Embed Size (px)
Citation preview
Universidad de Buenos AiresFacultad de Ciencias Exactas y Naturales
Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos
Tesis de Licenciatura en Oceanografía
Sobre la utilización de los datos de altimetría
satelital en la Plataforma Continental Argentina
Tesista: Laura A. Ruiz Etcheverry
Director: Dr. Martin Saraceno
2011
Resumen:
Los mapas de altura del mar obtenidos a partir de sensores radiométricos
montados en satélites son una herramienta indispensable para el estudio
de la circulación del océano. En el océano abierto se ha logrado una
precisión de hasta 2 cm, mientras que cerca de la costa la precisión es
menor. No obstante existen nuevos productos que apuntan a mejorar los
datos de la altura del mar en las regiones costeras. En este trabajo se
evalúa una de estas bases de datos más recientes (CTOH) y una de las
más tradicionales (AVISO) a través de la comparación con datos in-situ en
la Plataforma Continental Argentina. Estas dos bases de datos de la altura
del mar y sus velocidades geostróficas asociadas se compararon con las
mismas cantidades obtenidas a partir de 3 mareógrafos ubicados a lo
largo de la costa y de un correntímetro ubicado sobre el borde del talud
continental. En la región costera, CTOH tiene mayor concordancia con los
datos in-situ, mostrando que las mejoras realizadas son efectivas. En el
borde del talud, AVISO presenta una mejor correlación con los datos in-
situ, probablemente debido a que cuenta con una mayor resolución
temporal. Se encontró que los datos de AVISO pueden resolver escalas
temporales mayores a los 20 días. Esta escala no es menor posiblemente
a causa de la existencia de patrones espaciales sobre la región que el
altímetro no puede resolver. Esto se comprobó utilizando datos de
temperatura superficial del mar de alta resolución espacial con los que se
computó la longitud característica de las escalas espaciales en toda la
región. Según este estudio, las escalas mayores (45 km) se encuentran
en el borde del talud y son bien inferiores a la resolución espacial de los
datos de AVISO (100 km).
pág. 2
A Tahué
pág. 3
Agradecimientos
Académicos:
Al Dr. Martín Saraceno por la paciencia que me tuvo y por estar siempre a
disposición de mis dudas.
Al Instituto Inter-Americano para el Estudio del Cambio Global, que es
financiado por la National Science Foundation de EEUU por otorgarme un
beca de finalización de carrera de grado.
Los datos de altimétricos utilizados en este trabajo fueron desarrollados,
validados y distribuidos por CTOH/LEGOS Francia.
Al Lic. Alberto Piola, Ing. Enrique D’Onofrio y Dra. Silvia Romero por la
información brindada en este trabajo.
A cada profesor de Oceanografía que supo trasmitir sus conocimientos.
Generales:
A mis padres por darme la oportunidad de estudiar lo yo quería y sobrellevar
el síndrome de “nido vacío”.
A mi abuela y mi tía Silvia por todos los fines de semana que pase con ellas
que hicieron que la vida en Buenos Aires fuera más llevadera.
A Andrés por estar al pie del cañón siempre, en los malos y buenos
momentos de mi estado de ánimo.
A mis amigas de Bahía Blanca que supimos mantener la amistad a pesar de
no vernos con frecuencia.
Al gremio de primos Ruiz por compartir anécdotas y experiencias. Además de
tíos y tías al por mayor.
A los amigos y amigas que supe cosechar en estos años de cursadas y que
compartimos tarde de estudios con mate de por medio.
pág. 4
Índice
1 Introducción 9
1.1 Motivación................................................................................................................................9
1.2 Sobre la altimetría satelital...................................................................................................9
1.3 Antecedentes.........................................................................................................................15
1.4 Zona de estudio.....................................................................................................................16
1.5 Objetivos e Hipótesis...........................................................................................................18
1.6 Metodología............................................................................................................................19
2 Datos 20
2.1 Datos de sensoramiento remoto.......................................................................................20
2.1.1 Altimetría satelital..........................................................................................................20
2.1.1.1 Datos grillados........................................................................................................20
2.1.1.2 Datos a lo largo de las trazas..............................................................................21
2.1.3 Imágenes de temperatura superficial del mar........................................................23
2.1.4 Viento en superficie......................................................................................................24
2.2 Datos in-situ...........................................................................................................................26
2.2.1 ADCP.................................................................................................................................26
2.2.2 Mareógrafos....................................................................................................................27
3 Resultados 30
3.1 Análisis espacio temporal de AVISO...............................................................................30
3.1.1 AVISO vs ADCP..............................................................................................................31
3.1.2 AVISO vs Mareógrafos.................................................................................................36
3.2 Análisis de CTOH..................................................................................................................39
3.2.1 CTOH vs ADCP...............................................................................................................39
3.2.2 CTOH vs Mareógrafos..................................................................................................45
4 Longitud de la escala espacial sobre imágenes de TSM 47
4.1 Método.....................................................................................................................................47
4.2 Resultados..............................................................................................................................48
4.2.1 Caja 1................................................................................................................................51
4.2.2 Caja 2................................................................................................................................54
4.2.3 Caja 3................................................................................................................................56
4.2.4 Caja 4................................................................................................................................57
5 Discusión 59
pág. 5
6 Conclusiones 63
Apéndice A 67
Resolución espacial de AVISO.................................................................................................67
Apéndice B 72
Climatologías de los datos CTOH...........................................................................................72
Apéndice C 75
Longitud de la escala espacial sobre el borde del talud continental.............................75
Índice de figuras 78
Índice de Tablas 83
Referencias 84
pág. 6
Abreviaciones
ADCP Acoustic Doppler Current Profiler
ALTICORE Value added satellite ALTImetry for COastal REgions
ANM Anomalía del Nivel del Mar
ASM Altura Superficial del Mar
AVHRR Advanced Very High Resolution Radiometer
AVISO Archiving Validation and Interpretation of Satellite Data in
Oceanography
CB Corriente de Brasil
CBM Confluencia Brasil/Malvinas
CM Corriente de Malvinas
COASTALT ESA development of COASTal ALTimetry
CTOH Centre de Topographie des Océans et de I’Hydrosphére
ECM Error Cuadrático Medio
ESA European Space Agency
DE Desvío Estándar
DED Desvío Estándar de las Diferencias
FSU/COAPS Florida State University/Center for Ocean-Atmospheric Prediction
Studies
GEF Global Environmental Facility
MANM Mapas de la Anomalía del nivel del mar
MODIS Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer
NASA National Aeronautic and Space Administration
NC Nivel de Confianza
NOAA/NCEP National Oceanic and Atmospheric Administration/National
Centers for Environmental Prediction
OSCAR Ocean Surface Current Analyses - Realtime
PCA Plataforma Continental Argentina
PISTACH CNES Development of “Prototype Innovant de Système de
Traitement pour les Aplications Côtières et l’Hydrologie”
RSMAS Rosentiel School of Marine and Atmospheric Science, University
of Miami
pág. 7
SSALTO/DUACS Ssalto multimission ground segment/Data Unification and
Altimeter Combination System
TDA Topografía Dinámica Absoluta
TDM Topografía Dinámica Media
TD Tiempo Diferido
TR Tiempo Real
TSM Temperatura Superficial del Mar
Vek Velocidad de Ekman
VGA Velocidad Geostrófica Absoluta
pág. 8
1 Introducción
1.1 Motivación
La Plataforma Continental Argentina (PCA), como otros mares del Hemisferio Sur,
posee escasas mediciones in-situ. Por lo tanto, los datos satelitales proporcionan
información valiosa sobre la superficie del mar en regiones con estas características.
En las últimas dos décadas los radares altimétricos miden la altura del mar cada vez
con mayor precisión gracias al esfuerzo de científicos e ingenieros de todo el mundo.
Esto permitió ampliar el estudio de la circulación en el océano abierto y solo
recientemente cerca de la costa. Los datos satelitales de altura del mar sobre
plataformas continentales y cerca de la costa se encuentran aun en “modo de
prueba”. En esta tesis se analizan bases de datos de altimetría satelital en la PCA,
con el motivo de estudiar las escalas espaciales y temporales que pueden resolver
dichos datos. Este trabajo pretende brindar a la comunidad científica una
herramienta útil para incrementar el conocimiento de la circulación superficial de la
región.
1.2 Sobre la altimetría satelital
La altimetría satelital se desarrolló en la década del 60 poco después de los
lanzamientos de los satélites artificiales. El radar altimétrico es capaz de medir la
ondulación de la superficie del mar globalmente y frecuentemente. Tales mediciones
tienen un amplio abanico de aplicaciones en oceanografía, geodesia y geofísica. En
oceanografía la altimetría satelital se ha convertido en una herramienta única para el
mapeo de la topografía global del océano y para el estudio de la circulación oceánica
y sus cambios en el tiempo.
El satélite mide el rango h, que es la distancia entre el instrumento y la superficie del
mar (Fig. 1.2.1). El altímetro transmite un pulso corto de radiación de microonda
hacia la superficie, el cual interactúa con la superficie rugosa y parte es reflejado de
vuelta al altímetro. El rango varía a lo largo de la órbita descripta por el satélite y es
útil transformar este valor a un sistema de coordenadas fijo. Esto se logra con la
determinación de una elipse de referencia u órbita del satélite cuya distancia se
denomina H. Por lo que se define como la altura de la superficie del mar (ASM) a la
diferencia entre el rango h y la altura H. La huella del pulso emitido por el satélite
pág. 9
sobre la superficie de la tierra mide aproximadamente 30 km. Las mediciones se
realizan con una frecuencia de adquisición de 1 Hz. Estas medidas a lo largo de las
trazas son promediadas generalmente cada 20 Hz y 7 km. A estos datos se hará
referencia cuando se mencione datos a lo largo de las trazas (Fig. 1.2.2). La mejoría
en la medición de la ASM en las últimas décadas se debe en gran parte al
incremento en la precisión de H y a las correcciones atmosféricas realizadas a la
medición de h. Sin embargo, la medición de la ASM también es afectada por efectos
geofísicos como la ondulación del geoide (hg), la altura de la marea (ht) y la
respuesta de la superficie del océano a la presión atmosférica (ha). Estos efectos
deben ser modelados o eliminados para obtener la topografía dinámica de la
superficie del mar (hd=TDSM), también denominada topografía dinámica absoluta
(TDA) (Fig. 1.2.1).
Figura 1.2.1: Esquema de cómo mide el radar altimétrico. ASM= altura superficial del mar; TDSM:
topografía dinámica de la superficie del mar (hd). H-h incluye el efecto de la marea (ht) y de la presión
atmosférica (ha).
El eco que transmite el radar altimétrico, además de medir el rango, da información
sobre la rugosidad de la superficie del mar, la altura de las olas y la velocidad del
viento en superficie. No obstante, este trabajo se enfocó en la TDA y la anomalía del
nivel del mar (ANM). La ANM es la diferencia entre la TDA y el valor medio de la
pág. 10
ASM. Esta variable es importante para el estudio de la circulación de mesoescala,
caracterizada por escalas temporales y espaciales típicas de 10-100 días y de 50-
100 km respectivamente, que dominan en el océano. Fenómenos que representan
esta variabilidad incluyen eddies, vórtices, frentes, meandros, jets angostos,
filamentos y ondas. A su vez, existen corrientes superficiales asociadas a las ANM
denominadas corrientes geostróficas que se obtienen a través del balance
geostrófico. El mismo se da entre la fuerza de Coriolis, debida a la rotación de la
tierra, y el gradiente horizontal de presión. Mediante la aproximación hidrostática se
vincula la presión con la ANM obteniendo las siguientes ecuaciones:
(1.2.1)
(1.2.2)
donde f es el factor de coriolis, g es la gravedad y u y v las componentes zonal y
meridional de la velocidad geostrófica respectivamente. El balance geostrófico es
una buena primera aproximación para estimar el campo del flujo superficial a más de
100 km de distancia del Ecuador, donde el factor de Coriolis tiende a cero. En el
caso particular de la medición satelital de la ANM, la velocidad geostrófica se calcula
a lo largo de la traza, obteniendo la componente perpendicular a la misma (Fig.
1.2.2).
pág. 11
Figura 1.2.2: Muestra la velocidad superficial (vectores rosas) perpendicular a las trazas (puntos
rosas). Figura adaptada del Capítulo 16, Coastal Altimetry, Vignudelli y otros (2011).
La precisión de la medición de la velocidad geostrófica asociada a la altura del mar
va a depender del error de medición de la ASM. En las plataformas, las velocidades
superficiales son pequeñas cuando se remueve el efecto de la marea, y el error de la
medición podría ser mayor a la velocidad misma. Por lo tanto, la topografía oceánica
debe medirse con pocos centímetros de precisión para ser útil en el estudio de la
circulación oceánica. Este requerimiento presenta el mayor desafío de la altimetría
satelital como herramienta de sensoramiento remoto. Gracias al esfuerzo de
colaboraciones internacionales, entre oceanógrafos, geodestas y geofísicos, en las
últimas 2 décadas la altimetría satelital se ha beneficiado de una serie de misiones
que han permitido mejorar la precisión de las mediciones en tres órdenes de
magnitud, de decenas de metros a unos pocos centímetros. La evolución desde el
satélite Seasat, Geosat, ERS, a TOPEX/POSEIDON ha creado una gran cantidad de
datos que fueron mejorando su calidad progresivamente. La Tabla 1.2.1 muestra
los periodos de medición, la resolución temporal, la precisión de la medición y de la
órbita de los distintos satélites nombrados. Según el periodo de tiempo considerado,
existen distintos satélites que pudieron medir la altura del mar en forma simultánea.
A partir de esto se generaron mapas de altimetría, los cuales constan de la
interpolación de las mediciones de todas las trazas disponibles. Este tipo de
producto se lo menciona como datos grillados o mapas.
Satélites Periodo de la misiónPrecisión de la
medición (cm)
Precisión de la
órbita (cm)
Resolución
temporal (días)
GEOS-3 Abril 1975-Dic 1978 25 ~500 -
Seasat Jul 1978-Oct 1978 5 ~100 -
Geosat Mar 1985-Dic 1989 4 30-50 17
ERS-1 Jul 1991-Mayo 1996 3 8-15 35
TOPEX/POSEIDON Oct 1992-presente 2 2-3 10
ERS-2 Agos 1995- presente 3 7-8 35
Tabla 1.2.1: Resumen del pasado y presente de la precisión de las mediciones y órbitas de los
satélites altimétricos (Satellite Altimetry and Earth Sciences, Fu and Cazenave 2001).
El comienzo de la misión satelital TOPEX/POSEIDON en agosto de 1992 significó
un gran avance en el conocimiento de la altura del mar y para el de la oceanografía
pág. 12
general. Luego le siguieron las misiones satelitales Jason-1 (7 de Diciembre del
2001) y Envisat (1 de Marzo de 2002). En Junio 2008 fue lanzado el satélite Jason-2
en la misma órbita que sus predecesores TOPEX/POSEIDON y Jason-1. En el
océano abierto es posible medir la altura del mar con una precisión que ronda los 2
cm (Chelton y Schlax, 2003). Este éxito se ha logrado gracias a (i) la elección de la
órbita del satélite (Parke y otros, 1987), especialmente diseñada para evitar el
aliasing de las mayores componentes de marea a frecuencias indeseables, (ii) los
avances en el seguimiento preciso de la órbita de los satélites, y (iii) los avances en
el modelado y la asimilación de los datos satelitales. Le Traon y Dibarboure (1999)
han cuantificado el error que se comete al construir mapas de ANM y velocidades
asociadas con una o varias misiones altimétricas. Ellos concluyeron que se
necesitan al menos 2 satélites para obtener un error bajo en los mapas de
circulación oceánica de mesoescala. Más recientemente, Pascual y otros (2006) y
Pascual y otros (2007) muestran que incrementando el número de satélites
utilizados para producir mapas interpolados de atura del mar, aumenta
significativamente la precisión de los mapas de circulación superficial, pudiéndose
detectar estructuras de mesoescala (Fig. 1.2.3).
pág. 13
Figura 1.2.3: Campo de ANM y las velocidades superficiales (vectores) asociadas estimada con 2
satélites (izquierda) y con 4 satélites (derecha). La línea blanca representa la trayectoria de una boya
de superficie. Se observa una mejor concordancia en el panel de la derecha. Pascual y otros (2006).
A pesar de los avances en la precisión de la medición de la altura del mar, en las
plataformas continentales y cerca de la costa, los resultados no son tan buenos. Los
procesos dinámicos que dominan la altura del mar y las corrientes en las regiones
costeras son más difíciles de resolver con los datos del altímetro, debido a dos tipos
de problemas. En primer lugar existen dificultades intrínsecas que afectan a las
correcciones aplicadas a los datos del altímetro cerca de la costa, como por ejemplo
la concentración de humedad en la tropósfera, la presencia de electrones libres en la
alta atmósfera, el estado del mar (condiciones de viento y olas) y la marea. Este
último es el que contribuye más a la variación del nivel del mar y las investigaciones
destacan la importancia de mejorar los modelos de marea en regiones costeras. La
Figura 1.2.4 muestra la variación de la ASM residual de 6 años de observaciones de
Jason-1: se observa como el valor aumenta a medida que se acerca a la costa para
dos modelos de marea. En el océano profundo, investigaciones recientes muestran
que los modelos de marea tienen una precisión de aproximadamente 1.4 cm (e.g
Bosch 2008). En segundo lugar, como ya se destacó, la interpolación de los datos
recogidos únicamente por uno o dos satélites provee una resolución marginal de las
estructuras de mesoescala (400 km) o menor escala (Le Traon y Dibarboure, 2002;
Chelton y Schlax, 2003), que son dominantes en las regiones costeras. En
consecuencia, a los datos cercanos a la costa se los suele etiquetar como “no
confiables” y suelen ser suprimidos.
pág. 14
Figura 1.2.4: Desvío estándar de la variación de la ASM residual de todas las costas para 6 años de
observaciones de Jason-1 aplicando dos modelos de marea: FES2004 y GOT 4.7. Coastal Altimetry,
Vignudelli y otros (2011).
1.3 Antecedentes
Como se mencionó en la sección anterior, la medición de la ASM satelital sobre las
plataformas continentales y regiones costeras tiene menor precisión que en mar
abierto. Volkov y otros (2007) muestran que mejoras en los modelos de mareas
utilizados para producir los datos distribuidos por AVISO (Archiving Validation and
Interpretation of Satellite Data in Oceanography), contribuyen a mejorar los campos
de altura del mar sobre las plataformas continentales. Con el fin de sacar provecho
de los datos de altimetría satelital cerca de la costa (más de 18 años de datos), se
implementaron una serie de workshops en altimetría costera
(www.coastalaltimetry.org) que se están llevando a cabo desde el año 2008, con el
fin de compartir las experiencias de diversos grupos de estudio distribuidos
alrededor del mundo. Las “formulas” pasan esencialmente por mejorar la calidad de
los efectos que se desea restar a las mediciones cerca de la costa. Otros grupos
(e.g. el liderado por Paolo Cipollini, www.coastalt.eu) lograron notables mejoras
modificando el modelo de humedad de la atmósfera (wet tropospheric correction) y
la modelización de la onda devuelta por las mediciones (waveform retracking).
La PCA, al sur de 42ºS, presenta amplitudes de mareas entre las más grandes del
mundo (Glorioso y Flather, 1997) que pueden afectar la precisión de las
correcciones debido a la marea que debe aplicarse a los datos satelitales para ser
útiles en la región. La descripción del régimen de marea y la circulación superficial
pág. 15
en esta región se basa principalmente en el análisis de modelos. A su vez, existen
pocas mediciones de correntímetros y mareógrafos sobre la PCA. Un esfuerzo de
modelado importante ha sido llevado a cabo en la región, mostrando una buena
consistencia entre las salidas de los modelos y los datos in-situ existentes (Palma y
otros, 2004, 2008; Simionato y otros, 2004). Moreira y otros (2009) analizaron las
corrientes de marea y residuales con 4 series de tiempo de corriente en los golfos
San Matías y San José. Encontraron que la marea domina la dinámica del Golfo San
Matías, mientras que el Golfo San José está dominado por el viento. La validez de
los resultados está acotada, no obstante, por la longitud de las series temporales de
los datos in-situ (30 días máximos). Los datos satelitales de altura del mar se perfilan
entonces como una herramienta complementaria importante para la evaluación de
los modelos.
No obstante, como se mencionó más arriba, en la PCA el uso de la altimetría se ve
limitado sobre todo en las regiones donde la marea tiene mayor amplitud, i.e. al sur
de 42ºS y en particulares regiones cerca de la costa (Saraceno y otros, 2010).
Un enfoque alternativo es el de utilizar mediciones complementarias a las del
satélite. Aprovechando una distribución lo suficientemente densa de mareógrafos a
lo largo de la costa de Oregon (EEUU), Saraceno y otros (2008) interpolaron los
datos de ANM de los mareógrafos con los de los satélites, obteniendo una mejor
correlación con datos independientes. Otra forma más compleja consiste en asimilar
los datos de diversas fuentes en un modelo inverso y obtener una solución. Madsen
y otros (2007) obtuvieron así un modelo que es la base de un modelo de pronóstico
para prevenir ondas de tormentas en el Mar del Norte. Cabe destacar que estos
enfoques fueron exitosos por la densidad en la cobertura de datos complementarios
a los del altímetro disponibles. Lamentablemente en la PCA solo existen 3
mareógrafos que funcionan de forma operacional a lo largo de la costa y existen muy
pocas medidas de corrientes y altura del mar en la plataforma, pese a la enorme
superficie que esta tiene.
1.4 Zona de estudio
La Plataforma Continental Argentina (PCA), ubicada al este de Sudamérica, se
extiende desde aproximadamente 35ºS hasta 55ºS. La superficie de la plataforma se
estima en 1.000.000 de km2 y es una de las más largas del mundo con un ancho que
varía entre 170 km al norte y 850 km a 50 ºS (Fig. 1.3.1) (Parker y otros 1997;
pág. 16
Romero y otros, 2006). La región está caracterizada por profundidades menores a
200 metros, y con una pendiente suave. Al este, la plataforma termina en el borde de
talud con una pendiente abrupta (1:50) con una extensión longitudinal que varía
entre 50 y 300 km. Por otro lado, al sur de 41ºS se encuentra la zona más ancha de
la plataforma, caracterizada por amplitudes grandes de marea y persistentes vientos
del Oeste. Esta región está ocupada por aguas subantárticas del extremo norte del
Pasaje de Drake y de la Corriente de Malvinas (CM) (Guerrero y Piola, 1997).
Además, la descarga de aguas poco salinas provenientes del Estrecho de
Magallanes forman la llamada Corriente Patagónica. En la zona norte de la PCA, el
aporte de aguas con baja salinidad viene del Río de la Plata y de la Laguna de los
Patos.
La circulación de la plataforma consiste en un flujo de agua fría hacia bajas latitudes
en el sur y un flujo de agua cálida en dirección opuesta en el norte (Piola y otros
2000; Palma y otros 2008). Las intensas corrientes de marea existentes en la PCA
aumenta la mezcla cerca del fondo, que alcanza la superficie del mar y genera
frentes (Acha y otros, 2004). A su vez, la alta mezcla turbulenta y la circulación local
aumenta la variabilidad de nutrientes en la zona eufótica induciendo la productividad
primaria (Romero y otros, 2006). A lo largo del borde del talud se encuentra la
Corriente de Malvinas (CM) que es una rama de la Corriente Circumpolar Antártica
que fluye hacia el norte llevando aguas frías (Piola y Gordon, 1989). Estudios
recientes indican que la CM controla la circulación en el interior de la plataforma,
además de controlar la dinámica en el borde del talud (Matano y otros 2010). Cerca
de 38ºS la CM colisiona con la Corriente de Brasil (CB) formando la Confluencia
Brasil/Malvinas (CBM), donde se genera un fuerte frente termohalino. Este frente
presenta un gradiente lateral de temperatura de hasta 1ºC/100 m (Gordon y
Greengrove, 1986). La CB es una corriente de contorno oeste que forma parte del
giro subtropical del Atlántico Sur que transporta agua cálida y salina. En la CBM, una
de las regiones más energéticas de los océanos (Chelton y otros1990; Gordon
1981), la variabilidad de temperatura superficial de mar (TSM) está dominada por un
ciclo anual (Podesta y otros1991) y por una señal semianual (Provost y otros1992).
Después de la confluencia, ambas corrientes, CM y CB, se dirigen hacia el este
formando una serie de meandros (Gordon y Greengrove, 1986) y se pueden
destacar 2 importantes frentes: El Frente Subantártico y el Frente de la CB. Estos
pág. 17
dos frentes se unen en la CBM y su posición presenta una variación estacional
respecto a un punto fijo ubicado en 39.5ºS, 53.5ºW (Saraceno y otros, 2004).
Los sistemas frontales, definidos como áreas donde existen fuertes gradientes de
variables oceanográficas como la temperatura, son usualmente asociados con la
productividad biológica (Mann, 1992). Estos frentes constituyen un importante
hábitat para la alimentación y/o reproductividad. En particular, el borde del talud
Patagónico se considera una región económica y ecológicamente importante donde
la presencia de especies como la anchoíta o merluza durante 5-6 meses del año se
asocia con el frente del borde del talud Patagónico (Acha y otros, 2004).
Figura 1.3.1: Esquema de la circulación promediada en profundidad del océano Atlántico
Sudoccidental. Las profundidades menores a 200 metros están pintadas de blanco (Matano y otros
2010).
1.5 Objetivos e Hipótesis
pág. 18
El objetivo de este trabajo es investigar la altura del mar y las corrientes geostróficas
asociadas estimadas a partir de medidas de satélite en la PCA. Se evalúan dos
bases de datos altimétricos: i) grillados y ii) a lo largo de las trazas que se comparan
con datos in-situ. Además, se utilizará el mejor modelo de marea de la región
(Saraceno y otros, 2010) para remover el efecto de la marea en los datos a lo largo
de las trazas y comparar con los datos grillados.
1.6 Metodología
Para realizar la evaluación de las 2 bases de datos altimétricas se construirán series
de tiempo de ANM y velocidad geostrófica absoluta en la posición más cercana a los
instrumentos de medición: correntímetro y mareógrafos. Con estas series se
analizarán las escalas temporales de los datos altimétricos en la región costera y en
el borde del talud continental. Además, se estudiarán las escalas espaciales de la
PCA con un método que utiliza imágenes de TSM.
La tesis está organizada de la siguiente manera: se presentan en el Capítulo 2 todos
los datos utilizados en el trabajo; los resultados de la comparación entre los datos
satelitales e in-situ se presentan en el Capítulo 3; el método utilizado para
caracterizar las escalas espaciales y los resultados obtenidos se describen en el
Capítulo 4; finalmente, la discusión y conclusiones del trabajo realizado se presentan
los Capítulos 5 y 6.
pág. 19
2 Datos
En esta tesis se utilizaron datos satelitales e in-situ. Se contó con datos remotos de
anomalías del nivel del mar (ANM), temperatura superficial (TSM), viento en
superficie y velocidad absoluta. Por otro lado, se trabajó con velocidades de
corriente a 10 metros medidos con un correntímetro y datos de altura del mar de tres
estaciones mareográficas que sirvieron para analizar dos bases de datos diferentes
de altimetría satelital. La descripción de los datos mencionados se presenta a
continuación.
2.1 Datos de sensoramiento remoto
2.1.1 Altimetría satelital
Se utilizaron dos tipos de datos de la altura del mar medidos con satélites: i) datos
grillados; ii) datos a lo largo de las trazas.
2.1.1.1 Datos grillados
Los datos de altimetría satelital fueron producidos por Ssalto/Duacs (Ssalto
multimission ground segment/Data Unification and Altimeter Combination System) y
distribuidos por AVISO (Archiving, Validation and Interpretation of Satellite
Oceanographic data, hhtp://www.aviso.oceanobs.com/duacs/). Los datos grillados se
obtienen combinando los datos a lo largo de las trazas de varios satélites. Estos
datos son calibrados y filtrados espacial y temporalmente como describe Le Traon y
otros (2003), obteniendo mapas semanales de la altura del mar. Los mapas son
utilizados para estudiar corrientes de gran escala y mesoescala, como así también
para evaluar modelos de altura superficial del mar (ASM) y campos de corrientes
superficiales. Los datos fueron corregidos usando técnicas estándar de ruidos por
instrumental, error orbital, atenuación atmosférica, influencia del estado del mar, y
otras correcciones. Además, la marea es calculada y sustraída de la ASM utilizando
el modelo global de marea GOT00. Otra variable muy utilizada es la anomalía del
nivel del mar (ANM), que se obtiene restando a la ASM el valor medio del mar
estimado como la media de 7 años (1993-1999) de Topex/Poseidon. Existen dos
tipos de datos: tiempo real (TR) y diferidos (TD). En este trabajo se utilizaron los
datos TD ya que son más precisos que TR porque son procesados con fines
científicos, y los productos ANM y MANM (mapas de la anomalía del nivel del mar)
pág. 20
pueden ser computados óptimamente con una ventana de tiempo centrada, por
ejemplo, 6 semanas antes y 6 semanas después de la fecha en el caso de los
mapas. Asimismo, dentro de la componente TD, se consideró la serie que utiliza
hasta 4 satélites a un dado tiempo, utilizando todas las misiones disponibles, ya que
provee el mejor muestreo. Una desventaja de este producto es que no es uniforme
en el tiempo. Los productos que se analizaron en esta tesis fueron mapas
semanales de la ANM y de las componentes de la velocidad geostrófica absoluta
derivada de la topografía dinámica absoluta (TDA). Estos mapas poseen una
resolución espacial de un 1/3 de grado y el periodo de tiempo elegido comienza el
14 de Octubre de 1992 y finaliza el 11 de junio de 2008. La TDA se define como la
suma de la ANM y la topografía dinámica media (TDM) debida a las corrientes
permanentes.
2.1.1.2 Datos a lo largo de las trazas
CTOH (Centre de Topographie des Océans et de I’Hydrosphére) es un Servicio de
Observación Nacional Francés que provee productos de altimetría costera a lo largo
de las trazas, entre otros. El procesamiento de los datos comienza con la elección
de datos oceánicos validos. Luego, se utiliza una máscara para la tierra y se impone
un criterio de edición a las mediciones de altimetría y a los términos de corrección,
que son diseñados para ser más restrictivos que los estándares (AVISO, 1996).
Estos criterios son los límites que se han seleccionado después de examinar cada
parámetro varias veces, para asegurar la total remoción de los datos fuera de rango.
De hecho, una de las razones por la cual el dato de altimetría es poco realista cerca
de las plataformas continentales es la presencia de valores fuera de rango. En este
producto, los valores fuera de rango se remueven por medio de un filtro con una
ventana de 3 veces el desvío estándar del registro a lo largo de las trazas. Con este
criterio de edición se eliminan todas las mediciones altimétricas para las cuales al
menos una corrección es seleccionada como mala, por lo que se rechazan más
datos que en los criterios clásicos. Para recuperar estos datos se utiliza un método
de interpolación que recalcula los términos correctivos basado en los datos validos
para cada corrección. La ventaja de este método es que recupera buenas
mediciones que son marcadas como dato erróneo en el producto estándar. Como en
los datos grillados de AVISO, los datos a lo largo de las trazas deben ser corregidos
por efectos atmosféricos (ionosféra, tropósfera seca y húmeda, etc) e influencia del
pág. 21
estado del mar entre otros. Además, se remueven las señales de alta frecuencia de
marea y debido al viento usando la solución de FES2004 (Letellier et al., 2004) y el
modelo barotrópico T-UGOm 2D (Carrère and Lyard, 2003). Ambos modelos son de
elemento finito e incluyen una resolución más fina en algunas regiones costeras.
Estos modelos son conocidos por reducir significativamente el error en estas áreas
costeras porque resuelven mejor los procesos físicos (Volkov y otros 2007). La ANM
y las correcciones ambientales fueron filtradas espacialmente con un filtro pasa
bajos para remover las longitudes de onda menores a 20 km. La resolución espacial
de los datos a lo largo de las trazas es de 6-7 km y el periodo de medición utilizado
comienza el 4 de Marzo de 1993 y finaliza el 27 de Abril de 2008.
Una diferencia importante entre AVISO y CTOH es que este último está preparado
para zonas costeras. Además, por el modo de procesamiento de los datos, CTOH
recupera más datos en la costa que otros productos suelen eliminar. No obstante, la
frecuencia de muestreo de los datos a lo largo de las trazas (10 días) es mayor que
la de los mapas grillados de AVISO (7 días).
2.1.2 Corriente superficial
En esta tesis se utiliza también una base de datos que combinan campos satelitales
y datos in-situ denominado OSCAR. OSCAR (Ocean Surface Current Analyses -
Realtime) es un producto de velocidades superficiales del mar que se presentan en
mapas promediados cada 5 días en una grilla espacial de un grado. Estos mapas se
pueden obtener en el sitio de internet www.oscar.noaa.gov. Para el cálculo de las
corrientes superficiales OSCAR utilizan datos satelitales de altura del nivel del mar,
viento y temperatura superficial. El método para calcular las corrientes superficiales
se basa en un modelo geostrófico cuasi-estacionario, que consideran un flujo cuasi-
linear y estacionario en la capa superficial del océano (Bonjean and Lagerloef 2002).
Este modelo también considera la viscosidad eddy basada en la componente
ageostrófica del viento. El campo de velocidad final es una combinación de
corrientes geostróficas, de Ekman y de la relación de viento térmico promediada en
los primeros 30 metros. La componente geostrófica de la velocidad superficial se
estima con los productos altimétricos de SSALTO/DUACS, y la porción debida al
viento se obtiene de los datos de vientos de FSU/COAPS (Florida State
University/Center for Ocean-Atmospheric Prediction Studies). Por último, los datos
de TSM para adquirir la contribución del viento térmico se obtienen de NOAA/NCEP
pág. 22
(National Oceanic and Atmospheric Administration/National Centers for
Environmental Prediction), que también incluye datos in-situ de temperatura.
En este trabajo se tomó la serie de tiempo de la velocidad superficial total del mar
para el periodo más cercano a los datos de velocidad superficial medidos con un
correntímetro ADCP (Acoustic Doppler Current Profiler) (ver Sección 2.2.1). El punto
de grilla que se eligió se encuentra entre la boya y el punto de la traza 204 del
producto CTOH (Figura 2.1.2.1).
Figura 2.1.2.1: Campo de topografía dinámica media (cm) superpuesta con la traza 204 de CTOH y la
posición de la boya (cuadrado negro). El círculo magenta representa el punto de grilla donde se
extrajo la serie de tiempo de OSCAR (41.5ºS-57.5ºW). La isobata de 300 metros está representada
por la línea azul oscuro.
2.1.3 Imágenes de temperatura superficial del mar
En este trabajo se utilizaron dos bases de datos de imágenes de temperatura
superficial del mar (TSM). Una de estas bases de datos proviene de MODIS
(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) a bordo del satélite de la NASA
Aqua. Las imágenes elegidas de TSM son diarias con una resolución espacial de 5
km y se pueden adquirir en el siguiente sitio de internet
pág. 23
http://oceandata.sci.gsfc.nasa.gov/MODISA/L2/. Estos datos de TSM se utilizaron
para el cálculo del viento térmico que se desarrolla en el Apéndice A.
Por otro lado, las observaciones de TSM utilizadas para el análisis de la longitud de
la escala espacial (Capítulo 4), fueron obtenidas con el sensor AVHRR (advanced
very high resolution radiometer) a bordo de satélites NOAA-N de órbita polar. Se
trabajó con una serie de tiempo de TSM de 10 años, desde Enero 1986 hasta
Diciembre 1995, con una resolución espacial de 4 x 4 km y mapas promediados
cada 5 días. Los datos fueron procesados por RSMAS (Rosentiel School of Marine
and Atmospheric Science, University of Miami). Parte del procesamiento de los datos
incluyó detección de nubes y el promedio cada 5 días que reduce la cobertura
nubosa. El tratamiento que se realiza a los datos se describe en el trabajo de Olson
y otros (1988).
Pese al tratamiento descripto en el párrafo anterior, las imágenes de TSM poseen un
porcentaje de nubes importante. Por otro lado, el radar altimétrico puede medir sin
ser influenciado por las nubes, pero la resolución espacial y temporal es menor
respecto a MODIS y AVHRR.
2.1.4 Viento en superficie
Se utilizaron las mediciones de velocidad y dirección del viento en superficie del
radar de microonda SeaWind, que está montado a bordo del satélite QuikSCAT. Se
utilizó la magnitud de tensión del viento para calcular la velocidad de Ekman según
la fórmula:
(2.1.4.1)
donde W es la velocidad del viento a 10 metros de la superficie, ρ es la densidad del
aire en superficie (1.225 kg/m3) y CD es el coeficiente de arrastre. En este producto
se optó por el CD que fue publicado y recomendado por Smith (1988). QuikSCAT
provee una cobertura global con una resolución espacial de 0.5º x 0.5º desde el 20
Julio del 1999 hasta el presente (www.ifremer.fr/cersat/). En este trabajo se utilizaron
los datos diarios de la tensión del viento para el periodo cercano al de medición del
correntímetro y se extrajeron 2 series de tiempo para la posición más cercana a la
traza 204 y al ADCP respectivamente (Fig. 2.1.4.1). No se encontraron diferencias
significativas entre las series en estos dos puntos.
pág. 24
Figura 2.1.4.1: Campo de topografía dinámica media superpuesta con la traza 204 de CTOH y el
punto de la boya (cuadrado negro). Los dos puntos de grilla de donde se extrajo las series de tiempo
de la tensión del viento están representados por los círculos magentas. La línea azul oscuro
representa la isobata de 300 metros.
Nadsen fue el primero en percibir que existía una corriente superficial debido al
viento, y que esta corriente fluía con cierto ángulo respecto a la dirección del viento.
Motivado por esta hipótesis, Ekman (1905) desarrolló una ecuación que depende de
la rotación de la tierra y de la mezcla turbulencia vertical generada por el viento en
superficie. De la solución de dicha ecuación surge que la corriente superficial fluye a
45 grados a la izquierda respecto del viento en el hemisferio sur, y que el vector
velocidad rota en función de la profundidad, en sentido antihorario. El módulo de la
velocidad de la corriente disminuye con la profundidad, formando así una espiral que
se conoce como la “espiral de Ekman”. Las componentes zonal y meridional del
vector velocidad de la corriente generada por el viento se pueden estimar de la
siguiente manera:
(2.1.4.2)
(2.1.4.3)
pág. 25
(2.1.4.4)
donde Vo es la amplitud, z es la profundidad definida positiva hacia abajo, f es el
parámetro de Coriolis, A es la viscosidad cinemática y D es la profundidad de la
capa de Ekman para la cual la amplitud de la velocidad forzada por la tensión de
viento decae un factor de 1/e. Como la región de estudio se encuentra en el
hemisferio sur el parámetro de Coriolis es negativo.
La velocidad de Ekman se computó con los datos de tensión del viento producidos
por QuikSCAT, suponiendo una densidad constante de 1026.4 kgm-3 y una
profundidad de Ekman (D) de 25 m. Estos parámetros se basaron en el análisis de la
distribución termohalina de una sección a lo largo del borde de talud a 41ºS en
marzo de 1994 (Piola et al. 2010). En función de las isopicnas observadas en la
sección vertical (Figura 2 Piola et al 2010) se estimó la densidad. La profundidad de
Ekman elegida es del orden de la profundidad de la termoclina, región donde el
gradiente de temperatura es máximo. Considerar la profundidad de Ekman
constante no es del todo realista, ya que la profundidad de la termoclina varía
estacionalmente. En este trabajo se supuso que dicha variabilidad temporal no es
significativa.
2.2 Datos in-situ
2.2.1 ADCP
La serie temporal de velocidad de la corriente a 10 metros de profundidad fue
medida por un correntómetro ADCP (Acoustic Doppler Current Profiler) fondeado en
57.003 ºW-40.987 ºS. Este punto se encuentra sobre el borde del talud continental
argentino (Fig. 2.1.4.1) en el marco del proyecto Prevención de la Contaminación
Costera y Gestión de la Biodiversidad Biológica Marina, financiado parcialmente por
el Fondo para el Medio Ambiente Mundial (GEF - Global Environmental Facility), Nº
28385-AR-PNUD ARG/02/018l del Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo.
El registro de medición más largo comenzó el 25 de Septiembre de 2006 y finalizó el
8 de Marzo de 2007, con una frecuencia de muestreo de una hora.
La región donde se fondeó el instrumento está caracterizada por una circulación
fuertemente influenciada por la batimetría, por lo que se decidió rotar el vector
velocidad para que su orientación coincidiera con la orientación de la isobata de 200
pág. 26
m, zona donde se encuentra el borde del talud continental. El ángulo de inclinación
de la isobata con respecto al norte verdadero es 39 grados.
2.2.2 Mareógrafos
Para el análisis temporal de los campos de ANM se realizaron correlaciones con tres
series temporales de altura del mar obtenidas en las estaciones mareográficas que
se presentan en la Tabla 2.2.2.1. Se utilizaron solo estas tres estaciones porque
presentan el periodo de medición más largo de todas las estaciones existentes en la
región de estudio.
Estación Coordenadas Instrumento Periodo
Mar del Plata 57º31’ W-38º02’ S NGWLMS 1 Ene 1993-1 Ene 2006
Puerto Madryn 65.03º W-42.77º S Flotador 1 Mar 1992-29 Sep 2000
Puerto Deseado 65.92º W-47.55º S Flotador 13 Abr 1992-31 May 2002
Tabla 2.2.2.1: Posiciones geográficas de las estaciones mareográficas, el tipo de instrumento y el
periodo de medición. Estas tres series de tiempo fueron provistas por Servicio de Hidrografía Naval.
Cuando se desea comparar la ANM satelital con la altura del mar medida con un
mareógrafo, primero se debe eliminar el efecto de barómetro invertido (ha) debido a
la presión atmosférica, ya que dicho efecto fue sustraído de los datos satelitales. La
presión atmosférica ejerce una fuerza sobre la superficie del mar. Las variaciones
temporales y espaciales de esta fuerza son compensadas parcialmente por las
variaciones de la altura del mar. Las variaciones de la superficie no están
relacionadas con las características de la topografía de la superficie del mar
asociadas a las corrientes geostróficas, y por lo tanto deben ser removidas para
obtener una estimación precisa de la altura dinámica hd. Los efectos de la presión
atmosférica se pueden estimar con la ecuación de presión hidrostática:
(2.2.2.1)
donde p es la presión, z la profundidad, ρw es la densidad del agua y g es la
gravedad. A esta ecuación se la integra desde una profundidad z0 hasta la altura de
la superficie del mar donde la presión atmosférica es pa y se obtiene la presión total
en z0,
pág. 27
(2.2.2.2)
La presión atmosférica pa puede ser escrita como la suma del promedio instantáneo
de la presión atmosférica sobre todo el océano más el apartamiento local del
promedio global . Entonces la ecuación (2.2.2.2) se puede reescribir como
(2.2.2.3)
donde es la perturbación de presión asociada con las
variaciones de la presión atmosférica local. El segundo término del lado derecho
de la ecuación (2.2.2.3) es invariante en el tiempo, excepto por pequeñas
oscilaciones de la densidad del agua asociadas a las variaciones de salinidad y
temperatura, y por lo tanto se desprecia. También se puede eliminar porque
se asume que la respuesta del océano a las variaciones de la presión atmosférica es
isostática, es decir, que no hay cambio neto de presión en profundidad asociada con
el cambio de presión atmosférica. Por lo tanto, la ecuación (2.2.2.3) se puede
simplificar como:
(2.2.2.4)
La aproximación realizada en la ecuación (2.2.2.4) se obtiene porque se considera
que la gravedad y la densidad del agua son casi constantes sobre el rango de
profundidad ha cerca de la superficie. Finalmente, lo que se computa y luego se resta
a la serie de marea para suprimir el efecto de la presión atmosférica es
(2.2.2.5)
La densidad del agua se aproximó como 1.027 g/cm3, la gravedad 980.6 cm/seg2 y
se estimó como la diferencia entre la presión y el valor estándar de la misma.
Los datos de presión del nivel del mar utilizados para este cálculo fueron adquiridos
del sitio de internet de la NOAA con una frecuencia temporal de 6 horas, a los cuales
pág. 28
se le resto el valor estándar 1013 Pa. Se realizaron las operaciones
correspondientes para obtener el valor de ha en centímetros. Luego, se remueve la
influencia de la marea, aplicando un filtro pasa bajos con frecuencia de corte 21 -1
días-1. Por último, se restó el valor medio de la serie obteniendo las anomalías. Este
procedimiento se aplico a las tres bases de datos de marea que se utilizaron en la
comparación con la ANM de satélite. Los resultados se describen en la Sección
3.1.2 del Capítulo 3.
Figura 2.2.2.1: Campo de anomalía del nivel del mar (cm) superpuesta con las posiciones de las estaciones mareográficas (círculos blancos), los puntos de la grilla de AVISO de donde se extrajeron las series de tiempo de ANM (rombos negros) y el punto de la traza de CTOH de donde se extrajo los
datos de ANM (cuadrado magenta).
pág. 29
3 Resultados3.1 Análisis espacio temporal de AVISO
El desvío estándar para el periodo 1992-2008 de ANM para la región de estudio se
muestra en la Figura 3.1.1. Se observan valores relativamente bajos sobre la
plataforma continental y al sur de 50ºS. A su vez se observan valores máximos (40
cm) de entre 39ºS y 42ºS, y entre 54ºW y 48ºW, que corresponden la región de
Confluencia donde las corrientes de Malvinas (CM) y Brasil (CB) se encuentran. Esta
zona de alta variabilidad está caracterizada por la presencia de eddies, anillos y
filamentos debido al choque entre la CM y la CB. La región de la CB (12 cm)
presenta valores menores que la zona de Confluencia, pero superiores a la región
de la CM (3 cm). Provost y otros (1993) analizaron 2 años de datos altimétricos a lo
largo de las trazas de Geosat en la Confluencia Brasil-Malvinas (CBM). Ellos
encontraron que la actividad de mesoescala existente en la CBM es altamente
inhonomogenea. Sugirieron que esta inhonomegeneidad estaría caracterizada por
valores bajos de variabilidad de la CM, valores intermedios en la CB y valores altos
en la CBM, que concuerda con las observaciones realizadas en la Fig. 3.1.1.
Figura 3.1.1: Desvío estándar de SLA (cm) en el Atlántico sudoccidental para el periodo 1992-2008.
Las isobatas de 300, 500, 1000 y 2000 metros están representadas por las líneas negras.
pág. 30
El análisis temporal de los datos de AVISO se realizó mediante la comparación con
datos in-situ de velocidad de la corriente medida con un ADCP y con datos de tres
mareógrafos (ver Sección 2.2.1 y 2.2.2).
3.1.1 AVISO vs ADCP
La Figura 3.1.1.1 confronta las componentes meridional y zonal de la velocidad
medida por el correntómetro y la velocidad geostrófica absoluta provista por AVISO
en el punto de grilla más cercano a la boya. Se observa que los datos in-situ (puntos
azules) están más dispersos que los datos satelitales (puntos rojos), mientras que
las medias representadas por los vectores en la Figura 3.1.1.1 son comparables
(35.3 cm y 38.4 cm respectivamente). La frecuencia de muestreo de los datos
satelitales (7 días) es baja en comparación con los datos in-situ (1 hora). Por lo
tanto, para el periodo de 6 meses de medición del ADCP se obtiene una serie de 24
datos de velocidad geostrófica absoluta que es corta para realizar una estadística
robusta. Las elipses de varianza de las 2 series de tiempo (Fig. 3.1.1.1) muestran
que los datos in-situ tienen mayor dispersión.
Figura 3.1.1.1: Componente meridional y zonal de la velocidad medida por AVISO (puntos rojos) y
correntómetro (puntos azules). Los contornos magenta y verde son las elipses de varianza para los
datos in-situ y los datos de altimetría respectivamente. Los vectores medios están representados por
las líneas blanca y negra.
pág. 31
Para realizar una comparación adecuada entre las series temporales, fue necesario
filtrar los datos in-situ. El filtro elegido fue un filtro pasabajos, es decir que elimina las
frecuencias menores a la frecuencia de corte elegida. El algoritmo utilizado para el
filtrado se llama smooth loess y fue desarrollado en formato Matlab por Larry O’Neill.
El suavizado que realiza este filtro es equivalente a utilizar un promedio móvil con
una ventana igual al periodo de corte elegido multiplicado por 0.6. Es decir, que
realiza un promedio centrado en la ventana y se va desplazando por la serie de
tiempo. La desventaja del promedio móvil es que suele perder datos al inicio y final
de la serie. Para evitar esto, el filtro utilizado repite los primeros y últimos datos,
estimando mejor la tendencia de los datos. No obstante, se debe tener cuidado con
el análisis al inicio y final de la serie filtrada. Se eligió la frecuencia de corte 7 -1 dias-1
para filtrar los datos del correntímetro porque concuerda con la frecuencia de
muestreo de los datos grillados de AVISO. A su vez, a la serie de tiempo de la
velocidad geostrófica absoluta de AVISO se la rotó 39 grados con respecto al norte
verdadero para que tuvieran el mismo sistema de referencia que los datos in-situ. La
correlación vectorial entre la velocidad in-situ filtrada y la velocidad geostrófica
absoluta que se obtuvo fue menor a 0.1 (Fig. 3.1.1.2). Por lo que se decidió
aumentar el periodo de corte del filtro para analizar si la correlación mejoraba. Los
resultados de las correlaciones para los distintos periodos de corte se muestran en
la Figura 3.1.1.2, observando que entre los periodos de corte 7 y 21 días la curva
presenta una pendiente pronunciada. Luego los valores de correlación no varían
significativamente hasta el periodo de corte de 49 días donde los valores vuelven a
aumentar.
La Tabla 3.1.1.1 muestra los valores del error cuadrático medio (ECM) de la
diferencia entre la componente meridional de la velocidad geostrófica absoluta y la
velocidad in-situ filtrada con un filtro pasa bajos, notando la misma tendencia que los
valores de correlación. Es decir, a medida que se aumenta el periodo de corte del
filtro, disminuye el ECM. El cálculo del ECM se realizó con la componente meridional
de la velocidad. El motivo por el cual se eligió esta componente es porque la
corriente está dominada por la orientación de la batimetría, por lo que la componte a
lo largo de la costa es la dominante.
pág. 32
Figura 3.1.1.2: Coeficientes de correlación entre la velocidad geostrófica absoluta y la velocidad in-
situ filtrada con distintos periodos de corte (días).
Filtros (días) 7 14 21 28 35 42
ECM (cm/seg) 8.0 6.8 6.1 5.8 5.7 5.6
Tabla 3.1.1.1: ECM de la diferencia entre la componente meridional de la velocidad geostrófica
absoluta de AVISO y ADCP filtrado con un filtro pasabajos a distintos periodos de corte.
La Figura 3.1.1.3 muestra las componentes meridionales de la velocidad in-situ
filtrada y la velocidad geostrófica absoluta en función del tiempo, observando que a
medida que incrementa el periodo de corte del filtro pasabajos, la curva se suaviza
más. Además, se puede decir que las curvas se asemejan entre octubre 2006 y
enero 2007, y se diferencian más en los extremos de la serie de tiempo. En función
de los resultados se eligió la frecuencia 21-1 días-1 como la frecuencia de corte para
filtrar la velocidad medida con el ADCP ya que con esta frecuencia se obtiene un
coeficiente de correlación relativamente alto y la mayoría de la varianza es
preservada. Asimismo, la mayoría de los datos satelitales utilizados por AVISO para
construir la grilla de 1/3 de grado provienen de TOPEX/POSEIDON que tiene una
frecuencia de Nysquist de 20-1 días-1, que es la frecuencia a partir de la cual la
correlación entre AVISO y ADCP mejora. La velocidad medida con el ADCP antes y
después de ser filtrada con un filtro pasabajos con periodo de corte de 21 días y su
comparación con AVISO se presenta en la Figura 3.1.1.4.
pág. 33
Figura 3.1.1.3: Series de tiempo de la componente meridional de la velocidad geostrófica absoluta
(línea negra) y la velocidad in-situ filtrada con un filtro pasabajos para distintos periodos de corte.
Figura 3.1.1.4: Series de tiempo de la componente meridional de la velocidad in-situ (línea roja), datos
filtrados con un filtro pasabajos con una frecuencia de corte de 21-1 días-1 (línea azul) y la velocidad
geostrófica absoluta (línea negra).
La comparación entre la velocidad medida con el correntímetro y la velocidad
geostrófica absoluta (VGA) derivada de la TDA en 57.003ºW-40.987ºS es de 6
cm/seg. Este resultado es 3 veces mayor del que se considera como el error del
pág. 34
altímetro en mar abierto (2-3 cm). Entonces se analizó si la tensión del viento afecta
la velocidad in-situ medida con el ADCP a 10 metros de profundidad. Para esto se
calculó la componente meridional de la velocidad de Ekman en superficie y a 10
metros de profundidad como se explica en la Sección 2.1.4. La componente
meridional de la velocidad de Ekman (Vek) se rotó 39 grados con respecto al norte
verdadero para que los datos estuvieran referidos al mismo sistema de coordenadas
que los datos de ADCP y de AVISO. Los resultados de haber agregado la
componente de Ekman a la VGA se muestran en la Figura 3.1.1.5. Se observa que
la VGA+Vek en superficie es mayor que a 10 metros. Esta observación es coherente
con la teoría de Ekman (1905) que postula que la velocidad debida al viento
disminuye con la profundidad. La VGA+Vek a 10 metros se asemeja bastante a la
velocidad in-situ filtrada a 21 y 28 días, excepto algunos sectores de la serie, como
por ejemplo entre octubre y diciembre 2006 (Fig. 3.1.1.5).
Figura 3.1.1.5: Serie de tiempo de la componente meridional de la velocidad in-situ filtrada con filtro
pasabajos de periodo de corte de 21 días (línea negra) y 28 días (línea verde). Las curvas magenta y
azul representan la velocidad geostrófica absoluta en superficie y a 10 metros de profundidad
respectivamente.
En la Tabla 3.1.1.2 se exponen los valores de ECM de la diferencia entre la
VGA+Vek en superficie y a 10 metros de profundidad y la velocidad medida con el
ADCP. Se observa que el ECM a 10 metros de profundidad es menor que en
pág. 35
superficie y que disminuye levemente (5.6 cm/seg) cuando la serie de velocidad
medida con el correntìmetro esta filtrada con una frecuencia de corte de 28 -1 días-1.
Sin embargo, la comparación entre el producto de AVISO y la velocidad medida con
el ADCP no mejora significativamente al considerar la velocidad de Ekman. A su
vez, se considera que si la serie de tiempo de la VGA de AVISO fuera más larga, se
mejoraría la comparación con la serie de tiempo del corretímetro. No obstante se
destaca la disminución del ECM de la diferencia entre las series de tiempo de
velocidad cuando se filtra la serie in-situ con un periodo de corte mayor a 20 días
(Tabla 3.1.1.1). Se sugiere que la baja correlación entre los datos de AVISO y del
ADCP puede deberse a la existencia de estructuras de mesoescala, producto de las
corrientes de la región, cuya escala el altímetro no puede resolver. La escala
espacial de la región se analiza, utilizando imágenes de TSM, en el capítulo 4.
ECM (cm/seg) Periodo de corte (días) ECM(ADCP-SAT)
Aviso+Ek(sup)-ADCP 21 7.1
Aviso+Ek(10)-ADCP 21 5.9
Aviso+Ek(sup)-ADCP 28 6.8
Aviso+Ek(10)-ADCP 28 5.6
Tabla 3.1.1.2: ECM de la diferencia entre la VGA+Vek en superficie y a 10 metros de profundidad, y la
velocidad in-situ filtrada con un filtro pasabajos con un periodo de corte de 21 y 28 días.
3.1.2 AVISO vs Mareógrafos
Las alturas del nivel del mar medidas con los 3 mareógrafos descriptos en la
Sección 2.2 se utilizaron para analizar la escala temporal de los campos grillados de
ANM de AVISO. Los registros de medición de las tres estaciones mareográficas (ver
Sección 2.2) son más extensos que el periodo de seis meses de medición del
ADCP. Sin embargo, las series de tiempo de la altura del mar presentan varios
intervalos de tiempo sin datos, sobre todo en la estación Puerto Deseado y Puerto
Madryn. La Figura 3.1.2.1 compara las anomalías de la altura del mar derivadas de
los datos de los mareógrafos y de AVISO para las tres estaciones. Se observa que
AVISO presenta mayor concordancia con los datos de Mar del Plata (panel superior)
que con las otras estaciones. Esto se refleja en los valores de los desvíos estándar
(DE) de las diferencia entre AVISO y tres estaciones mareográficas, siendo el valor
más pequeño el de Mar del Plata (Tabla 3.1.2.1). A su vez, el punto de grilla de los
pág. 36
datos satelitales (37.963ºS-57.667ºW) elegido se encuentra próximo (15 km) a la
posición de la estación mareográfica (38.033ºS-57.157ºW). A pesar de que la serie
de tiempo de Puerto Madryn es más completa que la de Puerto Deseado, se obtuvo
el mayor DE (13.8 cm) de la diferencia con los datos de ANM satelitales. Esto se
atribuye a que la estación de Puerto Madryn (42.767ºS-65.033ºW) está ubicada en
una bahía, donde las series de tiempo de los datos de AVISO, en esa región, están
etiquetados como no confiables. Por este motivo la serie de altimetría satelital
utilizada no se encuentra tan cerca del mareógrafo como en los otros casos, sino
que se ubica a 30 kilómetros de la costa. Sin embargo, el DE de la diferencia entre
AVISO y Puerto Deseado (13.7 cm) no difiere significativamente con respecto a lo
obtenido en la estación de Puerto Madryn, a pesar que el punto de grilla de AVISO
(47.7084ºS-66.000ºW) escogido se encuentra a 8 km de esta estación (47.75ºS-
65.92ºW).
La plataforma continental está caracterizada por un régimen de marea semidiurno
con grandes amplitudes al sur de 42ºS (Glorioso y Flather, 1997), incluyendo Puerto
Madryn y Puerto Deseado. En estas regiones se mostró que el modelo utilizado por
AVISO para corregir el efecto de la marea conlleva un error importante (Saraceno y
otros, 2010). Esta disminución en la precisión de la altura del mar influye en el dato
de ANM satelital, afectando la comparación con los datos in-situ. La mejoría en el
valor de DE en Mar del Plata puede deberse a la ubicación del mareógrafo, el mismo
se encuentra más expuesto al mar abierto y a que la región está caracterizada por
amplitudes de marea menores comparadas con las otras dos estaciones. Por lo que
se considera que con la utilización de un modelo de marea más realista se puede
estimar con mejor precisión la altura del mar en esa región. El error propio de los
instrumentos de medición es del orden de 1 cm para los mareógrafos y de 2-3 cm en
mar abierto para el altímetro. Estos valores son inferiores al DED encontrado entre
los datos in-situ y satelitales (~11 cm). Volkov y otros (2007) examinaron dos
productos altimétricos sobre el noroeste de la plataforma continental europea. Esa
región es conocida por tener un régimen de marea complejo y con frecuentes ondas
de tormenta. Ellos calcularon el desvío estándar de la diferencia entre las ANM
satelitales y las alturas del mar de varias estaciones mareográficas, Se obtuvieron
valores del desvío estándar entre 4 y 11 cm dependiendo la posición del mareógrafo.
En este contexto, se considera que los resultados hallados en la PCA son
alentadores.
pág. 37
Figura 3.1.2.1: Series de tiempo de ANM provista por AVISO (línea magenta) superpuesta con las
series de altura del mar (línea azul) de los 3 mareógrafos: a) Mar del Plata (panel superior), b) Puerto
Madryn (panel intermedio) y c) Puerto Deseado (panel inferior). Los datos satelitales utilizados
corresponden al punto de grilla más cercano a las 3 estaciones.
pág. 38
a)
b)
c)
Estación Fechas DE(marea-ANM) (cm)
Mar del Plata 1 Ene 1993-1 Ene 2006 8.3
Puerto Madryn 14 Oct 1992-29 Sep 2000 13.8
Puerto Deseado 14 Oct 1992-31 May 2002 13.7
Tabla 3.1.2.1: Desvío estándar (DE) de la diferencia entre ANM y las series de altura del mar de las 3
estaciones mareográficas.
3.2 Análisis de CTOH
CTOH provee datos de altimetría únicamente a lo largo de las trazas. Los datos son
especialmente tratados con el fin de mejorar la calidad sobre las plataformas
continentales y cerca de las costas. La contribución de las mareas al nivel del mar se
resta de los datos de la ASM medida con satélite. Esta contribución se estima con
modelos diseñados para tal fin. En regiones donde la amplitud de la marea es
importante, la precisión del modelo de marea elegido es crítica para que los datos
satelitales de ASM sean de utilidad. En determinadas regiones de la PCA la amplitud
de marea es de hasta 6 metros por lo que es esencial disponer de un modelo de
marea muy preciso. Saraceno y otros (2010) compararon 8 modelos, 3 regionales y
5 globales, en la PCA. El modelo que mostró la mejor performance es el modelo
TPXO_AO desarrollado por Egbert y Eofeeva (2002). Se utilizó este modelo para
estimar la altura del mar y restársela a los datos de ASM de CTOH.
3.2.1 CTOH vs ADCP
Luego de la corrección mencionada, se calculó la velocidad geostrófica asociada a la
ANM y se la comparó con la velocidad de la corriente in-situ a 10 metros de
profundidad que se midió con un ADCP fondeado sobre la isobata de 300 metros
(57.003 ºW-40.987 ºS). El tratamiento realizado a los datos in-situ constó de un
suavizado con el filtro pasa bajos descripto previamente, con periodo de corte de 40
horas para eliminar la influencia de la marea. Además, se eligieron las fechas más
cercanas a las fechas de los datos instantáneos de CTOH. No solo se tuvo en
cuenta la menor distancia entre traza (traza 204) y la boya (Fig. 3.2.1.1), sino que se
consideró que el punto de la traza elegido para dicha comparación estuviera sobre la
isobata de 300 m, ya que la circulación de la región está fuertemente influenciada
por la batimetría.
pág. 39
Figura 3.2.1.1: Campo de TDM (cm) al cual se le superpuso la isobata de 300 metros, la posición de
la boya y la traza 204 de CTOH.
Previo a la comparación se realizó un filtrado espacial de 70 km a lo largo de la traza
para descartar posible ruido. Además, las componentes de las velocidades in-situ
fueron proyectadas en un nuevo sistema de coordenadas compuesto por la traza y
su eje normal. Como la velocidad derivada de la altimetría satelital es perpendicular
a la traza, se eligió trabajar con la componente de la velocidad de ADCP proyectada
sobre el eje normal a la traza. A su vez, teniendo en cuenta que en la Sección 3.1.1
se trabajó con la velocidad geostrófica absoluta, se agregó a la ANM la componente
de la topografía dinámica media (TDM), la cual se asocia a las corrientes
permanentes. Se calculó la velocidad asociada a la variación de la topografía
dinámica absoluta, TDA= ANM+TDM. Esto es necesario ya que el ADCP está
ubicado en la región de la corriente de Malvinas que tiene una fuerte componente
barotrópica (e.g Vivier y Provost 1999) y no puede ser representada por la
componente anómala de la velocidad. La Figura 3.2.1.2 muestra la TDM con su
velocidad geostrófica a lo largo de la traza 204. Se observa un máximo cerca de
57ºW (línea negra) que corresponde a la CM y que coincide con el máximo gradiente
de profundidad (Fig. 3.2.1.3). Además se observa un mínimo en 56ºW
aproximadamente que corresponde al retorno de Malvinas.
pág. 40
Figura 3.2.1.2: Muestra la velocidad geostrófica (línea azul) derivada de la TDM (línea verde) a lo
largo de la traza 204. La recta negra representa la posición de la boya.
Figura 3.2.1.3: Muestra la velocidad geostrófica (línea azul) derivada de la TDM y la batimetría (línea
verde) a lo largo de la traza 204. La recta negra representa la posición de la boya.
De la misma manera que en la Sección 3.1.1, se analizó si el viento afecta la
velocidad de la corriente medida con el ADCP. Entonces, se adicionó a la velocidad
pág. 41
geostrófica absoluta (VGActoh) la velocidad de Ekman debida al viento en superficie y
a 10 metros de profundidad, computada como se especificó en la Sección 2.1.4. La
Figura 3.2.1.4 muestra la comparación de las series de tiempo de ADCP y de CTOH
incluyendo la velocidad de Ekman (Vek) y la MDT. Las velocidades absolutas
(VGActoh+Vek) en superficie y a 10 metros no presentan diferencias significativas
entre sí. Esto se debe a que se utilizó la componente de la velocidad de Ekman
proyectada en el eje perpendicular de la traza en vez de la magnitud del vector
velocidad, que sí muestra que la velocidad debida al viento disminuye con la
profundidad (Figura 3.2.1.5) como demostró Ekman (1905) en su teoría.
Figura 3.2.1.4: Velocidad absoluta en función del tiempo para el periodo septiembre 2006 a marzo
2007. La velocidad medida por el ADCP a 10 m (línea negra) está filtrada con un filtro pasa bajos con
periodo de corte de 40 hs. La velocidad geostrófica derivada de la ANM más la velocidad derivada de
la TDM, filtrada espacialmente (línea magenta). Los dos primeros gráficos representan la velocidad
medida por el ADCP y la velocidad absoluta considerando la anomalía, componente media y
velocidad de Ekman en superficie (línea verde) y a 10 m (línea azul).
La Figura 3.2.1.5 muestra la diferencia entre la magnitud de la velocidad de Ekman
en superficie y a 10 metros, en función del tiempo. Se observa que los valores de la
diferencia entre la magnitud de la velocidad en superficie y a 10 metros son
positivos, indicando que la velocidad disminuye al aumentar la profundidad. Al inicio
pág. 42
del periodo seleccionado observamos mayor concordancia entre VGActoh+Vek (sup y
10 m) y la velocidad in-situ, comparado con el panel inferior (Fig. 3.2.1.4). En
cambio, a partir de diciembre 2006 la diferencia entre las series de tiempo crece, y
parece ser mejor en el panel inferior. Cabe mencionar que los pocos datos utilizados
y la falta de los mismos en una sección de la serie no permiten una estadística
robusta.
Figura 3.2.1.5: Diferencia entre la magnitud de la velocidad de Ekman en superficie y a 10 metros
para el periodo septiembre 2006-marzo 2007.
Las similitudes y discrepancias entre la velocidad ADCP y la VGActoh+Vek en
superficie y a 10 m se pueden deber a la elección de la profundidad de la capa de
Ekman que pude no ser representativa para este periodo. La estimación de la misma
se basó en el análisis de la distribución termohalina de una sección a lo largo del
borde de talud a 41ºS en marzo de 1994 (Piola et al. 2010) como se mencionó en la
Sección 2.1.4. Es posible que las condiciones hayan sido muy distintas en el periodo
durante el cual se realizaron las mediciones. Otro factor que puede influir es la
variación temporal de la profundidad de Ekman, debido a la variación estacional de
la termoclina. También se debe destacar que la velocidad de Ekman presenta
valores extremos asociados a la tensión del viento (Fig. 3.2.1.6). Además, se debe
pág. 43
recordar que la componente de Ekman se calculó con los datos diarios de la tensión
del viento, contrariamente a los datos de CTOH que representa la medida de altura
del mar instantánea. Si el viento varía durante el día, va a afectar la velocidad de
Ekman.
Figura 3.2.1.6: Tensión del viento diaria de QuikScat (línea magenta). La curva azul es la tensión del
viento en las fechas más cercanas a las mediciones instantáneas de CTOH.
Para cuantificar las observaciones realizadas se computó el ECM de la diferencia
entre el ADCP y las VGActoh que se encuentran en la Tabla 3.2.1.1. Los valores del
ECM de VGActoh y VGActoh+Vek son altos, siendo levemente menor el ECM entre el
ACDP y la VGActoh+Vek(sup). A pesar que se consideró que el punto de la traza
estuviera sobre la isobata de 300 m como la posición de la boya, la comparación no
fue buena y puede deberse a que la distancia entre dichos puntos es lo
suficientemente grande como para que las velocidades geostróficas absolutas
tengan un comportamiento diferente. Sin embargo, podemos decir que en esta
región es conveniente incluir la componente de la velocidad debida al viento para un
análisis adecuado.
pág. 44
ECM (cm/s) ECM(ACDP-CTOH)
ADCP-VGActoh 12.80
ADCP-VGActoh+Vek(sup) 11.90
ADCP-VGActoh+Vek(10m) 11.92
Tabla 3.2.1.1: Muestra el ECM de la diferencia entre la velocidad medida con el ADCP y las
velocidades geostróficas absolutas de CTOH.
3.2.2 CTOH vs Mareógrafos
Por último, se analizó la ANM de los datos a lo largo de la traza 204 de CTOH que
es la traza que pasa más cerca de la estación mareográfica de Mar del Plata. La
Figura 3.2.2.1 muestra las series de tiempo de la ANM de CTOH en 38.908ºS-
59.737ºW (panel superior) y en 38.960ºS-59.701ºW (panel inferior) superpuesta con
la serie del mareógrafo de Mar del Plata (38.033ºS-57.157ºW). Los datos de altura
del mar medidos con el mareógrafo se procesaron de la misma manera que en la
Sección 3.1, es decir, se eliminó el efecto de barómetro invertido, se filtró la marea
con un filtro pasabajos con frecuencia de corte de 21-1 dias-1 y luego se restó el valor
medio. A pesar que la serie de tiempo de la ANM satelital en el punto más cercano a
la estación (Fig. 3.2.2.1 panel superior) presenta muchos datos faltantes, el ECM de
la diferencia entre esta serie y la ANM in-situ (ECM=5.5 cm) es menor que el
obtenido con AVISO (8.3 cm). Tambien se observa que a medida que aumenta la
distancia entre la estación mareográfica y el punto de traza de CTOH (Fig. 3.2.2.1
panel inferior), ECM de las diferencias entre los datos satelitales e in-situ aumenta
(7.9 cm). No obstante, es menor que lo obtenido entre AVISO y la estación
mareográfica de Mar del Plata.
pág. 45
Figura 3.2.2.1: Series de tiempo de ANM provista por CTOH (línea magenta) superpuesta con las
series de altura del mar (línea azul) de la estación mareográfica de Mar del Plata. El panel superior
muestra el punto de la traza más cercano a la estación con el valor de ECM correspondiente. El panel
inferior muestra el segundo punto de traza más cercano a la estación con su ECM correspondiente.
pág. 46
38.908ºS-59.737ºW ECM(CTOH-Marea)=5.5 cm
38.960ºS-59.701ºW ECM(CTOH-Marea)=7.9 cm
4 Longitud de la escala espacial sobre imágenes de TSM
En la Sección 3.1.1 se analizó la velocidad geostrófica absoluta de AVISO. Para ello
se comparó con datos de velocidad de la corriente medida con un ADCP, obteniendo
una correlación baja. Se sugirió que la baja correlación puede deberse a que el
altímetro no tiene suficiente resolución espacial para detectar estructuras de
mesoescala. Para comprobar esta hipótesis se estudiaron las escalas espaciales
con datos de TSM de mayor resolución espacial comparado con los del altímetro. En
las siguientes secciones se describe el método utilizado para tal fin y los resultados
hallados.
4.1 Método
Para el análisis espacio-temporal de la escala espacial se adaptó un método
desarrollado por Berkley (1999) que se basa en la autocorrelación de subimágenes
satelitales de TSM. A las imágenes de TSM se las divide en subimagenes, el tamaño
de dichas subimágenes se discuta más adelante. El algoritmo, primero remueve la
influencia que puede tener la tendencia de la TSM a escalas mayores que la
subimagen con un método de cuadrados mínimos. Luego, el algoritmo calcula la
función de autocovarianza la cual es normalizada por la máxima covarianza a lag
cero, resultando en una función de autocorrelación de 2 dimensiones que provee
una medición de la longitud de la escala. Esta longitud de la escala determina la
escala espacial dominante en la temperatura superficial del mar. Como resultado se
obtienen mapas de correlación con valores entre 1 y -1, donde el punto máximo (1)
se encuentra en el centro del mapa. En función de estos mapas se definen las
elipses de correlación contorneando el valor cero de correlación con centro en el
valor máximo (Fig 4.1.1). Los ejes mayores y menores de las elipses se miden
desde el centro de la elipse hasta el contorno cero, y cuantifican la máxima y mínima
longitud de escala. La longitud de la escala de máxima correlación es definida por
los ejes mayores en pixeles, el cual es el parámetro de estudio en este capítulo y
está orientado en un plano xy con un ángulo definido por θ=tan-1(a/b).
pág. 47
Figura 4.1.1: Mapa de correlación con centro en el medio de la subimagen. Los vectores negros
representan los ejes mayores y menores de la elipse de correlación (línea blanca).
Un parámetro crítico en el método es el tamaño de la subimagen que debe ser
elegida con precisión acorde con la región de estudio. En este caso, primero se
testeó el algoritmo usando tres tamaños diferentes de la subimagen de entrada: a)
20 x 20, b) 16 x 16 y c) 12 x 12 pixeles. Se observó que cuanto más chica la
subimagen, más tiempo computacional se requiere para estimar las correlaciones
porque aumenta la cantidad de subimagenes en las cuales se divide la matriz
original. Por otro lado, el uso de la matriz de entrada más grande resulta en una
pobre resolución espacial de los patrones espaciales medios de la región comparado
con las otras subimagenes. Por lo tanto, se escogió el caso b), ya que representa un
adecuado compromiso entre el patrón de temperatura y el tiempo computacional
requerido.
Luego el algoritmo fue aplicado a toda la base de datos usando subimagenes de 16
x 16. Para calcular el espectro, los límites de confianza (CL) y los picos significativos
de las series de tiempo de los ejes mayores de las elipses de correlación se usó el
método SSA-MTM (singular spectrum analysis-multitaper method) (Ghil et al., 2002).
4.2 Resultados
Con el método descripto previamente se calcularon los ejes mayores de la elipse de
correlación de los mapas de correlación de TSM para el periodo enero 1986-
diciembre 1995 en el Atlántico sudoeste. Luego se calculó el valor medio de este
parámetro y se lo superpuso al campo medio de TSM como se muestra en la figura
pág. 48
4.2.1. El campo suavizado de TSM muestra las posiciones de las corrientes de
Malvinas y Brasil, caracterizadas por temperaturas frías y cálidas respectivamente.
También se observa que la distribución espacial de los vectores correspondientes a
los ejes mayores representa satisfactoriamente la distribución media de TSM,
mostrando valores altos sobre la corriente de Malvinas y la plataforma continental. A
su vez la región de recirculación de la corriente de Brasil está representada por
valores relativamente bajos de los ejes mayores, por lo tanto, la longitud de la escala
espacial es menor que la longitud de la escala observada en la corriente de Malvinas
y en la plataforma continental. Luego se computaron los desvíos estándares de las
series de tiempo de los ejes mayores que muestran valores bajos sobre la corriente
de Malvinas. Asimismo, el campo del desvío estándar presenta valores altos hacia el
este y oeste del borde del talud continental, indicando una mayor variabilidad (Fig.
4.2.2 panel inferior).
Figura 4.2.1: Campo medio de TSM (Celsius) para el periodo enero 1986-diciembre 1995. Los
vectores blancos representan la media de los ejes mayores de las elipses de correlación para el
mismo periodo. Las cajas negras delimitan las regiones de estudio; la isobata de 300 metros está
representada por la línea negra.
El campo medio y el desvío estándar de la longitud de los ejes mayores de las
elipses de correlación se utilizan para describir y cuantificar las escalas espaciales y
temporales (Fig. 4.2.2). Sobre el borde del talud continental se encuentran las
pág. 49
20 km
3
máximas longitudes de la escala (Fig. 4.2.2 panel superior) que concuerdan con la
zona de menor variabilidad (Fig. 4.2.2 panel inferior). Además se aprecian valores
medios bajos de los ejes mayores al este del borde del talud que pueden estar
relacionados a una distribución de la temperatura superficial menos homogénea.
Figura 4.2.2: Valores medios (panel superior) y desvío estándar (panel inferior) de los ejes mayores
de las elipses de correlación de SST para el periodo enero 1986- diciembre 1995. En ambos gráficos
la isobata de 300 m se representa con la línea negra. Las unidades son en kilómetros y la barra de
colores es para ambos paneles.
pág. 50
Por otro lado, la distribución del desvío estándar muestra, a la derecha de la isobata
de 300 m, un área dominada por valores altos que son debidos a la variación en el
tiempo de la estructura de TSM asociada a la región de confluencia Brasil-Malvinas.
En cambio, a la izquierda de la isobata, los valores de desvío estándar son menores,
siendo más estables en el tiempo. En una región sobre la plataforma y el borde del
talud, entre 41ºS y 42ºS, se observa un aumento en el desvío estándar (Fig. 4.2.2
panel inferior). Esta pequeña región de alta variabilidad estaría reflejando el
intercambio de aguas de plataforma con Malvinas que podría ser responsable de la
disminución en la longitud del eje mayor. Para caracterizar mejor la distribución
espacial y temporal de los ejes mayores se construyeron 4 cajas (líneas negras en la
Fig. 4.2.1 y 4.2.2) que delimitan regiones donde la amplitud de este parámetro
presenta valores extremos de desvío estándar (Fig. 4.2.2 panel inferior). Las cajas 2,
3 y 4 corresponden a zonas con alta variabilidad, y la caja 1, por el contrario,
representa una zona con baja variabilidad.
Se construyeron las series de tiempo de la longitud y la orientación del eje mayor
para cada caja, calculando la media espacial para cada paso de tiempo (Fig. 4.2.4,
Fig. 4.2.6, Fig. 4.2.7 y Fig. 4.2.8). Luego se obtuvieron la media y el desvío estándar
temporal de cada caja que se discute más adelante. Los resultados encontrados se
discuten en las siguientes secciones.
4.2.1 Caja 1
La caja 1 representa la zona de menor variabilidad de la longitud del eje mayor, y se
ubica sobre la isobata de 300 metros. La región presenta concentraciones muy altas
de clorofila-a (ver Fig. 4.2.3-a) ya que incluye la zona del borde del Talud, (e.g.
Romero y otros 2006; Saraceno y otros 2005; Piola y otros 2010), donde se
encuentra el frente termohalino denominado Frente del Borde del Talud.
La caja 1 se caracteriza por tener la mayor longitud de la escala espacial media
(44.4±8.2 km.), que corresponde aproximadamente al doble de los valores de las
cajas 2, 3 y 4. La presencia de valores altos de la longitud de la escala espacial en
esta región se puede deber a la estabilidad de la corriente de Malvinas, cuya
posición está determinada por la batimetría (Saraceno y otros 2004). Además, el
máximo de longitud del eje mayor se da en la zona donde la velocidad de la CM es
mayor. La máxima velocidad de la CM coincide con el máximo gradiente de
densidad, que se puede observar en una sección transversal de la región. El vector
pág. 51
eje mayor medio tiene la misma orientación (Tabla 4.2.1) que el núcleo de la CM, y
podría explicar la baja variabilidad en el tiempo, debido a que esta corriente es
estable. Estas observaciones sugieren que, a pesar de trabajar con imágenes de
TSM en la capa más superficial del océano, el carácter barotrópico de la CM afecta
fuertemente esta capa, influenciando la orientación y la longitud de la escala
espacial que se calculó.
Figura 4.2.3: a) Valores medios (panel superior) y b) desvío estándar (panel inferior) de clorofila-a
para enero 1998-2009. Las líneas negras representan las regiones y la línea magenta la isobata de
300 metros.
pág. 52
a)
b)
1
2
3
4
1
2
3
4
Longitud del eje mayor (km.) Angulo (°)
Caja 1 44.4±8.2 47.6±12.6
Caja 2 28.2±10.6 69.5±45.8
Caja 3 18.3±6.2 67.9±56.5
Caja 4 23.7±6.5 87.6±66.2
Tabla 4.2.1: Media de 10 años de la longitud de la escala espacial y del ángulo del vector para las 4
cajas.
La caja 1 incluye, cerca de 41ºS, la pequeña zona de alta variabilidad del eje mayor
descripto más arriba. Piola y otros (2010) sugirieron que este fenómeno podría
deberse a la divergencia de los contornos de la vorticidad potencial planetaria debido
a la depresión topográfica. Esta zona de alta variabilidad se vincula también con una
merma en la población de vieiras Patagónicas. Dicha especie habita suelos marinos
suaves y su distribución coincide con el Frente del Borde del Talud (Bogazzi y otros
2005). Este frente termohalino cuasi-permanente se produce por la transición entre
las aguas de la corriente de Malvinas y las aguas subantárticas de plataforma sobre
el borde del talud continental, que es caracterizado por una alta productividad.
La serie de tiempo de la caja 1 muestra valores máximos de la longitud de la escala
espacial en verano y valores mínimos en invierno (Fig. 4.2.4 panel izquierdo).
Durante el verano la termoclina produce una homogenización de la temperatura que
contribuye al aumento de la escala espacial. A su vez, este mecanismo combinado
con el hecho que en la época estival hay pocas tormentas podrían explicar el pico
anual significativo con un nivel de confianza de 95% (NC 95%) en el espectro (Fig.
4.2.4 panel derecho). Piola y otros (2010) analizaron las anomalías de TSM y
encontraron valores negativos ubicados cerca de 41ºS, donde habría intrusiones.
Estas anomalías negativas de TSM persisten entre 4 y 32 días, lo cual podría
asociarse a la frecuencia alta significativa (32-1 días-1) mostrada en la Figura 4.2.4
panel derecho.
pág. 53
Figura 4.2.4: Panel izquierdo: series de tiempo de la longitud de la escala media (línea magenta) y la misma serie despues de ser filtrada con un filtro pasa bajos con un periodo de corte de 365 días
(línea azul). Panel derecho: espectro con un nivel de confianza de 95 % indicado con la linea magenta.
4.2.2 Caja 2
La caja 2 corresponde a la zona de alta variabilidad de la longitud de la escala
espacial sobre la plataforma continental (Fig. 4.2.2 panel inferior). La Figura 4.2.3
muestra la media y desvío estándar de los eneros de la distribución de clorofila-a
basada en imágenes de SeaWiFS: se observan concentraciones bajas en la zona de
la caja 2. Los valores medios de la longitud y de la orientación del eje mayor se
muestran en la Tabla 4.2.1. La longitud de la escala espacial es baja comparado con
la caja 1, y a su vez la variabilidad de la dirección del vector eje mayor es grande. Se
sugirió que la alta variabilidad de la longitud y de la orientación del eje mayor se
debe a un menor control topográfico, ya que la caja 2 está sobre un valle. Cabe
observar que la Figura 4.2.4-b muestra que el área que presenta el valle sobre la
plataforma es más extensa que la caja 2. Para verificar esta argumentación sería
conveniente corroborar la topografía con mediciones in-situ.
Otra hipótesis podría ser que la caja 2 también esté afectada por las intrusiones de
aguas de la CM, y por lo tanto influenciar la variabilidad de la longitud de la escala
espacial y su orientación. Piola et al. (2010) localizó la entrada de las intrusiones de
agua en la plataforma cerca de 41ºS con boyas derivantes. Además se encontró que
estas intrusiones se desplazan 100-150 Km. hacia la costa, antes de continuar su
recorrido hacia el norte por el borde del talud, con un periodo de residencia entre 20
y 53 días. Sin embargo, los recorridos de estas boyas derivantes muestran que las
intrusiones no ingresan a plataforma lo suficiente como para afectar esta caja. Estas
pág. 54
intrusiones podrían afectar el área que se encuentra entre la caja 1 y la caja 2 (ver
Fig. 4.2.2).
Figura 4.2.5: Muestra la batimetría de la región superpuesta con la isobata de 300 metros (línea
magenta) y las cajas (líneas negras). El panel derecho presenta mayor detalle de la plataforma
continental.
Figura 4.2.6: Panel izquierdo: series de tiempo de la longitud de la escala media (línea magenta) y la misma serie despues de ser filtrada con un filtro pasa bajos con un periodo de corte de 365 días
(línea azul). Panel derecho: espectro con un nivel de confianza de 95 % indicado con la linea magenta.
La serie de tiempo de la longitud de la escala espacial y su correspondiente espectro
son presentados en la Figura 4.2.6. Se observa que la serie de tiempo tiene
máximos valores de la longitud de la escala en verano y mínimos en invierno como
en la caja 1. Sin embargo, la señal anual no es significativa en el espectro y la región
está dominada por una señal de alta frecuencia (~50-1 días-1 95% NC, ver Fig. 4.2.6
panel derecho). El periodo significativo de la caja 2 concuerda con el tiempo de
pág. 55
1 1
2 2
3 3
44
residencia de las intrusiones que se mencionó en el párrafo anterior. De existir un
mecanismo que relaciona estas dos observaciones el mismo no fue estudiado en
esta tesis.
4.2.3 Caja 3
Esta caja se ubica en la zona sur de la CM entre 60ºW-59ºW y 45ºS-44ºS, y
representa una región de alta variabilidad de la longitud de la escala espacial (Fig.
4.2.2-b). A diferencia de la caja 1, la caja 3 se extiende hacia el este respecto de la
isobata de 300 metros, abarcando casi todo el ancho de la CM (Fig. 4.2.1). La
característica que distingue esta caja de las demás es que posee la menor longitud
de la escala espacial (18.3±6.2 km). También presenta una alta variabilidad en la
orientación del eje mayor (Tabla 4.2.1). Estos resultados pueden ocurrir porque al
sur de 43ºS la pendiente del borde del talud es menos pronunciada con respecto a la
caja 1, lo que deriva en un control topográfico más débil (Fig. 4.2.4).
El espectro de la caja 3 muestra una señal significativa en 176 días (95% NC)
(Figura 4.2.7 panel derecho). Provost y otros (1992) analizaron las escalas
espaciales del Atlántico sudoccidental con imágenes de TSM. Ellos encontraron que
una de las señales dominantes en la región de estudio es la frecuencia semianual, la
cual podría relacionarse con la onda semianual presente en la atmósfera en altas
latitudes del hemisferio sur (Provost y otros 1992). Por lo que se sugiere que esta
onda semianual podría afectar la distribución de la TSM, generando un cambio en la
longitud de la escala espacial. Esta serie de tiempo presenta otro pico significativo
que corresponde a la señal anual. Como se mencionó en la caja 1, una explicación
plausible para la señal anual es la homogenización de la TSM por la fuerte
termoclina que predomina en verano, contribuyendo al aumento de la longitud de la
escala espacial. Luego, durante el invierno, la termoclina se debilita debido a la
disminución de la radiación solar y al aumento de tormentas, disminuyendo la
longitud del eje mayor.
pág. 56
Figura 4.2.7: Panel izquierdo: series de tiempo de la longitud de la escala media (línea magenta) y la misma serie despues de ser filtrada con un filtro pasa bajos con un periodo de corte de 365 días
(línea azul). Panel derecho: espectro con un nivel de confianza de 95 % indicado con la linea magenta.
4.2.4 Caja 4
La caja 4 incluye parte de la CBM, ubicada entre 55ºW-53ºW y 38ºS-40ºS. Esta caja,
como las cajas 2 y 3, presenta una alta variabilidad de la longitud del eje mayor (Fig.
4.2.2 panel inferior). Por otro lado, esta caja se diferencia de la caja 1 porque está
ubicada sobre un fondo marino que varia más suavemente, comparado con el borde
del talud. A su vez, es una zona con valores altos de desvío estándar de la altura del
nivel del mar (ANM) (Chelton y otros 1990), donde suele haber eddies. La alta
variabilidad que presenta la región puede ser la responsable del valor medio bajo de
la longitud del eje mayor (23.7±6.5 km.) y de la alta variabilidad de la orientación del
mismo (87.6º±66.2º).
La serie de tiempo de la magnitud del eje mayor y su espectro se muestran en la
Figura 4.2.8. La caja 4 no presenta una señal anual, pero existe una señal
significativa centrada en 93 días (95% NC) cuyo estudio excede los límites de este
trabajo.
pág. 57
Figura 4.2.8: Panel izquierdo: series de tiempo de la longitud de la escala media (línea magenta) y la misma serie despues de ser filtrada con un filtro pasa bajos con un periodo de corte de 365 días
(línea azul). Panel derecho: espectro con un nivel de confianza de 95 % indicado con la linea magenta.
pág. 58
5 Discusión
Previo al cálculo de las longitudes de las escalas espaciales descriptas en el
Capítulo 4, se estudió la escala espacial que los datos de AVISO utilizando
imágenes de TSM. En un análisis similar, Strub y otros (2007) utilizaron la relación
de viento térmico para vincular el gradiente térmico en superficie con la variación
vertical de la velocidad horizontal. De esta forma, Strub y otros (2007) analizaron las
escalas espaciales de los datos de velocidad geostrófica a lo largo de las trazas de
TOPEX en la corriente de California, donde existe buena concordancia entre la TSM
y la temperatura a profundidades de aproximadamente 100 metros.
En la región de estudio de esta tesis, sin embargo, la comparación del viento térmico
con la velocidad geostrófica absoluta de los datos grillados de AVISO sobre una
dada latitud a través de la CM no fue satisfactoria (ver Apéndice A). Se sugiere que
las fechas que se utilizaron de datos de TSM, elegidas de tal forma que estén
incluidas en el periodo de medición del ADCP, no son las adecuadas, ya que en
esas fechas la estructura vertical del océano no presenta habitualmente un
comportamiento barotrópico (ver Fig. A.4 Apéndice A). Por lo que la TSM no está
bien correlacionada con la temperatura a 200 m. Como se discute en el Apéndice A,
este hecho impidió el empleo adecuado de la relación de viento térmico para
comparar las velocidades en superficie estimadas con el altímetro con las estimadas
a partir de la TSM.
Por otro lado, en esta sección se discute las diferencias y similitudes de los datos a
lo largo de la traza de CTOH con respecto al producto de velocidades superficiales
OSCAR y a los datos grillados de AVISO en el borde del talud. Como se menciona
en la Sección 2.1.2, las velocidades superficiales de OSCAR incluyen la componente
geostrófica, Ekman y el viento térmico. Se eligió una serie de tiempo de estos datos
ubicada entre la posición de la boya y el punto de la traza 204 de CTOH (ver Fig.
2.1.2.1). Esta serie de datos se proyectó con respecto al eje normal a la traza para
que coincidiera con el sistema de referencia de CTOH. La comparación de los datos
de OSCAR con los datos de CTOH y ADCP se muestra en la Figura 5.1, observando
que OSCAR no presenta picos como las otras curvas, es decir, la variación es
suave, y no se asemeja a los datos in-situ.
pág. 59
Figura 5.1: Serie de tiempo de las velocidades geostróficas de CTOH+ Ekman (línea magenta y azul)
y del producto OSCAR. Además se graficó la velocidad medida con ADCP a la cual se le aplico un
filtro pasa bajos con periodo de corte de 40hs. Periodo septiembre 2006-marzo 2007.
Para poder comparar cuantitativamente se computó el ECM de la diferencia entre el
ADCP y OSCAR, obteniendo un valor de 10.32 cm/seg. El ECM calculado es menor
con respecto a CTOH (~12 cm/seg ver Tabla 3.2.1.1), a pesar de que la curva de
OSCAR no coincide con ADCP. La comparación con el producto OSCAR puede ser
mejor porque estos datos tienen una frecuencia de muestreo mayor (5 días)
comparado de los datos a lo largo de la traza (10 días).
Por otro lado, se eligió la serie de tiempo de la velocidad geostrófica absoluta de
AVISO en el punto de grilla más cercano al punto de la traza 204 de CTOH. A estos
datos se le agregó la velocidad de Ekman como en la Sección 3.1.1 y fueron
proyectados con respecto al eje normal de la traza como se hizo con OSCAR. Al
comparar los datos grillados de AVISO con ADCP se debe considerar que la
medición de los datos satelitales no es instantánea, por lo que se debió filtrar la serie
in-situ y la velocidad de Ekman debido a la componente del viento. Se aplicó el filtro
pasabajos descripto en la Sección 3.1.1 con periodos de corte de 7 días a ambas
series, velocidad de corriente y tensión del viento, que coincide con la frecuencia
temporal de AVISO. La Figura 5.2 muestra que la variación de la velocidad entre
superficie y a 10 metros no es importante, pero se observa que la VGA+Vek está
pág. 60
desplazada respecto del valor medio de la velocidad in-situ. Este corrimiento de la
media respecto al ADCP no se observa en los datos de CTOH (Fig. 5.1).
Comparando con la velocidad derivada de CTOH, podemos decir que AVISO no se
asemeja a la serie in-situ, excepto por el último tramo, Diciembre 2006 y Noviembre
2006 (Fig. 5.2).
Figura 5.2: Comparación de la velocidad in-situ filtrada con un filtro pasa bajos con periodos de corte
de 7 días (línea negra) y 21 días (línea roja) con velocidad geostrófica absoluta de AVISO, a la cual
se le sumó la componente de la velocidad debido al viento (líneas azul y magenta), en el punto más
cercano a la posición de la traza.
Sin embargo los valores de ECM de las diferencias entre ADCP y AVISO (~10
cm/seg) son menores comparados con CTOH (~12 cm/seg). Puede ser que los
datos CTOH tengan una buena estimación de la media comparado con AVISO, ya
que poseen una mejor resolución espacial. En cambio, los datos de AVISO están
mejor distribuidos temporalmente probablemente debido a que se utilizan
mediciones de varios satélites. No obstante la media de AVISO no está bien
representada. La Figura 5.3 muestra como se representa la serie de tiempo in-situ
filtrada a 7 días (línea negra) cuando se eligen las fechas de CTOH (línea roja) y de
AVISO (línea azul). Es decir, tener una serie temporal con un dato cada 10 días,
como CTOH, en vez un dato cada una hora, como ADCP. Se puede observar que
con una frecuencia de muestreo menor se pierden algunos detalles: en Nov-Dic
pág. 61
2006 se aprecia un máximo de velocidad que con CTOH no se identifica y con
AVISO sí, que presenta un dato cada 7 días.
Figura 5.3: Velocidad in-situ de corriente filtrada con un filtro pasa bajos con un periodo de corte de 7
días (línea negra). La línea roja representa los puntos más cercanos al periodo de tiempo de los datos
satelitales a lo largo de la traza y la línea azul los puntos más cercanos al periodo de tiempo de los
datos grillados de AVISO.
pág. 62
6 Conclusiones
La altimetría satelital ha mejorado en los últimos años sobre todo en mar abierto en
donde se ha logrado una precisión de 2-3 cm. Sin embargo, en las regiones costeras
y sobre plataformas continentales la precisión de las mediciones de la altura del mar
disminuye, debido en parte a que los procesos costeros son más difíciles de
modelar. En el caso particular de la PCA se sugiere que el tipo de marea existente
en la región, con amplitudes entre las más grandes del mundo, puede aumentar el
error de la medición del radar altimétrico. Se ha mostrado que incrementando el
número de satélites utilizados para producir mapas interpolados de la altura del mar
(Pascual y otros 2006 y 2007) y mejorando los modelos de marea utilizados por el
Proyecto AVISO (Volkov y otros 2007) se contribuye a mejorar los campos de altura
del mar. En esta tesis se analizaron 16 años de datos grillados de ANM y de
velocidad geostrófica absoluta, provistos por AVISO, para el Atlántico Sudoccidental.
Además, se completó el estudio con datos a lo largo de las trazas de CTOH, a los
cuales se les eliminó el efecto de la marea con el modelo de marea que mejor ajusta
a la región (Saraceno y otros 2010). Por último se estudió la variación espacial y
temporal de la longitud de la escala espacial del Atlántico sudoccidental.
Del análisis de AVISO se obtuvo que la velocidad geostrófica absoluta sobre el
punto de grilla más cercano a 40.789ºS-57.003ºW posee una escala temporal mayor
a 20 días, que concuerda con la frecuencia de Nysquist de TOPEX/POSEIDON. Los
mapas grillados de AVISO están construidos con todas las trazas de satélites
disponibles. No obstante el satélite que predomina es TOPEX/POSEIDON debido
que es el que tarda menos días en repetir su órbita (10 días). También se observó
que la comparación entre AVISO y ADCP mejora levemente al considerar la
velocidad de Ekman. En función de estos resultados se sugiere que la baja
correlación entre las velocidades provista por AVISO y medidas con el ADCP es
debido a la presencia de fenómenos de mesoescala cuya escala espacial el
altímetro no puede detectar. Strub y otros (1997) estudiaron la variabilidad de las
velocidades superficiales a lo largo de las trazas derivadas de TOPEX sobre la
corriente de California, encontrando que las escalas espaciales que el altímetro
puede resolver son de 50-100 km. A su vez, la resolución espacial de los campos de
ASM de AVISO es del orden de los 100 km (Chelton y otros 2011). Por lo tanto, los
resultados hallados en el Capítulo 4, Sección 4.2 sugieren que los datos grillados de
pág. 63
altimetría no tienen la suficiente resolución espacial para resolver la estructura que
domina en la CM, representada por la caja 1 (44.4±8.2 km). A su vez, sobre la región
costera se muestra que el DE de la diferencia entre la ANM de AVISO y las
estaciones mareográficas es mayor en la zona sur de la Argentina, donde las
amplitudes de marea son grandes. En cambio, cuando la región está caracterizada
por amplitudes de marea relativamente pequeña, como en Mar del Plata, la ANM
satelital se ajusta mejor a los datos in-situ. Estos resultados pueden deberse a que
el modelo de marea utilizado por AVISO no se ajusta bien a la región de estudio. Sin
embargo, el valor promedio de DED encontrado (8.3 cm) es bastante bueno en
comparación con el mismo valor en otras plataformas con características físicas
similares (e.g Volkov 2007).
Por otro lado, los resultados de la comparación entre la velocidad geostrófica
absoluta de CTOH y la velocidad medida con el ADCP muestran que el ECM
disminuye en un 7% cuando se considera la componente de Ekman. Además, los
datos a lo largo de la traza estiman mejor la media porque presentan una mejor
resolución espacial. Sin embargo, el ECM alto (12-13 cm/s) podría deberse a que la
distancia entre el punto de CTOH y la boya es lo suficientemente grande como para
tener un comportamiento distinto. También podría influir la resolución temporal de
los datos satelitales que es baja (10 días) comparados con los productos OSCAR y
AVISO. A su vez, la comparación entre las velocidades superficiales de OSCAR y
los datos in-situ (ECM 10 cm/s) es mejor que con CTOH (ECM ~12 cm/s). Esto se
atribuye a que la frecuencia de muestreo de OSCAR es de 5 días. No obstante, la
mejor comparación se obtiene entre la VGAAVISO+Vek y el ADCP, obteniendo un ECM
de ~6 cm/seg en el punto de grilla más cercano a la boya. Este resultado puede
deberse a la poca distancia entre los datos satelitales y la boya, además de que los
datos grillados poseen una mejor resolución temporal comparada con CTOH.
Resultados similares fueron obtenidos por Strub y otros (1997) cuando compararon
velocidades geostrófica de TOPEX con velocidades medidas con correntímetros en
la Corriente de California.
Para analizar los datos altimétricos costeros de CTOH se comparó la ANM con la
serie de marea de Mar del Plata (Fig. 3.2.2.1). Se observó que el ECM entre dichas
series es de 5.5 cm, siendo menor que entre AVISO y el mareógrafo (8.3 cm).
Bouffard y otros (2008) aplicaron correcciones y técnicas de procesamiento a datos
altimétricos de varias misiones en la costa noroeste del Mar Mediterráneo y las
pág. 64
compararon con 3 series in-situ del nivel del mar. El ECM de la diferencia entre estas
series de datos fue de 2.9 cm y de 3.7 cm cuando se utilizó el producto a lo largo de
las trazas de AVISO. Por lo que se considera que un ECM de 5.5 cm en la costa
Argentina es bueno, teniendo en cuenta que la serie de tiempo de la ANM satelital
cerca de la costa presenta varias mediciones no confiables para el periodo elegido.
En el Capítulo 4 se realizó el estudio de la variación temporal y espacial de la
longitud de la escala espacial utilizando un método basado en la autocorrelación en
dos dimensiones de 10 años de imágenes de TSM. En base a los resultados se
concluye que la presencia del borde del talud separa la región en dos zonas: 1) lado
oeste, donde las longitudes de las escalas de los ejes mayores de las elipses de
correlación son grandes; 2) lado este, donde la escala espacial es baja. La
variabilidad temporal de la longitud de la escala espacial en general es alta, excepto
en una región sobre la isobata de 300 metros y sobre la plataforma cerca de la
costa.
La presencia de una pequeña zona con desvío estándar alto entre 41 y 42ºS sobre
el borde del talud podría reflejar el intercambio de aguas entre la plataforma y la CM,
que podría afectar la variación temporal y espacial del eje mayor. Esta observación
coincide con análisis previos de TSM usando diferentes metodologías (Piola y otros,
2010) y con una merma en la distribución de vieiras Patagónicas (Bogazzi y otros
2005).
Luego, se definieron cajas para cuantificar mejor la variación espacial y temporal de
la longitud y la orientación de la escala espacial, cuyos resultados se muestran en la
Tabla 4.2.1. La caja 1 presenta la mayor longitud media de la escala espacial
(44.4±8.2 km.), y tiene la misma orientación que el corazón de la CM. Se sugiere que
estos resultados se deben a que la caja 1 esta sobre la CM que se caracteriza por
tener un flujo barotrópico. Por otro lado, la caja 3 que se ubica al sur de la caja 1,
sobre la CM, presenta la menor longitud de la escala espacial (18.3±6.2 km.) con
una alta variabilidad en la dirección del eje mayor (67.9º±56.5º). Se argumenta que
esto podría deberse a una disminución en el control topográfico debido a que la
pendiente del fondo es menos pronunciada respecto a la caja 1. La región de la
confluencia de Brasil-Malvinas está caracterizada por una longitud de la escala
espacial corta debido a que la colisión entre la CM y la CB generan variaciones en el
campo de TSM. Además, la CBM presenta valores altos de desvío estándar de la
ANM (Chelton y otros 1990) hecho que favorece a la variabilidad de la dirección del
pág. 65
vector eje mayor. La alta variabilidad de la orientación y la longitud del eje mayor
hallados en la caja 2 todavía no son bien entendidas. Se sugirieron dos hipótesis: i)
las intrusiones de aguas sobre plataforma podrían afectar esta caja; ii) el flujo de
agua en la caja podría estar afectado por el fondo debido a la presencia de una
meseta, aunque no hay evidencia suficiente para corroborar estas conjeturas.
Las series de tiempo de las cajas 1, 2 y 3 muestran una variación anual, con
máximas longitudes de la escala espacial en verano y mínimos en invierno. Esto
puede deberse a la homogenización de la superficie debido a la fuerte termoclina
durante la estación estival, que se debilita en invierno por las tormentas. Sin
embargo, la señal anual es significativa con el 95 % de confianza solo en los
espectros de la caja 1 y 3. Provost y otros (1992) analizaron 3 años de imágenes de
TSM sobre la región de la CBM y encontraron que esta región está dominada por la
señal semianual. Sugirieron que esto debe estar asociado a la onda semianual que
presenta la atmosfera en latitudes altas del hemisferio sur. El espectro de la serie de
tiempo de la caja 3 presenta una señal semianual significativa que puede deberse a
que la TSM se modifica por la presencia de la onda semianual de la atmosfera, y
por ende se modifica la longitud de la escala espacial. Además de la señal anual, el
espectro de la caja 1 presenta un pico significativo centrado en 48 -1 días-1. Esta alta
frecuencia se relaciona con el periodo de duración de las anomalías de TSM
negativas halladas en la zona de intrusiones (Piola y otros 2010).
Los valores de las longitudes de las escalas espaciales calculados son útiles para la
interpretación de otras bases de datos satelitales con menor resolución espacial
como la altura del nivel del mar. Por ejemplo, se observó que el ECM de la diferencia
entre los datos satelitales e in-situ en el punto de la traza (~10 cm/seg) es mayor que
en la posición de la boya (~6 cm/seg). Este aumento del ECM podría deberse a que
la distancia entre la boya y la traza 204 es de 111 km., que supera la longitud de la
escala espacial calculada en esa región que corresponde a la caja 1 (44.4±8.2 km).
Entonces se podrá caracterizar la región con instrumentos que posean una escala
igual o menor a 44 km. Además, la información obtenida en este trabajo ayudara a
planificar las distancias entre estaciones cuando se realicen campañas
oceanográficas. También ayudará a indicar que escalas no se pueden resolver con
instrumentos de mayor resolución espacial.
pág. 66
Apéndice A
Resolución espacial de AVISO
Para determinar la escala espacial que los datos grillados de AVISO pueden
resolver, se utilizaron datos de TSM de alta resolución de MODIS (ver Sección 2.3).
Cuando la salinidad está bien correlacionada con la temperatura, y además la
temperatura superficial es representativa de la temperatura a mayores
profundidades, el gradiente espacial de TSM se va a relacionar con las velocidades
horizontales a través de la ecuación de viento térmico. Esta ecuación vincula la
variación vertical de la velocidad en una dirección con el gradiente horizontal de
temperatura como muestran las siguientes ecuaciones:
(A.1)
(A.2)
donde beta es el coeficiente de expansión térmica del agua de mar asumiendo que
la salinidad está correlacionada con la temperatura y vale 325.10 -6 K-1 para una
temperatura de 20ºC y una presión de 100 MNm-2
(http://www.kayelaby.npl.co.uk/general_physics/2_7/2_7_9.html). Además se supuso
que los valores de la velocidad superficial son u y v, y descienden a cero a cierta
profundidad Z de referencia o nivel de no movimiento, entonces
y las ecuaciones A.1 y A.2 quedan:
(A.3)
(A.4)
Se eligió el nivel de referencia considerando la posición del ADCP y asumiendo que
el nivel de no movimiento esta próximo del fondo (200 m). Como se discute más
adelante, esta hipótesis puede no ser correcta dependiendo del periodo temporal
elegido. Un método similar fue utilizado por Strub y otros (2007) para analizar las
pág. 67
escalas espaciales que los datos de velocidad geostrófica a lo largo de las trazas de
TOPEX podían resolver en la corriente de California.
La región elegida en la cual se calculó el gradiente espacial de temperatura se
muestra en la Figura A.1 y A.2. La elección de la imagen diaria de alta resolución de
TSM se basó en que la fecha coincidiera con el tiempo de AVISO, que abarcara la
región donde se colocó la boya, y a su vez que la cobertura nubosa sea mínima. Se
observa en la Figura A.1 el campo de velocidades geostróficas absolutas con
valores altos en la región caracterizada por temperaturas frías, que asociamos a la
corriente de Malvinas. También se observa que la plataforma continental presenta
velocidades geostróficas absolutas menores comparado con la región de Malvinas.
Por otro lado, la confluencia Brasil-Malvinas está caracterizada por velocidades más
variables, y en algunos sectores se pueden divisar eddies tanto ciclónicos como
anticiclónicos (Fig. A.2).
Utilizando la relación de viento térmico se calcularon las velocidades superficiales
asociadas al campo de TSM como se describió previamente. Luego, se compararon
dichas velocidades con la velocidad geostrófica absoluta de AVISO para una dada
latitud, cercana a la posición del ADCP (ver Figura A.3). En general, se puede notar
que no hay concordancia entre los campos de velocidad térmica (línea azul) y
geostrófica (línea verde), sobre todo en el inicio y final de las curvas. Entre 61º y
60ºW las diferencias entre las velocidades son menores, pero el viento térmico no
presenta el máximo relativo (~57ºW) que se observa en la velocidad geostrófica
absoluta asociado a la CM.
pág. 68
Figura A.1: Imagen de TSM provista por MODIS con una resolución de espacial de 5 km. Los
vectores representan la velocidad geostrófica absoluta derivada de AVISO y el círculo blanco marca
la posición de la boya.
Figura A.2: Muestra la posición geográfica de la imagen de TSM elegida para el cálculo de viento
térmico. Los vectores representan la velocidad geostrófica absoluta derivada de AVISO para el día 13
de Septiembre de 2006, coincidente con la fecha de la imagen satelital. La línea azul marca la traza
204 del satélite altimétrico JASON.
pág. 69
Figura A.3: Muestra la velocidad derivada de la ecuación de viento térmico (línea azul) y la velocidad
geostrófica absoluta provista por AVISO (línea verde) a lo largo de 41.772ºS para el 13 de septiembre
de 2006.
La pobre comparación entre el viento térmico y la velocidad derivada de la TDA
puede deberse a que la estructura térmica en profundidad no se asemeja al patrón
de temperatura superficial. Un ejemplo de esto se observa en la Figura A.4 en donde
se muestra una sección vertical de temperatura y salinidad a través de la CM. Esta
sección se ubica al sur de la latitud elegida para la comparación de las velocidades
(Fig. A.3), sin embargo se observa que la estructura vertical de la temperatura no es
homogénea en los primeros 200 metros como se supuso en la relación de viento
térmico. Se sugiere que en invierno, donde la capa de mezcla es mayor debido a los
fuertes viento dominantes, la relación de viento térmico sería válida para el nivel de
referencia elegido. La Figura A.5 muestra la velocidad geostrófica absoluta
superpuesta con la TSM en la misma latitud, donde el máximo relativo de velocidad
geostrófica absoluta (~0.6 m/seg) coincide con un mínimo relativo de temperatura
(~6 ºC) que concuerda con la posición de la CM. Además, la relación inversa entre la
velocidad y la temperatura se observa también en 54ºW, donde hay un máximo de
temperatura (~13.5 ºC) y un mínimo de velocidad geostrófica absoluta (~-0.5 m/seg).
pág. 70
Figura A.4: Sección vertical de la temperatura y la salinidad.
Figura A.5: Temperatura superficial y velocidad geostrófica derivada de AVISO para una dada latitud
para el 13 de septiembre de 2006.
Si se analiza la variación de la velocidad geostrófica absoluta derivada de la ASM
más su valor medio y la TSM a lo largo de la traza más cercana a la región de la
boya (ver Fig. A.2 y A.6), se puede observar que los datos a lo largo de la traza
ofrecen mayor detalle de la variación de la velocidad geostrófica absoluta por poseer
mayor resolución espacial que los datos grillados. Nuevamente se destaca el
máximo de velocidad donde se encuentra el mínimo de temperatura asociada la CM.
pág. 71
Figura A.6: Velocidad geostrófica absoluta (línea azul) derivada de datos a lo largo de la traza 204
para el día 23 de noviembre de 2006 y TSM (línea verde) para la misma fecha.
Apéndice B
Climatologías de los datos CTOH
Como se mencionó en el Capítulo 2 los datos a lo largo de las trazas de CTOH están
procesados con el fin de mejorar la medición sobre las plataformas continentales y
regiones costeras. En este trabajo a los datos de ANM de CTOH se le restó la
contribución de las mareas. Dicha contribución se estimo con el modelo TPXO_AO
desarrollado por Egbert y Erofeeva (2002). A la base de datos de ANM satelital
corregida se le calculó la velocidad geostrófica asociada y se computaron las medias
estacionales. La Figura B.1 y B.2 muestran las medias estacionales de la velocidad
geostrófica y de ANM a partir de los datos a lo largo de las trazas de CTOH. En las
cuatro estaciones se observa que sobre la plataforma las velocidades geostróficas
son pequeñas comparado con el océano profundo (Fig. B.1). Además, sobre la costa
las velocidades geostróficas presentan algunos valores altos que no son confiables.
Varios de estos extremos se identifican con los círculos azules y rojos en la Fig. B.1.
Sobre plataforma, entre 35ºS y 40 ºS, se observa que las velocidades geostróficas
aumentan en otoño e invierno (Fig. B.1-b y B.1-c). Matano y otros (2010) realizaron
simulaciones numéricas para discriminar los procesos dinámicos que controlan la
interacción entre la plataforma y el océano profundo. Mostraron que la circulación en
la superficie está caracterizada por velocidades bajas en comparación con la CM,
que concuerda con las observaciones realizadas en este trabajo.
pág. 72
Los campos de ANM de CTOH muestran valores altos (1-4 cm) en plataforma
durante verano y otoño (Fig. B.2). Por el contrario, en invierno y primavera, esta
región presenta anomalías negativas. También se observa que los valore extremos
de ANM coincide con los extremos de las velocidades geostróficas asociadas.
pág. 73
a) Verano b) Otoño
Figura B.1: Promedios estacionales las velocidades geostróficas (cm/seg) asociadas a las anomalía del nivel del mar a lo largo de las trazas de CTOH. a) verano; b) otoño; c) invierno; d) primavera . La isobata de 300 metros está representada por la línea negra. Los círculos azules y rojos de las figuras
marcan valores de velocidades extremas.
pág. 74
c) Invierno d) Primavera
Figura B.2: Promedios estacionales de la anomalía del nivel del mar (m) a lo largo de las trazas de
CTOH. a) verano; b) otoño; c) invierno; d) primavera. La isobata de 300 metros está representada por
la línea negra.
Apéndice C
pág. 75
c) Invierno d) Primavera
a) Verano b) Otoño
Longitud de la escala espacial sobre el borde del talud continental
Uno de los resultados más importantes del análisis de la longitud de la escala
espacial representada por el eje mayor de la elipse de correlación descripta en el
Capítulo 4 es que se detectó la posición de las intrusiones de aguas de la CM en la
Plataforma Continental. Para estudiar si existen otros sitios donde esto puede
ocurrir, se extendió el análisis a todo el borde del talud, desde 35ºS a 55ºS. Se utilizó
una versión de TSM obtenido de JPL (Jet Propulsion Laboratory,
http://podaac.jpl.nasa.gov/DATA_PRODUCT/SST/), que posee un periodo más
extenso que la base de datos utilizada en el Capitulo 4 (Enero de 1986 y finaliza en
Diciembre 2007). Estos datos poseen una resolución espacial de 5 km y están
promediados cada 8 días. A pesar que se blanqueó las regiones adyacentes al
borde del talud (ver Fig. C.2) en las imágenes de TSM, el tiempo computacional
requerido para completar el análisis con un procesador intel quad core M7 tomó más
de 4 semanas. Notar que la base de datos de TSM usada en esta parte presenta
una máscara artificial entre 40ºS y 42ºS (Fig. C.1), la cual afecta el análisis en esa
región. Esta mascara en los datos es un problema conocido (J. Vazquez, 1998 JPL).
Figura C.1: Campo medio de la temperatura superficial del mar (TSM) para el periodo Enero 1995-
Diciembre 1998. Las líneas azul oscuro representan las isolineas de 300 y 1000 metros.
pág. 76
Los resultados de la longitud de la escala espacial media se presentan en la Figura
C.2. Muestran valores altos sobre la plataforma y borde del talud, y valores bajos
hacia el mar profundo y hacia la costa (Fig. C.2). Las máximas longitudes de la
escala espacial se dan entre 38ºS y 44ºS sobre el borde del talud, que concuerda
con las observaciones realizadas en el Capitulo 4. A su vez, se puede apreciar que
al sur de 48ºS sobre la isobata de 300 metros, hay una región con máximos relativos
de la longitud del vector eje mayor. Luego los valores medios decrecen hacia
latitudes altas, pero siguen siendo mayores que las longitudes de las escalas
espaciales de la plataforma.
Figura C.2: Valores medios de los ejes mayores (km) de las elipses de correlación para el periodo
Enero 1986-Diciembre 2007. La isobata de 300 metros está representada por la línea negra.
La Figura C.3 muestra el desvío estándar de las longitudes de las escalas
espaciales desde Enero de 1986 a Diciembre de 2007. Se observa menor
variabilidad sobre la región de la isobata de 300 metros donde se encuentran las
longitudes de las escalas espaciales medias altas. Al sur de 52ºS se halla una región
de alta variabilidad que se extiende latitudinalmente. La plataforma continental
estaría representada por una alta variabilidad de la longitud de la escala espacial,
como en mar abierto.
pág. 77
Se concluye que la presencia del borde del talud afecta la escala espacial y su
variabilidad, obteniendo longitudes de la escala espacial altas en esta región. En
cambio, la plataforma y el océano profundo presentan longitudes de escalas
espaciales bajas con mayor variabilidad. Regiones sobre la isobata de 300 metros
que presentan longitudes de la escala espacial menores que los máximos y alta
variabilidad podrían ser zonas optimas para el intercambio de aguas de plataforma
con la CM, como por ejemplo, al sur de 50ºS.
Figura C.3: Desvío estándar de los ejes mayores (km) de las elipses de correlación para el periodo
Enero 1986-Diciembre 2007. La isobata de 300 metros está representada por la línea negra.
pág. 78
Índice de figuras
Figura 1.2.1 Esquema de cómo mide el radar altimétrico. ASM= altura superficial del
mar; TDSM: topografía dinámica de la superficie del mar (hd). H-h incluye el
efecto de la marea (ht) y de la presión atmosférica (ha). 10
Figura 1.2.2 Muestra la velocidad superficial (vectores rosas) perpendicular a las trazas
(puntos rosas). Figura adaptada del Capítulo 16, Coastal Altimetry,
Vignudelli y otros(2011). 11
Figura 1.2.3 Campo de ANM y las velocidades superficiales (vectores) asociadas
estimada con 2 satélites (izquierda) y con 4 satélites (derecha). La línea
blanca representa la trayectoria de una boya de superficie. Se observa una
mejor concordancia en el panel de la derecha. Pascual y otros (2006).
13
Figura 1.2.4 Desvío estándar de la variación de la ASM residual de todas las costas
para 6 años de observaciones de Jason-1 aplicando dos modelos de
marea: FES2004 y GOT 4.7. Coastal Altimetry, Vignudelli y otros (2011).
14
Figura 1.3.1 Esquema de la circulación promediada en profundidad del océano Atlántico
Sudoccidental. Las profundidades menores a 200 metros están pintadas de
blanco (Matano y otros 2010). 18
Figura 2.1.2.1 Campo de topografía dinámica media (cm) superpuesta con la traza 204 de
CTOH y posición de la boya (cuadrado negro). El círculo magenta
representa el punto de grilla donde se extrajo la serie de tiempo de OSCAR
(41.5ºS-57.5ºW). La isobata de 300 metros está representada por la línea
azul oscuro. 23
Figura 2.1.4.1 Campo de topografía dinámica media superpuesta con la traza 204 de
CTOH y el punto de la boya (cuadrado negro). Los dos puntos de grilla de
donde se extrajo las series de tiempo de la tensión del viento están
representados por los círculos magentas. La línea azul oscuro representa la
isobata de 300 metros. 25
Figura 2.2.2.1 Campo de anomalía del nivel del mar (cm) superpuesta con las posiciones
de las estaciones mareográficas (círculos blancos), los puntos de la grilla
de AVISO de donde se extrajeron las series de tiempo de ANM (rombos
negros) y el punto de la traza de CTOH de donde se extrajo los datos de
ANM (cuadrado magenta). 29
pág. 79
Figura 3.1.1 Desvío estándar de SLA (cm) en el Atlántico sudoccidental para el periodo
1992-2008. Las isobatas de 300, 500, 1000 y 2000 metros están
representadas por las líneas negras. 30
Figura 3.1.1.1 Componente meridional y zonal de la velocidad medida por AVISO (puntos
rojos) y correntómetro (puntos azules). Los contornos magenta y verde son
las elipses de varianza para los datos in-situ y los datos de altimetría
respectivamente. Los vectores medios están representados por las líneas
blanca y negra. 31
Figura 3.1.1.2 Coeficientes de correlación entre la velocidad geostrófica absoluta y la
velocidad in-situ filtrada con distintos periodos de corte (días). 33
Figura 3.1.1.3 Series de tiempo de la componente meridional de la velocidad geostrófica
absoluta (línea negra) y la velocidad in-situ filtrada con un filtro pasabajos
para distintos periodos de corte. 34
Figura 3.1.1.4 Series de tiempo de la componente meridional de la velocidad in-situ (línea
roja), datos filtrados con un filtro pasabajos con una frecuencia de corte de
21-1 días-1 (línea azul) y la velocidad geostrófica absoluta (línea negra).
34
Figura 3.1.1.5 Serie de tiempo de la componente meridional de la velocidad in-situ filtrada
con filtro pasabajos de periodo de corte de 21 días (línea negra) y 28 días
(línea verde). Las curvas magenta y azul representan la velocidad
geostrófica absoluta en superficie y a 10 metros de profundidad
respectivamente. 35
Figura 3.1.2.1 Series de tiempo de ANM provista por AVISO (línea magenta) superpuesta
con las series de altura del mar (línea azul) de los 3 mareógrafos: a) Mar
del Plata (panel superior), b) Puerto Madryn (panel intermedio) y c) Puerto
Deseado (panel inferior). Los datos satelitales utilizados corresponden al
punto de grilla más cercano a las 3 estaciones. 38
Figura 3.2.1.1 Campo de TDM (cm) al cual se le superpuso la isobata de 300 metros, la
posición de la boya y la traza 204 de CTOH. 40
Figura 3.2.1.2 Muestra la velocidad geostrófica (línea azul) derivada de la TDM (línea
verde) a lo largo de la traza 204. La recta negra representa la posición de la
boya. 41
Figura 3.2.1.3 Muestra la velocidad geostrófica (línea azul) derivada de la TDM y la
batimetría (línea verde) a lo largo de la traza 204. La recta negra representa
la posición de la boya. 41
Figura 3.2.1.4 Velocidad absoluta en función de tiempo para el periodo septiembre 2006 a
marzo 2007. La velocidad medida por el ADCP a 10 m (línea negra) esta
pág. 80
filtrada con un pasa bajos con periodo de corte de 40 hs. La velocidad
geostrófica derivada de la ANM más la velocidad derivada de la TDM,
filtrada espacialmente (línea magenta). Los dos primeros gráficos son la
velocidad medida por ADCP y la velocidad absoluta considerando la
anomalía, componente media y velocidad de Ekman en superficie (línea
verde) y a 10 m (línea azul). 42
Figura 3.2.1.5 Muestra la diferencia entre la magnitud de la velocidad de Ekman en
superficie y a 10 metros para el periodo septiembre 2006-marzo 2007.
43
Figura 3.2.1.6 Tensión del viento diaria de QuikScat (línea magenta). La curva a azul es la
tensión del viento en las fechas más cercanas a las mediciones
instantáneas de CTOH. 44
Figura 3.2.2.1 Series de tiempo de ANM provista por CTOH (línea magenta) superpuesta
con las series de altura del mar (línea azul) de la estación mareográfica de
Mar del Plata. El panel superior muestra el punto de la traza más cercano a
la estación con el valor de ECM correspondiente. El panel inferior muestra
el segundo punto de traza más cercano a la estación con su ECM
correspondiente. 46
Figura 4.1.1 Mapa de correlación con centro en el medio de la subimagen. Los vectores
negros representan los ejes mayores y menores de la elipse de correlación
(línea blanca). 48
Figura 4.2.1 Campo medio de TSM (Celsius) para el periodo enero 1986-diciembre
1995. Los vectores blancos representan la media de los ejes mayores de
las elipses de correlación para el mismo periodo. Las cajas negras
delimitan las regiones de estudio; la isobata de 300 metros está
representada por la línea negra. 49
Figura 4.2.2 Valores medios (panel superior) y desvío estándar (panel inferior) de los
ejes mayores de las elipses de correlación de SST para el periodo enero
1986- diciembre 1995. En ambos gráficos la isobata de 300 m se
representa con la línea negra. Las unidades son en kilómetros y la barra de
colores es para ambos paneles. 50
Figura 4.2.3 a) Valores medios (panel superior) y b) desvío estándar (panel inferior) de
clorofila-a para enero 1998-2009. Las líneas negras representan las
regiones y la línea magenta la isobata de 300 metros. 52
Figura 4.2.4 Panel izquierdo: series de tiempo de la longitud de la escala media (línea
magenta) y la misma serie despues de ser filtrada con un filtro pasa bajos
pág. 81
con un periodo de corte de 365 días (línea azul). Panel derecho: espectro
con un nivel de confianza de 95 % indicado con la linea magenta. 54
Figura 4.2.5 Muestra la batimetría de la región superpuesta con la isobata de 300
metros (línea magenta) y las cajas (líneas negras). El panel derecho
presenta mayor detalle de la plataforma continental. 55
Figura 4.2.6 Panel izquierdo: series de tiempo de la longitud de la escala media (línea
magenta) y la misma serie despues de ser filtrada con un filtro pasa bajos
con un periodo de corte de 365 días (línea azul). Panel derecho: espectro
con un nivel de confianza de 95 % indicado con la linea magenta. 55
Figura 4.2.7 Panel izquierdo: series de tiempo de la longitud de la escala media (línea
magenta) y la misma serie despues de ser filtrada con un filtro pasa bajos
con un periodo de corte de 365 días (línea azul). Panel derecho: espectro
con un nivel de confianza de 95 % indicado con la linea magenta. 57
Figura 4.2.8 Panel izquierdo: series de tiempo de la longitud de la escala media (línea
magenta) y la misma serie despues de ser filtrada con un filtro pasa bajos
con un periodo de corte de 365 días (línea azul). Panel derecho: espectro
con un nivel de confianza de 95 % indicado con la linea magenta. 58
Figura 5.1 Serie de tiempo de las velocidades geostróficas de CTOH+ Ekman (línea
magenta y azul) y del producto OSCAR. Además se graficó la velocidad
medida con ADCP a la cual se le aplico un filtro pasa bajos con periodo de
corte de 40hs. Periodo septiembre 2006-marzo 2007. 60
Figura 5.2 Comparación de la velocidad in-situ filtrada con un filtro pasa bajos con
periodos de corte de 7 días (línea negra) y 21 días (línea roja) con
velocidad geostrófica absoluta de AVISO, a la cual se le sumó la
componente de la velocidad debido al viento (líneas azul y magenta), en el
punto más cercano a la posición de la traza. 61
Figura 5.3 Velocidad in-situ de corriente filtrada con un filtro pasa bajos a 7 días (línea
negra). La línea roja representa los puntos más cercanos al periodo de
tiempo de los datos satelitales a lo largo de la traza y la línea azul los
puntos más cercanos al periodo de tiempo de los datos grillados de AVISO.
62
Figura A.1 Imagen de TSM provista por MODIS con una resolución de espacial de 5
km. Los vectores representan la velocidad geostrófica absoluta derivada de
AVISO y el círculo blanco marca la posición de la boya. 68
Figura A.2 Muestra la posición geográfica de la imagen de TSM elegida para el cálculo
de viento térmico. Los vectores representan la velocidad geostrófica
absoluta derivada de AVISO para el día 13 de Septiembre de 2006,
pág. 82
coincidente con la fecha de la imagen satelital. La línea azul marca la traza
204 del satélite altimétrico JASON. 69
Figura A.3 Muestra la velocidad derivada de la ecuación de viento térmico (línea azul)
y la velocidad geostrófica absoluta provista por AVISO (línea verde) a lo
largo de 41.772ºS para el 13 de septiembre de 2006. 69
Figura A.4 Sección vertical de la temperatura y la salinidad. 70
Figura A.5 Temperatura superficial y velocidad geostrófica derivada de AVISO para
una dada latitud para el 13 de septiembre de 2006. 71
Figura A.6 Velocidad geostrófica absoluta (línea azul) derivada de datos a lo largo de
la traza 204 para el día 23 de noviembre de 2006 y TSM (línea verde) para
la misma fecha. 71
Figura B.1 Promedios estacionales las velocidades geostróficas (cm/seg) asociadas a
las anomalía del nivel del mar a lo largo de las trazas de CTOH. a) verano;
b) otoño; c) invierno; d) primavera . La isobata de 300 metros está
representada por la línea negra. Los círculos azules y rojos de las figuras
marcan valores de velocidades extremas. 73
Figura B.2 Promedios estacionales de la anomalía del nivel del mar (m) a lo largo de
las trazas de CTOH. a) verano; b) otoño; c) invierno; d) primavera. La
isobata de 300 metros está representada por la línea negra. 74
Figura C.1 Campo medio de la temperatura superficial del mar (TSM) para el periodo
Enero 1995-Diciembre 1998. Las líneas azul oscuro representan las
isolineas de 300 y 1000 metros. 75
Figura C.2 Valores medios de los ejes mayores (km) de las elipses de correlación para
el periodo Enero 1986-Diciembre 2007. La isobata de 300 metros está
representada por la línea negra. 76
Figura C.3 Desvío estándar de los ejes mayores (km) de las elipses de correlación
para el periodo Enero 1986-Diciembre 2007. La isobata de 300 metros está
representada por la línea negra. 77
pág. 83
Índice de Tablas
Tabla 1.2.1 Resumen del pasado y presente de la precisión de las mediciones y órbitas
de los satélites altimétricos (Satellite Altimetry and Earth Sciences, Fu and
Cazenave 2001). 12
Tabla 2.2.2.1 Posiciones geográficas de las estaciones mareográficas, el tipo de
instrumento y el periodo de medición. Estas tres series de tiempo fueron
provistas por Servicio de Hidrografía Naval. 27
Tabla 3.1.1.1 ECM de la diferencia entre la componente meridional de la velocidad
geostrófica absoluta de AVISO y ADCP filtrado con un filtro pasabajos a
distintos periodos de corte. 33
Tabla 3.1.1.2 Muestra el ECM de la diferencia entre la VGA+Vek en superficie y a 10
metros de profundidad, y la velocidad in-situ filtrada con un filtro pasabajos
con un periodo de corte de 21 y 28 días. 36
Tabla 3.1.2.1 ECM de la diferencia entre ANM y las series de altura del mar de las 3
estaciones mareográficas. 39
Tabla 3.2.1.1 Muestra el ECM de la diferencia entre la velocidad medida con el ADCP y
las velocidades geostróficas absolutas de CTOH. 45
Tabla 4.2.1 Media de 10 años de la longitud de la escala y del ángulo del vector para
las 4 cajas. 53
pág. 84
Referencias
Acha, E.M., Mianzan,H.W., Guerrero,R.A., Favero, M., Bava, J., 2004. Marine fronts
at the continental shelves of austral South America—physical and ecological processes.
Journal of Marine Systems 44,83–105.
AVISO (1996): AVISO user handbook: Merged TOPEX/Poseidon products, Tech.
Rep. AVI-NT-02-101-CN, ed. 3.0, 198pp, Toulouse, France.
Brickley, P., Thomas A., 1999: Decorrelation Scales of Sea Surface Temperature
http://grampus.umeoce.maine.edu/peter/mstf/ANREP99.html.
Bogazzi, E., Baldoni A., Rivas A., Martos P., Reta R., Orensanz J. M., Lasta M.,
Dell’Arciprete P., Werner F., 2005: Spattial correspondence between areas of concentration
of Patagonian scallop (Zygochlamys patagonica) and frontal systems in the southwestern
Atlantic. Fisheries Oceanography, 14:5, 359-376.
Bonjean F., G. S. E. Lagerloef, (2002). Diagnostic model and Analysis of the Surface
Currents in the Tropical Pacific Ocean. J. Geophys. Res., 32, 2938–2954,
Bosch W. (2008). EOT08a model performances near coasts. Presented at Second
coastal altimetry Workshop, Pisa, Italy.
Bouffard, J., S. Vignudelli, M. Hermann, F. Lyard, P. Marsaleix, Y. Menard and P.
Cipollini (2008), Comparison of ocean dynamics with a regional circulation model and
improved altimetry in the northwestern Mediterranean, in Special Issue "Satellite Altimetry
Over Land and Coastal Zones: Challenges and Applications," Journal of Terrestrial,
Atmospheric and Oceanic Science, doi: 10.3319/TAO.2008.19.1-2.117(SA).
Carrère, L., and F. Lyard (2003): Modeling the barotropic response of the global
ocean to atmospheric wind and pressure forcing-Comparisons with observations. Geophys.
Res. Lett., 30(6), 1275, doi:10.1029/2002GL016473.
Chelton, D., and M. G. Schlax (2003), The accuracies of smoothed sea surface height
fields constructed from tandem satellite altimeter datasets, Journal of Atmospheric and
Oceanic Technology, 20, 1276-1302.
Chelton D., M. G. Schlax, R. M. Samelson, (2011). Global observation of nonlinear
mesoscale eddies. ELSEVIER, Progress in Oceanography (IN PRESS).
Egbert, G.D.,Erofeeva,S.Y., (2002). Efficient inverse modeling of barotropic ocean
tides. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology 19(2),183–204.
Ekman, V. W. (1905), On the influence of the Earth’s rotation on ocean currents,
Arch. Math. Astron. Phys., 2, 11.
Ghil, M., et al. (2002), Advanced spectral methods for climatic time series, Rev.
Geophys., 40(1), 1003, doi:10.1029/2000RG000092.
pág. 85
Glorioso, P. D., y R. A. Flather (1997). The Patagonian Shelf Tides. Progress in
Oceanography, 40, 263–283.
Gordon, A. L., (1981). South Atlantic thermocline ventilation, Deep Sea Res., 28A,
1239-1264.
Gordon, A. L., and C. L. Greengrove (1986), Geostrophic circulation of the Brazil‐Falkland confluence, Deep Sea Res. Part A, 33, 573–585.
Guerrero, R. A., and A. R. Piola (1997). Masas de agua en la Plataforma Continental,
in El Mar Argentino y sus Recursos Pesqueros, vol. 1, edited by E. Boschi, pp. 107– 118,
Inst. Nac. de Invest. y Desarrollo Pesquero, Mar del Plata, Argentina.
Lambin, J., A. Lombard and N. Picot (2008), CNES initiative for altimeter processing
in coastal zone: PISTACH, First Coastal Altimeter Workshop, Feb 5-7, 2008, Silver Spring,
MA.http://cioss.coas.oregonstate.edu/CIOSS/workshops/Altimeter_workshop_08/
Coastal_Alt_Presentations/4_Picot_PISTACH.pdf
Letellier, T., F. Lyard and F. Lefebre (2004). The new global tidal solution: FES2004.
Jason SWT Meeting Abstracts, St Petersburg, Florida, USA.
Le Traon P. Y. and Dibarboure G., (1999). Meoscale mapping capabilities of multiple-
satellite altimeter missions. J. Atmos. Oceanic Technol., 16,1208-1223.
Le Traon, P. Y., and G. Dibarboure (2002), Velocity mapping capabilities of present
and future altimeter missions: The role of high frequency signals, J. Atmos. Oceanic
Technol., 19, (2077-2088).
Leeuwenburgh O., Stammer D. (2002). Uncertainties in altimetry-based velocity
estimates. J. Geophys. Res., 107, 3175,16 PP.
Madsen, K. S., J. L. Høyer, and C. C. Tscherning (2007), Near-coastal satellite
altimetry: Sea surface height variability in the North Sea-Baltic Sea area, Geophys. Res.
Lett., 34, (L14601), doi:10.1029/2007GL029965.
Matano R. P., E. D. Palma, A. R. Piola, (2010). The Influence of the Brazil and
Malvinas Currents on the Southwestern Atlantic Shelf circulation. Ocean Sci.,
doi:10.5194/os-6-983-2010.
Moreira, D., C. G. Simionato, W. C. Dragani, M. N. Nuñez, (2009). Tidal and residual
currents observations at the San Matías and San José gulfs, Northern Patagonia, Argentina.
Journal of Coastal Research, 25(4), 957–968. West Palm Beach (Florida), ISSN 0749-0208.
Parke, M. E., R. H. Stewart, D. L. Farless, and D. E. Cartwright,(1987). On the choice
of orbits for an altimetric satellite to study ocean circulation and tides, J. Geophys. Res., 92,
11,693– 11,707,
Parker, G., C. M. Paterlini, and R. A. Violante (1997), El Fondo Marino, in El Mar
Argentino y sus Recursos Pesqueros, vol. 1, edited by E. Boschi, pp. 65–87, Inst. Nac. de
Investigación y Desarrollo Pesquero, Mar del Plata, Argentina. Part II, 51(1– 3), 303– 318.
pág. 86
Palma, E. D., R. P. Matano, and A. R. Piola (2004), A numerical study of the
Southwestern Atlantic Shelf circulation: Barotropic response to tidal and wind forcing, J.
Geophys. Res., 109, C08014, doi:10.1029/2004JC002315.
Palma, E. D., R. P. Matano, and A. R. Piola (2008), A numerical study of the
Southwestern Atlantic Shelf circulation: Stratified ocean response to local and offshore
forcing, J. Geophys. Res., doi:10.1029/2007JC004720, in press.
Pascual, A., Y. Faugere, G. Larnicol, and P.-Y. Le Traon (2006), Improved description
of the ocean mesoscale variability by combining four satellite altimeters, Geophysical
Research Letters, 33, 02611, doi: 10.1029/2005GL024633.
Pascual, A., M. I. Pujol, G. Larnicol, P. Y. Le Traon, and M. H. Rio (2007), Mesoscale
mapping capabilities of multisatellite altimeter missions: First results with real data in the
Mediterranean, Journal of Marine Systems, 65, (1), 190-211.
Piola, A. R., Campos, E. J. D., Moller, O. O., Charo, M. and Martinez, C. (2000).
Subtropical shelf front off eastern South America, J. Geophys. Res., 105, C3, 6566–6578.
Piola, A. R., N. Martinez Avellanedy otrosa, R. A. Guerrero, F. P. Jardón, E. D.
Palma, S. I. Romero, 2010: Malvinas-slope water intrusions on the northern Patagonia.
Ocean Science, 6, 345-359.
Podesta, G. P., Brown O. B., Evans R. H., (1991). The anual cycle of satellite-derived
sea surface temperatura in the southwestern Atlantic Ocean. J. Clim., 4, 457-467.
Provost, C., Garcia O., Garcon V., 1992: Analysis of Satellite Sea Surface
Temperature Time Series in the Brazil-Malvinas Current Confluence Region: Dominance of
the Annual and Semiannual Periods. Journal of geophysical research, 97, 17841-17858.
Provost, C., P. Le Traon, 1993: Spatial and Temporal Scales in Altimetric Variability in
the Brazil-Malvinas Current Confluence Region: Dominance of the Semiannual Period and
Large Spatial Scales. Journal of Geophysical Research, Vol. 98. NO. C.10, 18,037-18,051.
Olson, D. B., G. P. Podesta, R. H. Evans, and O. B. Brown (1988), Temporal
variations in the separation of Brazil and Malvinas currents, Deep Sea Res., 35, 1971– 1990.
Romero S. I., Piola A. R., Charo M. y Garcia C. A. E. (2006). Chlorophyll-a variability
off Patagonia based on SeaWiFS data. J. Geophys. Res., 111, C05021,
doi:10.1029/2005JC003244.
Saraceno, M., P. T. Strub, and P. M. Kosro (2008), Estimates of sea surface height
and near-surface alongshore coastal currents from combinations of altimeters and tide
gauges, J. Geophys. Res., 113, C11013, doi:10.1029/2008JC004756.
Saraceno M., C. Provost, A. R. Piola, (2005). On the relationship between satellite-
retrieved surface temperatura fronts and chlorophyll a in the western South Atlantic. J.
Geophys. Res., 110, C11016, doi: 10.1029/2004JC002736.
pág. 87
Saraceno M., E. E. D’Onofrio, M. E. Fiore W. H. Grismeyer, (2010). Tide model
comparison over the Southwestern Atlantic Shelf Continental Shelf Research,
doi:10.1016/j.csr.2010.08.014.
Smith S. D., 1988 : Coefficients for sea surface wind stress, heat flux and wind
profiles as a function of wind speed and temperature. J. Geophys. Res., 93, 15467-15472.
Strub P. Ted, Chereskin Teresa K., Niiler Pearn P., James Corinne and Levine
Murray D. (1997), Altimeter-derived variability of surface velocities in the California Current
System, Journal of geophysical research, 102,. (C6), 12727-12748.
Vignudelli, S., P. Cipollini, M. Astraldi, G. P. Gasparini, and G. Manzella (2000),
Integrated use of altimeter and in situ data for understanding the water exchanges between
the Tyrrhenian and Ligurian Seas, J. Geophys. Res., 105, (C8), 19649 - 19664,
doi:10.1029/2000JC900083.
Vignudelli, S., P. Cipollini, L. Roblou, F. Lyard, G. P. Gasparini, G. Manzella, and M.
Astraldi (2005), Improved satellite altimetry in coastal systems: Case study of the Corsica
Channel (Mediterranean Sea), Geophys. Res. Lett., 32, (7), 1-5,
doi:10.1029/2005GL022602.
Vignudelli, S., P. Berry and L. Roblou (2008): Satellite altimetry near coasts – current
practices and a look at the future, in 15 Years of Progress in Radar Altimetry, edited by J.
Benveniste and Y. Menard, ESA, (in press).
Vignudelli, S., A. G. Kostianoy, Cipollini P., Benveniste J. (2011). Coastal Altimetry.
DOI: 10.1007/978-3-642-12796-0_1.
Volkov, D. L., G. Larnicol, and J. Dorandeu (2007), Improving the quality of satellite
altimetry data over continental shelves, J. Geophys. Res., 112, (C06020).
Vivier, F., and C. Provost (1999), Direct velocity measurements in the Malvinas
Current, J. Geophys. Res., 104, 21,083– 21,103.
pág. 88
![PDC_TAMBO[1] FINAL.doc](https://img.pdfslide.es/doc/110x75/55cf8ab855034654898d34b8/pdctambo1-finaldoc.jpg)
