Aproximaciones a la modelización y la predicción de ecosistemas marinos.

Abstract

[ES] Los ecosistemas marinos son complejos por definición, tanto por la cantidad de variables de estado, como el número de relaciones entre estas variables de estado y el gran número de variables ambientales que afectan las funciones de estas relaciones. Finalmente, los ecosistemas marinos comprenden procesos en un rango muy grande de escalas espaciales y temporales. La modelización es una abstracción simplificada de esta complejidad a un grado tratable y comprensible que ha servido sobretodo en retrospectiva para entender la dinámica de algunos procesos y dirigir esfuerzos de observación y experimentación. Con la creciente certeza de los cambios globales, se suma ahora un esfuerzo de predicción. A mi modo de ver, hay dos escalas de temporales de predicción. Por un lado está la escala de tiempo larga, entiéndase de variabilidad anual hasta multianual. Esta escala puede dar lugar a predicciones de la dinámica de los ecosistemas marinos a "grosso modo" sobretodo para planificación a largo término de políticas ambientales y sociales. La segunda escala es la de la variabilidad subdiaria hasta semanal. Aunque en principio pueda parecer menos interesante, a semejanza de la meteorología, estas predicciones del estado del escosistema a corto plazo serán las más relevantes para la sociedad con aplicaciones de salud ambiental y seguridad marítima, entre muchas otras. Ambas escalas requieren indudablemente de un esfuerzo similar a la meteorología con la cuál llevamos un retraso de 50 a 100 años. Se necesitan extensas redes de observación en tiempo real de una amplio abanico de variables, potentes bases de datos que vayan estructurando la adquisición de estos datos con metaanálisis automatizados y modelos numéricos con asimilación de datos en tiempo real. La tarea a realizar es compleja y costosa, pero no por ello podemos permitirnos la demora de su puesta en marcha

[EN] Marine ecosystems are complex by definition, be it for the number of state variables, the number of relationships between these variables or the large number of environmental factors that affect the functions of these relationships. Finally, marine ecosystems encompass a large range of spatial and temporal scales. Models are simplified abstractions of this complexity to a manageable and compregensible degree. Models have been used mainly for hindcast to understand dinamic processes and direct observation and experimentation efforts. With the growing evidence for global change, a prediction effort is now added. In my view, there are two temporal scales for prediction. On the one hand there is the long scale from anual to multianual variability. This scale can give gross predictions of the dynamics of marine ecosystems, most usefull for the long-term planning of environmenal and social politics. On the other hand there is the subdaily to weekly variability. Although it may now seem less interesting, similarly to meteorology, short-term predictions of ecosystem status will be most relevant for society with applications from environmental health to maritime safety, among many other. Both scales undoubtly require a similar effort to that in meteorology, with which we lag behind 50 to 100 years. We need extensive real-time observation nets of a vast number of variables, powerful databases structuring the acquisition of such data and automatic metanalysis tools, and numerical models with online data assimilation. The task is complex and expensive, but we can not afford to postpone addressing it now