Master's degree project.

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

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