Foraminíferos del Golfo de Urabá y su Potencial Como Paleoindicadores y Bioindicadores de Cambios Ecológicos

Abstract

Los foraminíferos han sido ampliamente usados como indicadores de procesos oceanográficos tanto actuales como pasados. Los modelos conocidos como funciones de transferencia han entregado resultados confiables en reconstrucciones paleoceanográficas a gran escala y en zonas restringidas como estuarios. Este trabajo plantea un modelo de estimación paleoceanográfica a partir de las asociaciones de foraminíferos bentónicos del golfo de Urabá, y su relación con variables fisicoquímicos como la salinidad superficial, oxígeno de fondo y profundidad. La mejor correlación se encontró para la salinidad superficial y las abundancias relativas de los foraminíferos bentónicos. Se encontraron 60 especies con abundancias entre 1 y 20.000 ind/g, entre las que dominan: Ammonia beccarii, Karreriella cf bradyi, Trochammina inflata, Nonionella atlantica y Fursenkoina pontoni. Se definieron tres biozonas a partir de las especies más importantes y dos ecozonas a partir de las variables ambientales que definen la mayor varibilidad de la zona./Abstract: Foraminifera have been widely used as indicators of both present and past oceanographic processes. Statistical models, known as Transfer Functions, haveproduced reliable results at large scale paleoceanographic reconstructions and restricted zones as estuaries. This work outlines a paleoceanographic estimation model from Urabá Gulf benthic foraminifera assemblages and their relationship with physiochemical variables as surface salinity, bottom oxygen and depth. The best correlation was found for surface salinity with the relative abundances of benthic foraminifera. There were found Sixty (60) species with absolute abundances between 1 and 20.000 individuals/g. The dominant ones being: Ammonia beccarii, Karreriella cf bradyi, Trochammina inflata, Nonionella atlántica and Fursenkoina pontoni. There were defined 3 biozones from the most important species and 2 ecozones, from environmental variables that define the biggest variability in this zone.