BUSCADOR RECOLECTA

This Excel file includes the data and tracked calculations of the manuscript entitled "Sponge contribution to the silicon cycle of a diatom-rich shallow bay". It includes 7 spreadsheets with the following contents: - READ ME - Standing STOCK living sponges - Sponge Si consumption FLUX - Si RESERVOIR in sediments - Sponge Si FLUXES in sediments - DIATOM Si fluxes&stocks (Fig.5) - Calculations for discussion, This research was supported by: - the Spanish Ministry grants CTM2015-67221-R and MICIU: #PID2019-108627RB-I00 to Manuel Maldonado - the grant 12735 – AO2020 of the French National research program EC2CO to Jacques Grall - the ISblue project, Interdisciplinary graduate school for the blue planet (ANR-17-EURE-0015), co-funded by a grant from the French government under the program "Investissements d'Avenir", and the “Xunta de Galicia” postdoctoral grant IN606B-2019/002 to María López-Acosta., Peer reviewed

This Excel file includes the metadata of the survey of the predation activity of the nudibranch Doris verrucosa on the sponge Hymeniacidon perlevis, This research was supported by: - the grant 12735 – AO2020 of the French National research program EC2CO - the ISblue project, Interdisciplinary graduate school for the blue planet (ANR-17-EURE-0015), co-funded by a grant from the French government under the program "Investissements d'Avenir", and the “Xunta de Galicia” postdoctoral grant IN606B-2019/002, No

[Description of methods used for collection/generation of data] In both stations a SAMI-pH (Sunburst Sensors LCC) was attached, at 1 m in the Bay of Palma and at 4 m depth in Cabrera. The pH sensors were measuring pH, in the total scale (pH𝑇T), hourly since December 2018 in the Bay of Palma and since November 2019 in Cabrera. The sensor precision and accuracy are < 0.001 pH and ± 0.003 pH units, respectively. Monthly maintenance of the sensors was performed including data download and surface cleaning. Temperature and salinity for the Cabrera mooring line was obtained starting November 2019 with a CT SBE37 (Sea-Bird Scientific©). Accuracy of the CT is ± 0.002 ∘C for temperature and ± 0.003 mS cm−1−1 for conductivity. Additionally, oxygen data from a SBE 63 (Sea-Bird Scientific ©) sensor attached to the CT in Cabrera were used. Accuracy of oxygen sensors is ± 2% for the SBE 63., [Methods for processing the data] Periodically water samplings for dissolved oxygen (DO), pH in total scale at 25 ∘C (pH𝑇25) and total alkalinity (TA) were obtained during the sensor maintenance campaigns. DO and (pH𝑇25) samples were collected in order to validate the data obtained by the sensors. DO concentrations were evaluated with the Winkler method modified by Benson and Krause by potentiometric titration with a Metrohm 808 Titrando with a accuracy of the method of ± 2.9 μmol kg−1μmol kg−1 and with an obtained standard deviation from the sensors data and the water samples collected of ± 5.9 μmol kg−1μmol kg−1. pH𝑇25T25 data was obtained by the spectrophotometric method with a Shimadzu UV-2501 spectrophotometer containing a 25 ∘C-thermostated cells with unpurified m-cresol purple as indicator following the methodology established by Clayton and Byrne by using Certified Reference Material (CRM Batch #176 supplied by Prof. Andrew Dickson, Scripps Institution of Oceanography, La Jolla, CA, USA). The accuracy obtained from the CRM Batch was of ± 0.0051 pH units and the precision of the method of ± 0.0034 pH units. The mean difference between the SAMI-pH and discrete samples was of 0.0017 pH units., Funding for this work was provided by the projects RTI2018-095441-B-C21 (SuMaEco) and, the BBVA Foundation project Posi-COIN and the Balearic Islands Government projects AAEE111/2017 and SEPPO (2018). SF was supported by a “Margalida Comas” postdoctoral scholarship, also from the Balearic Islands Government. FFP was supported by the BOCATS2 (PID2019-104279GB-C21) project funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033.This work is a contribution to CSIC’s Thematic Interdisciplinary Platform PTI WATER:iOS., Peer reviewed

[Description of methods used for collection/generation of data] Data was acquired in both stations using a SAMI-pH (Sunburst Sensors LCC) was attached, at 1 m in the Bay of Palma and at 4 m depth in Cabrera. The pH sensors were measuring pH, in the total scale (pH𝑇), hourly since December 2018 in the Bay of Palma and since November 2019 in Cabrera. The sensor precision and accuracy are < 0.001 pH and ± 0.003 pH units, respectively. Monthly maintenance of the sensors was performed including data download and surface cleaning. Temperature and salinity for the Cabrera mooring line was obtained starting November 2019 with a CT SBE37 (Sea-Bird Scientific©). Accuracy of the CT is ± 0.002 ∘C for temperature and ± 0.003 mS cm−1−1 for conductivity. Additionally, oxygen data from a SBE 63 (Sea-Bird Scientific ©) sensor attached to the CT in Cabrera were used. Accuracy of oxygen sensors is ± 2% for the SBE 63., [Methods for processing the data] Once data (available at https://doi.org/XXX/DigitalCSIC/XXX) was validated, several processing steps were performed to ensure an optimal training process for the neural network models. First, all the data of the time series were re-sampled by averaging the data points obtaining a daily frequency. Afterwards, a standard feature-scaling procedure (min-max normalization) was applied to every feature (temperature, salinity and oxygen) and to pHT. Finally, we built our training and validations sets as tensors with dimensions (batchsize, windowsize, 𝑁features), where batchsize is the number of examples to train per iteration, windowsize is the number of past and future points considered and 𝑁features is the number of features used to predict the target series. Temperature values below 𝑇=12.5T=12.5 °C were discarded as they are considered outliers in sensor data outside the normal range in the study area. A BiDireccional Long Short-Term Memory (BD-LSTM) neural network was selected as the best architecture to reconstruct the pHT time series, with no signs of overfitting and achieving less than 1% error in both training and validation sets. Data corresponding to the Bay of Palma were used in the selection of the best neural network architecture. The code and data used to determine the best neural network architecture can be found in a GitHub repository mentioned in the context information., Funding for this work was provided by the projects RTI2018-095441-B-C21, RTI2018-095441-B-C22 (SuMaEco) and Grant MDM-2017-0711 (María de Maeztu Excellence Unit) funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and by the “ERDF A way of making Europe", the BBVA Foundation project Posi-COIN and the Balearic Islands Government projects AAEE111/2017 and SEPPO (2018). SF was supported by a “Margalida Comas” postdoctoral scholarship, also from the Balearic Islands Government. FFP was supported by the BOCATS2 (PID2019-104279GB-C21) project funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033.This work is a contribution to CSIC’s Thematic Interdisciplinary Platform PTI WATER:iOS (https://pti-waterios.csic.es/)., Peer reviewed

[Description of methods used for collection/generation of data] Periodically water sampling for dissolved oxygen (DO) and total alkalinity (TA) was done during the sensor maintenance campaigns of BOATS. In two sites, monthly samples were collected from the same depth as the sensors of the BOATS stations, at 1m at the oceanographic buoy, and 4m in PN Cabrera. Samples were taken for dissolved methane (CH4), dissolved oxygen (DO), total alkalinity (TA), dissolved organic carbon (DOC), Chlorophyll a (Chl a), In both stations monthly discrete samples were collected, at 1 m in the Bay of Palma, Surface for Cap ses Salines and at 4 m depth in Cabrera. Samples were collected by submerging a hose connected to a pump at the sensor height of the BOATS stations in Cabrera and the Bay of Palma. At the third site, the lighthouse of Cap ses Salines, a bucket was used to obtain surface water samples., readme provides background information for xlsx datafiles., Methane (CH4) gas is the most important greenhouse gas (GHG) after carbon dioxide, with open ocean areas acting as discreet CH4 sources and coastal regions as intense but variable CH4 sources to the atmosphere. In this database we report measured CH4 concentrations and calculated air-sea fluxes in three sites of the coastal area of the Balearic Islands Archipelago (Western Mediterranean Basin). CH4 levels and related biogeochemical variables were measured in three coastal sampling sites between 2019 and 2021. CH4 concentrations in seawater ranged from 2.7 to 10.9 nM, without significant differences between the sampling sites. Averaged estimated CH4 fluxes during the sampling period for the three stations oscillated between 0.2 and 9.7 μmol m−2 d−1 following a seasonal pattern and in general all sites behaved as weak CH4 sources throughout the sampling period., Funding for this work was provided by the projects RTI2018-095441-B-C21 (SuMaEco) and, the BBVA Foundation project Posi-COIN and the Balearic Islands Government project SEPPO (PRD2018/18). This work is a contribution to CSIC’s Thematic Interdisciplinary Platform PTI OCEANS+., Peer reviewed

This dataset reports for the classical rosette bottle data for the following Essential Ocean Variables: salinity, dissolved oxygen, total alkalinity, pH, nitrates and silicic acid. It also reports on the measurements of the CTD-O2 probe at the bottle levels: pressure, temperature, salinity and dissolved oxygen, The GEOVIDE cruise was carried out coast to coast between Portugal and Newfoundland via the south tip of Greenland, following the OVIDE line in the eastern part and crossing the Labrador Sea in the western part. The classical hydrographic rosette was cast 163 times at 78 different geographical positions called stations. While the CTD-O2 probe acquired continuous profiles of the “physical” variables (pressure, temperature, salinity and dissolved oxygen), 22 Niskin bottles were closed at different levels during the upcast to provide samples for biogeochemical analysis. After calibration, we find precisions for pressure, temperature, salinity and dissolved oxygen that fit the GO-SHIP international quality requirements. In parallel, but not simultaneously, a trace-metal rosette (TMR) was cast 53 times, also acquiring profiles of physical variables, and equipped with 24 Go-Flo bottles adapted for the sampling of trace metals. Depending on the number of operations, stations were identified as “Short” (one single CTD cast), “Large” (3 CTD casts), “XLarge” (up to 6) and “Super” (up to 11). All along the track of the ship, current magnitude and direction was measured by Ship Acoustic Doppler Current Profilers, down to 1000m depth, No

The item is made of 5 files: 1) README.txt; 2) AT_NNGv2_climatology.nc contains the climatology of AT computed with NNGv2 in netcdf4 format and the climatologies of oxygen (median filtered from WOA13), phosphate, nitrate and silicate (these three derived from CANYON-B); 3) NNGv2 is the neural network object used to create the climatology; 4)ATNNWOA13.mp4 is a video of the surface climatology, 3 vertical sections in the Pacific Ocean, Atlantic Ocean and Indean Ocean and, the variation in depth of one month (April); 5) Example.rar contains an example matrix of inputs to the neural network, the NNGv2.mat and a MATLAB script to compute AT with NNGv2, This research was supported by Ministerio de Educación, Cultura y Deporte (FPU grant FPU15/06026), Ministerio de Economía y Competitividad through the ARIOS (CTM2016-76146-C3-1-R) project co-funded by the Fondo Europeo de Desarrollo Regional 2014-2020 (FEDER) and EU Horizon 2020 through the AtlantOS project (grant agreement 633211), No

Este ítem está compuesto por 2 archivos, de los cuales el primero es el conjunto de datos con 468 análisis de muestras de agua de temperatura, salinidad, oxígeno, nutrientes, pH, alcalinidad y clorofila, y el otro (Readme.txt) incluye una pequeña descripción de las variables calculadas, El objetivo es conocer la influencia que tienen las condiciones ambientales en la producción de la comunidad y en la dominancia de cada grupo de especies de las poblaciones de fitoplancton a lo largo de un ciclo anual. Se hace el estudio en la Ría de Vigo delimitando una zona a modo de acuario de grandes dimensiones cuyas paredes son imaginarias y permeables. El estudio de interacción entre medio ambiente y producción fitoplanctónica se puede abordar por diferentes métodos. Aquí hemos empleado el modelo de cajas propuesto por Pritchard (1969) para el estudio cinemático de estuarios parcialmente mezclados, usando la sal como trazador natural. Este modelo se basa en la circulación estuárica en dos sentidos y divide el estuario en una o varias cajas. Cada caja está subdividida en un piso superior con flujo hacia el océano y uno inferior con flujo hacia el interior del estuario. El límite entre los dos pisos tiene un flujo neto de moción cero. Este modelo de cajas lo hemos modificado añadiendo un piso intermedio situado en esta capa de velocidad cero para poder detectar los dinoflagelados con capacidad de migración vertical potenciales formadores de purgas de mar. Métodos analíticos.- Se usaron botellas Niskin "General Oceanics" de 5 L. Temperatura.- Todas las botellas hidrográficas llevaban dos termómetros "Watanabe" protegidos y uno no protegido. La corrección de temperaturas se hizo, según Andersson (l974) con la ecuación no simplificada. La profundidad se calculó a partir de las lecturas termométricas redondeando el resultado de la decena más próxima. Salinidad.- Se determinó con un salinómetro de inducción "AUTOSAL” modelo 8400A calibrado con “agua normal” IAPSO, La salinidad se calculó utilizando las ecuaciones dadas en UNESCO (1981)., Nitratos.- Se determinaron en un auto-analizador por reducción a nitritos en columna de Cd-Cu según la modificación de Mouriño y Fraga (1985). Las muestras se analizaron inmediatamente después de recogidas Nitritos.- Por diazotación de sulfanilamida y copulación con naftiletilendiamina, según la modificación de la cita indicada anteriormente en nitratos. Amonio.- Según el método descrito por Grasshoff y Johannsen (1972). Fosfatos y silicatos.- Se determinaron por el método Grasshoff (1983). Oxígeno.- Se determinó por el método de Winkler. La valoración del iodo con tiosulfato se hizo con el titulador automático Metrohm E-425, E-473, con un electrodo de platino. pH.- Se midió inmediatamente con un pHmetro Metrohm E-654 con electrodo de vidrio Ross de Orion, modelo 81-04 y como referencia uno de Ag-ClAg calibrado con tampón 7,413 NBS. La temperatura en el momento de la medida se toma con un termómetro graduado en décimas y se hizo la corrección de temperatura para referir todos los valores de pH a 15 ºC (Pérez & Fraga, 1987). Alcalinidad.- Se midió por valoración con HCl 0,1 N a pH final 4,45 siguiendo Pérez & Fraga (1987) Clorofila a.- Se determinó a partir de la lectura de fluorescencia "in vivo" tratadas con diurón. En algunas muestras de la misma campaña se filtraron 100 ml de agua a través de un filtro Whatman GF/C de 2,5 cm de diametro y se extrajo con acetona al 90% determinando la clorofila por fluorometría sin corrección para feopigmentos (Yentsh y Menzel, 1963) y a su vez midiendo la fluorescencia del extracto en un fluorómetro Turner Designs 10.000 R. Materia Orgánica Particulada. - Se filtraron muestras de agua de mar de un litro, que contenían entre 100 y 2000 μg de materia orgánica. a través de filtros de fibra de vidrio (Whatman GF/F, 25 mm de diámetro). El contenido de carbono y nitrógeno se determinó utilizando un analizador Perkin-Elmer 240 CHN. Los filtros se secaron a 110°C durante 15 minutos. La combustión se llevó a cabo a 740°C utilizando el método de Fraga (1976). La reproducibilidad del método fue de ±0,1 μM para C y ±0,02 μM para N. Se filtraron muestras de 200 ml de agua de mar a través de filtros de acetato de celulosa Millipore AAWP02500 de 25 mm de diámetro, con tamaño de poro de 0,8 μm Los filtros fueron digeridos con 0,5 ml de ácido perclórico al 60% y ácido sulfúrico concentrado (8:1, V/V) por ebullición hasta que las muestras perdieron color. La concentración final de la mezcla de ácidos fue de 12,12 N. Para reducir esta acidez, se añadieron 50 ml de 0,12 N NH4OH. El fosfato se midió según el método de Grasshoff et al. (1983). La reproducibilidad del método fue de ±0,02 μM, CSIC, 1 data csv ‘29LP19880212_hy1.csv’ file and 1 readme.txt file, Peer reviewed

Este dataset está compuesto por 2 archivos, de los cuales el primero es el conjunto de datos con 1865 análisis de muestras de agua de temperatura, salinidad, oxígeno, nutrientes, pH, alcalinidad y clorofila, y el otro (Readme.txt) incluye una pequeña descripción de las variables calculadas, La campaña se realizó del 11 de Julio al 8 de agosto de 1984 a bordo del B/O "García del Cid" abarcando la zona costera del NW de la península ibérica. El tiempo, en general fue bueno, predominando el viento norte como es general en esta época del año, con una velocidad media de 19 nudos, llegando a 32 nudos. El final de la campaña coincidió con una purga de mar intensa localizada principalmente en las bocas de las Rías Bajas al oeste de la Rías Bajas Objetivos.- El principal objetivo fue el estudio del afloramiento costero y en especial el afloramiento producido en el frente de contacto entre los dos cuerpos de Agua Central frente al Cabo Finisterre. Otro de los objetivos era la variación de nivel de la capa de separación entre la parte superior del Agua Central y el agua superficial, durante un ciclo de marea y durante un ciclo mensual y la penetración del Agua Central en la Rías. Se presentó frente al Cabo Finisterre un núcleo de afloramiento muy rápido que no da tiempo a la proliferación de fitoplancton por lo que es detectado no solo por su temperatura baja, 13,6ºC, sino también por su alto contenido de nutrientes (ver figura 9 del informe). En la costa NW de Galicia aparece un afloramiento muy costero bien visible por la distribución de la isoterma de 15,5 V (Figura 7 del informe) pero la velocidad de fotosíntesis es superior a la velocidad de aporte de nutrientes por lo que la concentración de éstos es próxima a cero y la cantidad de fitoplancton es alta. En la parte sur frente a la desembocadura del rio Miño, hay un afloramiento muy costero que rompe la capa superior de agua cálida y poco salada procedente de las rías. Se usaron botellas Niskin "General Oceanics" de 1,7 L., Temperatura. - Todas las botellas hidrográficas llevaban dos termómetros "Richter y Wiese" protegidos y uno no protegido. La corrección de temperaturas se hizo, según Andersson (l974) con la ecuación no simplificada. La profundidad se calculó a partir de las lecturas termométricas redondeando el resultado de la decena más próxima. Salinidad. - Se determinó con un salinómetro de inducción AUTOSAL modelo 8400A calibrado con “agua normal” IAPSO, La salinidad se calculó utilizando las ecuaciones dadas en UNESCO (1981). Nitrato. - Se determinaron en un auto-analizador por reducción a nitritos en columna de Cd-Cu según la modificación de C. Mouriño y F. Fraga (1985). Las muestras se analizaron inmediatamente después de recogidas Nitrito. - Por diazotación de sulfanilamida y copulación con naftiletilendiamina, según la modificación de la cita indicada anteriormente en nitratos. Fosfato y silicato. - Se determinaron por el método descrito en K. Grasshoff (1976). Oxígeno. - Se determinó por el método de Winkler. La valoración del iodo con tiosulfato se hizo con el titulador automático Metrohm E-425, E-473, con un electrodo de platino. pH. - Se midió inmediatamente con un pHmetro "Metrohm E-510 con electrodo de vidrio y como referencia uno de Ag-ClAg calibrado con tampón 7,413 NBS. La temperatura en el momento de la medida se toma con un termómetro graduado en décimas y se hizo la corrección de temperatura para referir todos los valores de pH a 15 ºC (Pérez & Fraga, 1987). Alcalinidad. - Se midió por valoración con HCl 0,1 N a pH final 4,45 siguiendo Pérez & Fraga (1987), Clorofila. - La muestra se filtró por filtros "Whatman GF/C” de 2,5 cm de diámetro. La clorofila se midió fluorométricamente siguiendo la técnica descrita en Strickland y Parsons (1972). La concentración fue calculada sin corrección por feofítinas, CSIC, 1 data csv file (29GD19840711_hy1) and 1 readme.txt file, Peer reviewed

Este dataset está compuesto por 2 archivos, de los cuales el primero es el conjunto de datos con 332 análisis de muestras de agua de temperatura, salinidad, oxígeno, nutrientes, pH, alcalinidad y clorofila, y el otro (Readme.txt) incluye una pequeña descripción de las variables calculadas, El muestreo se realizó en 7 fechas distintas, durante 1986, en el B/O "García del Cid". Las variables medidas fueron: temperatura, salinidad, pH, alcalinidad, oxígeno disuelto, nitrato, nitrito, amonio, fosfato, silicato, fluorescencia en vivo, fluorescencia con-diurón y fluorescencia con diurón y HC1. Objetivos. - El objetivo principal fue el estudio de la producción primaria útil en el interior de la ría de Vigo, así como el intercambio entre la ría y la plataforma. La determinación de las condiciones hidrográficas y de las concentraciones de sales nutrientes y materia orgánica permiten hacer un estudio completo sobre el proceso de regeneración de nutrientes para carbono, nitrógeno y fósforo en la ría de Vigo, a lo largo del año 1986. También permite determinar el intercambio de materia orgánica y de sales nutrientes entre dicha ría y su plataforma costera. Todo ello tiene mucho interés en la época de verano, por la gran proliferación en fitoplancton a consecuencia de la penetración por el fondo de la ría de Agua Central del Atlántica Norte y la salida por superficie de material particulado, el cual sedimenta y remineraliza en la plataforma costera. El objetivo principal se complementa con el estudio de las comunidades de fitoplancton de acuerdo con el régimen hidrográfico y los aportes de sales nutrientes. La producción media para toda la ría de Vigo está en torno los 150 g de carbono por m2 y año, en una primera aproximación con los datos obtenidos. En invierno la materia orgánica que sale hacia la plataforma es ligeramente superior a la que entra en la ría; lo mismo sucede para las sales nutrientes, pudiendo llegar hasta ser casi el doble. Ello es consecuencia de los aportes fluviales y de las escorrentías, Métodos analíticos- Se usaron botellas Niskin "General Oceanics" de 1,7 y 5 L. Temperatura. - Todas las botellas hidrográficas llevaban dos termómetros " "Watanabe" protegidos y uno no protegido. La corrección de temperaturas se hizo, según Andersson (l974) con la ecuación no simplificada. La profundidad se calculó a partir de las lecturas termométricas redondeando el resultado de la decena más próxima. Salinidad. - Se determinó con un salinómetro de inducción "AUTOSAL” modelo 8400A calibrado con “agua normal” IAPSO, La salinidad se calculó utilizando las ecuaciones dadas en UNESCO (1981). Nutrientes. - Todos los valores están dados en micromoles/kilogramo de agua de mar. Nitrato. - Se determinaron en un auto-analizador por reducción a nitritos en columna de Cd-Cu según la modificación de C. Mouriño y F. Fraga (1985). Las muestras se analizaron inmediatamente después de recogidas Nitrito.- Por diazotación de sulfanilamida y copulación con naftiletilendiamina, según la modificación de la cita indicada anteriormente en nitratos. Amonio. - Según el método descrito por Grasshoff y Johannsen (1972). Fosfato y silicato. - Se determinaron por el método descrito en Grasshoff (1983). Oxígeno. - Se determinó por el método de Winkler. La valoración del iodo con tiosulfato se hizo con el titulador automático Metrohm E-425, E-473, con un electrodo de platino, pH. - Se midió inmediatamente con un pHmetro Metrohm E-654 con electrodo de vidrio “Ross de Orion modelo 81-04” y como referencia uno de Ag-ClAg calibrado con tampón 7,413 NBS. La temperatura en el momento de la medida se toma con un termómetro graduado en décimas y se hizo la corrección de temperatura para referir todos los valores de pH a 15 ºC (Pérez & Fraga, 1987). Alcalinidad. - Se midió por valoración con HCl 0,1 N a pH final 4,45 siguiendo Pérez & Fraga (1987) Clorofila a.- Se determinó a partir de la lectura de fluorescencia "in vivo" tratadas con diurón. En algunas muestras de la misma campaña se filtraron 100 ml de agua a través de un filtro Whatman GF/C de 2,5 cm ~ y se extrajo con acetona al 90% determinando la clorofila por fluorometría sin corrección para feopigmentos (Yentsh y Menzel, 1963) y a su vez midiendo la fluorescencia del extracto en un fluorómetro Turner Designs 10.000 R, CSIC, 1 data csv ‘29GD19860121_hy1.csv’ file and 1 readme.txt file, Peer reviewed