Metodología para control de calidad de datos de temperatura del mar, Pacífico colombiano

Autores/as

  • Diana Paulina Castañeda Rodriguez Universidad Distrital Francisco José de Caldas
  • Néstor Ricardo Bernal Suárez Universidad Distrital Francisco José de Caldas
  • Ruby Viviana Ortiz Martínez Dirección General Marítima, Subdirección de Desarrollo Marítimo
  • Martha Cecilia Gutiérrez Sarmiento Universidad Distrital Francisco José de Caldas
  • Leonardo Marriaga Rocha Dirección General Marítima, Subdirección de Desarrollo Marítimo

DOI:

https://doi.org/10.25268/bimc.invemar.2023.52.1.1170

Palabras clave:

Datos oceanográficos, Procesamiento de datos, Gestión de datos, Análisis de datos, Método estadístico

Resumen

Se describe una propuesta metodológica para el control de calidad de datos de Temperatura Superficial del Mar (TSM), compuesta por tres etapas conducentes a la asignación de banderas de calidad recomendadas por el programa para el Intercambio Internacional de Datos e Información Oceanográfica (IODE); en estas etapas se adoptaron buenas prácticas de referentes nacionales e internacionales, así como criterios estadísticos, oceanográficos y climatológicos. Durante la aplicación de la metodología en datos de TSM recopilados por
la Dirección General Marítima en cruceros oceanográficos del Pacífico colombiano en el marco del programa del Estudio Regional del Fenómeno El Niño (ERFEN), se evaluó la coherencia temporal y espacial de los datos y se identificaron comportamientos atípicos teniendo
en cuenta la influencia de El Niño/La Niña sobre los rangos de variabilidad de la TSM, obteniendo como resultado que bajo este esquema 74,09 % de los datos se le asignó la bandera de calidad clasificada como “buena”.

Dimensions

PlumX

Visitas

534

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Andrade Amaya, C.A., O.E. Rangel Parra y E. Herrera Vásquez. 2015. Atlas de los datos oceanográficos de Colombia 1922-2013. Temperatura, salinidad, densidad, velocidad geostrófica. Dirección General Marítima, Bogotá.

Barrios Moreno, J. S. 2013. Aporte al proceso de toma de decisiones en la planificación ambiental de la región climática del Bajo Magdalena con base en análisis estadístico empleando una metodología para la homogenización de series mensuales de precipitación. Tesis Univ. Distr. Francisco José de Caldas.

Bernal S., N.R., R.L. Correa y M.E. Rangel. 2011. Homogenización de series de tiempo mensuales de precipitación: 5. IX Congr. Meteorol., 26 p.

Bernal, N., J. Barrios, M. Ramos, C. Velásquez e Y. Ibarra. 2012. Propuesta metodológica para la homogenización de series de tiempo de precipitación mensual y su utilidad en procesos de toma de decisiones, estudio de caso Región Climatológica del Bajo Magdalena. XXII Simp. Internal. Estad., Bucaramanga, Colombia.

Castañeda, D. 2017. Aplicación de técnicas de homogenización de series de tiempo de variables oceanográficas, estudio de caso subregión del Pacífico colombiano, como aporte a tema de monitoreo ambiental. Tesis Univ. Distr. Francisco José de Caldas, Bogotá.

CTN Diocean. 2018. Manual de referencia en mejores prácticas de gestión de datos oceánicos. Dimar 3/2018, Bogotá. http://10.26640/25392212.3.2018

Dimar. 2018. Guía para la normalización de conjuntos de datos oceanográficos. Centro Colombiano de Datos Oceanográficos.

Fox, J., M. Bouchet-Valat, L. Andronic, M. Ash, T. Boye, S. Calza and K. Wright. 2017. RCMDR R Commander. (versión 3.3.1) https://cran.r-project.org/web/packages/Rcmdr/index.html

Gronell, A. and S.E. Wijffels. 2008. A semiautomated approach for quality controlling large historical ocean temperature archives. J. Atmos. Ocean. Technol.,25(6): 990-1003.

IDEAM – UNAL. 2018. Variabilidad climática y cambio climático en Colombia, Bogotá. http://documentacion.ideam.gov.co/openbiblio/bvirtual/023778/

variabilidad.pdf

IOC. 1993. Manual of quality control procedures for validation of oceanographic data. http://www.oceandocs.org/handle/1834/2849

IOC. 2010. GTSPP real-time quality control manual. https://www.oceandocs.org/handle/1834/5589

IOC. 2013a. IODE quality management framework for National Oceanographic Data Centres. https://www.iode.org/index.php?option=com_oe&task=viewDocumentRecord&docID=12661

IOC. 2013b. Ocean data standards vol. 3. Recommendation for a quality flag scheme for the exchange of oceanographic and marine meteorological data.Version 1. https://repository.oceanbestpractices.org/handle/11329/413

IOOS. 2020. Manual for real-time quality control of in-situ temperature and salinity. data. U.S. Integrated Ocean Observing System. https://cdn.ioos.noaa.gov/media/2020/03/QARTOD_TS_Manual_Update2_200324_final.pdf

Kent, E.C., N.A. Rayner, D.I. Berry, R. Eastman, V. Grigorieva, B. Huang and K.M. Willett. 2019. Observing requirements for long-term climate records at the ocean surface. Front. Mar. Sci., 6: 441.

Levitus, S. 1982. Climatological atlas of the world ocean. https://babel.hathitrust.org/cgi/pt?id=uc1.31822007471964;view=1up;seq=1

Li, Y. 2009. Modeling and analysis of spatially correlated data. https://doi.org/10.1142/9789812837448_0004

Locarnini, R.A., A.V. Mishonov, O.K. Baranova, T.P. Boyer, M.M. Zweng, H.E. García, J.R. Reagan, D. Seidov, K.W. Weathers, C.R. Paver and I.V. Smolyar. 2019. World Ocean Atlas 2018, Volume 1: Temperature. NOAA Atlas NESDIS 81. https://data.nodc.noaa.gov/woa/WOA18/DOC/woa18_vol1.pdf

Lombana, L., N. Bernal y J. Barrios. 2018. Guía para el procesamiento de series de tiempo de precipitación y temperatura: estimación de datos faltantes, detección de cambios y homogenización. Univ. Distr. Francisco José de Caldas, Bogotá.

NOAA. 2015a. About global temperature and salinity profile program. https://www.nodc.noaa.gov/GTSPP/overview/index.html

NOAA. 2015b. Climate prediction center–monitoring & data ENSO impacts. http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_monitoring/ensostuff/ensoyears.shtml

OMM. 2011. Guía de prácticas climatológicas. https://library.wmo.int/pmb_ged/wmo_100_es.pdf

Ospina, D. 2001. Introducción al muestreo. Univ. Nal. Col., Bogotá.

Pabón-Caicedo, J.D. y J.E. Montealegre-Bocanegra. 2017. Los fenómenos de El Niño y de La Niña, su efecto climático e impactos socioeconómicos. Acad. Col. Cienc. Ex., Fís. Nat., Col. Jorge Álvarez Lleras 43.

Póveda, G. and O. Mesa. 1996. Feedbacks between hydrological processes in tropical South America and large-scale ocean–atmospheric phenomena. J. Clim., 10: 2690-2702. https://journals.ametsoc.org/doi/pdf/10.1175/1520-0442%281997%29010%3C2690%3AFBHPIT%3E2.0.CO%3B2

Reiner, S. and W. Alfred. 2013. Oceanographic quality flag schemes and mappings between them. Version: 1.4. Inst. Polar Mar. Res. Bremerhaven, Germany. https://odv.awi.de/fileadmin/user_upload/odv/misc/ODV4_QualityFlagSets.pdf

Romero, C., L. Marriaga y R. Torres. 2007. Metodología para la calificación y control de calidad de datos oceanográficos aplicada al Crucero Caribe 2002. Bol. Cient. CIOH. 25: 78-93. https://doi.org/10.26640/01200542.25.78_93

Rosenberg, M. and D. Corey. 2011. Passage: Pattern Analysis Spatial Statistics and Geographic Exegesis. Version 2. Meth. Ecol. Evol. Arizona State Univ. http://www.passagesoftware.net/index.php

Sánchez, R. 2006. Diseño e implementación de una herrameinta computacional para el control de la calidad y validación de datos oceanográficos. Tesis Univ. Cauca, Popayán, Colombia.

Smith, S.R., G. Alory, A. Andersson, W. Asher, A., Baker, D.I. Berry, K. Drushka, D. Figurskey, E. Freeman, P. Holthus, T. Jickells, H. Kleta, E.C. Kent, N. Kolodziejczyk, M. Kramp, Z. Loh, P. Poli, U. Schuster, E. Steventon, S. Swart, O. Tarasova, L.P. De La Villéon and N.Vinogradova-Shiffer. 2019. Ship-based contributions to global ocean, weather, and climate observing systems. Front. Mar. Sci., 6.

Wang, Q., C. Chen, F. Liao, Y. Liu and Z. Wang. 2017. Data quality control of sea surface temperature retrieved by spaceborne microwave radiometer: 1981-1984. 2017 July–IEEE Internat. Geosci. Rem. Sens. Symp. (IGARSS).

Descargas

Publicado

2023-06-15

Cómo citar

1.
Castañeda Rodriguez DP, Bernal Suárez NR, Ortiz Martínez RV, Gutiérrez Sarmiento MC, Marriaga Rocha L. Metodología para control de calidad de datos de temperatura del mar, Pacífico colombiano. Bol. Investig. Mar. Costeras [Internet]. 15 de junio de 2023 [citado 24 de noviembre de 2024];52(1):93-116. Disponible en: http://boletin.invemar.org.co/ojs/index.php/boletin/article/view/1170
سرور مجازی ایران Decentralized Exchange

Número

Sección

Articulos de investigación
فروشگاه اینترنتی