Desarrollo de herramientas numéricas para la observación y la modelación numérica de la...
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Desarrollo de herramientas numéricas para la observación y la modelación numérica de la dinámica oceánica en el
sistema de Humboldt
F. Monetti, A. Chaigneau , S.Illig, M. graco, J. Ledesma, O. Morón, G. Flores, M. Sarmiento, L. Pizarro, C. Grados, V. Echevin, A. Paulmier, C. Y. Romero, J. Ramos, D. Espinoza, A. Bertrand
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DATOS IMARPE-WOA: Área peruana
Nitratos: 24730 perfilesFosfatos: 29098 perfilesSilicatos: 26769 perfilesClorofila: 19799 perfilesOxigeno: 53934 perfiles
Temperatura: 77289 perfilesSalinidad: 49714 perfiles
Orígenes: Botellas IMARPE, CTD WOA, ARGO WOA, Botellas WOA
Alta heterogeneidad
temporal!
Alta heterogeneidad espacial!
Valores extremas con
El Niño
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Establecer un protocolo para asegurar un control de calidad de los datos.
Facilitar el acceso a los datos a partir de diferentes herramientas numéricas.
Proporcionar una documentación que presentan cada uno de los programas y métodos.
Proponer una capacitación sobre los
diferentes medios técnicos para garantizar la autonomía del grupo de trabajo.
Tener disponible una base de datos actualizada regularmente.
Definir métodos estadísticos para el procesamiento y el estudio de los datos.
Objetivos principales
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cruceros Bitácora
Lectura de las bitácoras
Control de calidad
Interpolación & Conexión
Estudio de los datos
Extracción de los datos
Almacenamiento de los datos en netcdf
Paquete ICEA: funciones en MatlabPaquete ICEA: funciones en Matlab
Organigrama de la exploración de los datos
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InterpolacionVertical:
Reiniger & Ross
Métodos estadísticos
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Métodos estadísticos
Datos originales
Datos interpoladas
Ejemplo de perfil de OxigenoEjemplo de perfil de temperatura
• Interpolacion sobre 55 niveles verticales iregulares entre 0 y 1000 metros de profundidad
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Métodos estadísticos: detección de los «outliers»
Separación de las 3 distribuciones.
Eliminación de los «outliers» a partir de un algoritmo no paramétrico (Schwertman et al., 2004).
Calculó de anomalías a partir de las climatologías Niño, Niña y Normal.
índice ENSO zona 1 +2 (NOAA)
Seria temporal original
Aproximación por distribuciones
normales
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ReconstrucciónD. Kondrashov and M. Ghil [2006]:
Spatio-temporal filling of missing points in geophysical data sets
Autovectores Autovalores
10 años
«Gaps filling» de las series
de tiempo
Calculo iterativo de cada modo
Métodos estadísticos: «Gaps filling»
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procesamiento de datos oceanográficas: herramienta numérica ICEA en Matlab
Graphical window
Extraction module
Representation options
Updating module
Saving module
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Interpolación objetiva a partir de una bitacora de crucero
Extracción and visualización a partir de las climatologías
Otras herramientas numéricas desarrolladas
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Nuevo modulo ROMS: datos MERCATOR y ECMWF
SSHForzamientos atmosféricos
Stress del vientoTemperatura
Nuevos programas en Matlab en Pre-processing de ROMS
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Modulo Roms2Roms: « zoom »
SIMULACION: INTERANNUAL 2000 – Oct 2008:Región: [10ºS - 20ºS ; 70ºW - 82ºW]
Topografía: Gebco 08
Resolución: 1/18º con 54 niveles verticales
Viento: QuikSCAT (datos satelitales 22.5 Km de resolución /diario)
Flujos: Re-análisis ECMWF (165 Km. de resolución / diarios)
Condición de frontera: ROMS «Madre» 1/6º (procesamiento ROMS2ROMS)
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Gracias por su atención!