Análisis comparativo de la clorofila-a del sensor Modis-Aqua con datos in situ frente a la costa peruana durante el verano 2018

Autores/as

  • Luis Escudero Instituto del Mar del Perú, Dirección General de Investigaciones en Hidroacústica, Sensoramiento Remoto y Artes de Pesca, Callao, Perú. https://orcid.org/0009-0000-6814-608X
  • Jesús Ledesma Instituto del Mar del Perú, Dirección General de Investigaciones Oceanográficas y Cambio Climático, Callao, Perú. https://orcid.org/0000-0003-4919-7089
  • Han Xu Instituto del Mar del Perú, Dirección General de Investigaciones en Hidroacústica, Sensoramiento Remoto y Artes de Pesca, Callao, Perú. https://orcid.org/0000-0001-7263-9645
  • Daniel Grados Instituto del Mar del Perú, Dirección General de Investigaciones en Hidroacústica, Sensoramiento Remoto y Artes de Pesca, Callao, Perú. https://orcid.org/0000-0001-5184-2740

DOI:

https://doi.org/10.53554/boletin.v39i1.406

Palabras clave:

Clorofila-a, MODIS-Aqua, Análisis comparativo, SeaDAS, Perú

Resumen

Se registró la clorofila-a in situ superficial (0-0,5 m) por la técnica fluorométrica durante el crucero 2018-0204 a lo largo de la costa peruana y, se estimó el mismo parámetro a través del modelo OC3M usando imágenes de nivel 0 del sensor MODIS, del satélite Aqua de 250 m de resolución espacial, con el programa SeaDAS 7.4. Al comparar ambas mediciones en 72 estaciones efectuadas durante el crucero, se obtuvo R2 de 0,66; en las sub-áreas Norte y Sur se detectó mayor correlación (R2 de 0,77 y 0,76) mientras que en el Centro fue 0,42 debido a la alta variabilidad temporal de la distribución de clorofila-a y la nubosidad. El Error Cuadrático Medio (RMSE) de los datos del MODIS fue 35%, evidenciándose alta confiabilidad de esos datos, y los valores del BIAS (sesgo) indican que existe ligera subestimación por el sensor MODIS en las sub-áreas Norte y Centro, y sobreestimación en el área Sur. El diagrama de dispersión muestra que, al incrementar la concentración del pigmento, el grado de dispersión es mayor entre ambas mediciones. El criterio utilizado en este trabajo para determinar los tipos del agua ha sido comprobado con los resultados estadísticos.

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Antoine, D., André, J-M. & Morel, A. (1996). Oceanic primary production. 2. Estimation at global scale from satellite (Coastal Zone Color Scanner) chlorophyll. Glob. Biogeochem. Cycles, 10(1), 57–69. https://doi.org/10.1029/95GB02832

Babin, M., Arrigo, K., Bélanger, S. & Forget, M. H. (Eds.). (2015). Ocean Colour Remote Sensing in Polar Seas (Reporte IOCCG nº 16). International Ocean Colour Coordinating Group (IOCCG). http://dx.doi.org/10.25607/OBP-107

Bakun, A. & Nelson, C. S. (1991). The seasonal cycle of wind-stress curl in subtropical eastern boundary current regions. Journal of Physical Oceanography, 21(12), 1815-1834. https://doi.org/10.1175/1520-0485(1991)021%3C1815:TSCOWS%3E2.0.CO;2

Barbosa, C. C. F., Novo, E. M. L. M. & Martinez J. M. (2009). Remote sensing of the water proprieties of the Amazon floodplain lakes: the time delay effects between in-situ and satellite data acquisition on model accuracy. In Proceedings: 33rd International Symposium on Remote Sensing of Environment: Sustaining the Millennium Development Goals, May 4-9, 2009 Stresa, Italy (pp. 1-4). International Center for Remote Sensing of Environment.

Bastidas, M. & Rodríguez-Rubio, E. (2006). Validación de la concentración de clorofila-a generada por el sensor MODIS-Aqua con datos in situ en el Pacifico colombiano. Revista Colombiana de Física, 38(2), 774-777.

Bastidas-Salamanca, M. L., Rodríguez-Rubio, E. & Ortiz Galvis, J. R. (2006). Obtención y validación de clorofila en la cuenca pacífica colombiana a partir de imágenes satelitales. Boletín Científico CCCP, (13), 33-40. https://doi.org/10.26640/01213423.13.33_40

Campbell, J. W. & O’Reilly, J. E. (2006). Metrics for Quantifying the Uncertainty in a Chlorophyll Algorithm: Explicit Equations and Examples using the OC4.v4 Algorithm and NOMAD Data. In Report from the Ocean Color Bio-optical Algorithm Mini-workshop (Vol. 4, pp. 1-15). https://oceancolor.gsfc.nasa.gov/meetings/ocbam/PerformanceMetrics.pdf

Chavez, F. P., 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(2-4), 95-105. https://doi.org/10.1016/j.pocean.2008.10.012

Feng, L. & Hu, C. (2016). Cloud Adjacency Effects on Top-ofatmosphere Radiance and Ocean Color Data Products: A Statistical Assessment. Remote Sensing of Environment, 174, 301-313. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.12.02

Gordon, H. R. & Wang, M. (1994). Retrieval of water-leaving radiance and aerosol optical thickness over the oceans with SeaWiFS: A Preliminary Algorithm. Appl. Opt., 33(3). 443-452. https://doi.org/10.1364/AO.33.000443

Gregg, W. W. & Casey, N. W. (2004). Global and Regional Evaluation of the SeaWiFS Chlorophyll Data Set. Remote Sensing of Environment, 93(4), 463-479. https://doi.org/10.1016/j.rse.2003.12.012

Kirk, J. T. O. (2013). Light and photosynthesis in aquatic ecosystems (3° ed.). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9781139168212

Knap, A., Michaels, A., Close, A., Ducklow, H. & Dickson, A. (Eds.). (1994). Protocols for the Joint Global Ocean Flux Study (JGOFS) core measurements (JGOFS Report Nr. 19, Reprint of the IOC Manuals and Guides No. 29, UNESCO 1994). JGOFS Report. https://epic.awi.de/id/eprint/17559/1/Kna1996a.pdf

Lee, Z. P. (Ed.). (2006). Remote Sensing of Inherent optical properties: Fundamentals, tests of algorithms, and applications (Reporte IOCCG nº 5). International Ocean Colour Coordinating Group (IOCCG). http://dx.doi.org/10.25607/OBP-96

Mckinna, L., Cetinic, I., Chase, A. & Werdell, P. (2019). Approach for propagating radiometric data uncertainties through Nasa ocean color algorithms. Front. Earth Sci., 176(7), 1-17. https://doi.org/10.3389/feart.2019.00176

Modis Characterization Support Team [MCST]. (2006). MODIS Level 1B Product User’s Guide (Memorando Interno n° M1054). NASA/Goddard Space Flight Center. https://mcst.gsfc.nasa.gov/sites/default/files/file_attachments/M1054.pdf

Moore, T. S., Campbell, J. W. & Dowell, M. D. (2009). A class based approach to characterizing and mapping the uncertainty of the MODIS ocean chlorophyll product. Remote Sens. Envirom., 113(11), 2424-2330. https://doi.org/10.1016/J.RSE.2009.07.016

Morel, A. & Prieur, L. (1977). Analysis of variations in ocean color. Limnology and Oceanography, 22(4), 709-722. https://doi.org/10.4319/lo.1977.22.4.0709

NASA. (2010). Ocean color chlorophyll (OC) v6. https://oceancolor.gsfc.nasa.gov/reprocessing/r2009/ocv6/

Nishihama, G., Wolfe, R., Solomon, D., Patt, F., Blanchette, J., Fleig, A. & Masouka, E. (1997). MODIS Level 1A Earth Location: Algorithm Theoretical Basis Document Version 3.0. MODIS Science Data Support Team. https://eospso.nasa.gov/sites/default/files/atbd/atbd_mod28_v3.pdf

O’Reilly, J. E., Maritorena, S., Siegel, D., Carder, K., Garver, S. A., Kahru, M. & McClain, C. (1998). Ocean Color Chlorophyll algorithms for SeaWiFS. Journal of Geophysical Research, 103(C11), 24937-24953. https://doi.org/10.1029/98JC02160

Pinkerton, M. H., Lavender, S. J. & Aitken, J. (2003). Validation of SeaWiFS ocean color satellite data using a moored databuoy. Journal of Geophysical Research. 108(C5), 1-9. https://doi.org/10.1029/2002JC001337

Qian, S. E. (Ed.). (2016). Optical Payloads for Space Missions. John Wiley & Sons, Ltd. https://doi.org/10.1002/9781118945179

Quispe, D., Calienes, R., Tam, J., Graco, M., Ledesma, J., Flores, G., Correa, D. & Quispe, C. (2010). Análisis Comparativo entre Clorofila-a Satelital e in situ en el Ecosistema de Afloramiento Peruano, entre 1998-2007. Ecología Aplicada 9(2), 151-159. http://www.scielo.org.pe/pdf/ecol/v9n2/a10v9n2.pdf

Somoza, R. D., Kampel, M. & Buss de Souza, R. (2007). Variabilidad de la concentración de clorofila a en las aguas adyacentes a la plataforma cubana y su relación con las pesquerías de langosta (Panulirus argus). En Anais XIII Simposio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Florianópolis, Brasil, 21-26 abril 2007 (pp. 4699-4706). Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE).

Turpie, K. R., Robinson, W. D., Franz, B. A., Eplee, R. E., Meister, G., Fireman, G. F, Patt, F. S., Barnes, R. S. & McClain, C. R. (2012). Suomi NPP VIIRS Ocean Color Data Product Early Mission Assessment. Earth Observing Systems XVII, 8510, 85101H-1-85101H-16. https://doi.org/10.1117/12.931113

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Publicado

2024-05-22

Cómo citar

Escudero, L., Ledesma, J., Xu, H., & Grados, D. (2024). Análisis comparativo de la clorofila-a del sensor Modis-Aqua con datos in situ frente a la costa peruana durante el verano 2018. Boletin Instituto Del Mar Del Perú, 39(1), 65–78. https://doi.org/10.53554/boletin.v39i1.406

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