Evaluación de cambios espaciales y temporales de la surgencia costera en los principales sistemas de borde oriental utilizando técnicas de inteligencia artificial.
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Date
2025
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Universidad de Concepción
Abstract
La surgencia costera ha sido ampliamente estudiada; sin embargo, los enfoques tradicionales a menudo limitados a análisis univariados y a escalas espaciales o temporales que no capturan completamente la variabilidad del fenómeno, han dejado vacíos en la comprensión del proceso. Resultados previos sugieren que los sistemas de borde oriental (EBUS por sus siglas en inglés) experimentarán diversos cambios, como un inicio más temprano y una mayor duración de la temporada de surgencia, aunque la falta de consenso, atribuible a la diversidad de datos y metodologías, evidencia la necesidad de un enfoque más integral. La limitada disponibilidad de datos y la capacidad de cómputo han dificultado históricamente la captura completa de la variabilidad asociada a la surgencia costera, un proceso inherentemente no lineal.
Esta tesis doctoral adopta un enfoque basado en datos (data-driven) y técnicas de inteligencia artificial (AI, por sus siglas en inglés). Para abordar estas limitaciones se integraron múltiples variables oceanográficas y atmosféricas provenientes de diversas fuentes incluyendo observaciones satelitales, reanálisis y modelos climáticos de alta resolución (CMIP6-HighResMIP) con los objetivos de: caracterizar la variabilidad histórica de la surgencia, proyectar sus cambios futuros y desarrollar un algoritmo de pronóstico basado en inteligencia artificial capaz de pronosticar el proceso a escala sinóptica.
En una primera fase, se caracterizaron los modos dominantes de variabilidad de la surgencia en los cuatro principales EBUS durante el período 1993-2019, mediante la aplicación de los algoritmos de inteligencia artificial SOM (Self Organizing Maps) y HAC (Hierarchical Agglomerative Clustering). Un resultado central de este análisis fue la falta de respaldo para la hipótesis de Bakun, la cual menciona que debido al cambio climático se esperaría una intensificación de los gradientes tierra-océano en la temperatura del aire y en la presión a nivel del mar, lo cual provocaría un fortalecimiento de los vientos costeros dirigidos hacia el ecuador en las regiones EBUS. Los resultados obtenidos no mostraron cambios consistentes en los gradientes de presión o temperatura entre el océano y el continente. Una posible explicación para esta falta de respaldo es la ausencia de un fortalecimiento de los sistemas de baja presión térmica continental (CTLPS, por sus siglas en inglés) ante el aumento de las temperaturas. Observaciones de las últimas décadas indican que los vientos en los EBUS están impulsados principalmente por la posición e intensidad de los sistemas subtropicales de alta presión (SHPS, por su siglas en inglés). Por lo tanto, la mejor explicación para los cambios a gran escala observados en estos sistemas es el desplazamiento hacia el polo de los SHPS, impulsados por la expansión de las Celdas de Hadley debido a tasas de calentamiento más intensas en los trópicos en comparación con el ecuador. Los resultados obtenidos respaldan que los centros del SHPS efectivamente se han desplazado hacia el polo durante la primavera y el verano con excepción del BenCS.
Posteriormente, se evaluaron los posibles cambios futuros en la surgencia utilizando cinco modelos de alta resolución de la iniciativa HighResMIP del CMIP6, con base en los experimentos hist-1950 (1982-2014) y highres-future (2015-2050). A pesar de una sobreestimación generalizada de la temperatura cerca de la costa, el modelo HadGEM-GC31-HH fue identificado como el de mejor desempeño para reproducir la firma espacial de la surgencia en la TSM. Las proyecciones futuras (2015-2050) bajo el escenario de altas emisiones highres-future indican una disminución estadísticamente significativa en la frecuencia y duración de los eventos en todos los EBUS, sugiriendo una transición hacia un régimen de afloramiento más intermitente y esporádico. No obstante, estos resultados deben interpretarse con cautela, dado que se derivan de un escenario de altas emisiones y el nivel de confianza asociado suele ser medio.
Finalmente, se desarrolló un sistema de pronóstico para el Sistema de la Corriente de Humboldt (HCS) utilizando modelos de aprendizaje profundo (Deep Learning). La arquitectura U-Net demostró una capacidad superior para predecir campos de TSM con un horizonte de siete días, manteniendo un error cuadrático medio (RMSE) inferior a 0.4°C. Este modelo se integró con un nuevo índice de surgencia, basado en una versión modificada de la metodología STSEC (Spatio Temporal Seeded Edge Clustering), el cual fue validado con éxito en la predicción de eventos extremos. Los enfoques tradicionales, como el Índice de Bakun, son intrínsecamente limitados al omitir la influencia de la circulación oceánica y el suministro de nutrientes. Si bien índices como el CUTI (Coastal Upwelling Transport Index) y el BEUTI (Biologically Effective Upwelling Transport Index) superan estas deficiencias estos se encuentran típicamente restringidos a dominios geográficos específicos (Sistema de corrientes de California) y su resolución es a menudo insuficiente para capturar con precisión los procesos altamente no lineales y la variabilidad extrema costera a escala sinóptica en otros EBUS. De forma complementaria, se exploró el uso de Modelos Grandes de Lenguaje (LLMs), donde el modelo Chronos Large mostró un excelente rendimiento en pronósticos puntuales de TSM, con errores inferiores al 5% en predicciones semanales.
En conjunto, esta tesis demuestra el potencial de las técnicas de IA para avanzar en la comprensión y predicción de la surgencia costera. Los resultados no solo identifican los mecanismos físicos clave que modularán su evolución futura, sino que también proporcionan herramientas innovadoras con aplicabilidad directa en la gestión de los ecosistemas marinos.
Coastal upwelling has been extensively studied; however, traditional approaches—often limited to univariate analyses and spatial or temporal scales that do not fully capture the phenomenon’s variability—have left gaps in process understanding. Previous findings suggest that Eastern Boundary Upwelling Systems (EBUS) experience various changes, such as an earlier onset and longer duration of the upwelling season, although a lack of consensus, attributed to diverse datasets and methodologies, highlights the need for a more comprehensive approach. The historically limited availability of data and computational capacity has impeded fully capturing the variability associated with coastal upwelling, an inherently nonlinear process. This doctoral thesis adopts a data-driven approach combined with artificial intelligence (AI) techniques. To overcome these limitations, multiple oceanographic and atmospheric variables from diverse sources—including satellite observations, reanalyses, and high-resolution climate models (CMIP6 HighResMIP)—were integrated with the objectives to characterize the historical variability of upwelling, project its future changes, and develop an AI-based forecasting algorithm capable of predicting the process at a synoptic scale. In a first phase, the dominant variability modes of upwelling in the four principal EBUS during 1993–2019 were characterized using AI algorithms including Self Organizing Maps (SOM) and Hierarchical Agglomerative Clustering (HAC). A central result of this analysis was the lack of support for Bakun’s hypothesis. Instead, it was demonstrated that the poleward migration of subtropical high pressure systems constitutes a primary driver of the observed changes in upwelling dynamics. Additionally, it was shown that, except for the Canary Current system, upwelling events have become longer lasting in spring and more intense in summer. Subsequently, potential future changes in upwelling were evaluated using five high-resolution models from the CMIP6 HighResMIP initiative, based on the hist 1950 (1982–2014) and highres-future (2015–2050) experiments. Despite a widespread overestimation of coastal sea surface temperature, the HadGEM GC31-HH model was found to perform best in terms of reproducing the upwelling signal in SST. Future projections (2015–2050) under a high-emission scenario (highres-future) indicate a statistically significant decrease in the frequency and duration of upwelling events across all EBUS, suggesting a transition toward a more intermittent and sporadic upwelling regimes. Nonetheless, these results should be interpreted cautiously given the high-emissions scenario they are based on and commonly moderate confidence levels. Finally, a forecasting system for the Humboldt Current System (HCS) was developed using deep learning models. The U-Net architecture demonstrated superior capability in predicting SST fields with a seven-day lead time, maintaining a root mean squared error (RMSE) below 0.4°C. This model was integrated with a novel upwelling index based on a modified version of the Spatio-Temporal Seeded Edge Clustering (STSEC) methodology, which was successfully validated for the prediction of extreme events. Complementarily, the use of Large Language Models (LLMs) was explored, with the Chronos Large model showing excellent performance in point forecasts of SST, achieving errors below 5% for weekly predictions. Together, this thesis demonstrates the potential of AI techniques to advance the understanding and forecasting of coastal upwelling. The results not only identify the key physical mechanisms modulating its future evolution but also provide innovative tools with direct applicability for marine ecosystem management.
Coastal upwelling has been extensively studied; however, traditional approaches—often limited to univariate analyses and spatial or temporal scales that do not fully capture the phenomenon’s variability—have left gaps in process understanding. Previous findings suggest that Eastern Boundary Upwelling Systems (EBUS) experience various changes, such as an earlier onset and longer duration of the upwelling season, although a lack of consensus, attributed to diverse datasets and methodologies, highlights the need for a more comprehensive approach. The historically limited availability of data and computational capacity has impeded fully capturing the variability associated with coastal upwelling, an inherently nonlinear process. This doctoral thesis adopts a data-driven approach combined with artificial intelligence (AI) techniques. To overcome these limitations, multiple oceanographic and atmospheric variables from diverse sources—including satellite observations, reanalyses, and high-resolution climate models (CMIP6 HighResMIP)—were integrated with the objectives to characterize the historical variability of upwelling, project its future changes, and develop an AI-based forecasting algorithm capable of predicting the process at a synoptic scale. In a first phase, the dominant variability modes of upwelling in the four principal EBUS during 1993–2019 were characterized using AI algorithms including Self Organizing Maps (SOM) and Hierarchical Agglomerative Clustering (HAC). A central result of this analysis was the lack of support for Bakun’s hypothesis. Instead, it was demonstrated that the poleward migration of subtropical high pressure systems constitutes a primary driver of the observed changes in upwelling dynamics. Additionally, it was shown that, except for the Canary Current system, upwelling events have become longer lasting in spring and more intense in summer. Subsequently, potential future changes in upwelling were evaluated using five high-resolution models from the CMIP6 HighResMIP initiative, based on the hist 1950 (1982–2014) and highres-future (2015–2050) experiments. Despite a widespread overestimation of coastal sea surface temperature, the HadGEM GC31-HH model was found to perform best in terms of reproducing the upwelling signal in SST. Future projections (2015–2050) under a high-emission scenario (highres-future) indicate a statistically significant decrease in the frequency and duration of upwelling events across all EBUS, suggesting a transition toward a more intermittent and sporadic upwelling regimes. Nonetheless, these results should be interpreted cautiously given the high-emissions scenario they are based on and commonly moderate confidence levels. Finally, a forecasting system for the Humboldt Current System (HCS) was developed using deep learning models. The U-Net architecture demonstrated superior capability in predicting SST fields with a seven-day lead time, maintaining a root mean squared error (RMSE) below 0.4°C. This model was integrated with a novel upwelling index based on a modified version of the Spatio-Temporal Seeded Edge Clustering (STSEC) methodology, which was successfully validated for the prediction of extreme events. Complementarily, the use of Large Language Models (LLMs) was explored, with the Chronos Large model showing excellent performance in point forecasts of SST, achieving errors below 5% for weekly predictions. Together, this thesis demonstrates the potential of AI techniques to advance the understanding and forecasting of coastal upwelling. The results not only identify the key physical mechanisms modulating its future evolution but also provide innovative tools with direct applicability for marine ecosystem management.
Description
Tesis presentada para optar al grado de Doctor/a en Oceanografía.
Keywords
Surgencia (Oceanografía), Ecología marina, Inteligencia artificial