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56](https://image.slidesharecdn.com/masterisazatoro2010-140304140139-phpapp01/85/Master-isazatoro-2010-56-320.jpg)
Master isazatoro 2010
- 1. COMPLEMENTO AL ESTUDIO DEL AFLORAMIENTO DE LA PENÍNSULA DE LA GUAJIRA Y SANTA MARTA (CARIBE COLOMBIANO) MEDIANTE DATOS ADQUIRIDOS CON SATÉLITES ARTIFICIALES por ESTEFANIA ISAZA TORO Director: Prof. Dr. J. J. ALONSO DEL ROSARIO. DEPARTAMENTO DE FISICA APLICADA. UNIVERSIDAD DE CÁDIZ. AÑO 2010. Trabajo de grado presentado como requisito parcial para optar al Título Propio del Máster Oficial en Oceanografía.
- 2. 2
- 3. Facultad de Ciencias del Mar y Ambientales CASEM 11510 Puerto Real (Cádiz) D. José Juan Alonso del Rosario, Profesor Titular de Universidad del Departamento de Física Aplicada de la Facultad de Ciencias del Mar y Ciencias Ambientales de la Universidad de Cádiz HACE CONSTAR, Que el trabajo recogido en la Tesis de Máster, titulada: "COMPLEMENTO AL ESTUDIO DEL AFLORAMIENTO DE LA PENÍNSULA DE LA GUAJIRA Y SANTA MARTA (CARIBE COLOMBIANO) MEDIANTE DATOS ADQUIRIDOS CON SATÉLITES ARTIFICIALES", presentada por la alumna Dña. Estefanía Isaza-Toro, ha sido realizada bajo mi dirección. Considerando que su trabajo de investigación reúne todos los requisitos legales, autorizo su presentación y defensa para la obtención del Máster de Oceanografía por la Universidad de Cádiz. En Puerto Real, a 22 de Noviembre de 2010 Prof. Dr. José J. Alonso del Rosario 3
- 4. Agradecimientos Gracias, a quienes de corazón no dejaron de dudar de mis capacidades y mi determinismo en esta nueva etapa de mi vida. 4
- 5. TABLA DE CONTENIDO Lista de Figuras …………………………………………………………………………………………………… Pág 6 Pág RESUMEN …………………………………………………………………………………………………………………………… 1. INTRODUCCIÓN ……………………………………………………………………………………………………… 1.1 1.2 7 9 Surgencias Costeras ……………………………………………………………………… Antecedentes ………………………………………………………………………………………… 9 10 2. MARCO TEÓRICO, HIPÓTESIS Y OBJETIVOS ……………………………………… 2.1 Temperatura superficial del mar ………………………………………… 24 24 2.2 Clorofila-α ……………………………………………………………………………………………… 2.3 Imágenes Satelitales ……………………………………………………………………… 24 25 2.4 Hipótesis de trabajo ……………………………………………………………………… 2.5 Hipótesis metodológicas ……………………………………………………………… 26 26 2.6 Objetivo General ………………………………………………………………………………… 26 2.7 Objetivos Específicos …………………………………………………………………… 27 3. MATERIALES y MÉTODOS ………………………………………………………………………………… 28 28 29 29 3.1 Área de estudio …………………………………………………………………………………… 3.2 Obtención de datos …………………………………………………………………………… 3.3 Técnicas de Análisis de datos ……………………………………………… 3.4 Modelo de Predicción ……………………………………………………………………… 37 4. RESULTADOS y DISCUSIÓN……………………………………………………………………………… 38 4.1 Temperatura ……………………………………………………………………………………………… 38 4.2 Clorofila-α ……………………………………………………………………………………………… 4.3 Predicciones …………………………………………………………………………………………… 5. CONCLUSIONES ……………………………………………………………………………………………………… 6. BIBLIOGRAFÍA ……………………………………………………………………………………………………… 44 51 53 54 5
- 6. LISTA DE FIGURAS Pág FIGURA 1 y 2: Mapa del Caribe Colombiano ………………………………… 10,28 FIGURA 3: Diagrama de flujo del procesado de datos 36 FIGURA 4: Promedio de la TSM ……………………………………………………… 40 FIGURA 5: Representación gráfica de los modos de oscilación de la TSM ………………………………………………… 42 FIGURA 6: Espectro de la TSM ……………………………………………………… 42 FIGURA 7: Principales modos de oscilación de TSM Vs. MEI …………………………………………………………………………………… 44 FIGURA 8: Promedio de la Chl- α ……………………………………………… 46 FIGURA 9: Representación gráfica de los modos de oscilación de la Chl- α ………………………………………… 48 FIGURA 10: Espectro de la Chl-α ………………………………………………… 48 FIGURA 11: Principales modos de oscilación de Chl-α Vs. MEI …………………………………………………………………………………… 49 FIGURA 12: Predicción de TSM para Abril de 2010………… 51 FIGURA 13: Predicción de Chl-α para Abril de 2010…… 52 6
- 7. RESUMEN Las surgencias, o afloramientos son fenómenos que juegan un papel muy importante, tanto para los ecosistemas costeros como para los de aguas abiertas. Consisten, básicamente, en el intercambio nutricionales, de masas térmicas de y aguas de con características densidades diferentes, favoreciendo así el enriquecimiento temporal de diferentes regiones. Las surgencias en la costa colombiana han sido estudiadas en detalle desde hace varios años, estableciendo una fuerte relación entre las épocas en las cuales se desarrollan dichas corrientes y la abundancia pesquera. Este estudio ha permitido verificar la periodicidad de los afloramientos en la zona de estudio y, en el caso de la temperatura superficial del mar, la influencia que tiene el fenómeno de El Niño en esta variable. En el caso de la Chlα, dicha influencia también es importante pero aún falta por estudiar más a fondo esta relación. Se desarrolló ocurrencia de un modelo afloramientos, de predicción obteniéndose para resultados la de alta fiabilidad. Este modelo aún debe someterse a mejoras. Palabras clave: Oceanografía, surgencia costera, imágenes satelitales, temperatura superficial del mar, concentración de clorofila-α, Transformada de Karhunen-Lóeve, Guajira y Santa Marta. 7
- 8. ABSTRACT The upwelling systems are phenomena that play a very important role for the coastal and open waters ecosystems. Basically they consist of the water masses exchange with different nutritional different densities. and thermal The direct characteristics consequences are and the temporary enrichment of the affected areas. These systems occur at the Colombian coast, being studied since several years and establishing a strong relationship between fisheries and the frequency and intensity of the currents. This study allowed checking the periodicity of the upwelling events in the area and, in case of the sea surface temperature, the influence of El Niño. In case of the Chl-α, it is also important but the developing of more accurate studies is needed. A high confidence prediction model for the occurrence of the upwelling events has been also developed with reliable results. This model must be improved yet. Keywords: Oceanography, coastal upwelling, satellite imagery, sea surface temperature, chlorophyll-α, KarhunenLóeve transform, Guajira and Santa Marta Peninsulae. 8
- 9. CAPÍTULO 1 INTRODUCCIÓN Y ANTECEDENTES 1.1 Surgencias Una de las corrientes de surgencia costera que se ha estado reportando desde hace varios años, pero que aún no ha sido estudiada profundamente, Guajira y Santa es la que Marta (Fig. 1). se observa en Esta corriente viaja paralela a la península colombiana de la Guajira, desencadenada por la presencia la de los provenientes del Noreste (Pujos et al. vientos y es alisios 1986, Andrade y Barton 2005). El desarrollo de afloramientos (costeros y oceánicos) consiste en un proceso de ascenso de aguas semiprofundas, las cuales al ser más frías y ricas en nutrientes, reemplazan masas de aguas superficiales, cálidas y pobres en nutrientes. En las surgencias costeras, estas variables están directamente relacionadas con procesos de producción primaria, pesca abundante y exportación de larvas y huevos de peces desde zonas cercanas a las costas, hacia mar abierto (Andrade y Barton 2005). Debido a que la región de la Guajira es afectada por las corrientes marinas y los vientos que circulan durante todo el año, y que de igual manera se ve influenciada por la desembocadura de ríos como el Magdalena, es importante el estudio de las surgencias costeras que allí tienen lugar. De ellas depende muchas veces el intercambio de nutrientes y clorofila, así como la adecuada explotación de recursos pesqueros, los cuales son más abundantes bajo la presencia de éstas. Adicionalmente, los estudios que se centran o mencionan de manera significativa a las corrientes marinas de la Guajira son muy escasos, como los realizados por Fajardo (1979) y Andrade (1993). Gracias a 9
- 10. los adelantos tecnológicos es posible realizar estudios más completos de las corrientes de la zona, así como de sus efectos en el entorno, la influencia que pueda tener en otras corrientes marinas y los mecanismos que la determinan. Figura 1. Mapa del Caribe Colombiano sobre el cual se empezaron a hacer estudios en los años 60. 1.2 Antecedentes • Surgencias o afloramientos en los océanos y estudios basados en imágenes satelitales. Los afloramientos o surgencias se dan, fundamentalmente, cuando las corrientes se encuentran con las costas de los continentes, actuando éstas como barreras naturales, y al mismo tiempo se presentaban condiciones de vientos determinadas que inducen un defecto local de masa que debe ser compensado. Estos fenómenos se encuentran en zonas que se pueden considerar privilegiadas pesquerías importantes. Las encuentran afloramientos, pues corrientes siendo por traen asociados en ello las que se motivo de estudios, son las Corrientes de California, Perú, Canarias, 10
- 11. Benguela, pasando esta última por el margen occidental del Océano Índico (Mann y Lazier 1996). Por ejemplo, estudios sobre la Corriente del Perú, han permitido establecer que se trata de un afloramiento continuo, aunque hay épocas en las cuales es mínimo. Por lo tanto la producción primaria disminuye a pesar de haber disponibilidad de luz y nutrientes. Como consecuencia hay una influencia negativa en el desarrollo de grandes cardúmenes y en estos casos, la producción pesquera se reduce. La Corriente de California, a diferencia de la del Perú, tiene un tiempo de desarrollo medio de seis meses. Hay periodos de 4 o 5 episodios consecutivos e intensos, pero también hay épocas en las cuales disminuye o es prácticamente nula (Mann Es posible encontrar en la su intensidad y Lazier 1996). bibliografía diferentes estudios sobre afloramientos de aguas sub-superficiales, como el llevado a cabo en Venezuela, Colombia y Trinidad (Castellanos et al. 2002). Con base en imágenes satelitales adquiridas con el sensor AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer), examinaron la variación espaciotemporal de la Temperatura Superficial del Mar (TSM) del Caribe comprendido entre las costas de Venezuela, Colombia (parcialmente) y Trinidad, durante 1996. Se encontró que las aguas costeras fueron más frías que las oceánicas, concluyéndose que la causa de dicho fenómeno son los afloramientos que se desarrollan durante la primera parte del año en estas zonas. El mes de Marzo de 1996 fue cuando se registraron valores máximos en las regiones orientales y occidentales de Venezuela, con áreas asociadas de 120E3 y 110E3 Km2 respectivamente, lo cual contrasta con los meses de Septiembre y Octubre del mismo año donde no se encontraron regiones de aguas más frías para las mismas zonas (Castellanos et al. 2002). 11
- 12. Marín Octubre et de (2001) al. 1998 y analizaron Octubre de 1999 el en período la entre Península de Mejillones al Sur de Chile, fuertemente influenciado por el Sistema de la Corriente Humboldt. Además de establecer que este sistema es dominado por el flujo superficial con dirección ecuatorial sobre otro flujo en dirección norte, también se hicieron caracterizaciones de filamentos de aguas afloradas basadas en imágenes obtenidas mediante el AVHRR. Finalmente oceanográficas rápida concluyen mencionadas recirculación, (Chl-α) y crean alta producción que un las ambiente concentración primaria condiciones costero de de clorofila-a elevada, favorecido adicionalmente por la morfología de la costa (Marín et al. 2001). Las costas noroccidentales de África de caracterizan por ser escenario de afloramientos costeros de amplio desarrollo, siendo este punto uno de los sistemas de aguas afloradas más representativos del mundo. McGregor et al (2007) realizaron un estudio sobre los cambios a largo plazo en la intensidad del afloramiento que se desarrolla al Noroeste de África. A partir de muestras tomadas a 355 m de profundidad obtenidas en Cabo Ghir, en las costas de Marruecos, la información se complementó con los registros sedimentológicos, que comprenden desde el Holoceno tardío hasta finales del siglo XX, con bases de datos adquiridas con los sensores del AVHRR. Respecto a lo relacionado a surgencias agua costeras, sub-superficial concluyeron al que Noroeste el de afloramiento África de seguirá intensificándose según el aumento del calentamiento global y la concentración de CO2 (McGregor et al. 2007). • Surgencias en el Caribe Colombiano Perlroth (1968), citado por Fajardo (1979), menciona que según el análisis histórico de la temperatura superficial 12
- 13. del Caribe para los meses de Agosto y Enero, se pueden identificar dos zonas de afloramientos. La primera se desarrolla frente a las costas venezolanas (61-67º O) y la segunda se extiende desde Punta Gallinas, en la Guajira, hasta los 75º O (Fig. 1). En Colombia los estudios del mar Caribe se iniciaron propiamente con los cruceros OCEANO (OCEANO I en 1969 hasta OCEANO IX en 1984) y entre 1972 y 1973 se llevaron a cabo tres cruceros realizaron más (CICAR mediciones I, de II las y III). En variables ellos físicas se de temperatura y salinidad, construyendo perfiles y gráficos de distribución regiones de vertical mayor y horizontal. salinidad y Se bajas identificaron temperaturas en cercanías a Punta Gallinas y Cabo de la Aguja, lo cual indicaría la presencia de surgencias en la zona (CabreraLuna y Donoso 1993). Corredor-García (1981) analizó la circulación costera en el Caribe Noroccidental colombiano, indicando que el transporte superficial de masas de agua cerca de la Península de la Guajira está dominado de forma alterna por una corriente ciclónica en el extremo suroccidental del Mar Caribe y por episodios inducidos por los vientos Alisios. Las masas de agua afloradas presentaron mayor salinidad y una deriva en dirección noroccidental, siguiendo la teoría de transporte de masas de agua de Ekman. Cuando la época de lluvias se Octubre desarrolló y observaciones Noviembre, durante hubo oceanográficas los meses poco de Septiembre, viento realizadas, se y, según registró la presencia de masas de agua turbia provenientes del río Magdalena. Por contra, en los primeros meses del año, las aguas costeras estuvieron más frías y más claras a comparación de las observadas en los meses de lluvias, lo cual, según Corredor-García (1981), coincide o se relaciona 13
- 14. con los fuertes vientos Alisios que se desarrollan entre Enero y Marzo. Siguiendo con los estudios en el Caribe colombiano, Pujos et (1986) al. establecieron también durante la la misión dirección que CARACOLANTE, toma la deriva estacional de las aguas del río Magdalena. Dependiendo de la época del año, la pluma turbia del río, que desemboca en Santa Marta, se orientó marcadamente hacia el Occidente en los primeros meses del año, mientras durante los meses de lluvia las aguas del Magdalena se desplazaron hacia el Oriente (Pujos et al. 1986). • Estudios en el Caribe Colombiano basados en imágenes satelitales Andrade (1993), en su estudio sobre la velocidad del viento en el mar Caribe, mencionó que la estación de vientos coincide con la señal más intensa de afloramiento en el Norte de la costa suramericana. Este análisis es uno de los primeros hechos en Colombia que tuvo datos provenientes sensores remotos. Para estudiar el comportamiento del viento en el Caribe utilizaron los datos obtenidos durante 1987 y 1988 en la misión GEOSAT. Calcularon la altura de las olas y valores de velocidad del viento; sobre estos últimos, Andrade (1993) concluye que el viento es fuerte entre los meses de Noviembre a Marzo y luego disminuye entre Marzo y Mayo. La velocidad del viento vuelve a aumentar durante Junio y Septiembre, pero su fuerza baja hasta Noviembre, donde se completa el ciclo e inicia la temporada de vientos fuertes otra vez. De esta manera Andrade (1993) sugiere que la velocidad del viento tiene una variación bimodal estacional a lo largo de toda la cuenca del mar Caribe y que este fenómeno coincide con afloramientos intensos que se desarrollan al Norte de la costa Suramericana. 14
- 15. Nuevamente, Andrade (1995) hizo una investigación de diferentes áreas del Caribe occidental con base en observaciones del color del mar hechas con el radiómetro Coastal Zone Color Scanner (CZCS) durante 1979. Su objetivo consistió en relacionar dichas observaciones con estudios realizados anteriormente y continuar con la caracterización del Caribe occidental concentración de mediante clorofila la estimación (indicada por de la fitoplancton), carbón orgánico disuelto y sus productos a causa de su degradación. Los resultados obtenidos indican bajas concentraciones fitoplancton a nivel oceánico durante el mes de Enero, lo cual contrasta con valores más altos de pigmentos restringidos a la costa de la Guajira. La mayor concentración de pigmentos está asociada con los procesos de afloramiento de agua que se dan en la región en los primeros meses del año. Concluye finalmente que según las imágenes tomadas con el CZCS, el afloramiento en la Guajira es casi permanente a lo largo del año y que su intensidad varía según la presencia de los vientos alisios del Norte (Andrade 1995). Anduckia et al (2003) realizaron de la TSM mediante observaciones in situ e imágenes satelitales. Aunque no menciona explícitamente resultados asociados o enfocados a análisis este de episodios trabajo es pues su objetivo remotas mediciones (AVHRR), costeros, de radiómetros con oceanográfico muestras “Caribe consistió obtenidas 2003”, a importante mencionar de alta durante bordo en del comparar resolución el ARC crucero “Malpelo” entre Marzo y Abril del 2003 desde el Golfo de Morrosquillo hasta la alta Guajira. Según los datos obtenidos, el promedio global de la diferencia de la temperatura tomada in situ y la tomada satélites (∆T) fue de mediante sensores embarcados en -0.66 ± 0.65 ºC. Debido a que el muestreo con ambas técnicas se realizó a lo largo del 15
- 16. Caribe colombiano, se concluye, gracias a comparaciones con otros cruceros oceanográficos que muestrearon en zonas cercanas, que las mediciones con sensores remotos tienden a ser más cercanas a la realidad bajo condiciones de poca nubosidad como las de la alta Guajira (Anduckia et al. 2003). Andrade y Barton (2005) realizaron uno de los primeros estudios enfocados exclusivamente en los episodios de afloramientos de la Guajira. Estos autores mencionan la escasez de observaciones previas in situ de esta zona y basan su análisis en registros históricos, mediciones in situ (desde 1994 hasta 1998), imágenes satelitales (desde 1979 hasta 1998) y altimetría con el fin de complementar la información sobre el ciclo anual de los episodios de la Guajira y las causas de su variabilidad. Se concluye que la zona donde se da el afloramiento de aguas es de productividad alta y que este sistema se ve favorecido en gran medida por la orientación de la costa con respecto al los vientos que predominan en la zona. Pétus et al. (2007) analizaron la variabilidad de los episodios que se desarrollan en la Guajira con base en imágenes tomadas del sensor remoto AVHRR. Se analizaron varios periodos de tiempo, siendo el primero de 20 años (1985 a 2005), el segundo de 9 años (1991 a 2000) y el tercero de 6 años (1999 a 2005). En orden afloramiento de de establecer aguas, la determinaron variabilidad la del velocidad y dirección del viento, la extensión de la surgencia y los valores mínimos y medios de temperatura del agua, a partir de varios transectos desde las costas de la Guajira y Venezuela hasta las costas de República Dominicana y Haití. Así, como se mencionó anteriormente, el desarrollo de los afloramientos está fuertemente ligado a los alisios, el cual durante la temporada de Diciembre a Febrero (época de 16
- 17. vientos) alcanza paralelo a las su máxima costas. intensidad También se y se desplaza comenta, pero no demuestra, sobre la posibilidad de que exista una relación entre la intensidad de dichos episodios y el fenómeno de El Niño. Aparentemente la reducción que se registra en la intensidad de los alisios, está relacionada con la presencia de El Niño en el año anterior, lo cual termina afectando el desarrollo de la surgencia hasta el punto de no registrarse en ese año siguiente al Niño. De forma contraria, aparentemente La Niña, estaría asociada con el desarrollo de afloramientos intensos en el Caribe, puesto que los alisios estarían fluyendo con mayor fuerza (Pétus et al. 2007). Chollet obtenidos a y Klein partir de (2007) utilizaron sensores remotos mapas con de el TSM fin de identificar de manera más exacta los focos de surgencias presentes en el Sur del mar Caribe. Este estudio permitió establecer nueve focos de los cuales dos se encuentran en el Caribe colombiano, uno en Punta Gallinas (PG) en la Península de la Guajira (12.37º N - 71.92º O) y el otro en Cabo de la Aguja (CA), Santa Marta (74.17º N - 11.38º O). El foco de Punta Gallinas resultó ser el más extenso y de mayor intensidad a comparación de los otros focos, esto a causa posiblemente de la presencia de vientos alisios intensos y persistentes que pasan por esta zona. Isaza-Toro satelitales, (2008) continuó mediante con la el análisis caracterización de de datos los afloramientos de la Guajira y Santa Marta entre 2004 y 2007, encontrando que los mayores y más intensos afloramientos se registraron durante el primer trimestre de cada año, especialmente para el año 2007 mientras que en el año 2005, la intensidad de los afloramientos fue baja. En algunos casos también se presentaron afloramientos de agua a mediados de año. La aparición de estas surgencias se 17
- 18. asoció pero no se comprobó, con un fenómeno conocido como el “Veranillo de San Juan Bautista” el cual se caracteriza por cambios en la velocidad y dirección del viento, así como lluvias moderadas y tiempo seco durante los meses de Junio a Agosto. De la misma forma, en Isaza-Toro (2008), se analizaron los registros de Temperatura, Chl-α y viento provenientes de la página del Observatorio Oceanográfico Digital de Venezuela < http://ood.cbm.usb.ve/wiki/>. Se estudiaron los focos de surgencias en el caribe colombiano establecidos por Chollet y Klein disponibilidad de (2007), datos desde pero a Octubre pesar tener 2003 del de hasta Diciembre de 2007, el estudio abarco desde el 15 de Enero del 2004 y el 2 de Noviembre del 2007. La causa de esto fue una considerable ausencia de datos de las tres variables estudiadas, principalmente en el último trimestre del año. Para los datos diarios de temperatura y pigmentos fotosintéticos, se utilizaron ventanas tipo MODIS-Scar y para los registros de viento, los datos analizados fueron obtenidos con el dispersómetro Quikscat. Debido a ausencia de datos por nubosidad, para intentar completar las series temporales de temperatura, clorofila y viento, se utilizó el promedio móvil calculado para 15 días. Debido a la cercanía a la costa, fue necesario reubicar las coordenadas del foco de surgencia para obtener series de viento más completos, tanto para Punta datos Gallinas en de la Guajira, como para Cabo de la Aguja en Santa Marta (Fig. 1). Las nuevas coordenadas de viento para este punto fueron: • • 12.62 ºN (+0.25º al Norte) 71.92 ºO (permanece constante) Punta • • 11.63 ºN (+0.25º al Norte) 74.17 ºO (permanece constante) Cabo de la Aguja Gallinas 18
- 19. Después de obtener los datos de temperatura y Chl-α, la metodología utilizada por Isaza-Toro (2008) consistió en aplicar el análisis de Fourier, la prueba estadística UMann-Whitney, hacer una correlación cruzada entre los datos de temperatura y clorofila y finalmente para encontrar los umbrales de temperatura para la surgencia, hacer la Regresión por Partes (Piecewise Regression). La tensión tangencial del viento se define como la tensión producto de la transferencia de energía del viento a la superficie del océano (Coca et al 2006), y los componentes zonal (u), meridional (v) y la velocidad del viento, fueron la base para calcular el estrés de cada uno de dichos componentes τu y τv, sobre la zona (Isaza-Toro 2008). Con los datos de TSM, Chl-α se construyeron matrices en EXCEL 2007 y las pruebas utilizadas para determinar el tipo de software distribución de los STATISTICA 7. datos Se se encontró hicieron que no con el existe homogeneidad de varianzas entre la temperatura en Punta Gallinas y Cabo de la Aguja (F=0.87, p=0.007), ni entre la concentración de Chl-α entre ambos sitios (F=1.54, p = 4,74℮-16). Además, los datos para ambas variables (TSM y Chl-α), no presentaron una distribución normal, según la prueba de Kolmogorov-Smirnov (p<0.001) para los dos sitios de estudio. comparar sitios, variables el La prueba de comportamiento mostró entre diferencias Punta Mann-Whitney, de las utilizada variables y Cabo de en ambos para significativas Gallinas para ambas la Aguja (UTSM=607,38, pTSM = 0,000 y UChl-α = 588,562, pChl- α = 0,000) (Isaza-Toro 2008). Con el fin de determinar los días de estrés de viento constante proceso sobre de la superficie surgencia, del Isaza-Toro mar para (2008) activar calculó un el 19
- 20. coeficiente de Correlación de Spearman y Correlaciones Cruzadas. Con el método de Spearman se trabajó con los τu y τv acumulados desde procedimiento se Correlaciones tres hizo días con Cruzadas la se hasta 35 días, clorofila. usó para La el mismo función corroborar de los resultados obtenidos por la Correlación de Spearman. Se escogió el valor de correlación más alto entre los τ del viento y TSM y la Chl- α, para un tiempo de 60 días (IsazaToro 2008). Isaza-Toro Espectral de en el Fourier 2008 también utilizó para determinar si el los Análisis datos de viento, TSM y Chl- α presentaban alguna periodicidad y finalmente la Regresión por Partes se realizó para todos los meses de los años de estudio, para las variables de temperatura y pigmentos fotosintéticos con el fin de calcular la extensión de la pluma de surgencia. En el caso de TSM, el cálculo se hizo progresivamente con variación de 0,1 ºC, desde los 21 ºC hasta los 26 ºC. Para la Chl- α, el procedimiento fue el mismo, sólo que a partir de concentraciones de 0,1 mg/m3 hasta 3 mg/m3. Con los puntos de inflexión calculados con la Regresión por Partes, se hizo un promedio para cada una de las variables en cada uno de los lugares de estudio y se escogió la TSM más baja para asegurar mayor precisión en la definición de la pluma de surgencia. En el caso de la Chlα, se eligió la mayor concentración de pigmentos pues sería indicio de afloramiento de nutrientes desde capas sub- superficiales. De la página del Observatorio Oceanográfico Digital de Venezuela http://ood.cbm.usb.ve/wiki , se descargaron las imágenes de surgencia utilizando los puntos de corte calculados anteriormente y las coordenadas descritas por Chollet y Klein (2007) (Isaza-Toro 2008). 20
- 21. A pesar de que existen amplios estudios que analizan a profundidad variables meteorológicas (temperatura, viento, concentración de pigmentos fotosintéticos, concentración y flujo de CO2, niveles de O2, entre otros) uno de los objetivos de Isaza-Toro (2008) era hacer una calibración de los datos adquiridos mediante sensores instalados en satélites artificiales con aquellos tomados in situ, con el fin de tener un buen soporte metodológico y analítico, pero el acceso a tal información era restringido y no fue posible. A pesar de ello, el trabajo de Isaza-Toro (2008) permitió concluir lo siguiente: Existen variaciones espacio-temporales en las surgencias de las zonas estudiadas, las cuales responden a cambios en la dirección e intensidad de los vientos. Durante el primer trimestre del año se registraron fuertes vientos en dirección occidental, los cuales estuvieron ausentes en el último trimestre anual. El afloramiento de aguas sub-superficiales más frías está relacionado de manera directa con la presencia de aguas enriquecidas. La dinámica superficial de las surgencias en la Guajira y Santa Marta se caracteriza por extensos afloramientos con tendencia nororiental durante los primeros meses del año. La ausencia de afloramientos se relacionó con temporada de vientos débiles y lluvias en la zona. la Se observó mas no se comprobó que la intensidad de los afloramientos podrían estar afectados por el fenómeno de El Niño. El trabajo realizado por Isaza-Toro (2008), titulado “Caracterización de la dinámica de surgencia costera de La 21
- 22. Guajira y Santa Marta, Caribe Colombiano, basada en imágenes satelitales”, se realizó entre Abril y Junio de 2008, enmarcado en una pasantía en el Laboratorio de Sensores Remotos del Centro de Biodiversidad Marina del INTECMAR de la Universidad Simón Bolívar en Caracas- Venezuela bajo la dirección del profesor y director del laboratorio Eduardo Klein. Este trabajo de grado era requisito parcial para optar al título de Bióloga en la Universidad del Valle (Cali-Colombia). Es importante continuar con la caracterización de los episodios de afloramientos de la Guajira y Santa Marta, complementando estudios anteriores realizados en la zona con diferentes herramientas, ya que las aguas afloradas juegan un papel importante en la explotación pesquera y hacen parte de todo un sistema de circulación marina en el Caribe. También es relevante el continuar afianzando los conocimientos y el manejo de las bases de datos satelitales pues proporcionan una visión más global tanto de procesos como distribución de carbono orgánico disuelto, producción primaria oceánica, explosiones demográficas de fitoplancton y la duración y extensión de afloramientos costeros de aguas sub-superficiales. Este trabajo ha sido organizado de la siguiente forma: en el presente capítulo de introduce el trabajo y se detallan los antecedentes de los estudios en la zona. En el Capítulo 2 se presenta el marco teórico, las Hipótesis del Trabajo y Metodológicas, así como los Objetivos General y Específicos. La Metodología utilizada para obtener y analizar los datos y la ubicación de la zona de estudio se presentan en resultados discusión el de de comprendida Capítulo las los por El variables mismos. los 3. La Capítulo analizadas última Capítulos 6 y parte 7, 4 expone junto del con los la trabajo, presentan las 22
- 23. conclusiones de este trabajo y la literatura citada, respectivamente. A pesar de que en este documento se presentan las imágenes texto, necesarias se optó por para facilitar presentar en la comprensión anexos las del imágenes analizadas con el objetivo de mostrar la secuencia completa de ellas, los resultados completos de los análisis aplicados y desarrollar una lectura más entendible. 23
- 24. CAPÍTULO 2 MARCO TEÓRICO, HIPÓTESIS Y OBJETIVOS 2.1 Temperatura Superficial del Mar (TSM) La radiación electromagnética localizada en la banda del infrarrojo (IR) es básicamente la transmisión de calor y la responsable del incremento de temperatura. Tanto el viento como la lluvia afectan a la temperatura del agua, especialmente el viento el cual al fluir cerca de la superficie tomando parte de la energía térmica del agua. Las nubes juegan un papel importante porque absorben la radiación infrarroja, funcionando como un filtro de energía lo cual impide que la temperatura de la tierra, en general, alcance valores más altos. Además del viento, fenómenos como la evaporación influyen en la pérdida de energía y enfriamiento del agua (Mann y Lazier 1996). 2.2 Clorofila-α (Chl- α) El fitoplancton al estar compuesto por algas unicelulares o pequeñas agrupaciones de las mismas, contienen pigmentos como clorofila-α para poder realizar la fotosíntesis con lo cual se da inicio al proceso de producción primaria y en sí a la cadena alimenticia. Debido a que la fotosíntesis requiere de la radiación solar para activarse, los pigmentos fotosintéticos transforman dicha energía, lo cual le da características al fitoplancton de material particulado activado con la luz con espectro de absorción específico de 440 nm para la Chl-α. Estas características pueden variar acorde con las especies componentes del fitoplancton y/o la edad del mismo (Robinson 1994). 24
- 25. 2.3 Imágenes satelitales En un principio embarcados en las imágenes satélites tomadas artificiales desde eran sensores herramientas complementarias que se utilizaban para analizar el océano y sus cambios, pero a medida que los adelantos tecnológicos fueron mejorando la calidad de la información disponible, se pasó al análisis del las mismas. El rango de parámetros oceanográficos que puede medirse desde el espacio es lo suficientemente amplio como para abarcar la temperatura y la altura de la superficie de todo el océano entre otros. Las imágenes satelitales consisten básicamente en la medición de energía absorbida por sensores especialmente diseñados, que dependiendo de la información que se desee, se filtra o clasifica. Como es posible analizar diferentes variables simultáneamente, cada variable tiene su espectro de absorción pues es posible diseñar sensores que respondan a una longitud de onda, o un rango estrecho de ella, de la radiación electromagnética. Esta energía es producto de la radiación electromagnética procedente del sol que al no ser absorbida, se refleja y es captada por los sensores embarcados en los satélites (Robinson 1994). Tradicionalmente, Caribe, son los gobernados por afloramientos la acción costeros de los del vientos alisios. Siendo la Guajira una zona expuesta abiertamente a la acción de dichos vientos, los episodios deben responder en buena medida a los cambios en la intensidad y dirección de éstos. Igualmente, al iniciarse el proceso de la surgencia, los mecanismos de producción primaria asociados al incremento de nutrientes se deben desarrollar rápidamente, por lo que la respuesta de la Chl-α debería mostrar cambios consecutivos con el descenso de la TSM. Con esto se deben considerar hipótesis de trabajo y metodológicas. 25
- 26. 2.4 Hipótesis de trabajo 1. Los episodios de afloramiento en la Guajira responden a la presencia de los vientos alisios en la zona. 2. La intensidad de los episodios es proporcional a la intensidad y persistencia de los vientos alisios. 3. La extensión, duración y gradiente de temperatura son indicadores de la potencia de los fenómenos la temperatura de afloramientos. 4. Existe una concentración relación de entre clorofila-a, aunque y la presentan un desfase que debe ser determinado. 5. Existe una relación funcional entre el fenómeno de El Niño y la potencia de los episodios de afloramiento. 2.5 Hipótesis metodológicas 1. Las imágenes satelitales son un reflejo fiel de los fenómenos y observables que son detectados. 2. Las técnicas de análisis poseen capacidad suficiente para la extracción de la información necesaria para interpretar correctamente el fenómeno estudiado, con sesgos en las estimas inferiores a los niveles de error inherentes en las técnicas de recolección de de datos. 3. Es posible efectuar una separación formal de los subespacios señal y ruido sobre el espacio formado por el ensemble de datos a analizar. 2.6 Objetivo General El objetivo general de la presente propuesta es redefinir la caracterización previa, detallada en Isaza-Toro (2008), 26
- 27. y estudiar afloramiento las variaciones temporales y espaciales del de la Guajira y Santa Marta. 2.7 Objetivos Específicos • Determinar y estudiar la evolución de la evolución de las oscilaciones de los patrones espaciales y temporales inmersos en la información de las imágenes de TSM y Chl-α. • Establecer relación entre los periodos de afloramiento y en Fenómeno de El Niño. • Proponer un modelo de predicción para la ocurrencia de los afloramientos en la zona de estudio. 27
- 28. CAPÍTULO 3 MATERIALES Y MÉTODOS 3.1 Área de estudio El Mar Caribe, conocido también como Mar de las Antillas, es un cuerpo de agua semicerrado, considerado oligotrófico e influenciado por descargas de ríos como en Magdalena, Orinoco y Amazonas (Müller-Karger et 1989). al. La Península de la Guajira se localiza al extremo Noreste de Colombia sobre el Mar Caribe y se caracteriza por ser una zona semidesértica y de poca elevación. En ella se encuentra Punta Gallinas, ubicada entre 11º 45’ N-12º 40’ N y 71º 20’ O - 72º 45’ O, siendo el punto más al Norte del Continente Suramericano (Cuignon 1987). Más hacia el Suroccidente en cercanías a Santa Marta, se encuentra Cabo de la Aguja. La zona que comprende Santa Marta y Cabo de la Aguja se define como seca y, junto con Punta Gallinas, es influenciada por los Alisios que fluyen en dirección NorNoreste (Fig. 2). Figura 2. Mapa del lugar de estudio. Ubicación de los puntos de muestreo: Cabo de la Aguja y Punta Gallinas. Tomado de la National Geophysical Data Center (NGDC <http://rimmer.ngdc.noaa.gov/> 28
- 29. 3.2 Obtención de datos Para la obtención de todos los datos diarios de TSM y Chl-α se escogió la ventana temporal más adecuada para que las series de tiempo estuvieran completas y así obtener un estudio más preciso. Para TSM y Chl-α se utilizaron series de tiempo extraídos de imágenes satelitales tipo MODIS-SCAR (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer South Caribbean) para un área de 11000 km2, en cuyo centro se encontraban los focos de surgencia descritos por Chollet y Klein (2007). El tiempo de estudio está comprendido entre Octubre de 2003 y Marzo de 2010. Temperatura y Clorofila- α: Para este estudio se utilizaron datos de TSM y concentración Chl-α descargados de la página de Internet del Observatorio Oceanográfico Digital de Venezuela (Observatorio Oceanográfico Digital de Venezuela, OODV <http://ood.intecmar.usb.ve>. Las coordenadas utilizadas fueron las propuestas por Chollet y Klein (2007): • Punta Gallinas: 12º37’ N - 71º92’O • Cabo de la Aguja: 11º38’ N - 74º17’O 3.3 Técnicas de análisis Posterior a la obtención de los datos y los objetivos planteados, las teniendo presente técnicas de análisis a emplear son: 3.3.1 Análisis espectral clásico y moderno: Debido a que ésta técnica es muy común en el análisis de series temporales, se ha preferido no presentar la teoría de la misma, esto con el fin de dejar espacio para la presentación y discusión de resultados. 29
- 30. Transformada Z: Convierte una señal que está definida en el dominio temporal discreto, en una representación mixta en el dominio del tiempo y la frecuencia gracias a uso recurrente de funciones trigonométricas básicas. Dicho dominio se localiza a medio camino entre el temporal y el frecuencial y Teoría de la es llamado, en Análisis Matemático y en Señal, dominio intermedio o dominio de Dirichlet. Se emplea en técnicas de análisis espectral moderno. 3.3.2 Transformación de Hotelling: Bajo esta denominación general se agrupan todas las técnicas orientadas a la descomposición del espacio de datos en sub-espacios señal y ruido. Suele ser denominada de manera muy general como análisis de componentes principales, pero su aplicación a campos bidimensionales recibe el nombre de transformación discreta de Karhunen-Lóeve. La Transformada Discreta de Karhunen-Lóeve (DKLT) ha sido desarrollada para procesos aleatorios continuos, basado en las propiedades estadísticas de las imágenes, favoreciendo la compresión y rotación de la imagen. Para este trabajo, la descomposición principal en aplicación modos de consiste oscilación en la espacial bidimensionales de una serie de imágenes de TSM y Chl-α. Muchos fenómenos presentan una evolución temporal de comportamiento cuasi-repetitivo, lo cual significa que una serie de eventos empieza y se vuelve a repetir cierto intervalo patrón de tiempo reconocible después. que se Dichos repite eventos muchas poseen veces en un el transcurso de las observaciones, lo cual hace que a menudo se haga referencia a caracterizan porque intensidad duración, y el “fenómeno patrón como las episódico”. que olas poseen al Estos se varía en romper en la orilla de la playa o las oscilaciones de TSM en cierta zona determinada; siempre se deberá observar un comienzo 30
- 31. del fenómeno a estudiar, una evolución y un final, para luego volver a repetir dicho ciclo. Una de las aplicaciones de la DKLT al procesamiento de imágenes digitales fue la eliminación de ruido en imágenes y el rellenado de líneas y pixeles perdidos. En medicina se ha aplicado en el estudio de eco-cardiogramas pero en este trabajo se aplicará a imágenes de TSM y Chl-α. Manteniendo la terminología usual a la hora de introducir la KLDT, una serie temporal de imágenes (en este caso de temperatura y pigmentos fotosintéticos) está compuesta por muchas instantáneas o snapshots, siendo la serie total un supersnapshot que debe ser descompuesto. Sea un super-snapshot, compuesto una colección de snapshots de temperatura de brillo de la superficie del mar, denotado por: φ = φ(x,t) Donde t es el tiempo y (17) x es el vector posición. Esta descripción se asemeja a una formulación Euleriana en la que cada componente de las oscilaciones presentes es vista en un marco de referencia fijo determinado por el nivel digital de los píxeles de la imagen. Si se construyera un video con la secuencia de imágenes se obtendría una descripción Lagrangiana, en la que el nivel digital de cada píxel va variando en el tiempo, siendo posible seguir una traza del fenómeno, por ejemplo un filamento de agua de temperatura distinta a la de su alrededor. El algoritmo de la KLDT: En el conjunto de transformadas existen las transformadas directas e inversas. El primer paso es la determinación de la transformada directa de KL del super-snapshot φ = φ(x,t). Así, sea la descomposición directa de Karhunen-Lóeve del campo escalar φ = φ(x, t) : 31
- 32. φ ( x, t ) = ∑ µ n a n (t )ψ n ( x) (18) n Donde las funciones espaciales y temporales son sistemas ortonormales, esto es: ψ m ( x)ψ n ( x) = ∫ψ m ( x)ψ n ( x)d x = δ nm (19) am (t )an (t ) = ∫ am (t )an (t )d x = δ nm (20) De este tipo de representación se tiene que el sistema de funciones espaciales, ψ n (x){n = 1,2,...}, es el conjunto de autofunciones del operador o núcleo (kernel) de covarianza: K ( x , y ) = φ ( x , t )φ ( y , t ) (21) t Esto es: ∫ K ( x, y)ψ El autovalor n ( y)dy = λnψ n ( x) (22) λn se relaciona con el valor singular µn mediante 2 λn = µ n (23) Así, el modo temporal n-ésimo se puede escribir en la forma a n (t ) = ψ nφ x (24) µn De manera tal que el modo temporal es determinado solamente una vez que el modo espacial es conocido. Alternativamente se puede formar el núcleo de covarianza entre dos tiempos C (t , s ) = φ ( x, t )φ ( x, s ) x (25) 32
- 33. Entonces los modos temporales son un conjunto ortogonal generado por el auto-problema: ∫ C(t, s)a (s)ds = λ a (t ) n n (26) n Donde ahora, determinando primero los modos temporales se determinan posteriormente los modos espaciales en la forma: ψn = a nφ t (27) µn Las expresiones (22) y (26), (21) y (25) y (24) y (27) se llaman duales. Cuando el número de elementos de imagen, píxeles, excede el número de imágenes disponibles es recomendable atacar el problema de la de la segunda manera, si el número de imágenes es mayor entonces de la primera forma. Ambas aproximaciones resuelven el mismo problema de manera dual y equivalente. Karhunen-Lóeve representa manera y óptima compacta Así, los en la datos el descomposición de partida sentido que el en de una error cuadrático 2 φ ( x, t ) − ∑ µ n a n (t )ψ n ( x) n (28) x ,t Es mínimo sobre la clase de todas las bases ortonormales en cierto espacio funcional de Hilbert. Normalmente se representan los autovalores en orden descendente, que también son las potencias medias o varianzas con las que cada autofunción contribuye a la expansión de la función de partida. La descomposición de Súper-Snapshots: Como uno de los objetivos del presente trabajo reside en la determinación de la estructura espacio-temporal del campo de temperatura 33
- 34. de la superficie del mar para los episodios que están presentes en la serie de snapshots, es necesario tomar algunos conceptos provenientes del Análisis Moderno de Series Temporales. Supóngase que es posible determinar de alguna manera los instantes en los que comienza un episodio dado dentro momentos se de la denotarán Tn+1 − Tn diferencia serie será temporal {Tn } , por el de número imágenes. {n = 1,2,...} . donde de Tales imágenes La entre el episodio (n+1)-ésimo y n-ésimo. Con tales imágenes se puede construir un super-snapshot, es decir una película o video del evento episódico n-ésimo, en la forma: Φn ( x, s) = φ ( x, Tn + t * (Tn+1 − Tn )) (29) Aplicando el formalismo de la DKLT se tiene que se busca una base {Ψm ( x, s)}, ortonormal donde sus elementos son iguales en tamaño y dimensión a la Φ n , y otra base { An ( p)} tal que: Φ p ( x, s ) = ∑ M m Am ( p ) Ψm ( x, s ) (30) m Las dos bases satisfacen relaciones parecidas a las expresiones (19) y (20): 1 ∫ dx∫ Ψ ( x, s)Ψ ( x, s)ds = n m ΨnΨm x, s = δ nm (31) 0 Ak Al Donde p es el índice p = ∑ Ak ( p) Al ( p) = δ nm del (32) p último episodio. De las dos últimas expresiones se obtienen directamente las estimas duales: 34
- 35. Am ( p ) = 1 Ψm Φ p Mn Ψm ( x, s) = (33) x, s 1 Am ( p)Φ p Mm (34) p O resumiendo en un problema de autovalores: Λ m Am ( p ) = ∑ C pp ' Am ( p ' ) (35) p' Donde el m-ésimo autovalor valor singular Mm Λ m se relaciona con el m-ésimo mediante 2 Λm = M m , y la matriz de autocovarianza es: C pp ' = Φ pΦ p ' x, s (36) Que es simétrica y definida no negativa. Sus autovalores se ordenan de mayor a menor: Λ1 ≥ Λ2 ≥ Λ3 ≥ ... ≥ ΛP ≥ 0 Procedimientos Consisten en de tratamiento el conjunto de de (37) imágenes técnicas digitales: físico-matemáticas orientadas a manipular y extraer información de conjuntos de imágenes digitales. El procedimiento se aplicó a datos de TSM y Chl-α. El esquema de trabajo a aplicar se presenta en el siguiente diagrama de flujo (Fig. 3): 35
- 36. Anexos A y B Figura 3. Diagrama de flujo del procesado de datos. Procedimiento tomado de Alonso e Isaza (2010), artículo sometido a revisión en Septiembre de 2010 y titulado “Model analysis and prediction of upwelling events at the Colombian Coast from satellite MODIS-Sea Surface Temperature imagery” (Continental Shelf Research). 36
- 37. 3.4.- Modelo de Predicción Posterior a los resultados obtenidos por la KLDT, se ha planteado un modelo de predicción basado en los resultados obtenidos por este análisis: Modos espaciales, pesos temporales y el espectro problema. El modelo de predicción consiste en temporales la descomposición mediante la de las Transformada series de de pesos Fourier y posteriormente se hace la predicción armónica sobre cada uno de ellos mediante un modelo armónico. Detectando las frecuencias relevantes para este estudio, se calculan las amplitudes del siguiente modelo funcional siguiendo un ajuste armónico por mínimos cuadrados: N y( ) = y 0 + t ∑ (a ·cos(ω t) + i i bi· (ωit) sen ) (38) i =1 Con esta información de frecuencias y amplitudes, es posible reconstruir una serie temporal y generar las predicciones a tantos tiempos se desee. 37
- 38. CAPÍTULO 4 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 4.1 Temperatura Las imágenes sin procesar permitieron dar una idea de los meses en los cuales se estarían desarrollando afloramientos en la zona de estudio, los cuales se asocian con el registro de amplias masas de agua con menores temperaturas superficiales en la zona, plumas de menor temperatura que se desplazan paralelo a las costas colombianas en dirección occidental. Con base en estas observaciones a priori, en las imágenes correspondientes a los meses de Febrero-Marzo del 2004, Enero de 2005, Febrero-Marzo del 2006, EneroFebrero- Marzo del 2007, Enero-Febrero-Marzo -Abril del 2008, Enero-Febrero-Marzo del 2009 y Enero de 2010, se observa un área de color azul más intenso en cercanías a Punta Gallinas, lo cual se interpreta como un afloramiento de agua sub-superficial más fría (Fig. 2, 5, 8, 10, 11, 13, 14, 16,17 y 19 del Anexos A). Isaza-Toro (2008) no sólo comprobó que los ciclos de los afloramientos bimodales dentro en la zona del año y norte que de Colombia la mayor intensidad son de estos fenómenos es durante el primer trimestre del año. Observando detalladamente las imágenes sin procesar y presentadas en el Anexo A, las plumas de afloramientos, corren paralelas a la costa colombiana debido al efecto de los vientos Alisios sobre la zona y a la morfología de la costa. Dichas plumas se empiezan a desarrollar frente a la Península de la Guajira, puntualmente en Punta Gallinas, debido que es el extremo Norte de Colombia, lugar idóneo para que los vientos tenga un efecto directo y sin interrupciones de tipo topográfico. 38
- 39. A medida que los afloramientos cubren un área más extensa en dirección occidental, también se observan el desarrollo de filamentos que se forman a partir de las plumas de surgencia. Estos filamentos, también conocidos como hileros, son plumas más delgadas de color azul intenso que corren en dirección noroccidental debido a la dirección de los vientos Alisios y a la presencia de la corriente del Caribe, la cual se deriva de la corriente sur-ecuatorial. Puede verse ejemplo de dichos filamentos en los meses de Febrero de 2006, Enero-Febrero-Marzo de 2007, Enero- Febrero-Marzo de 2008, Febrero de 2009 y Enero de 2010 (Fig. 8, 10, 11, 13, 14, 17, 19 del Anexo A). Al aplicar la descomposición sintetizada en la Ec. (30), se tuvo como primer resultado la distribución espacial media de la TSM (Fig. 2) como el área de color azul sobre la costa de Punta Gallinas. A pesar de que se consideraron los dos focos de surgencia establecidos por Chollet y Klein (2007), el foco asociado a Cabo de la Aguja al parecer no presenta el mismo comportamiento que el de Punta Gallinas, pues su estructura espacial no se registra claramente en la Fig. 4. En las imágenes sin procesar se observan meses en los cuales sólo se registró afloramientos para Punta Gallinas, como lo visto en la Fig. 17 del Anexo A. A pesar de que la pluma de surgencia alcance territorio de Cabo de la Aguja, es posible que sea debido a la deriva ocasionada por el viento y la corriente del Caribe, aunque aún no hay pruebas de esto. Otro aspecto importante que se observa en las imágenes sin procesar, es la marcada diferencia que se registra en los niveles de temperatura superficial entre el primer y el último trimestre para cada año. En la parte teórica de este trabajo (Capítulo 2), se mencionó la influencia que tenía el viento en la disminución de temperatura superficial. 39
- 40. También Isaza-Toro (2008) apuntó que la disminución en la intensidad de los Alisios y la presencia de lluvias, característico de El Niño, juegan un papel importante en el estado de la temperatura superficial del mar. Al no haber corrientes de viento que disminuyan la temperatura, es de esperarse que las imágenes del último trimestre muestren valores de temperatura mucho más altos que los primeros meses de cada año, tal como se observar y comparar en las Fig. 10 Octubre del Anexo A, específicamente en los meses de de 2006 y Enero de 2007. La Fig. 10 del anexo mencionado muestra como el mes de Octubre presentó valores de temperatura cercanos a los 30 ºC, especialmente en cercanías a Cabo de la Aguja. Figura 4. Promedio de la anomalía superficial de la temperatura. La razón de que el foco de surgencia de Cabo de la Aguja tenga un comportamiento diferente al de Punta Gallinas, se debe a que geográficamente está ubicado un poco más hacia el Sur y las corrientes de viento llegan un poco más debilitadas a este punto. Otro aspecto muy importante es que este punto coincide con el delta del Río 40
- 41. Magdalena (Fig. 4). La estructura promedio revela que el afloramiento de Punta Gallinas es tan intenso que condiciona la media de manera notable, mientras que el del Cabo de la Aguja ni siquiera aparece. Se observa que la descarga del río Magdalena afecta las condiciones físicas de la zona de estudio. La presencia de agua dulce en la zona, de diferente concentración Este de temperatura nutrientes, planteamiento ya había y influye sido en con diferente los resultados. considerado por otros autores, como Isaza-Toro (2008), pero es necesario realizar estudios más específicos, los cuales se dejan para futuros trabajos. Los resultados de la KLDT (Ec. 30) se pueden resumir en: una colección de importancias de los distintos modos espaciales en el tiempo, los modos espaciales y el espectro del problema. Las estructuras de los modos espaciales de la TSM muestran la mayor importancia de los datos concentrada en los primeros dos modos de oscilación, puntualmente en la zona correspondiente a Punta Gallinas, como puede verse en área delimitada en la Fig. 5. La distribución de la energía centrada principalmente en torno a Punta Gallinas, refuerza la observación hecha en la Fig. 4, con respecto al comportamiento diferente de Cabo de la Aguja. A medida que se representan los demás modos, la disminución de la importancia es importante y el aumento de ruido también, llegando a convertirse en ruido de tipo gaussiano y del tipo salt-and-pepper, se registra en las imágenes del Anexo C como áreas poco definidas y poca claridad. El registro de una mayor importancia en el foco de surgencia de Punta Gallinas en este trabajo, concuerda con lo predicho por Chollet y Klein (2007), a pesar de haber 41
- 42. utilizado otros métodos, independientemente del lo método cual de comprueba estudio, la que mayor importancia se centra en Punta Gallinas. Figura 5. Representación gráfica del modo espacial más importante de la descomposición del súper-snapshot de la TSM mediante la KLT. Obsérvese la ampliación realizada de la zona de Punta Gallinas a la derecha. El espectro del problema se presenta en la Fig. 6 y concuerda con la descripción anterior. Los valores más altos de importancia corresponden a los primeros modos (de derecha a izquierda), lo cual indica que los últimos modos serán la representación del ruido de los datos. Figura 6. Espectro del problema de los datos de TSM. Antes de emplear la información obtenida para elaborar un modelo de predicción, cualitativamente si fenómeno Niño de El existe y los es alguna posible comprobar relación entre el anomalías de eventos de 42
- 43. temperaturas. Para ello se recurrió a la representación conjunta de los distintos pesos temporales (los dos modos más importantes) junto con el índice climático MEI (Moderated ENSO Index), de comportamiento más suave que el ENSO (El Niño Southern Oscillation) en la Fig. 7. Se observa que la curva correspondiente al Modo 1 presenta un comportamiento oscilatorio periódico y relativamente con poco ruido, pudiéndose o pocas considerar componentes el más de fiable período para pequeño., establecer la presencia o no de los afloramientos. Teniendo en cuenta que las imágenes y datos trabajados comprenden un intervalo de tiempo desde Octubre de 2003 hasta Marzo de 2010, los descensos en la curva de temperatura estarían indicando desarrollo estarían de surgencias. presentando Los estos meses en fenómenos los de cuales se afloramiento corresponden generalmente al primer trimestre de los años estudiados, aspecto que pudo apreciarse a priori en las Fig. 1, 2, 4, 5, 8, 10, 14, 16 y 17 que se muestran sin editar en el Anexo A. Las fluctuaciones que se observan en la curva correspondiente al MEI, indican que los valores negativos hacen referencia a bajas temperaturas asociadas al fenómeno de La Niña, corresponden mientras al Fenómeno que de valores El mayores Niño. Se a tiene cero, una correspondencia visual considerablemente marcada entre las curvas del MEI y la del Modo 1, sugiriendo una relación directa entre el fenómeno de la Niña y los afloramientos en la zona. La relación entre el MEI y los demás modos de oscilación es menos marcada progresivamente, tal como puede verse en la Fig. 5. para el Modo 2 y en el Anexo E para los demás modos. 43
- 44. Figura 7. Series temporales de los principales modos (línea verde) de la descomposición de la KLT de TSM y el Índice Mensual El Niño (línea punteada). 4.2 Clorofila- α De manera similar a lo realizado con la TSM, a simple vista se intentó identificar la presencia de afloramientos según las imágenes sin procesar de la Chl- α en la zona de estudio (Anexo B). En el caso de los pigmentos fotosintéticos, la mancha de color amarillo-naranja que se extiende a lo largo de la costa caribe colombiana indicaría la presencia de altas concentraciones de pigmentos como la Chl-α. Las imágenes con áreas amarillas y naranjas más extensas corresponden a los meses de Febrero-Marzo y Noviembre del 2004, EneroFebrero del 2005, Enero-Febrero-Marzo y Diciembre de 2006, Enero-Febrero-Marzo y Julio de 2007, Enero-Febrero de 2008 y Enero y Diciembre de 2009 (Fig. 22, 24, 25, 27, 28, 30, 31, 32, 33, 34, 36 y 39 del Anexo B). 44
- 45. A diferencia de lo registrado para la temperatura, las altas concentraciones de pigmentos y nutrientes no solamente se presentaron en el primero trimestre del año, sino también a finales del año, lo cual sugiere que existe otro fenómeno distinto a los afloramientos que está proporcionando nutrientes. Se mencionó anteriormente que en Cabo de la Aguja parece presentar un comportamiento distinto en cuanto a la temperatura, a causa de la cercanía con la desembocadura del Río Magdalena. Con respecto a los pigmentos también se presentó esta diferencia, tal como pudo verse en el mes de Octubre de 2003 (Fig. 21 Anexo B). Aquí puede distinguirse claramente una pluma de nutrientes procedente del continente en el punto correspondiente al delta del río mencionado, mientras que más hacia Punta Gallinas, la concentración es considerablemente inferior. Es importante recordar que el último trimestre de cada año corresponde a la temporada de lluvias en Colombia, según la página web del Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM www.ideam.gov.co ) y por lo tanto, el aumento del caudal de este río, así como su delta, tienden a aumentar en esta época. La aplicación de la descomposición KLT al súper- snapshot de la clorofila proporcionó como primer resultado la posible presencia de pigmentos a lo largo de toda la costa caribe colombiana durante todo el tiempo de estudio, visualizándose un posible foco de mayor concentración hacia la zona de Cabo de la Aguja (Fig. 8). Sin embargo hay una marcada contaminación en la estructura espacial de la clorofila debida a la presencia de las descargas del río Magdalena, cuya pluma de clorofila asociada se observa claramente. 45
- 46. Figura 8. Promedio de la anomalía superficial de la Chl- α. Debido entre que la la teoría concentración propone de una relación nutrientes inversa indicados por pigmentos fotosintéticos y la temperatura superficial del agua, tomando como ejemplo las imágenes sin procesar de Enero de 2007 para ambas variables (Fig. 10 del Anexo A y Fig. 30 del Anexo B), se observa que esta relación se cumple pero no totalmente. La primera observación importante a tener en cuenta es la diferencia en la calidad de ambas imágenes, claramente se ve que los datos de temperatura han sido manejados con más cuidado y por ende, la reconstrucción de las imágenes promediadas mensualmente son mucho más nítidas y por ende confiables que las de Chlα. Respecto de la relación TSM-Chl-α, evidentemente las bajas temperaturas registradas en este mes concuerdan con altos niveles de pigmentos fotosintéticos, como puede verse en la Fig. considerar podría 30 que estar (Anexo la B), pero extensión transportando de no la también hay pluma que de material dejar de nutrientes producto de escorrentía, como pudo verse para el mes de Octubre de 2003 46
- 47. para ambas variables (Fig. 1 del Anexo A y Fig. 21 del Anexo B). Los modos espaciales no permiten una identificación clara de las zonas más enriquecidas (ver Fig. 9). También puede verse que la nitidez de las figuras que representan los dos primeros modos de los datos fotosintéticos no es de la misma calidad que las gráficas de temperatura, como pudo verse en la Fig. 8. Los demás modos de oscilación de clorofila (Anexo D), sólo refuerzan el hecho del aumento de ruido y la baja calidad de los datos de partida. No es una sorpresa que las gráficas de los modos espaciales presenten baja calidad, pues ya se había observado en las imágenes sin procesar que la reconstrucción mensual de las imágenes de pigmentos fotosintéticos estarían presentando menor calidad a comparación de la información de temperatura. De igual forma que con la temperatura, también se presentaron filamentos derivados de los filamentos de aguas enriquecidas. Tienen las mismas características y dirección que los hileros de menor temperatura, pero estos dos tipos de filamentos no siempre coincidieron en el tiempo de aparición tal y como puede verse claramente, por ejemplo, en los meses de Octubre-Noviembre-Diciembre de 2003, Enero y Mayo-Junio y Septiembre de 2004, Mayo, Julio de 2005, Enero-Febrero de 2006, Febrero de 2007, Enero de 2008, Febrero y Noviembre de 2009 y Marzo de 2010 (Fig. 21, 23, 25, 26, 27, 28, 31, 33, 36, 39 y 40 del Anexo B). Como se mencionó, fenómenos como El Niño, aumento en el caudal de los ríos y ausencia de vientos, pueden estar creando estas diferencias. 47
- 48. Figura 9. Representación gráfica de los importantes de oscilación de la Chl- α. Al igual que con la dos modos curva espaciales de más nutrientes fotosintéticos, el espectro del problema (Fig. 10) indica que los modos más importantes y adecuados para analizar y predecir el comportamiento de la clorofila, son los primeros, de lo contrario el estudio se estaría basando en datos con alto contenido de ruido y los resultados no serían confiables. Figura 10. Curva que describe el espectro de la Chl-α. Los modos principales producto del análisis de KDLT para la clorofila también se compararon con el MEI, observándose una relación difícil de identificar, pues en algunos de los meses estudiados se notó una relación 48
- 49. directa con el MEI mientras en otros meses no. (Fig. 11). Por ejemplo, en los primeros meses de estudio (al inicio de la gráfica del Modo 1) la relación MEI-pigmentos se muestra directa, mientras que para el mes 40, correspondiente a Enero de 2007, la relación entre estas dos variables es consideradamente inversa. Los modos principales, producto del análisis de KDLT para la clorofila, también se comparan con el MEI, observándose fluctuaciones similares al índice climático (Fig. 11). Este comportamiento no se conserva en la gráfica del Modo 2, la cual presenta una correspondencia más precisa que el Modo 1. Al observar las imágenes de la clorofila antes del análisis, pueden identificarse algunos meses con mayores concentraciones de pigmentos que otros, pero dichas concentraciones varían de lugar: unos meses en cercanías a Punta Gallinas y otros próximas a Cabo de la Aguja (Anexo B). Figura 11. Series temporales de los principales modos (línea verde) de la descomposición de la KLT de Chl-α y el Índice Mensual El Niño (línea punteada). 49
- 50. Con la nueva metodología implementada en este trabajo, se ha verificado que la presencia del fenómeno de La Niña tiene un efecto afloramientos, directo causado en por el una desarrollo mayor de intensidad los en los vientos del Noreste. La ausencia de afloramientos y la presencia de lluvias y nubosidad, se debe a un debilitamiento en los vientos durante la época de El Niño, evento que se desarrolla generalmente a finales del año, cada 3 a 8 años. El Niño podría ser la razón por la cual hubo ausencia de datos en el estudio de Isaza-Toro (2008), lo cual podría estar influyendo en la poca nitidez a partir del tercer modo para ambas variables. Durante el tiempo de estudio, se observó que el afloramiento correspondiente al primer trimestre del año 2007 (Fig. 4 y 5 del Anexo A) fue de menor intensidad que los demás años, pudiendo ser explicado por el desarrollo de El Niño para este periodo. La ausencia de vientos en la zona, favorecen el incremento de lluvias y disminuyen la posibilidad de intercambio de masas de agua entre las capas presentes en el mar. Con la presencia de lluvias en la zona de estudio, asociadas con la presencia de El Niño, es posible que los valores de los pigmentos fotosintéticos no muestren claramente la realidad de la situación con respecto los afloramientos de nutrientes en la zona. También es posible que los modos oscilatorios estén reflejando este fenómeno al mostrar relación directa entre la temperatura y los registros de La Niña especialmente al inicio y entre de la la Chl-α curva del y El primer Niño, modo temporal (Fig. 11). La cantidad de material de arrastre que puede depositarse en cercanías a los focos de surgencia, establecidos por Chollet y Klein (2007), estaría alterando los datos de partida del estudio. La comparación de los otros modos obtenidos para los pigmentos fotosintéticos se presenta en el Anexo F. 50
- 51. 4.3 Modelo de predicción La aplicación de un modelo de predicción armónico (Sección 3.4, Ec. 38) es directa al trabajar sobre los pesos temporales. Una vez calculados los espectros de potencia y aisladas las frecuencias de las oscilaciones constituyentes, se ejecutó el ajuste de mínimos cuadrados para estimar las amplitudes correspondientes y se efectuó la predicción en el tiempo. A modo resultado principal, y para mostrar la bondad del procedimiento, se presenta la predicción y su comparación con la imagen correspondiente al mes de Abril de 2010 (Fig. 12). La imagen de Abril del 2010 no formó parte de este estudio para que sirviera de comprobación a la teoría y procedimientos propuestos. Al comparar ambas imágenes, se puede ver que el modelo predice con bastante fiabilidad el comportamiento de la temperatura superficial en la zona para este mes. Figura 12. Predicción de temperatura superficial para el mes de Abril de 2010. *La imagen en tonos de gris corresponde al modelo de predicción, la imagen a color es la imagen proporcionada por la página del Observatorio Oceanográfico Digital de Venezuela http://ood.cbm.usb.ve/wiki . Con el fin de estimar la veracidad del modelo para predecir el comportamiento de la Chl-α, se realizó el mismo 51
- 52. procedimiento que con la temperatura y el resultado se puede ver en la Fig. 13. De igual manera que con lo observado para la temperatura y a pesar de la baja calidad de los datos de origen, aspecto discutido previamente, la imagen arrojada por el modelo se asemeja considerablemente a la imagen de Abril de 2010 descargada de la página del observatorio. Figura 13. Predicción de clorofila superficial para el mes de Abril de 2010. *La imagen en tonos de gris corresponde al modelo de predicción, la imagen a color es la imagen proporcionada por la página del Observatorio Oceanográfico Digital de Venezuela http://ood.cbm.usb.ve/wiki 52
- 53. CAPÍTULO 5 CONCLUSIONES Las conclusiones del presente trabajo se pueden resumir en: 1. A pesar de haber obtenido buenos resultados en el trabajo anterior (Isaza-Toro 2008), las técnicas aplicadas en este nuevo estudio permitieron obtener resultados más fiables. 2. El comportamiento de la temperatura se asocia con procesos de afloramientos periódicos presentes en la zona y se ve fuertemente afectado por el desarrollo de El Niño. 3. El comportamiento de la Chl-α fue más difícil de analizar debido a que se ve más afectada por otros factores como desembocadura del Río Magdalena, lluvias y nubosidad en la zona y por la baja calidad de las imágenes disponibles. 4. Debido a la poca fiabilidad en los resultados obtenidos con la Chl-α, se sugiere modificar las técnicas de procesado de imágenes, reduciendo el área de estudio, por ejemplo. 5. El Fenómeno de El Niño influye notablemente en el desarrollo de los afloramientos en la zona. 6. En el momento de estudiar el comportamiento de los pigmentos fotosintéticos puede ser recomendable recurrir a fuentes de datos adicionales. 7. El modelo de predicción propuesto en este trabajo permite hacer estimaciones bastante confiables a partir de las cuales se pueden desarrollar otros estudios. 8. Es necesario hacer mejoras al modelo como refinamiento del método de ajuste y ejecución de un proceso de prueba y error para calcular el número de modos a tener en cuenta. 53
- 54. BIBLIOGRAFÍA ALONSO, J., ISAZA-TORO, E. & VILLARES, P., 2010. Model analysis and prediction of upwelling events at the Colombian Coast from satellite MODIS-Sea Surface Temperature imagery. Continental Shelf Research (Submitted September 2010). ANDRADE, C. A., 1993. Análisis de la velocidad del viento sobre el Mar Caribe. (Analysis of the surface wind speed over the Caribbean Sea). Boletín Científico de CIOH 13. 3344. ANDRADE, C. A., 1995. Variabilidad anual del contenido de carbón orgánico en la superficie del Caribe occidental desde CZCS. (Annual variability of organic carbon content at the western Caribbean Sea surface from CZCS). Boletín Científico de CIOH 16: 15-24. ANDRADE, C. A., BARTON, E. D., 2005. The Guajira upwelling system. Continental Shelf Research 25 (9): 1003-1022. ANDUCKIA, J. C., S. LONIN, R. MOLARES-BABRA & C. PARRALLANOS. 2003. Validación de imágenes satelitales de temperatura superficial del mar mediante observación in situ. Boletín Científico CIOH 21: 28-37. CABRERA-LUNA, E. & M. C. DONOSO. 1993. Estudio de las características oceanográficas de Caribe colombiano. Región III, Zona I, PDCTM. Boletín Científico de CIOH 13: 19-32. CAÑÓN-PÁEZ, M. L. & E. SANTAMARÍA-DEL ANGEL. 2003. Influencia de la pluma del río Magdalena en el Caribe colombiano. Boletín Científico CIOH 21: 66-84. CASTELLANOS P., VARELA, R., MÜLLER-KARGER, F., Descripción de las áreas de surgencia al sur del Mar examinadas con el sensor infrarrojo AVHRR. Memorias Fundación La Salle de Ciencias Naturales 154: (resumen). 2002. Caribe de la 55-76 CHOLLETT, I. & KLEIN, E., 2007. Identificación de focos de surgencia y caracterización de la dinámica de los 54
- 55. afloramientos en el sur Nacionales de Geomática. del mar caribe. II Jornadas COCA, J., RAMOS, A. G, REDONDO, A., 2006. Cálculo del bombeo de Ekman a partir de datos del dispersómetro de viento “SeaWinds” a bordo del satélite Quikscat. Revista de teledetección: Revista de la Asociación Española de Teledetección 25: 40-44. CORREDOR-GARCIA, J. E., 1981. Apuntes sobre la circulación costera en el Caribe Noroccidental colombiano. Boletín Científico de CIOH 3: 3-8. CUIGNON, R. 1987. Estudio de la plataforma del Caribe colombiano- Fase Guajira. Boletín Científico CIOH 7: 5372. FAJARDO, G. E., 1979. Surgencia costera en las proximidades de la península colombiana de la Guajira (Coastal upwelling in the proximity of the Colombian peninsula of La Guajira). Boletín Científico de CIOH 2: 7-19. GROSS, M. 1995. Principles of Oceanography. 7 ed. Prentice Hall, USA. 230 p. KLEIN, E., I. CHOLLETT, ROMERO. C & ARTEAGA. L., 2008. On the size of the upwelling systems. Eastern boundary upwelling ecosystems. International symposium. España 2008. MANN, K. H & J. R. N. LAZIER., 1996. Dynamics of marine ecosystems: biological-physical interactions in the oceans. Boston, Blackwell Science. 394p. MARÍN, V., R. ESCRIBANO, L. DELGADO, G. OLIVARES & P. HIDALGO., 2001. Nearshore circulation in a coastal upwelling site off the Northern Humboldt Current System. Continental Shelf Research 21: 1317-1329. McGREGOR H. V., M. DIMA, H. W. FISCHER & S. MULITZA., 2007. Rapid 20th-Century Increase in Coastal Upwelling off Northwest Africa. Science 315: 637-639. 55
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