El blanqueamiento de los corales es consecuencia de eventos anómalos de estrés térmico que han llevado a la mortalidad en condiciones extremas y a cambios en la composición de los ensamblajes de corales restantes.

Además de los estresores térmicos, los arrecifes de coral están sujetos a repetidos brotes de la estrella de mar corona de espina (Acanthaster placi), que se alimenta de coral. Varios estudios han demostrado que la densidad de estos depredadores es proporcional al grado de mortalidad de los corales.

Dos grandes perturbaciones

El blanqueamiento de los corales y las estrellas de mar con corona de espinas representan las dos perturbaciones más grandes que enfrentan los arrecifes de coral, mientras que la contaminación y la sobrepesca representan los dos mayores impedimentos para la recuperación de los corales después de las perturbaciones.

En este contexto, los resultados de un reciente estudio muestran la validez de un modelo para predecir, meses antes que las herramientas actuales, el blanqueamiento de los corales y los eventos de invasión de las estrellas de mar corona de espina.

La advertencia temprana da a las autoridades tiempo para adquirir suministros, legislar y establecer redes de apoyo para garantizar que los arrecifes estén mejor preparados para afrontar estas amenazas.

A diferencia de otras herramientas de predicción, este modelo utilizó la interacción de dos moduladores oceanográficos principales: El fenómeno del Niño y la Oscilación Decadal del Pacífico (PDO), un patrón de la variabilidad climática entre el océano y la atmósfera, para predecir cómo las olas de calor en el agua de mar y el exceso de nutrientes se mueven alrededor del Pacífico occidental tropical para causar estos dos eventos destructivos.

Los dos patrones predicen las temperaturas máximas de la superficie del mar y también el movimiento de “columnas de nutrientes” llenas de lo que se conoce como “clorofila a” que atraen el plancton y causan los brotes de estrellas de mar corona de espinas. Tanto las temperaturas de la superficie del mar como las columnas de nutrientes han sido mapeadas por satélites durante años; sin embargo, predecir su futuro ha sido un desafío.

Meses de antelación

Para abordar esta brecha, los investigadores analizaron las temperaturas del mar desde 1980 y los datos biológicos que datan de 1998, incluida la cubierta de coral y las columnas de clorofila a, en 82 sitios en las principales islas de Micronesia.

Utilizando esas observaciones, construyeron modelos que predecían con precisión tanto la temperatura de la superficie del mar como la disponibilidad de nutrientes. Los modelos predijeron el 77 por ciento de la variación en la temperatura del mar y el 55 por ciento de la variación en las concentraciones de clorofila a entre 1980 y el presente.

El blanqueamiento de los corales y las estrellas de mar con corona de espinas (en la imagen) representan las dos perturbaciones más grandes que enfrentan los arrecifes de coral.

Estos resultados muestran que la inclusión de eventos PDO en los pronósticos puede mejorar las predicciones de cuándo y dónde ocurrirán los brotes de decoloración y estrellas de mar.

Las herramientas disponibles en la actualidad proporcionan advertencias de blanqueamiento con dos o tres semanas de anticipación; sin embargo, esta nueva herramienta extiende el período de advertencia a entre 3 y 5 meses.

Las advertencias tempranas tienen implicaciones importantes para los esfuerzos de gestión de los arrecifes de coral. Como explica el investigador Peter Houk, profesor de biología en Laboratorio Marino de la Universidad de Guam y autor principal del estudio:

“No se puede lograr mucho con solo un par de semanas de anticipación, pero la predicción de los eventos de blanqueo y la proliferación de las estrellas de mar con meses de antelación da a las autoridades y otras agencias más tiempo para adquirir suministros, crear legislación y establecer redes de apoyo para garantizar que los arrecifes estén mejor preparados para afrontar estas amenazas”.  

Referencia: Predicting coral-reef futures from El Niño and Pacific Decadal Oscillation events. Scientific Reports, 2020. https://doi.org/10.1038/s41598-020-64411-8