1. Descarga automática y creación de bases de datos de información satelital del océano.

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1 DISCOH Métodos de análisis de datos, herramientas y metadata (WP1) IMARPE: C. Paulino IRD: H. Demarcq, D. Dagorne OBJECTIVOS : 1. Descarga automática y creación de bases de datos de información satelital del océano. 2. Proveer acceso rápido a los diferentes tipos de formatos de datos, extracción de series temporales, climatología. 3. Proveer acceso a los datos en tiempo real a través del NAS server libremente.

2 Acceso a los Datos satelitales ( Near Real time and Historical ) se puede obtener de la página web: español ingles En esta página web se presentan mapas de variables satelitales oceánicas de diferentes áreas de interés por ejemplo: Global, Regional, Local y Zonal. Ejemplo: imagenes y datos mensuales de la región de Humboldt

3 Datos satelitales provenientes de diversas fuentes y para diferentes áreas esta dividida en dos partes: Delayed Time (DT) para análisis histórico (climatología) - periodo mensual/semanal Near-Real Time (NRT ) acceso diario de d-1/d-2 Remote sensing Variables : Level 4 interpolated (no cloud smooth low resolution) Level3 observation regridded ( km) Level2 geophysical retrieval swath orbit (1km ) TMS (ATSM) : OSTIA, NAVO,REYNOLDS : GHRSST project polar orbiter TIR / MW : AVHRR/METOP, MODIS - TMI, AMSR-E geosynchronous TIR : MSG-GOES ( hourly 5 km) Color : SEAWIFS MODIS (NASA) : Concentración Clorofila-a, Kd490, PAR,..PP PP Vientos : MW Scaterrometer ( QS, ASCAT) Radiometer (AMSRE,TMI) Altura superficial de mar : SLA ( AVISO) Irradiación superficial solar (SSI, DLI) - Parámetros atmosféricos (IWV, RR)

4

5 SST AVHRR/METOP 1 km ( orbit area and cloud constraints! ) in NRT (6 hours delay )

6 SST GOES 13 ho rl time step ( at night UTC ) SST GOES-13 hourly time step ( at night : UTC ) NRT ( 4 hours delay)

7 Acceso a diferentes tipos de formatos de datos de Satélite NAS - WP1 /DISCOH: - Hierarchical (HDF) - NCDF - Binario /Matlab format - Imagenes - surfer files (ASCII - *TXT lon/lat/valor) Usuarios internos :5000/ Usuarios externos

8 Identificación ió y cuantificación ió de estructuras t oceánicas de mesoescala en el sistema de afloramiento peruano a través de sensores remotos Carlos Paulino, Herve Demarcq

9 Identificación y cuantificación de estructuras oceánicas de mesoescala en el sistema de afloramiento peruano a través de sensores remotos Introducción Los ecosistemas en el mundo y en especial los ecosistemas marinos están sujetos a cambios en escalas locales y globales. Afectan las características físicas del océano. Estructuras oceanográficas -Frentes -Filamentos -Remolinos, etc EO claves para la producción biológica debido a que inciden en las primeras fases del ciclo de vida de las poblaciones de peces. Las técnicas de detección de bordes aplicadas a los datos de teledetección -(Cayula y Cornillon, 1992) - Detecciones múltiples (Nieto y Demarcq, 2010) - Detección de bordes, Canny (1986) / Gradiente de Sobel Escalade1a4kilómetros.

10 Objetivo: El objetivo de este proyecto es utilizar información satelital de temperatura superficial del mar para calcular frentes térmicos oceanográficos. Por que es importante? Permitirá una mejor comprensión de los patrones espaciales de mesoescala asociados a la generación de sistemas frontales, filamentos y remolinos en el sistema de afloramiento del Perú. Parámetros físicos Biogequímicos (Plancton PP) Pesquería (la distribución de la pesquería pelágica presencia de frentes) Distribución de las poblaciones bióticas del océano Actúan sobre los mecanismos de enriquecimiento, retención y transporte, y su formación esta asociada a procesos tales como el afloramiento. Materiales y Métodos: Información de temperatura superficial de mar MODIS Información de dirección y velocidad de vientos. Información de altimetría. periodo 2002 al 2010.

11 Frente termico Frente termico - Diferencia de temperatura entre masas de aguas (Peter) / gradientes. - Los frentes pueden ser formados alrededor de eddies. - Frente = Zona de gradiente intenso (CMS, Richard L.)

12 A partir de la TSM, se ha calculado: -Frentes térmicos Algoritmo de Cayula-Cornillon (1992) y mejorado por Nieto y Demarcq (2010). Valores de kernel de 3, 5 y 7, para ventanas de 16, 24 y 32 pixeles. Smooth Median Gaussian

13 .

14 Mapas compuestos de frentes?.

15 Número de observaciones mensuales de frentes Gradientes térmicos diarios.

16 gradientes Gradientes + frentes

17

18

19

20 Resultados Para determinar el método y la ventana adecuada d se ha procesado todos los métodos en las diferentes ventanas (16,24,32) -Comparaciones visuales - Validación con imagenes de gradientes - En áreas entre aguas frías y cálidas se observó una marcada diferencia de gradientes en ventanas (24,32). - En las imagenes con ventana de 24 median 7 se observó que los frentes detectados se encuentran muy segmentados en comparación con la ventana 32, sin embargo se detecta mas frentes M E D I A N 7

21 Conclusiones Se identifico que procesos físicos y químicos del océano está relacionado a la presencia de frentes térmicos, los cuales son obtenidos a través del método de convolución median 7 en las ventanas 24 y 32. Los frentes con gradiente muy marcado identificables por los tres métodos de convoluciones. Sin embargo, se han presentado casos de la ocurrencia de frentes repetidos o frentes muy cercanos, debido al tamaño de ventana. Trabajos pendientes Para la cuantificación de los patrones espaciales de mesoescala necesario: -elaboración de índice frontal, -estadísticas de cobertura nubosa, -otros parámetros que permitan su posterior caracterización

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