Un buzo entra en las aguas cristalinas del lago Huron.
La claridad del agua es un término descriptivo para la profundidad a la que la luz penetra en el agua. Además de la penetración de la luz, la "claridad del agua" también se usa a menudo para describir la visión submarina. La claridad del agua es una forma en que los humanos miden la calidad del agua, incluida la concentración de oxígeno, la presencia o ausencia de contaminantes y la presencia de algas.[1]
La claridad del agua regula la salud de los ecosistemas submarinos, ya que se ve afectada por la cantidad de luz que llega a las plantas y animales que viven bajo el agua. Las plantas necesitan luz para la fotosíntesis. La claridad del entorno submarino determina la profundidad a la que pueden vivir las plantas acuáticas.[2][3][4] La claridad del agua también afecta la forma en que los animales visuales, como los peces, pueden ver a sus presas.[5][6][7][8] La claridad afecta a las plantas y animales acuáticos que viven en todo tipo de agua, incluidos ríos, estanques, lagos, embalses, estuarios, lagunas costeras y mar abierto.
La claridad del agua también afecta la forma en que los humanos interactúan con el agua, desde el juego y los valores de propiedad hasta el mapeo, la defensa y la seguridad. La claridad del agua afecta las percepciones humanas de la calidad del agua, la seguridad recreativa, el atractivo estético y la salud ambiental en general.[9][10] Los turistas que visitaban la Gran Barrera de Coral estaban dispuestos a pagar por mejores condiciones de claridad del agua para los moluscos.[11] La claridad del agua también afecta los valores de las propiedades frente al mar. En los Estados Unidos, una mejora del 1 % en la claridad del agua incrementó el valor de las propiedades hasta en un 10 %.[12][13][14][15] La claridad del agua es necesaria para ver objetivos bajo el agua, tanto desde arriba como en el agua. Estas aplicaciones incluyen mapeo y operaciones militares. Para mapear características de aguas poco profundas, como arrecifes de ostras y praderas de pastos marinos, el agua debe ser lo suficientemente clara para que un dron, un avión o un satélite pueda ver las características.[16][17] La claridad del agua también es necesaria para detectar objetos bajo el agua, como submarinos, utilizando luz visible.[18][19][20]
↑Moore, Kenneth A. (2004), «Influence of Seagrasses on Water Quality in Shallow Regions of the Lower Chesapeake Bay», Journal of Coastal Research (Coastal Education and Research Foundation) 10045: 162-178, ISSN0749-0208, doi:10.2112/si45-162.1.
↑Zimmerman, Richard C.; Hill, Victoria J.; Gallegos, Charles L. (28 de julio de 2015), «Predicting effects of ocean warming, acidification, and water quality on Chesapeake region eelgrass», Limnology and Oceanography (Wiley) 60 (5): 1781-1804, ISSN0024-3590, doi:10.1002/lno.10139.
↑Tango, Peter J.; Batiuk, Richard A. (4 de septiembre de 2013), «Deriving Chesapeake Bay Water Quality Standards», JAWRA Journal of the American Water Resources Association (Wiley) 49 (5): 1007-1024, ISSN1093-474X, doi:10.1111/jawr.12108.
↑Aksnes, Dag L. (2007), «Evidence for visual constraints in large marine fish stocks», Limnology and Oceanography (Wiley) 52 (1): 198-203, ISSN0024-3590, doi:10.4319/lo.2007.52.1.0198.
↑Aksnes, Dag L.; Nejstgaard, Jens; Saedberg, Eivind; Sørnes, Tom (2004), «Optical control of fish and zooplankton populations», Limnology and Oceanography (Wiley) 49 (1): 233-238, ISSN0024-3590, doi:10.4319/lo.2004.49.1.0233.
↑Benfield, Mark C.; Minello, Thomas J. (1996), «Relative effects of turbidity and light intensity on reactive distance and feeding of an estuarine fish», Environmental Biology of Fishes (Springer Science and Business Media LLC) 46 (2): 211-216, ISSN0378-1909, doi:10.1007/bf00005223.
↑Reustle, Joseph W.; Smee, Delbert L. (23 de abril de 2020), «Cloudy with a chance of mesopredator release: Turbidity alleviates top‐down control on intermediate predators through sensory disruption», Limnology and Oceanography (Wiley) 65 (10): 2278-2290, ISSN0024-3590, doi:10.1002/lno.11452.
↑West, Amie O.; Nolan, Justin M.; Scott, J. Thad (22 de diciembre de 2015), «Optical water quality and human perceptions: a synthesis», WIREs Water (Wiley) 3 (2): 167-180, ISSN2049-1948, doi:10.1002/wat2.1127.
↑Vant, W. N.; Davies-Colley, R. J. (1988), «Water appearance and recreational use of 10 lakes of the North Island (New Zealand)», SIL Proceedings, 1922-2010 (Informa UK Limited) 23 (1): 611-615, ISSN0368-0770, doi:10.1080/03680770.1987.11897990.
↑Farr, Marina; Stoeckl, Natalie; Esparon, Michelle; Larson, Silva; Jarvis, Diane (2014), «The Importance of Water Clarity to Great Barrier Reef Tourists and Their Willingness to Pay to Improve it», Tourism Economics (SAGE Publications) 22 (2): 331-352, ISSN1354-8166, doi:10.5367/te.2014.0426.
↑Moore, Michael R.; Doubek, Jonathan P.; Xu, Hui; Cardinale, Bradley J. (2020), «Hedonic Price Estimates of Lake Water Quality: Valued Attribute, Instrumental Variables, and Ecological-Economic Benefits», Ecological Economics (Elsevier BV) 176: 106692, ISSN0921-8009, doi:10.1016/j.ecolecon.2020.106692.
↑Klemick, Heather; Griffiths, Charles; Guignet, Dennis; Walsh, Patrick (2 de noviembre de 2016), «Improving Water Quality in an Iconic Estuary: An Internal Meta-analysis of Property Value Impacts Around the Chesapeake Bay», Environmental and Resource Economics (Springer Science and Business Media LLC) 69 (2): 265-292, ISSN0924-6460, OCLC6550325, PMID31178627, doi:10.1007/s10640-016-0078-3.
↑Corona, Joel; Doley, Todd; Griffiths, Charles; Massey, Matthew; Moore, Chris; Muela, Stephen; Rashleigh, Brenda; Wheeler, William (2020), «An Integrated Assessment Model for Valuing Water Quality Changes in the United States», Land Economics (University of Wisconsin Press) 96 (4): 478-492, ISSN0023-7639, OCLC8128698, PMID34017148, doi:10.3368/wple.96.4.478.
↑Hogan, S; Reidenbach, MA (7 de noviembre de 2019), «Quantifying and mapping intertidal oyster reefs utilizing LiDAR-based remote sensing», Marine Ecology Progress Series (Inter-Research Science Center) 630: 83-99, ISSN0171-8630, doi:10.3354/meps13118.
↑Coffer, Megan M.; Schaeffer, Blake A.; Zimmerman, Richard C.; Hill, Victoria; Li, Jiang; Islam, Kazi A.; Whitman, Peter J. (2020), «Performance across WorldView-2 and RapidEye for reproducible seagrass mapping», Remote Sensing of Environment (Elsevier BV) 250: 112036, ISSN0034-4257, OCLC8318156, PMID34334824, doi:10.1016/j.rse.2020.112036.