermelho de onda curta de imagens Sentinel-2 livres de nuvens e encontramos forte concordância entre os métodos. Em seguida, calculamos a porcentagem média anual de cobertura de gelo de 2017 a 2024, servindo como uma linha de base sazonal para comparação com anos individuais. Observamos um declínio médio do gelo marinho ao longo dos meses de primavera e verão e associamos o início dos eventos de freshet à metade de junho. A taxa de declínio na cobertura de gelo marinho ao longo do transeto apresenta maior variabilidade nas semanas após o início do derretimento do gelo marinho.
O uso de SAR para acompanhar o derretimento sazonal localizado do gelo e identificar o momento dos eventos de freshet na primavera permite uma série temporal sazonal mais completa do que apenas imagens ópticas. A variabilidade no momento dos freshets árticos influencia como e quando a degradação do gelo marinho começa, tendo implicações potenciais para organismos que dependem da extensão do gelo marinho e para o albedo de superfície em escala maior. Este estudo também estabelece a base para investigações futuras para entender melhor a variabilidade entre bacias hidrográficas e fatores ambientais como descarga dos rios e temperatura superficial sobre o momento dos freshets.
Sarah Gryskewicz, State University of New York at Oswego
Incêndios florestais estão aumentando em frequência e intensidade na América do Norte como resultado das mudanças climáticas. A liberação de partículas por esses eventos gera implicações de curto e longo prazo para a saúde humana e ecofisiológica. Ecossistemas marinhos também podem ser impactados devido à deposição desses constituintes químicos, particularmente as cinzas, que podem alterar o ciclo de nutrientes na água por fertilização e reduzir a disponibilidade de luz para o fitoplâncton. O fitoplâncton é formado por organismos microscópicos que vivem em águas marinhas e são responsáveis por metade da atividade fotossintética da Terra. Uma área de pesquisa interdisciplinar complexa diz respeito às interações entre incêndios florestais e o ecossistema marinho. Há uma grande necessidade científica de entender o ciclo biogeoquímico entre as emissões de incêndios florestais e as floração de fitoplâncton.
Este estudo investiga os impactos dos incêndios florestais da Califórnia em janeiro de 2025 sobre floração de fitoplâncton em águas costeiras ao largo do sul da Califórnia, em áreas com limitação de nutrientes. O Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) a bordo do satélite Suomi NPP foi usado para avaliar variabilidades interanuais e sazonais, enquanto o satélite Plankton, Aerosol, Cloud, ocean Ecosystem (PACE) foi utilizado para análises oceânicas adicionais. As variáveis consideradas incluem clorofila-a (chl-a) como proxy para biomassa de fitoplâncton, carbono orgânico particulado (POC) para avaliar a fisiologia do fitoplâncton, e atenuação difusa a 490 nm (Kd490) para avaliar a disponibilidade de luz. A partir dessa análise, constatou-se que não houve fertilização evidente resultando em uma floração de fitoplâncton, dado que os compostos de oito dias de chl-a não se desviaram significativamente da média geométrica 2012–2025. Análises das razões chl-a:POC e chl-a:Kd490 sugerem uma possível mudança fisiológica ou na comunidade de fitoplâncton, mas trabalhos futuros usando dados in situ são necessários para conectar os impactos dos incêndios florestais às comunidades de fitoplâncton ao largo do Sul da Califórnia. Adicionalmente, a pesquisa estabelece a base para trabalhos futuros utilizando o PACE para investigar impactos em grupos comunitários de fitoplâncton. Futuras pesquisas também envolvem a ampliação dos casos amostrados de incêndios e a consideração de impactos de emissões provenientes de áreas florestais versus urbanas.
Philip Espinal, Texas A&M University
O kelp gigante (Giant Kelp) é parte integral do ecossistema costeiro da Costa Central da Califórnia porque fornece alimento e abrigo para vários organismos marinhos e sustenta uma indústria pesqueira comercial multimilionária. Nas últimas décadas, as florestas de kelp gigante têm entrado em declínio devido ao aquecimento das águas oceânicas e ao sobrepastoreio por organismos marinhos como os ouriços-do-mar. Esforços de conservação como outplanting, transplantes e remoção de ouriços-do-mar estão em andamento para restaurar as populações de kelp gigante ao longo da costa da Califórnia. Saber quando o ambiente será favorável ao crescimento do kelp é importante para direcionar os recursos e esforços de conservação de forma mais eficiente. Observações da série de satélites Landsat permitem a estimativa da densidade de biomassa de kelp desde 1984. Dois algoritmos de aprendizado de máquina, florestas aleatórias (random forests) e uma rede neural simples, foram treinados com observações Landsat, saídas de modelos de ondas costeiras, índices climáticos e produtos de reanálise de 1984 a 2015. Os modelos foram avaliados pelo erro absoluto médio (MAE) para previsões de 2016 a 2021, assim como pelo MAE e pelo erro percentual absoluto médio (MAPE) apenas do terceiro trimestre, quando normalmente se atinge a máxima densidade de biomassa. Os modelos de random forest mostraram pouca habilidade mesmo no horizonte mínimo de previsão de um trimestre, apresentando desempenho semelhante a uma previsão feita por uma média sazonal móvel de 5 anos. As redes neurais tiveram desempenho significativamente melhor que as florestas aleatórias e as médias sazonais ao prever um trimestre à frente, e desempenharam marginalmente melhor a dois e quatro trimestres à frente. A rede neural treinada para prever um trimestre à frente teve um MAPE do terceiro trimestre de 13.4%, enquanto a média sazonal de 5 anos teve um MAPE de 42.8%. Os modelos tiveram desempenho ruim na área ao redor de Monterey, superestimando muito a quantidade de biomassa de kelp. Essa superestimação pode dever-se à severa redução na biomassa de kelp desde 2015 devido ao sobrepastoreio por ouriços-do-mar. Embora as previsões não tenham correspondido ao resultado real, o ambiente pode de fato ter permanecido produtivo para o kelp se não fosse pela presença dos ouriços-do-mar. De modo geral, esses modelos podem servir como prova de conceito de que modelos de aprendizado de máquina, especialmente redes neurais, podem usar as condições ambientais atuais para prever a biomassa de kelp um a dois trimestres à frente, fornecendo orientações operacionais úteis para conservacionistas.
Carolyn Chen, University of Florida
Eventos de branqueamento de corais, que representam ameaças significativas à biodiversidade marinha e à estrutura dos recifes, aumentaram em frequência e severidade nas últimas décadas. O monitoramento preciso da temperatura da superfície do mar é vital para compreender os fatores que levam à perda de zooxantelas nesses habitats fundamentais. Métodos tradicionais de coleta de dados de temperatura por satélite têm resolução espacial relativamente grosseira (1 km). Isso pode obscurecer variabilidades térmicas em escalas mais finas, especialmente em ambientes costeiros e próximos aos recifes, onde anomalias térmicas localizadas podem causar impactos biológicos significativos. Aqui, usamos ECOSTRESS com resolução espacial fina (70 m) para investigar as relações entre a temperatura da superfície do mar e o branqueamento nas Florida Keys. Imagens térmicas de 24 de julho de 2023 foram sobrepostas espacialmente com dados de levantamentos in situ de branqueamento de corais para investigar potenciais relações entre estresse térmico e branqueamento. Em seguida, quantificamos essa relação por meio de análises de correlação em diferentes limiares espaciais, examinando a força e a direção das associações entre a temperatura da superfície do mar e os níveis correspondentes de intensidade de branqueamento nos locais de levantamento. Análises paralelas foram conduzidas utilizando MODIS para avaliação comparativa. Constatamos que a temperatura da superfície do mar medida pelo ECOSTRESS apresentou uma associação fraca com a intensidade do branqueamento (r² = 0.348, p<0.001). Limiarizações maiores resultaram em correlações mais baixas. Comparativamente, o MODIS mostrou baixa correlação em todos os limiares espaciais. Esses achados demonstram o potencial do ECOSTRESS para quantificar relações térmicas e estabelecem a base para trabalhos futuros em escalas temporais.
Joshua Chapin, The University of Alabama in Huntsville
Rios atmosféricos (atmospheric rivers, ARs) são eventos meteorológicos poderosos que transportam grandes volumes de água doce para sistemas costeiros, potencialmente remodelando condições oceanográficas e ecológicas. Este estudo investiga o impacto do escoamento de água doce induzido por AR — especificamente do Russian River (RR) e outras fontes de água doce — sobre comunidades de fitoplâncton no sistema de corrente central da Califórnia em 11 de abril de 2023. Usando as bandas de reflectância de cor oceânica do Sentinel-3 dentro do espectro visual (por exemplo, bandas 2 a 11), aplicamos k-means para classificar águas com distintas propriedades bio-ópticas. Para validar e interpretar esses tipos de água, integrámos dados da campanha de campo Sub-Mesoscale Ocean Dynamics Experiment (S-MODE) da NASA, incluindo medições em fluxo contínuo de temperatura, salinidade, clorofila-a e carbono orgânico particulado (POC), além de amostras de garrafa para nutrientes e pigmentos por cromatografia líquida de alta eficiência (HPLC) (por exemplo, fucoxantina, peridinin, nitrato). Essas observações in situ revelaram assinaturas físicas e biológicas entre as massas de água agrupadas. Um cluster é caracterizado por temperaturas frias, baixa salinidade e baixas concentrações de clorofila-a. O cluster também apresenta redução de fucoxantina (indicando menores concentrações de diatomáceas) e baixo nitrato. Essas características T/S e bio-ópticas sugerem uma associação com escoamento terrestre, potencialmente ligado à descarga induzida por AR do Russian River e bacias adjacentes. Entretanto, dentro do mesmo espaço T/S, observam-se concentrações elevadas de clorofila-a, indicando que parte da água do RR está associada a produtividade elevada. Diagramas T/S também indicaram que a clorofila-a elevada foi associada à mistura do RR com as águas circundantes. Em contraste, outros clusters foram caracterizados por temperaturas mais quentes, maior salinidade, concentrações elevadas de clorofila-a, níveis mais altos de nitrato e maiores concentrações de pigmentos acessórios como aloxantina e prasinoxantina (associados a esse cluster). No geral, essas assinaturas contrastantes entre massas de água agrupadas ilustram os gradientes ecológicos moldados pela entrega de água doce induzida por AR. Essa abordagem integrada destaca as consequências ecológicas do escoamento terrestre após eventos de AR e demonstra a utilidade de combinar classificações por satélite com medições in situ de alta resolução para monitorar a variabilidade do fitoplâncton em ambientes costeiros dinâmicos.
Eli Mally, University of California, Irvine
O fitoplâncton produz metade do oxigênio mundial, influencia o ciclo de nutrientes e forma a base da cadeia alimentar oceânica. Prever grupos de pigmentos do fitoplâncton a partir de dados hiperespectrais de satélite, especialmente em áreas costeiras onde recuperações precisas são desafiadoras, é crucial para obter melhor compreensão dos ecossistemas oceânicos. Modelos de comunidade de fitoplâncton a partir de dados hiperespectrais (como o modelo MOANA) tornaram-se recentemente disponíveis para o Atlântico, mas ainda não estão disponíveis para o Oceano Pacífico. Para suprir essa lacuna observacional, criamos modelos regionais de grupos de pigmentos do fitoplâncton na região costeira do sul da Califórnia. Utilizamos dados de reflectância de Nível 2 do instrumento de cor oceânica em meados de setembro de 2024 do satélite NASA PACE. Pareamos os dados de reflectância com amostras in situ de cromatografia líquida de alta eficiência (HPLC) coletadas em cruzeiros de validação do PACE (PACE-PAX) no Canal de Santa Bárbara e próximo a Long Beach, com foco em clorofila total, clorofila-a, -b e -c, e cinco pigmentos associados a diferentes grupos de fitoplâncton caracterizados em Kramer et al. 2022 (diatomáceas, dinoflagelados, haptófitas, algas verdes e cianobactérias). Em seguida, realizamos uma regressão por componentes principais sobre os dados de satélite para obter modelos para cada pigmento. Este projeto resultou em modelos significativos e valores de R2 para clorofila total (0.911), clorofila-a (0.868), -b (0.650) e -c (0.861), 19′-hexanoyloxyfucoxantina (0.517), peridinin (0.327), zeaxantina (0.381), fucoxantina (0.678) e monovinil clorofila-b (0.650). Além disso, esses resultados ajudam a validar as medições do satélite PACE, que fornecem detalhes espectrais muito mais finos sobre grupos comunitários de fitoplâncton do que dados multiespectrais. Novos cruzeiros nessa área aumentariam o escopo e a quantidade de amostras HPLC e, portanto, a precisão e o alcance de nossos modelos de pigmentos do fitoplâncton.
