Advanced optical technologies for phytoplankton discrimination: application in adaptive ocean sampling networks
- Autores: Ismael Fernandez Aymerich
- Directores de la Tesis: Jaume Piera Fernández (dir. tes.), Albert Miquel Sánchez Delgado (codir. tes.), Gabriel Montoro López (tut. tes.)
- Lectura: En la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) ( España ) en 2016
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Vicenç Parisi Baradad (presid.), Stefani Novoa Gautier (secret.), Joan Lluis Pijoan Vidal (voc.)
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: TDX
- Resumen
Existe una falta de conocimiento sobre las dinámicas de los océanos, lo que lleva a los oceanógrafos a la necesidad de adquirir datos fiables para estudiar las características de los océanos. Los datos oceanográficos son difíciles y costosos de adquirir, pero esenciales para estudiar de manera efectiva los sistemas oceánicos i atmosféricos. A causa de los rápidos avances para muestrear este medio tan hostil, es necesario que diversas disciplinas trabajen juntas para solucionar el gran número de problemáticas que se pueden encontrar. Además, los procesos que se tienen que estudiar pueden perdurar hasta diez órdenes de magnitud, y por culpa de las limitaciones tecnológicas existen importantes faltas en los métodos que se llevan utilizando en las últimas décadas. Por eso, la principal limitación para entender estas dinámicas es la imposibilidad de medir procesos correctamente como consecuencia de la baja frecuencia de muestreo. Por suerte, los recientes avances en plataformas oceánicas y sistemas de muestreo autónomos, junto con datos de satélite, están mejorando estas frecuencias de adquisición, i en consecuencia aumentando la cobertura temporal y espacial de estos procesos.
Actualmente hay disciplinas como la computación, nanotecnología, robótica, biología molecular, etc. que están protagonizando unos avances tecnológicos sin precedentes. La intención es aprovechar este esfuerzo y aplicarlo en oceanografía. Vehículos autónomos bajo el agua, sistemas automáticos de muestreo, sensores ópticos o químicos de alta resolución son algunas de las tecnologías que se empiezan a utilizar, pero que por culpa de su coste todavía no están extendidas y se espera que lo puedan estar en los próximos años.
Gracias a algunas de estas tecnologías, como por ejemplo la utilización de modelos de asimilación de datos conjuntamente con plataformas autónomas de muestreo, se puede incrementas la capacidad de muestreo, tanto temporal como espacial. Un ejemplo claro de aplicación es el estudio de las dinámicas del fitoplancton, así como el transporte de organismos dentro de la columna de agua. No obstante, no todos los aspectos son positivos, otros retos surgen al aumentar la variedad y cantidad de datos oceanográficos. El número de datos queda limitado por el coste de los instrumentos y las campañas. Además, es necesario estudiar nuevos sistemas para procesar y extraer información útil de estos datos, puesto que los métodos conocidos hasta el momento quizá no son los más adecuados.
La detección y discriminación de diferentes especies de fitoplancton en el mar es muy importante en ciertos estudios científicos. Algunos de estos estudios se basan en extraer información de sus propiedades ópticas, ya que es un método no invasivo ni destructivo. Espectroscopia a partir de la respuesta de fluorescencia del fitoplancton se utiliza en muchos experimentos y se ha demostrado que es una técnica con gran potencial, aunque el estudio de los espectros de absorción u otras técnicas basadas en métodos pasivos también se pueden utilizar. En el caso de la fluorescencia, la mayoría de los estudios se han centrado en discriminar grupos de fitoplancton a partir de los espectros de excitación, porque los espectros de emisión contienen menos información. La desventaja es que el tiempo necesario para adquirir una muestra puede estar entorno al segundo, porque se necesita estimular la muestra a diferentes longitudes de onda secuencialmente. En el caso de los espectros de emisión, con los avances actuales en sensores ópticos, las respuestas espectrales pueden ser adquiridas casi instantáneamente. Por este motivo, el objetivo principal de esta tesis es explorar nuevas tecnologías de procesado capaces de discriminar diferentes grupos de fitoplancton a partir de sus espectros de emisión de fluorescencia. Este documento presenta importantes resultados que demuestran la capacidad de discriminación de este tipo de información en combinación con las técnicas de procesado adecuadas.
