Validación de información satelital de temperatura superficial del mar con registros in situ dentro de las 60 millas del mar del Perú
Palabras clave:
TSM satelital, sistema costero peruano, validación temperaturaResumen
Las condiciones térmicas del sistema costero peruano se monitorean a través de registros in situ e información satelital de diferentes sensores que incluyen post-procesamiento. Se identificaron con parámetros de error y dispersión las bases de información satelital que tuvieron mayor aproximación a los registros in situ, y evaluaron, en términos de error, las estimaciones de TSM en franjas adyacentes a la costa para ver el efecto de ubicación costa-océano. La información satelital se tomó de las bases AVHRR, MW, MW-IR, NAVOCEANO, MUR y OSTIA y los registros in situ de los cruceros de investigación y monitoreo en secciones-puntos fijos efectuados entre los años 2014 y 2016. En las franjas de 10-20 y 20-30 mn frente a la costa, se encontró que frente a los registros de TSM de cruceros, la base OSTIA en promedio tuvo menor error (RMSD = 0,625) y menor dispersión (SD = 1,855), lo que indica mayor exactitud y precisión; mientras que frente a los registros en secciones-puntos fijos, MUR presentó menor error (RSMD = 0,715) y OSTIA menor dispersión (SD = 1,948) indicando, respectivamente, mayor exactitud y precisión que las demás bases satelitales. El gradiente costaocéano, en la mayoría de bases de información satelital, presentaron estimaciones de TSM con mayor nivel de error en franjas cercanas a la costa (0-10 mn) y menor error en franjas más distantes (30-60 mn), el error disminuyó de costa a océano tanto de registros en cruceros (promedio MAE de 0,96 a 0,26), como de registros en secciones-puntos fijos (promedio MAE de 1,06 a 0,41). OSTIA y MUR presentaron estimaciones de TSM con mejor aproximación a la TSM in situ.
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Chai T, Draxler r. 2014. root mean square error (rmSE) or mean absolute error (MAE)? – Arguments against avoiding RMSE in the literature. Geosci. Model Dev. 7: 1247 - 1250. doi:10.5194/gmd-7-1247-2014
Chamorro A, Echevin V, Colas F, Oerder, Vera, Tam J, Quispe-Ccalluari C. 2018. mechanisms of the intensification of the upwelling-favorable winds during El Niño 1997-1998 in the Peruvian upwelling system. Climate Dynamics. 17 pp. doi.org/10.1007/s00382-018-4106-6
Chavez F, Bertrand A, Guevara-Carrasco R, Soler P, Csirke J. 2008. The northern Humboldt Current System: Brief history, present status and a view towards the future. Progress in Oceanography. 79: 95 - 105. doi.org/10.1016/j.pocean.2008.10.012
Chin T M, Vásquez J, Armstrong E. 2017. A multi-scale high-resolution analysis of global sea surface temperature. remote Sensing of Environment. 200: 154 - 169. http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2017.07.029
Correa-Ramirez M A, Hormazabal S E, Morales C E.2012. Spatial patterns of annual and interannual surface chlorophyll-a variability in the peru-Chile current system. Progress in oceanography. 92-95: 8 - 17. doi.org/10.1016/j.pocean.2011.07.008
Dash P, Ignatov A, Martin M, Donlon C, Brasnett B, Reynolds R W, Banzon V, Beggs H, Cayula J-F, Chao Y, Grumbine R, Maturi E, Harris A, Mittaz J, Sapper J, Chin T M, Vazquez-Cuervo J, Armstrong E M, Gentemann Ch, Cummings J, Piolle J-F, Autret E, Roberts-Jones J, Ishizaki S, Hoyer J L, Poulter D. 2012. Group for High Resolution Sea Surface Temperature (GHRSST) analysis fields inter-comparisons—Part 2: Near real time web-based level 4 SST Quality monitor (L4-SQUAM). Deep Sea Research. Part II. 77-80: 31 - 43. dx.doi.org/10.1016/j.dsr2.2012.04.002
Donlon C J, Martin M, Stark J, Roberts-Jones J, Fiedler E, Wimmer W. 2012. The operational sea surface temperature and sea ice analysis (OSTiA) system. remote Sensing of Environment. 116: 140 - 158. doi:10.1016/j.rse.2010.10.017
Donlon C J, Minnett P J, Gentemann C, Nightingale T J, Barton I J, Ward B, Murray m J. 2002. Toward improved validation of satellite sea surface skin temperature measurements for climate research. American Meteorological Society. 15: 353 - 369.
Echevin V, Aumont O, Ledesma J, Flores G. 2008. The seasonal cycle of surface chlorophyll in the peruvian upwelling system: a modelling study, prog. Oceanogr. 79: 167 - 176. doi:10.1016/j.pocean.2008.10.026
Fiedler P C. 1983. Satellite remote sensing of the habitat of spawning anchovy in the southern california bight. CalCOFI Rep. 24: 202 – 209.
FGDC (Federal Geographic Data Committee). 1998. Geospatial positioning Accuracy Standards part 3: National Standard for Spatial Data Accuracy. NSDI [on line] http://giscenter.isu.edu/pdf/FGDCSpatialDataAccuracy.pdf
Gentemann Ch L, Meissner T, Wentz F. 2010. Accuracy of satellite sea surface temperatures at 7 and 11 Ghz. IEEE Transactions on geoscience and remote sensing. 48(3): 1009 - 1018. doi:10.1109/TGRS.2009.2030322
Goubanova K, Illig S, Machu E, Garcon V, Dewitte B. 2013. SST subseasonal variability in the central Benguela upwelling system as inferred from satellite observations (1999-2009). Journal of geophysical research oceans. 118:4092 - 4110. doi:10.1002/jgrc.20287
Heo K-Y, Ha K-J. 2010. A coupled model study on the foration and dissipation of sea fogs. monthly weather review. 138: 1186 - 1205. doi:10.1175/2009MWR3100.1
JCGM (Comité Conjunto para las Guías en metrología). 2012. Vocabulario internacional de metrología conceptos fundamentales y generales y términos asociados. 3ra ed. Centro Español de metrología.
Koracin D, Dorman C E, Lewis, J M, Hudson J G, Wilcox E M, Torregrosa A. 2014. marine fog: a review. Atmospheric Research. 143: 142 - 175, dx.doi.org/10.1016/j.atmosres.2013.12.012
Madhavan N, Thirumalai Vasan D, Bharadwaj A K, Thanabalan P, Dhileeban N. 2013. Comparison and validation of sea surface temperature (SST) using modis and avhrr sensor data. international Journal of remote Sensing & Geoscience. 2(3): 1 - 7.
Matellini B, Tam J, Quispe C. 2007. Modelo empírico para previsión de la temperatura superficial del mar peruano. revista peruana de biología. 14: 101 - 108.
May D A, Parmeter M M, Olszewski D S, McKenzie B D. 1998. Operational processing of satellite sea surface temperature retrievals at the Naval Oceanograph Office. Bulletin of the American Meteorology Society, 79(3): 397 – 407
Piters A J M, Buchmann B, Brunner D, Cohen R C, Lambert J C, Leeuw G, Stammes P, Week M, Wittrock F. 2011. Data Quality and validation of satellite measurements of tropospheric composition. Burrows JP, Platt U, Borrell P (Eds). The remote sensing of tropospheric composition from space. 315 - 364. doi 10.1007/978-3-642-14791-3
Priya R, Ranjani R, Thamizharasi m. 2016. prediction of coastal upwelling using remote sensing. international journal of advanced research in computer and communication engineering. 5(1): 43 - 47. doi 10.17148/iJArCCE.2016.5110
Quispe-Ccalluari C, Tam J, Arellano C, Chamorro A, Espinoza-Morriberón D, Romero C, Ramos J. 2017. Desarrollo y aplicación de índices y simulaciones para la vigilancia y el pronóstico a mediano plazo del impacto del ENOS frente a la costa peruana. inf inst mar perú. 44: 28 - 34.
Quispe-CCalluari C, Tam J, Demarcq H, Romero C, Espinoza-Morriberón D, Chamorro A, Ramos J, Oliveros-Ramosr. 2016. El Índice Térmico Costero peruano (iTCp). Bol. Trim. Oceanog. IMARPE. 2(1): 7 – 11.
Reynolds r W. 2009. What’s new in version 2. [on line]. https://www.ncdc.noaa.gov/sites/default/files/attachments/reynolds2009_oisst_daily_v02r00_version2-features.pdf
Reynolds R W, Smith T M, Liu C, Chelton D B, Casey K S, Schlax M.G. 2007. Daily High-Resolution-Blended Analyses for Sea Surface Temperature. Journal of Climate. 20: 5473 - 5496. doi:10.1175/2007JCLI1824.1
Richter K, Atzberger C, Hank T B, Mauser W. 2012. Derivation of biophysical variables from earth observation data: validation and statistical measures. Journal of Applied Remote Sensing. 6: 063557-1 - 063557-23. doi: 10.1117/1.JRS.6.063557
Salvatteci R, Field D, Gutierrez D, Baumgartner T, Ferreira V, Ortlieb Luc, Sifeddine A, Grados D, Bertrand A. 2018. multifarious anchovy and sardine regimes in the Humboldt Current System during the last 150 years. Glob Change Biol. 24: 1055 - 1068. doi.org/10.1111/gcb.13991
Stauffer D R, Seaman N L. 1990. Use of four-dimensional data assimilation in a limited-area mesosclae model. Part I: experiments with synoptic-scale data. Monthly Weather Review. 118: 1250 - 1277.
Taylor K E. 2001. Summarizing multiple aspects of model performance in a single diagram. Journal Geoph. Research. 106(D7): 7183 - 7192.
Valavanis V D, Pierce G J, Zuur A F, Palialexis A, Saveliev A, Katara I, Wang J. 2008. modelling of essential fish habitat based on remote sensing, spatial analysis and GIS. Hydrobiologia.612: 5 - 20. doi:10.1007/s10750-008-9493-y
Walther B A, Moore J L. 2005. The concepts of bias, precision and accuracy, and their use in testing the performance of species richness estimators, with a literature review of estimator performance. Ecography. 28: 815 - 829.
Wentz F J, Gentemann Ch, Smith D, Chelton D. 2008. Satellite measurements of sea surface temperature through clouds. Science 288: 847 - 850.
Xu F, Ignatov A. 2010. Evaluation of in situ sea surface temperatures for use in the calibration and validation of satellite retrievals. Journal of Geophysical research. 115. C09022, doi.org/10.1029/2010JC006129
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