Modelos para la Evaluación de la Capacidad de Carga de ...assets.panda.org/downloads/capacidad_carga.pdf · Concepto de capacidad de carga y tipos de modelos utilizados en su evaluación

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Fjord Carrying Capacity Assessment Models Applicable to Ecosystems in Southern Chile

1 Centro COPAS Sur-Austral, Universidad de Concepción 2 Programa de Magíster en Ciencias mención Oceanografía,Departamento de Oceanografía, Universidad de Concepción 3 WWF Chile

Modelos para la Evaluación de la Capacidad de Carga deFiordos Aplicables a Ecosistemas del Sur de Chile

Fjord Carrying Capacity Assessment Models Applicable toEcosystems in Southern Chile

Autores: Fabián Tapia 1 y Susana Giglio 2

Edición: Paula Moreno 3

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Modelos para la Evaluación de la Capacidad de Carga de Fiordos Aplicables a Ecosistemas del Sur de Chile

Autores / Authors: Fabián Tapia y Susana Giglio

Editora: Paula Moreno, Coordinadora Programa de Acuicultura - WWF Chile / Editor: Paula Moreno, Aquaculture Program Coordinator - WWF Chile

Traducción al inglés / Traslation to English: Tina Buijs

Esta publicación debe citarse de la siguiente manera: Tapia, Fabián y Giglio, Susana. 2010. Modelos para la Evaluación de la Capacidad de Carga de Fiordos Aplicables a Ecosistemas del Sur de Chile. Valdivia, Chile: WWF. / This publication should be cited as follows: Tapia, Fabián and Giglio Susana. 2010. Fjord Carrying Capacity Assessment Models Applicable to Ecosystems in Southern Chile. Valdivia, Chile: WWF.

Todos los derechos reservados. Cualquier reproducción total o parcial de la presente publicación deberá mencionar el nombre de el o los autores y el propietario de los derechos de autor. / All rights reserved. Total or partial reproduction of this publication should properly cite the authors, names and copyright.

Copyright publicado en Agosto de 2010 por WWF Chile, Valdivia. / Published in August 2010 by WWF Chile, Valdivia.©2010 WWF Chile

Foto de portada: Vista panorámica del Estuario del Reloncaví, Región de Los Lagos, Chile. ©WWF Chile - Kevin SCHAFER. / Cover photograph: Panoramic view of Reloncaví Estuary, Los Lagos Region, Chile. ©WWF Chile - Kevin SCHAFER.

Diseñado y diagramado por / Design & page layout: www.joaquinsobell.cl

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1 Centro COPAS Sur-Austral, Universidad de Concepción 2 Programa de Magíster en Ciencias mención Oceanografía,Departamento de Oceanografía, Universidad de Concepción 3 WWF Chile

Modelos para la Evaluación de la Capacidad de Carga deFiordos Aplicables a Ecosistemas del Sur de Chile

Fjord Carrying Capacity Assessment Models Applicable toEcosystems in Southern Chile

Autores: Fabián Tapia 1 y Susana Giglio 2

Edición: Paula Moreno 3

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Indice ~ Table of Contents

Agradecimientos - Acknowledgements

Prólogo - Prologue

Introducción - Introduction

Resultados - Results

Conclusiones - Conclusions

Recomendaciones - Recommendations

Referencias - References

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Por el apoyo fundamental a la investigación que permitió el desarrollo de este informe, queremos agradecer a las fuentes de financiamiento del Programa de Acuicultura de WWF Chile. En esta misma línea agradecemos también a la Corporación de Fomento de la Producción (CORFO) por el apoyo brindado.

De manera especial, WWF Chile agradece al Ministerio de Economía y a la Subsecretaría de Pesca del Gobierno de Chile por darnos la oportunidad de presentar los resultados de este estudio en el Taller Internacional sobre Capacidad de Carga denominado “Long-term Sustainability and Management of Aquaculture Activities”, llevado a cabo entre los días 11 y 13 de enero de 2010 en la ciudad de Puerto Montt.

Por su parte, la editora agradece al Dr. Martin Hevia por sus aportes al documento, a los profesionales de WWF Chile Daniel Carrillo y Emily Owen, quienes colaboraron en la revisión de los textos y a Tina Buijs por la traducción de este documento al inglés.

Agradecimientos ~ Acknowledgements

The research involved in the preparation of this report was made possible through funding provided by WWF Chile’s Aquaculture Program. We would also like to thank the Chilean Economic Development Agency (CORFO) for its financial support.

WWF Chile extends special thanks to the Chilean Ministry of Economy and the Undersecretariat for Fisheries for giving us the opportunity to present the results of this report at the International Workshop on Carrying Capacity, “Long-term Sustainability and Management of Aquaculture Activities,” held January 11-13, 2010, in Puerto Montt.

The editor would like to thank to Dr. Martin Hevia for his feedback, Daniel Carrillo and Emily Owen of WWF Chile for their collaboration in reviewing the text, and Tina Buijs for the English translation of this document.

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Prólogo ~ Prologue

El desarrollo de modelos numéricos para el análisis, síntesis y manejo de ecosistemas es una necesidad urgente especialmente para sistemas complejos y altamente no-lineales como son los fiordos australes de Chile. Si a estas características generales se agrega que los ecosistemas pueden cambiar su estructura drásticamente cuando se ven afectadas sus variables controladoras, entonces debería quedar en clara evidencia la necesidad de desarrollar estrategias integradas de manejo ecosistémico, las cuales requieren de plataformas numéricas que sirvan para realizar experimentos virtuales sin afectar a los ecosistemas de los cuales dependen tantos actores sociales.

El estado de arte de la modelación de ecosistemas marinos costeros, muestra que existe una interesante diversidad de ellos. Ello es particularmente importante para el caso del análisis de la capacidad de carga de los ecosistemas expuestos al desarrollo de la acuicultura en general y la salmonicultura en lo particular. Por tanto, resulta de enorme interés contar con un trabajo que resuma la diversidad de modelos actualmente en uso, incluyendo datos sobre la escala, parámetros y variables de salida en cada uno. Desde esta perspectiva este trabajo representa una importante contribución de WWF al desarrollo del manejo ecosistémico integrado de los fiordos australes de Chile.

Dr. Víctor H. MarínDirectorLaboratorio de Modelación EcológicaDepartamento de Ciencias EcológicasFacultad de CienciasUniversidad de Chile

There is an urgent need to develop numerical models for ecosystem analysis, synthesis and management, especially for complex and highly non-linear systems like the fjords of Southern Chile. In addition to these general characteristics, the structure of ecosystems can be drastically altered when their controlling variables are modified, and thus the need to develop integrated ecosystem management strategies should be clearly evident. These strategies require numerical platforms that can be used to carry out virtual experiments without affecting the ecosystems on which so many social stakeholders depend.

A survey of state-of-the-art coastal marine ecosystem modeling shows that there is an interesting array of models available. This is particularly relevant to analyzing the carrying capacity of ecosystems that are exposed to the development of aquaculture in general and salmon farming in particular, and so a report that summarizes the diverse models currently in use - including information about the scale, parameters and output variables of each one - is of great interest. From this perspective, this report represents an important contribution on the part of WWF to the development of integrated ecosystem management in the fjords of Southern Chile.

Dr. Víctor H. MarínDirectorEcological Modeling LaboratoryDepartment of Ecological SciencesFaculty of SciencesUniversidad de Chile

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Centros de cultivo de salmones y moluscos en estuario del Reloncaví, Región de Los Lagos, Chile / Salmon and shellfish farming in Reloncaví estuary, Los Lagos Region, Chile. © WWF Chile - Kevin SCHAFER.

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El crecimiento explosivo de la salmonicultura en el sur de Chile, y los recientes problemas de orden sanitario que dicho sector productivo ha debido enfrentar, evidencian la necesidad de incorporar criterios oceanográficos y herramientas de modelación cuantitativa a la evaluación del impacto de esta actividad sobre ecosistemas acuáticos y sobre otras actividades humanas que se desarrollan en la región.

A fines del año 2009 se ha otorgado un total de 2.909 concesiones de acuicultura, de las cuales 1.145 corresponden a cultivos de salmónidos, con un 33,3% en la Región de Los Lagos; 60,1% en Aysén y 6,6% en Magallanes (www.subpesca.cl). Un gran número de éstas se encuentran ubicadas en fiordos y canales, principalmente por las favorables condiciones físicas y químicas del agua, y por la protección que la geomorfología de estas cuencas semi-cerradas otorga a las instalaciones de cultivo. Son estas mismas condiciones topográficas, batimétricas e hidrodinámicas las que convierten a los fiordos y canales en sistemas altamente sensibles y potencialmente vulnerables al impacto de la acumulación de materia orgánica sobre el fondo, producto de fecas y alimento no consumido, y de los desechos metabólicos de los peces en cultivo. La capacidad de un fiordo para asimilar estos ingresos sin que las condiciones físico-químicas del agua bajen por sobre un nivel mínimo de calidad depende en gran medida de la variabilidad espacial y temporal en las tasas de recambio de agua, y de la composición y capacidad metabólica de la fauna bentónica. De esta forma, los patrones de variabilidad física y biológica actúan en conjunto para determinar, de un lugar a otro y de una época del año a la otra, la “capacidad de carga” o nivel de tolerancia que una determinada cuenca tiene a la incorporación de materia orgánica y desechos metabólicos producto del cultivo intensivo de peces.

Sobrepasar esta capacidad implica que las condiciones físicas y químicas del agua y sedimentos pueden, eventualmente, verse alteradas a la escala de toda una cuenca y poner en peligro la sobrevivencia de la fauna y flora autóctonas, la sustentabilidad de la actividad salmonicultora y el desarrollo de otras actividades humanas en la región. Por ello, y dada la importancia económica y el nivel de crecimiento de la salmonicultura en Chile, WWF ha encargado la realización de una recopilación y revisión de la información disponible sobre modelos de estimación de capacidad de carga, con un énfasis en los métodos utilizados en países líderes en producción de salmónidos de cultivo en el mundo: Chile, Noruega, Canadá y Escocia.

Concepto de capacidad de carga y tipos de modelos utilizados en su evaluaciónSe entiende por capacidad de carga la máxima producción de peces que permita mantener ciertos parámetros ambientales considerados críticos (e.g. concentración de oxígeno disuelto, presencia y/o abundancia de fauna bentónica) dentro de límites pre-establecidos y considerados aceptables desde el punto de vista del impacto sobre la calidad del agua y condición del sistema bentónico asociado.

Introducción ~ Introduction

The explosive growth of salmon farming in Chile and the recent health problems faced by this productive sector demonstrate the need to incorporate oceanographic criteria and quantitative modeling tools in the assessment of this activity’s impact on aquatic ecosystems and other human activities carried out in the region.

A total of 2,909 aquaculture concessions had been granted by the end of 2009, 1,145 of which correspond to salmonid farms located in the Los Lagos Region (33.3%), Aysén (60.1%) and Magallanes (6.6%) (www.subpesca.cl). A large number of these farms are located in fjords and channels, mainly due to the favorable physical and chemical conditions of the waters and the protection afforded to farm facilities by the geomorphology of these semi-enclosed watersheds. These same topographic, bathymetric and hydrodynamic conditions make fjords and channels highly sensitive systems that are potentially vulnerable to the accumulation of organic matter on the bottom. This organic matter comes from the feces, unconsumed feed and metabolic waste produced by farmed fish. The capacity of a fjord to assimilate these inputs without causing the physicochemical conditions of the water to drop below a minimum quality level depends to a large extent on the spatial and temporal variation in water exchange rates and the composition and metabolic capacity of the benthic fauna. As such, patterns of physical and biological variability act together from one location to another and from one season to the next to determine the “carrying capacity,” or tolerance level of a particular watershed to the incorporation of organic matter and metabolic waste produced by intensive fish farming.

Surpassing this capacity means that the physical and chemical conditions of the water and sediments could eventually be altered at the scale of the entire watershed, endangering the survival of native flora and fauna, the sustainability of salmon farming activities and the development of other human activities in the region. For this reason, and given the economic importance and growth of salmon farming in Chile, WWF has commissioned a compilation and review of the available information on carrying capacity assessment models, with an emphasis on the methods used by the world’s leading salmon-producing countries: Chile, Norway, Canada and Scotland.

The concept of carrying capacity and models used in its assessmentCarrying capacity is the maximum fish production level that can be sustained while still maintaining certain critical environmental parameters (e.g., concentration of dissolved oxygen, presence and/or abundance of benthic fauna) within pre-established limits that are considered acceptable from the point of view of their impact on water quality and the condition of the associated benthic system. Traditionally,

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Tradicionalmente, la capacidad de carga se ha evaluado a la escala de cada centro de cultivo, y ha incorporado las condiciones ambientales para los propios peces en cultivo como un requerimiento de calidad del agua. Durante esta década, sin embargo, se ha discutido la necesidad de estudiar el impacto de los cultivos sobre la calidad del agua y de las condiciones del bentos a la escala de toda una cuenca. Siguiendo esta progresión de escalas, los modelos cuantitativos utilizados para evaluar capacidad de carga en salmonicultura, y las variables críticas a considerar para cada uno, pueden clasificarse en las siguientes categorías:

1. Modelos de escala local centrados en los peces de cultivo.· Especie cultivada y su fisiología: tasas de crecimiento, asimilación de alimento, excreción.· Régimen productivo: peso inicial y de cosecha, densidad de individuos por jaula.· Tipo de alimento: composición y raciones.· Condiciones físicas y químicas del agua: variabilidad en temperatura, oxígeno disuelto y concentración de nutrientes.

2. Modelos de escala local centrados en el bentos.· Batimetría del área de ubicación del cultivo.· Régimen de corrientes y circulación en el área.· Tipo de alimento y tasa de alimentación de los peces.· Factor de conversión y tasas de asimilación de los peces.· Tasas de sedimentación de partículas: pellets de alimento y fecas.· Acumulación de materia orgánica en el fondo.· Granulometría del sedimento.· Niveles de oxígeno disuelto en el agua suprayacente al fondo.· Metabolismo del bentos: demanda de oxígeno para metabolizar materia orgánica acumulada.· Balances de oxígeno y amonio: en sedimento y agua suprayacente.· Condición del bentos: presencia-ausencia, abundancia y/o diversidad de infauna bentónica.

3. Modelos de calidad de agua a escala local.· Concentraciones de oxígeno y amonio disuelto en el agua que ingresa a las jaulas.· Resultados de modelos que consideran el metabolismo de los peces de cultivo (consumo de oxígeno y producción de metabolitos, principalmente amonio), y su impacto sobre los niveles ambientales (columna de agua y sedimento).· Corrientes y su variabilidad vertical y temporal (cerca de la superficie y del fondo, variabilidad vertical en velocidades).· Dimensiones y disposición espacial de las jaulas (tamaño de las jaulas, profundidad, número y arreglo espacial de las jaulas, orientación del centro de cultivo con respecto a batimetría local y a la circulación).

4. Modelos de calidad de agua a la escala de una cuenca.· Batimetría y topografía de la cuenca de estudio (fiordo, canal, estuario). Régimen de circulación

carrying capacity has been assessed at the farm scale and has incorporated the environmental conditions needed by the farmed fish themselves as a water quality requirement. Over the past decade, however, the need to study the impact of farms on the water quality and benthic conditions at the watershed scale has been discussed. In order of scale, the quantitative models and associated critical variables used to assess salmon farm carrying capacity can be classified into the following categories:

1. Local-scale models focused on farmed fish.· Farmed species and their physiology: growth rates, feed assimilation, excretion.· Production regime: initial and harvest weight, density of individuals per net pen.· Type of feed: composition and rations.· Physical and chemical water conditions: variability in temperature, dissolved oxygen and nutrient concentration.

2. Local-scale models focused on the benthos.· Bathymetry of the farm location.· Current and circulation regimes in the area.· Type of fish feed and feed rate.· Fish conversion factor and assimilation rates.· Particle sedimentation rates: feed pellets and feces.· Accumulation of organic matter on the bottom.· Sediment granulometry. · Dissolved oxygen levels in water overlying the bottom.· Metabolism of the benthos: oxygen demand in the metabolization of accumulated organic matter.· Oxygen and ammonium balances: in sediments and overlying water.· Benthic condition: presence-absence, abundance and/or diversity of benthic infauna.

3. Local-scale water quality models.· Concentrations of dissolved oxygen and ammonium in the water entering the net pens.· Results of models that consider the metabolism of farmed fish (oxygen consumption and metabolite production, mainly ammonium), and their impact on environmental levels (water column and sediments).· Currents and their vertical and temporal variability (close to the surface and the bottom, vertical velocity variability).· Dimensions and spatial positioning of net pens (pen size, depth, number and spatial arrangement, orientation of the farm with respect to local bathymetry and circulation).

4. Watershed-scale water quality models.· Bathymetry and topography of the watershed concerned (fjord, channel, estuary).· Circulation regime (tidal, wind and freshwater

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(forzamiento por mareas, viento y aportes de agua dulce).· Ingreso de nutrientes (ríos, escorrentía, descargas humanas y cultivos de peces).· Ingreso de oxígeno (ríos, mezcla vertical inducida por viento o forzamiento oceánico). Aunque la mayoría de las aplicaciones de estos modelos corresponde a estudios realizados con posterioridad a la instalación de un centro de cultivo, y principalmente con fines de monitoreo ambiental, modelos de la segunda categoría se utilizan regularmente en la evaluación de sitio requerida previo al otorgamiento de una concesión.

forcing).· Nutrient input (rivers, runoff, human discharge and fish farms).· Oxygen input (rivers, vertical mixing induced by wind or oceanic forcing). Although in the majority of cases these models are applied mainly for the purposes of environmental monitoring after the farm has already been installed, the second type of model is regularly used in the site assessment required before a concession is granted.

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Centros de cultivo en estuario del Reloncaví, Región de Los Lagos, Chile / Aquaculture sites in Reloncaví estuary, Los Lagos Region, Chile. © WWF Chile - Kevin SCHAFER.

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por m

odel

o DE

POM

OD, c

ompo

sició

n de

lal

imen

to y

las f

ecas

, por

osid

ad d

el se

dim

ento

,co

nsta

ntes

ciné

ticas

y co

ncen

tracio

nes l

ímite

para

oxíg

eno

y otro

s ace

ptor

es d

e el

ectro

nes

en e

l sed

imen

to.

Varia

bles

de

salid

a

Tasa

de

sedi

men

taci

ón d

el m

ater

ial

parti

cula

do d

e de

sech

o so

bre

el fo

ndo

mar

ino

a di

fere

ntes

dis

tanc

ias

del c

entro

de cu

ltivo

. Map

as b

i y tr

idim

ensio

nale

s de

las

tasa

s de

sed

imen

taci

ón d

e m

ater

iaor

gáni

ca.

Tasa

de

depo

sitac

ión

de m

ater

ial d

e de

sech

oso

bre

el fo

ndo

mar

ino

a di

fere

ntes

dist

ancia

sde

l cen

tro d

e cu

ltivo

. Map

as d

e di

strib

ució

nes

pacia

l de l

a acu

mula

ción d

e mat

eria

orgá

nica

y con

dicio

nes a

socia

das.

Prod

ucció

n m

áxim

a pa

ra ca

da m

es d

el a

ño y

de ac

uerd

o a 3

crite

rios:

(1) ox

ígeno

y (2)

amon

ioen

colum

na de

agua

, y (3

) oxíg

eno e

n agu

a de

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o.

Inte

nsid

ad d

e m

ezcla

e in

terc

ambi

o de

agu

a,tie

mpo

s de

resid

encia

en

dife

rent

es e

stra

tos

de p

rofu

ndid

ad, t

asa

de co

nsum

o de

oxíg

eno

y con

cent

ració

n m

ínim

a de

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eno

en la

cuen

ca.

Cam

bios

en

la b

iom

asa

y com

posic

ión

del

micr

oplan

cton,

cam

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n las

conc

entra

cione

sde

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eno

disu

elto

.

Estru

ctura

espa

cial (h

orizo

ntal

y ver

tical)

de la

corri

ente

, var

iabi

lidad

tem

pora

l en

los f

lujo

sa

dist

inta

s pro

fund

idad

es.

Cons

umo d

e oxíg

eno d

el se

dimen

to en

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iónde

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jo d

e ca

rbon

o (m

mol

·m-2

·d-1

).

Disp

ersió

n de

par

tícul

as e

n do

s dim

ensio

nes,

área

impa

ctada

por la

acum

ulació

n de m

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gáni

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bre

el fo

ndo.

Aum

ento

en

la co

ncen

tracio

n de

am

onio

en

el e

quilib

rio.

Cant

idad

de

fárm

aco

requ

erid

a pa

ra tr

atar

cada

cent

ro d

e cu

ltivo

, tas

a de

dec

aim

ient

oen

la co

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tració

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bien

tal.

Tasa

s de m

inera

lizac

ión de

carb

ono o

rgán

ico,

perfi

l y fl

ujos

de

oxíg

eno

en e

l sed

imen

to.

Cana

dá

Cham

berla

iny S

tucc

hi(2

007)

Findl

ayy W

atlin

g(1

997)

Chile

Hevi

a(1

993-

2009

)

Hevi

a(2

006)

Garg

iulo

(200

7)

Garg

iulo

(200

7)

Esco

cia

Hevi

a(1

996)

Crom

ey e

t al.

(200

2b)

Porti

lla e

t al.

(200

9)

Gillib

rand

tet

al. (

2002

)

Gillib

rand

t &Tu

rrell (

1997

)

Gillib

rand

&Tu

rrell (

1999

)

Brig

olin

et a

l. (20

09)

Nor

uega

Stig

ebra

ndt

et a

l. (20

04)

Stig

ebra

ndt

et a

l. (20

04)

Pede

rsen

et a

l. (20

06)

PAÍS

EN

QU

E SE

HA

APL

ICA

DO

Mod

elo

SIM

USED

DEPO

MOD

MOM

Fjor

dEnv

LESV

SinM

od

Mod

elo

deBa

lanc

e de

OxÌg

eno

deFi

ndla

y yW

atlin

g (1

997)

OPEN

SED

MDL

CN

ST 1

OPEN

DISP

Mod

elo

RTM

acop

lado

con

DEPO

MOD

*Est

e m

odel

o fu

e ap

licad

o ta

mbi

én e

n Es

paña

(Hev

ia, 1

998,

199

9 y 2

002)

, Ale

man

ia (H

evia

, 199

5), Is

rael

(Hev

ia, 1

995)

y Ch

ipre

(Hev

ia, 1

996)

.

13


Scal

e

Fish

farm

Fish

farm

Fish

farm

Sect

ions

of a

fjor

d

Sect

ions

of a

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d

Regi

onal

to lo

cal

(nes

ted)

Fish

farm

Fjord

/estu

ary o

r sub

-w

ater

shed

s

Fjord

/estu

ary o

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-w

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shed

s

Sem

i-enc

lose

dw

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s

Fish

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Coun

try

Chile

Unite

dKi

ngdo

m

Impl

emen

ted

in S

wed

enba

sed

onst

udie

s of

Norw

egia

nfjo

rds

Swed

en/

Norw

ay

Unite

dKi

ngdo

m

Norw

ay

Cana

da

Scot

land

Scot

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Scot

land

Scot

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Type

of M

odel

Fini

te d

iffer

ence

s m

odel

use

d to

pre

dict

dis

pers

ion

and

sedi

men

tatio

n ra

tes o

f par

ticul

ate

orga

nic m

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rfro

m fi

sh fa

rms

on th

e oc

ean

floor

.

Parti

cle-m

onito

ring m

odel

used

to pr

edict

was

te m

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ialflu

xes a

nd th

eir e

ffect

on

the

bent

hos a

ssoc

iate

d w

ithfa

rms.

Mod

ular

mod

el, w

ith su

bmod

els f

or fi

sh, d

isper

sion,

bent

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nd w

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quali

ty. U

sed t

o esti

mat

e fish

biom

ass

that

keep

s env

ironm

enta

l qua

lity o

f wat

er co

lum

n an

dse

dim

ents

abo

ve p

re-e

stab

lishe

d le

vels.

Wat

er qu

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mod

el ba

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n a hy

drod

ynam

ic de

scrip

tion

of a

fjor

d or

sem

i-enc

lose

d w

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shed

. May

be

used

toca

lcula

te e

nviro

nmen

tal e

ffect

s of f

ish fa

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Dyna

mic

mod

el to

est

imat

e ef

fect

of n

utrie

nt in

put a

ndPO

M o

n w

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qua

lity i

n a

sem

i-enc

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d w

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shed

.Us

ed in

conj

unct

ion

with

a th

ree-

laye

r phy

sical

mod

elth

at d

escr

ibes

wat

ersh

ed ci

rcul

atio

n.

Tridim

ensio

nal h

ydro

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mic

mod

el th

at ca

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ouple

dw

ith IB

M m

odel

s tha

t des

crib

e ph

ytop

lank

ton

and

zoop

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mics

and

resu

lting

flux

es.

Pred

iction

of be

nthic

impa

ct du

e to o

xyge

n con

sum

ption

in th

e se

dim

ent a

s a fu

nctio

n of

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on fl

ux.

Mod

el us

ed to

pred

ict ca

rbon

depo

sition

rate

s in s

edim

ents

unde

rnea

th ne

t pen

s bas

ed on

feed

loss

rate

s and

fece

spr

oduc

tion.

Use

d in

conj

unct

ion

with

MDL

CNS

T 1.

Box m

odel

used

to as

sess

amm

onium

enric

hmen

t abo

veen

viron

men

tal le

vels

due

to e

xcre

tions

of f

arm

ed fi

shw

ithin

a se

mi-e

nclo

sed

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ersh

ed.

Mod

el to

asse

ss th

e disp

ersio

n of s

olid w

aste

and p

artic

lesin

ope

n ar

eas,

used

in th

e as

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t of e

nviro

nmen

tal

conc

entra

tions

of d

rugs

adm

inist

ered

for t

he tr

eatm

ent

of se

a lice

. Can

be us

ed in

conju

nctio

n with

bidim

ensio

nal

hydr

odyn

amic

mod

els (

e.g.

Pac

hang

et a

l. 199

7).

Unid

imen

siona

l dia

gene

tic m

odel

that

sim

ulat

es th

eim

pact

of o

rgan

ic m

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r acc

umul

atio

n on

the

redo

xdy

nam

ic in

sedi

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ts. It

is co

uple

d w

ith th

e DE

POM

ODm

odel

.

Spec

ies

Salm

on, t

rout

,tu

na, s

ea b

ass

Salm

on, c

od

Salm

on, c

od

Salm

on

- - Salm

on

Salm

on, h

alib

ut

Salm

on, h

alib

ut

Salm

on

Salm

on

Subs

trate

Ocea

n flo

or

Wat

er co

lum

nan

d be

ntho

s

Wat

er co

lum

nan

d be

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s

Wat

er co

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n

Wat

er co

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n

Wat

er co

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n

Bent

hos

Bent

hos

Wat

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n

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er co

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n

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Para

met

ers

Curre

nt v

eloc

ity a

nd d

irect

ion,

hor

izont

alan

d ve

rtica

l disp

ersio

n, d

etai

led

bath

ymet

ryar

ound

the

fish

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, dim

ensio

ns a

nd n

umbe

rof

net

pen

s, fe

ed w

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con

tent

and

type

;co

nsid

ers

amou

nt o

f unc

onsu

med

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,si

nkin

g sp

eed

of fe

ed a

nd fe

ces.

Horiz

onta

l and

verti

cal d

isper

sion

coef

ficie

nts;

wat

er co

nten

t and

dig

estib

ility o

f fee

d us

ed;

exce

ss fe

ed es

timat

es (i.

e. qu

antit

y of u

ninge

sted

feed

); sin

king

spee

d of

feed

and

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s.

Fish s

pecie

s; fe

ed ty

pe; f

arm

ing co

nditi

ons (

net

pen d

imen

sions

and n

umbe

r, pro

ducti

on cy

cle);

envir

onm

enta

l var

iabilit

y (te

mpe

ratu

re, c

urre

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envir

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l con

cent

ratio

ns o

f oxy

gen

and

amm

oniu

m; m

axim

um (m

inim

um) p

erm

issib

leco

ncen

tratio

ns.

Wat

ersh

ed b

athy

met

ry; t

ide

regi

me;

win

dva

riabi

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varia

bilit

y in

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ogra

phic

stru

ctur

e;op

tical

and

bio

chem

ical p

aram

eter

s.

Conc

entra

tion

of p

artic

ulat

e or

gani

c mat

ter

(POM

); diss

olved

oxyg

en; n

utrie

nt co

ncen

tratio

n; si

ze-fr

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nate

d ch

loro

phyll

; rad

iatio

n;hy

drog

raph

ic va

riabl

es.

Atm

osph

eric

forci

ng; v

ariab

ility i

n den

sity f

ields

.

Oxyg

en de

man

d, av

ailab

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nd di

ffusio

n in t

hese

dim

ent;

carb

on fl

ux fr

om sa

lmon

farm

s with

diffe

rent

curre

nt ve

locit

ies a

nd p

rodu

ctio

nbi

omas

s.

Curre

nt ve

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king

spee

d of

pel

lets

and

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s; ba

thym

etry

; far

m d

imen

sions

; bio

mas

sfa

rmed

in o

ne ye

ar.

Wat

ersh

ed d

imen

sions

; res

iden

ce ti

mes

;bi

omas

s and

spec

ies o

f far

med

fish

; exc

retio

nra

tes.

Resid

ual a

nd ti

dal c

urre

nts o

ver t

he st

udy a

rea;

num

ber, d

imen

sions

and l

ocat

ion of

farm

s; typ

eof

dru

g an

d do

ses a

dmin

ister

ed; p

erm

issib

leen

viron

men

tal c

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tions

.

Bent

hic o

rgan

ic m

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r flu

x pre

dict

ed b

yDE

POM

OD m

odel;

feed

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eces

com

posit

ion;

sedim

ent p

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ity; k

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cons

tant

s and

limitin

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ncen

tratio

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f oxy

gen

and

othe

r ele

ctro

nac

cept

ors i

n th

e se

dim

ent.

Outp

ut va

riabl

es

Sedi

men

tatio

n ra

te o

f par

ticul

ate

was

tem

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r on

the

ocea

n flo

or a

t diff

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tdi

stan

ces

from

the

fish

farm

. Tw

o an

dth

ree-

dim

ensio

nal m

aps o

f org

anic

mat

eria

lse

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enta

tion

rate

s.

Rate

of w

aste

mat

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ositi

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n se

abed

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ffere

nt di

stanc

es fr

om th

e fish

farm

. Map

sof

the

spat

ial d

istrib

utio

n of

acc

umul

ated

orga

nic m

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r and

ass

ocia

ted

cond

ition

s.

Max

imum

pro

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ion

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ach

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th o

f the

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ith th

ree

crite

ria: (1

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and

(2) a

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oniu

m in

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er co

lum

n;an

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) oxy

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ater.

Inte

nsity

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ng a

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resid

ence

tim

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eren

t dep

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oxyg

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ptio

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um o

xyge

nco

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tratio

n in

the

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ersh

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Chan

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n m

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lank

ton

biom

ass a

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mpo

sitio

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ange

s in

diss

olve

d ox

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conc

entra

tions

.

Horiz

onta

l and

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cal s

patia

l stru

cture

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ecu

rrent

; tem

pora

l var

iation

in flo

ws a

t diff

eren

tde

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Oxyg

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nsum

ptio

n in

the

sedi

men

t as a

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artic

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isper

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pact

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in&

Stuc

chi

(200

7)

Findl

ay&

Wat

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(199

7)

Chile

Hevi

a(1

993-

2009

)

Hevi

a (2

006)

Garg

iulo

(200

7)

Garg

iulo

(200

7)

Scot

land

Hevi

a (1

996)

Crom

ey e

t al.

(200

2b)

Porti

lla e

t al.

(200

9)

Gillib

rand

tet

al. (

2002

)

Gillib

rand

t &Tu

rrell (

1997

)

Gillib

rand

&Tu

rrell (

1999

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Brig

olin

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Stig

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ndt

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04)

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06)

COUN

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CN

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el (H

evia

, 199

5) a

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via, 1

996)

.

14


Estuario del Reloncaví, Región de Los Lagos, Chile / Reloncaví estuary, Los Lagos Region, Chile. © WWF Chile - Kevin SCHAFER.

15


Conclusiones ~ Conclusions

La selección de un modelo o aproximación a desarrollar y aplicar en los fiordos de Chile debe cumplir con dos criterios fundamentales: (1) El modelo debe incluir los principales compartimentos y procesos que reflejan el rol de la salmonicultura como agente en los flujos químicos (carbono orgánico particulado, oxígeno disuelto y desechos nitrogenados) que se registran a la escala de un centro de cultivo, y (2) debe permitir el escalamiento y representación de dichos impactos dentro de un modelo hidrodinámico que abarque toda una cuenca. Esto, con el fin de establecer niveles máximos de producción a la escala de un fiordo que permitan mantener la calidad de agua y la condición del bentos por sobre niveles aceptables para la conservación de los ecosistemas naturales, además de identificar potenciales interferencias entre centros que puedan afectar la producción.

A escala local se requiere combinar modelos basados en una aproximación modular del tipo MOM (Modelling - Ongoing Fish Farm – Monitoring, Stigebrandt et al. 2004) o DEPOMOD (Cromey et al. 2002), y que predigan patrones de depositación de materia orgánica en función de las tasas de producción de partículas por los peces, batimetría y régimen de corrientes, con un modelo que determine los cambios en el balance de oxígeno bentónico y sus efectos sobre la fauna producidos por la carga de materia orgánica (e.g. Findlay & Watling 1997, Brigolin et al. 2009). En cuanto a la modelación de calidad de agua a escala de la cuenca, la aplicación del modelo hidrodinámico de Marín y Campuzano (2008) al estudio de dispersión y acumulación de partículas sobre un área de ca. 150 km2 en el fiordo Aysén constituye una opción atractiva en términos de la transición que logra entre procesos a escala local – dentro de y entre cultivos – y aquellas variables ambientales que es necesario modelar a mayor escala, tales como la concentración de oxígeno, amonio y otros nutrientes inorgánicos.

Un modelo que integrara todas las escalas arriba mencionadas proporcionaría información de alto valor tanto para el manejo de los ecosistemas de fiordos como para la optimización de la actividad productiva, permitiendo establecer, por ejemplo, el efecto que ajustes en las biomasas o tiempos de alimentación/cosecha podrían tener sobre la condición de los peces. En términos prácticos, sin embargo, el modelo debe ser lo suficientemente simple como para que sus parámetros sean factibles de estimar utilizando observaciones oceanográficas y químicas estándar, además de la información productiva disponible. Conjuntamente, es necesario que las predicciones del modelo puedan ser validadas por observaciones de las condiciones del fondo y de la columna de agua.

The model or approximation selected for development and application in Chilean fjords must fulfill two basic criteria: (1) The model must include the main compartments and processes that reflect the role of salmon farming as an agent of chemical fluxes (particulate organic carbon, dissolved oxygen and nitrogenous waste) measured at the farm scale; and (2) it must allow for the scaling and representation of these impacts within a hydrodynamic model that covers an entire watershed. The aim is to establish maximum fjord-scale production levels that keep water quality and the condition of the benthic community above acceptable levels in order to conserve natural ecosystems, as well as to identify potential interference among farms that may affect production.

At the local scale, it is necessary to combine modular approximation models such as MOM (Modelling - Ongoing Fish Farm – Monitoring, Stigebrandt et al. 2004) or DEPOMOD (Cromey et al. 2002) - which predict organic matter deposition patterns as a function of particle production rates, bathymetry and current regime - with a model that determines changes in the balance of benthic oxygen produced by the organic matter load and its effects on fauna (e.g. Findlay & Watling 1997, Brigolin et al. 2009). In terms of water quality modeling at the watershed scale, the application of Marín and Campuzano’s hydrodynamic model (2008) to the study of particle dispersion and accumulation over an area of close to 150 km2 in the Aysén fjord is an attractive option. This model achieves a good transition between local-scale processes – within and among farms – and environmental variables that must be modeled on a larger scale, such as the concentrations of oxygen, ammonium and other inorganic nutrients.

A model that integrates all of the above-mentioned scales would provide highly valuable information about both the management of fjord ecosystems and the optimization of the productive activity. For example, it would aid in establishing the effect that adjustments in biomass or feeding/harvest times might have on the condition of farmed fish. In practical terms, however, the model must be simple enough that its parameters may be feasibly measured using standard oceanographic and chemical observations, as well as the available production information. At the same time, it must be possible to validate the model’s predictions using observations of bottom and water column conditions.

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Balsas-jaulas de salmones y líneas de cultivo de moluscos, Región de Los Lagos, Chile / Salmon netpen and shellfish long-lines, Los Lagos Region, Chile. © WWF Chile - Kevin SCHAFER.

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Recomendaciones ~ Recommendations

Debido a la necesidad de aplicar modelos para estimar la capacidad de carga de fiordos y canales en la zona sur de Chile, es esencial que tanto Gobierno como sector privado colaboren en el desarrollo de planes de monitoreo y protocolos de observación de variabilidad ambiental que proporcionen información utilizable para implementar dicho modelo. Este plan debe contener al menos el registro de los siguientes parámetros:

Registro de corrientesCualquiera sea el modelo, o mezcla de ellos, que se adopte como estándar para la evaluación de capacidad de carga en Chile, es esencial contar con una caracterización del régimen de corrientes y su variabilidad espacial y temporal en un fiordo. Numerosos estudios publicados en las últimas décadas indican que los patrones espaciales y temporales de circulación al interior de un fiordo constituyen el principal factor a considerar al momento de (1) determinar el sitio de instalación de un centro de cultivo, (2) establecer distancias mínimas entre centros, (3) adecuar los niveles de producción o la disposición espacial del centro de cultivo respecto a las corrientes durante épocas de baja ventilación.

Las implicancias ambientales y sanitarias de contar con una disposición espacial de centros de cultivo que hasta ahora no ha considerado el régimen de corrientes a escalas relevantes (entre centros y a lo largo del fiordo, cambios estacionales en la dirección y magnitud de las corrientes) ponen de manifiesto la necesidad de mejorar la calidad de las mediciones de correntometría actualmente requeridas previo a la instalación de un nuevo centro de cultivo. Los registros de corrientes informados en caracterizaciones preliminares de sitio (CPS) y declaraciones de impacto ambiental (DIA) a menudo cubren períodos menores de una semana, y que pueden ser tan cortos como un día, con resoluciones temporales que a menudo no son informadas. Además de la corta duración de los registros, la mayoría de los estudios sólo considera un período de medición, en una estación del año en particular. Cambios estacionales en el forzamiento físico de la circulación en un fiordo u otra cuenca semi-cerrada pueden alterar drásticamente los patrones de corrientes y flujos residuales en un área determinada. Por ello es recomendable aumentar el nivel de exigencia en cuanto a la cobertura temporal y resolución de las mediciones de corrientes realizadas antes de instalar un centro de cultivo, así como en la calidad del análisis de los datos y presentación de informes de correntometría.

Monitoreo de aportes de ríosLos aportes de agua dulce son el principal factor forzante de la circulación en un fiordo. Además de un monitoreo continuo del caudal de ríos que desembocan en el fiordo estudiado, se requiere monitorear el aporte de nutrientes inorgánicos y materia orgánica disuelta en el agua de río. Dicha información es vital para la formulación de modelos que permitan discriminar entre cambios causados por los cultivos de peces y aquellos debidos a fluctuaciones naturales.

Given the need to apply models that assess the carrying capacity of fjords and channels in Southern Chile, it is essential that both the government and the private sector collaborate in the development of environmental variability monitoring plans and observation protocols that generate the information needed to implement these models. These plans must keep track of at least the following parameters:

Record of currentsNo matter what model (or combination of models) is adopted as a carrying capacity assessment standard in Chile, it is essential that current regimes and their spatial and temporal variation in a given fjord are characterized. Numerous studies published in the last few decades indicate that the spatial and temporal circulation patterns within a fjord constitute the most important factor to be taken into account when (1) determining where to install a fish farm; (2) establishing minimum distances between farms; and (3) adjusting the farm’s production levels or spatial distribution with respect to currents during seasons with low ventilation.

The environmental and health implications of spatial distributions for farms that until now have not taken into account current regimes at the relevant scales (between centers and along the length of the fjord, seasonal changes in current direction and magnitude) illustrate the need to improve the quality of the current measurements required before a new farm is installed. The current records included in preliminary site characterizations (PSC) and environmental impact statements (EIS) often cover periods of less than one week and can be as short as one day, with temporary resolutions that are often not reported. In addition to the short duration of the records, the majority of the studies only include measurements during a particular season of the year. Seasonal changes in physical forcing of circulation in a fjord or other semi-enclosed watershed can drastically alter the current and residual flow patterns in a given area. This is why it is recommended that requirements be more demanding in terms of the temporal coverage and resolution of current measurements carried out before farm installation, as well as the quality of data analysis and the submission of current measurement reports.

Monitoring of river contributionsFreshwater contributions are the main forcing factor in the circulation of a fjord. In addition to ongoing monitoring of river volumes flowing into the fjord in question, it is also necessary to monitor the contribution of inorganic nutrients and organic matter dissolved in the river water. This information is vital to the formulation of models that allow changes caused by fish farming to be differentiated from those caused by natural fluctuations.

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BathymetryIn the implementation of circulation and particle dispersion models, detailed and preferably high resolution (≤100 m) information about the bathymetry of the entire watershed is essential. The spatial resolution must be even higher within sub-watersheds where particle dispersion and organic matter deposition patterns are studied.

Primary production and levels of environmental nutrients and dissolved oxygen In order to incorporate the natural cycles of nutrient and organic matter transformation in the water column, it is necessary to implement a system to monitor environmental levels of the main inorganic nutrients and dissolved oxygen in the water column, together with estimates of the associated primary production rates and carbon fluxes during the annual cycle.

Production information from fish farmsFinally, the implementation of a carrying capacity model requires up-to-date production information from each farm, including monthly statistics of live biomass in the water, mortality, harvest, feed type, pellet dimensions, feed frequency and conversion factor.

BatimetríaEn la implementación de modelos de circulación y de dispersión de partículas, es imprescindible disponer de información detallada, idealmente con alta resolución (≤100 m), de la batimetría a lo largo y ancho de la cuenca. La resolución espacial debe ser aún mayor al interior de subcuencas en que se estudien patrones de dispersión de partículas y depositación de materia orgánica sobre el fondo.

Producción primaria y niveles ambientales de nutrientes y oxígeno disueltoCon el fin de incorporar los ciclos naturales de transformación de nutrientes y materia orgánica en la columna de agua, es necesario implementar un sistema de monitoreo de niveles ambientales de los principales nutrientes inorgánicos y del oxígeno disuelto en la columna de agua, junto con estimaciones de tasas de producción primaria y flujos de carbono asociados durante el ciclo anual.

Información productiva de los centros de cultivoFinalmente, en la implementación de un modelo de capacidad de carga se requiere disponer de información productiva actualizada en cada centro, con estadísticas mensuales de biomasa viva en el agua, mortalidad, cosecha, tipo de alimento, dimensión de los pellets, frecuencia de alimentación y factor de conversión.

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Referencias ~ References

Brigolin, D., R. Pastres, T. D. Nickell, C. J. Cromey, D. R. Aguilera, & P. Regnier. 2009. Modelling the impact of aquaculture on early diagenetic processes in sea loch sediments. Marine Ecology Progress Series 388:63-80.

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Documents

Modelos para la Evaluación de la Capacidad de Carga de ...assets.panda.org/downloads/capacidad_carga.pdf · Concepto de capacidad de carga y tipos de modelos utilizados en su evaluación