Modelos capacidad carga fiordos Chile

1
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 de
Fiordos Aplicables a Ecosistemas del Sur de Chile
Fjord Carrying Capacity Assessment Models Applicable to
Ecosystems in Southern Chile
Autores: Fabián Tapia 1
y Susana Giglio 2
Edición: Paula Moreno 3

2
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

3
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 de
Fiordos Aplicables a Ecosistemas del Sur de Chile
Fjord Carrying Capacity Assessment Models Applicable to
Ecosystems in Southern Chile
Autores: Fabián Tapia 1
y Susana Giglio 2
Edición: Paula Moreno 3

4
Indice ~ Table of Contents
Agradecimientos - Acknowledgements
Prólogo - Prologue
Introducción - Introduction
Resultados - Results
Conclusiones - Conclusions
Recomendaciones - Recommendations
Referencias - References
5
6
8
12
15
17
19

5
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.

6
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. Marín
Director
Laboratorio de Modelación Ecológica
Departamento de Ciencias Ecológicas
Facultad de Ciencias
Universidad 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. Marín
Director
Ecological Modeling Laboratory
Department of Ecological Sciences
Faculty of Sciences
Universidad de Chile

7
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.

8
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 evaluación
Se 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 assessment
Carrying 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,

9
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

10
(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.

11
Centros de cultivo en
estuario del Reloncaví,
Región de Los Lagos,
Chile / Aquaculture
sites in Reloncaví
estuary, Los Lagos

12
Resultados ~ Results
Escala
Centrodecultivo
Centrodecultivo
Centrodecultivo
Seccionesdeun
fiordo
Seccionesdeun
fiordo
Regionalalocal
(anidado)
Centrodecultivo
Fiordo/estuarioo
sub-cuencas
Fiordo/estuarioo
sub-cuencas
Cuencassemi-
cerradas
Centrodecultivo
País
Chile
(*)
ReinoUnido
Implementado
enSueciaa
partirde
estudiossobre
fiordosde
Noruega
Suecia/
Noruega
ReinoUnido
Noruega
Canadá
Escocia
Escocia
Escocia
Escocia
TipodeModelo
Modelodediferenciasfinitasutilizadoparapredecir
ladispersiónylastasasdesedimentacióndematerial
orgánicoparticuladosobreelfondomarinoasociado
aloscentrosdecultivo.
Modelodeseguimientodepartículas,utilizadoparapredecir
flujosdematerialdedesechoysuimpactosobreelbentos
asociadoaloscentrosdecultivo.
Modelodetipomodular,consubmodelosdepeces,
dispersión,bentosycalidaddeagua.Utilizadoparaestimar
biomasadepecesquemantienecalidadambientalen
columnadeaguaysedimentosporsobrenivelespre-
establecidos.
Modelodecalidaddeaguabasadoenunadescripción
hidrodinámicadeunfiordoocuencasemi-cerrada.Puede
serusadoparacalcularefectosambientalesdeloscentros
decultivo.
Modelodinámicoparaestimarefectodelinputdenutrientes
yMOPsobrelacalidaddeaguaenunacuencasemi-
cerrada.Seutilizaenconjuntoconunmodelofísicode3
capasquedescribelacirculacióndelacuenca.
Modelohidrodinámicotridimensionalquepuedeacoplarse
conmodelosIBMquedescribenladinámicadelfitoplancton,
zooplanctonyflujosresultantes.
Prediccióndelimpactobentónico,productodelconsumo
deoxígenodelsedimentoenfuncióndelflujodecarbono.
Modeloquepredicetasasdedepositacióndecarbonoen
elsedimentobajolasjaulasapartirdetasasdepérdida
dealimentoyproduccióndefecas.Utilizadoenconjunto
conelMDLCNST1.
Modelodecajaqueevalúaelenriquecimientodeamonio,
porsobrenivelesambientales,dentrodeunacuencasemi-
cerradadebidoalaexcrecióndelospecesencultivo.
Modeloparaevaluardispersióndedesechossolublesy
particuladosenáreasabiertas,utilizadoenlaevaluación
deconcentracionesambientalesdefármacosadministrados
eneltratamientocontraelpiojodemar.Puedeserutilizado
enconjuntoconmodeloshidrodinámicosbidimensionales
(e.g.Pachangetal.1997).
Modelodiagenéticounidimensionalquesimulaimpacto
delaacumulacióndemateriaorgánicasobreladinámica
redoxenlossedimentos.SeacoplaalmodeloDEPOMOD.
Especies
Salmón,Trucha,
Atún,Bagre
Salmón,bacalao
Salmón,bacalao
Salmón
-
-
Salmón
Salmón,halibut
Salmón,halibut
Salmón
Salmón
Sustrato
FondoMarino
Columnade
aguaybentos
Columnade
aguaybentos
Columnade
agua
Columnade
agua
Columnade
agua
Bentos
Bentos
Columnade
agua
Columnade
agua
Bentos
Parámetros
Velocidadydireccióndecorrientes,
dispersiónhorizontalyvertical,batimetría
detalladaalrededordelcentrodecultivo,
dimensionesynúmerodejaulas,contenido
deaguaytipodealimentoutilizado.
Consideralacantidaddealimentono
consumidoporlospeces,velocidadde
hundimientodelalimentoydelasfecas.
Coeficientesdedispersiónhorizontalyvertical,
contenidodeaguaydigestibilidaddelalimento
utilizado,estimacionesdeexcesodealimento
(i.e.cantidaddealimentonoingeridoporlos
peces),velocidaddehundimientodelalimento
ydelasfecas.
Especiedepez,tipodealimento,condiciones
decultivo(dimensionesynúmerodejaula,ciclo
deproducción),variabilidadambiental
(temperatura,corrientes),concentraciones
ambientalesdeoxígenoyamonio,
concentracionesmáximas(mínimas)permisibles.
Batimetríadelacuenca,régimendemareas,
variabilidaddelviento,variabilidadenestructura
hidrográfica,parámetrosópticosybioquímicos.
Concentracióndemateriaorgánicaparticulada
(MOP),oxígenodisuelto,concentraciónde
nutrientes,clorofilafraccionadaportamaños,
radiación,variableshidrográficas.
Forzamientoatmosférico,variabilidadencampos
dedensidad.
Demandadeoxígenodelsedimento,
disponibilidadydifusióndeoxígenoenel
sedimentoyflujodecarbonoprocedentede
centrosdecultivo,condiferentesvelocidades
decorrienteybiomasasproductivas.
Velocidaddecorrientes,velocidadde
hundimientodepelletsyfecas,batimetría,
dimensionesdelcentrodecultivo,biomasa
cultivadaduranteunaño.
Dimensionesdelacuenca,tiemposde
residencia,biomasayespeciedepecesen
cultivo,tasasdeexcreción.
Corrientesresidualesydemareasobreelárea
deestudio,número,dimensionesyubicación
decentrosdecultivo,tipodefármacoydosis
administradas,concentracionesambientales
permitidas.
Flujodemateriaorgánicadelbentospredicho
pormodeloDEPOMOD,composicióndel
alimentoylasfecas,porosidaddelsedimento,
constantescinéticasyconcentracioneslímite
paraoxígenoyotrosaceptoresdeelectrones
enelsedimento.
Variablesdesalida
Tasadesedimentacióndelmaterial
particuladodedesechosobreelfondo
marinoadiferentesdistanciasdelcentro
decultivo.Mapasbiytridimensionalesde
lastasasdesedimentacióndemateria
orgánica.
Tasadedepositacióndematerialdedesecho
sobreelfondomarinoadiferentesdistancias
delcentrodecultivo.Mapasdedistribución
espacialdelaacumulacióndemateriaorgánica
ycondicionesasociadas.
Producciónmáximaparacadamesdelañoy
deacuerdoa3criterios:(1)oxígenoy(2)amonio
encolumnadeagua,y(3)oxígenoenaguade
fondo.
Intensidaddemezclaeintercambiodeagua,
tiemposderesidenciaendiferentesestratos
deprofundidad,tasadeconsumodeoxígeno
yconcentraciónmínimadeoxígenoenla
cuenca.
Cambiosenlabiomasaycomposicióndel
microplancton,cambiosenlasconcentraciones
deoxígenodisuelto.
Estructuraespacial(horizontalyvertical)dela
corriente,variabilidadtemporalenlosflujos
adistintasprofundidades.
Consumodeoxígenodelsedimentoenfunción
delflujodecarbono(mmol·m-2·d-1).
Dispersióndepartículasendosdimensiones,
áreaimpactadaporlaacumulacióndemateria
orgánicasobreelfondo.
Aumentoenlaconcentraciondeamonioen
elequilibrio.
Cantidaddefármacorequeridaparatratar
cadacentrodecultivo,tasadedecaimiento
enlaconcentraciónambiental.
Tasasdemineralizacióndecarbonoorgánico,
perfilyflujosdeoxígenoenelsedimento.
Canadá
Chamberlain
yStucchi
(2007)
Findlay
yWatling
(1997)
Chile
Hevia
(1993-2009)
Hevia
(2006)
Gargiulo
(2007)
Gargiulo
(2007)
Escocia
Hevia
(1996)
Cromeyetal.
(2002b)
Portillaetal.
(2009)
Gillibrandt
etal.(2002)
Gillibrandt&
Turrell(1997)
Gillibrand&
Turrell(1999)
Brigolin
etal.(2009)
Noruega
Stigebrandt
etal.(2004)
Stigebrandt
etal.(2004)
Pedersen
etal.(2006)
PAÍSENQUESEHAAPLICADO
Modelo
SIMUSED
DEPOMOD
MOM
FjordEnv
LESV
SinMod
Modelode
Balancede
OxÌgenode
Findlayy
Watling(1997)
OPENSED
MDLCNST1
OPENDISP
ModeloRTM
acopladocon
DEPOMOD
*EstemodelofueaplicadotambiénenEspaña(Hevia,1998,1999y2002),Alemania(Hevia,1995),Israel(Hevia,1995)yChipre(Hevia,1996).

13
Scale
Fishfarm
Fishfarm
Fishfarm
Sectionsofafjord
Sectionsofafjord
Regionaltolocal
(nested)
Fishfarm
Fjord/estuaryorsub-
watersheds
Fjord/estuaryorsub-
watersheds
Semi-enclosed
watersheds
Fishfarm
Country
Chile
United
Kingdom
Implemented
inSweden
basedon
studiesof
Norwegian
fjords
Sweden/
Norway
United
Kingdom
Norway
Canada
Scotland
Scotland
Scotland
Scotland
TypeofModel
Finitedifferencesmodelusedtopredictdispersion
andsedimentationratesofparticulateorganicmatter
fromfishfarmsontheoceanfloor.
Particle-monitoringmodelusedtopredictwastematerial
fluxesandtheireffectonthebenthosassociatedwith
farms.
Modularmodel,withsubmodelsforfish,dispersion,
benthosandwaterquality.Usedtoestimatefishbiomass
thatkeepsenvironmentalqualityofwatercolumnand
sedimentsabovepre-establishedlevels.
Waterqualitymodelbasedonahydrodynamicdescription
ofafjordorsemi-enclosedwatershed.Maybeusedto
calculateenvironmentaleffectsoffishfarms.
Dynamicmodeltoestimateeffectofnutrientinputand
POMonwaterqualityinasemi-enclosedwatershed.
Usedinconjunctionwithathree-layerphysicalmodel
thatdescribeswatershedcirculation.
Tridimensionalhydrodynamicmodelthatcanbecoupled
withIBMmodelsthatdescribephytoplanktonand
zooplanktondynamicsandresultingfluxes.
Predictionofbenthicimpactduetooxygenconsumption
inthesedimentasafunctionofcarbonflux.
Modelusedtopredictcarbondepositionratesinsediments
underneathnetpensbasedonfeedlossratesandfeces
production.UsedinconjunctionwithMDLCNST1.
Boxmodelusedtoassessammoniumenrichmentabove
environmentallevelsduetoexcretionsoffarmedfish
withinasemi-enclosedwatershed.
Modeltoassessthedispersionofsolidwasteandparticles
inopenareas,usedintheassessmentofenvironmental
concentrationsofdrugsadministeredforthetreatment
ofsealice.Canbeusedinconjunctionwithbidimensional
hydrodynamicmodels(e.g.Pachangetal.1997).
Unidimensionaldiageneticmodelthatsimulatesthe
impactoforganicmatteraccumulationontheredox
dynamicinsediments.ItiscoupledwiththeDEPOMOD
model.
Species
Salmon,trout,
tuna,seabass
Salmon,cod
Salmon,cod
Salmon
-
-
Salmon
Salmon,halibut
Salmon,halibut
Salmon
Salmon
Substrate
Oceanfloor
Watercolumn
andbenthos
Watercolumn
andbenthos
Watercolumn
Watercolumn
Watercolumn
Benthos
Benthos
Watercolumn
Watercolumn
Benthos
Parameters
Currentvelocityanddirection,horizontal
andverticaldispersion,detailedbathymetry
aroundthefishfarm,dimensionsandnumber
ofnetpens,feedwatercontentandtype;
considersamountofunconsumedfeed,
sinkingspeedoffeedandfeces.
Horizontalandverticaldispersioncoefficients;
watercontentanddigestibilityoffeedused;
excessfeedestimates(i.e.quantityofuningested
feed);sinkingspeedoffeedandfeces.
Fishspecies;feedtype;farmingconditions(net
pendimensionsandnumber,productioncycle);
environmentalvariability(temperature,currents);
environmentalconcentrationsofoxygenand
ammonium;maximum(minimum)permissible
concentrations.
Watershedbathymetry;tideregime;wind
variability;variabilityinhydrographicstructure;
opticalandbiochemicalparameters.
Concentrationofparticulateorganicmatter
(POM);dissolvedoxygen;nutrientconcentration;
size-fractionatedchlorophyll;radiation;
hydrographicvariables.
Atmosphericforcing;variabilityindensityfields.
Oxygendemand,availabilityanddiffusioninthe
sediment;carbonfluxfromsalmonfarmswith
differentcurrentvelocitiesandproduction
biomass.
Currentvelocity;sinkingspeedofpelletsand
feces;bathymetry;farmdimensions;biomass
farmedinoneyear.
Watersheddimensions;residencetimes;
biomassandspeciesoffarmedfish;excretion
rates.
Residualandtidalcurrentsoverthestudyarea;
number,dimensionsandlocationoffarms;type
ofdruganddosesadministered;permissible
environmentalconcentrations.
Benthicorganicmatterfluxpredictedby
DEPOMODmodel;feedandfecescomposition;
sedimentporosity;kineticconstantsandlimiting
concentrationsofoxygenandotherelectron
acceptorsinthesediment.
Outputvariables
Sedimentationrateofparticulatewaste
matterontheoceanflooratdifferent
distancesfromthefishfarm.Twoand
three-dimensionalmapsoforganicmaterial
sedimentationrates.
Rateofwastematerialdepositiononseabed
atdifferentdistancesfromthefishfarm.Maps
ofthespatialdistributionofaccumulated
organicmatterandassociatedconditions.
Maximumproductionforeachmonthofthe
yearinaccordancewiththreecriteria:(1)
oxygenand(2)ammoniuminwatercolumn;
and(3)oxygeninbottomwater.
Intensityofwatermixingandexchange;
residencetimesatdifferentdepths;oxygen
consumptionrateandminimumoxygen
concentrationinthewatershed.
Changesinmicroplanktonbiomassand
composition;changesindissolvedoxygen
concentrations.
Horizontalandverticalspatialstructureofthe
current;temporalvariationinflowsatdifferent
depths.
Oxygenconsumptioninthesedimentasa
functionofcarbonflux(mmol•m-2•d-1).
Two-dimensionalparticledispersion;area
impactedbyaccumulationoforganicmatter
onthebottom.
Increasedequilibriumammonium
concentration.
Quantityofdrugrequiredtotreateachfarm,
environmentalconcentrationdecayrate.
Organiccarbonmineralizationrates;oxygen
profileandfluxesinthesediment.
Canada
Chamberlain
&Stucchi
(2007)
Findlay
&Watling
(1997)
Chile
Hevia
(1993-2009)
Hevia(2006)
Gargiulo
(2007)
Gargiulo
(2007)
Scotland
Hevia(1996)
Cromeyetal.
(2002b)
Portillaetal.
(2009)
Gillibrandt
etal.(2002)
Gillibrandt&
Turrell(1997)
Gillibrand&
Turrell(1999)
Brigolin
etal.(2009)
Norway
Stigebrandt
etal.(2004)
Stigebrandt
etal.(2004)
Pedersen
etal.(2006)
COUNTRYWHEREITHASBEENAPPLIED
Model
SIMUSED
DEPOMOD
MOM
FjordEnv
LESV
SinMod
Findlay-Watling
Oxygen
BalanceModel
(1997)
OPENSED
MDLCNST1
OPENDISP
RTMmodel
coupledwith
DEPOMOD
*ThismodelwasappliedinSpain(Hevia,1998,1999and2002),Germany(Hevia,1995),Israel(Hevia,1995)andCyprus(Hevia,1996).

14
Estuario del Reloncaví,
Chile / Reloncaví
estuary, Los Lagos

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.

16
Balsas-jaulas de
salmones y líneas de
cultivo de moluscos,
Chile / Salmon netpen
and shellfish long-
lines, Los Lagos

17
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 corrientes
Cualquiera 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 ríos
Los 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 currents
No 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 contributions
Freshwater 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.

18
Bathymetry
In 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 farms
Finally, 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.
Batimetría
En 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 disuelto
Con 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 cultivo
Finalmente, 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.

19
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.
Chamberlain, J., Stucchi, D., 2007. Simulating the
effects of parameter uncertainty on waste model
predictions of marine finfish aquaculture. Aquaculture
272, 296-311.
Cromey, C. J., K. D. Nickell, & K. D. Black. 2002.
DEPOMOD - Modelling the deposition and biological
effects of waste solids from marine cage farms.
Aquaculture 214:211-239.
Findlay, R. H., & L. Watling. 1997. Prediction of benthic
impact for salmon net-pens based on the balance of
benthic oxygen supply and demand. Marine Ecology
Progress Series 155:147-157.
Gargiulo, M.E., 2007. Evaluación de la capacidad de
carga en centros de cultivo mediante la combinación
de un modelo de dispersión (DEPOMOD) con
un modelo basado en el balance de oxígeno en
sedimento. Salmociencia 2, 83-87.
Gillibrand, P. A., & W. R. Turrell. 1997. The use of
simple models in the regulation of the impact of
fish farms on water quality in Scottish sea lochs.
Aquaculture 159:33-46.
Gillibrand, P. A., & W. R. Turrell. 1999. A management
model to predict the dispersion of soluble pesticides
from marine fish farms. FRS ML Report 2/99:
Aberdeen, 31 pp.
Gillibrand, P. A., M. J. Gubbins, C. Greathead, &
I. M. Davies. 2002. Scottish executive locational
guidelines for fish farming: predicted levels of nutrient
enhancement and benthic impact. Scottish Fisheries
Research Report 63/2002, Abeerden, Scotland.
Hevia, M.; Rosenthal, H. & Gowen, R.; 1996: Modelling
benthic deposition under fish cages. J. Appl. Ichthyol.
12, 71-74.
Hevia, M; 1996: Ein Simulationsmodell zum
Einfluß intensiver Lachszucht auf die Umwelt und
Auswirkungen standortbedingter Umweltparameter
auf das Wachstum des atlantischen Lachses (Salmo
salar L.) an der Küste Chiles. Ber. Inst. Meeresk., Kiel,
Bd. 282, 227 p.
Marin, V. H., & F. Campuzano. 2008. Un modelo
hidrodinámico-barotrópico para los fiordos australes
de Chile entre los 41°S y los 46°S. Ciencia y
Tecnología del Mar 31:125-136.
Pedersen, O.P., Nilssen, E.M., Jorgensen, L.L.,
Slagstad, D., 2006. Advection of the Red King Crab
larvae on the coast of North Norway—A Lagrangian
model study. Fisheries Research 79, 325-336.
Portilla, E., P. Tett, P. A. Gillibrandt, & M. Inall. 2009.
Description and sensitivity analysis for the LESV
model:Water quality variables and the balance of
organisms in a fjordic region of restricted exchange.
Ecological Modelling 220:2187-2205.
Stigebrandt, A., J. Aure, A. Ervik, & P. K. Hansen.
2004. Regulating the local environmental impact of
intensive marine fish farming III. A model for estimation
of the holding capacity in the Modelling–Ongrowing
fish farm–Monitoring system. Aquaculture 234:239-
261.

20

21

22

Modelos capacidad carga fiordos Chile

Recomendados

Recomendados

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

La actualidad más candente (20)

Destacado

Destacado (19)

Similar a Modelos capacidad carga fiordos Chile

Similar a Modelos capacidad carga fiordos Chile (20)

Último

Último (20)

Modelos capacidad carga fiordos Chile