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Desarrollo de herramientas numéricas para la observación y la modelación numérica de la dinámica oceánica en el sistema de Humboldt F. Monetti, A. Chaigneau,

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Presentación del tema: "Desarrollo de herramientas numéricas para la observación y la modelación numérica de la dinámica oceánica en el sistema de Humboldt F. Monetti, A. Chaigneau,"— Transcripción de la presentación:

1 Desarrollo de herramientas numéricas para la observación y la modelación numérica de la dinámica oceánica en el sistema de Humboldt F. Monetti, A. Chaigneau, S.Illig, M. graco, J. Ledesma, O. Morón, G. Flores, M. Sarmiento, L. Pizarro, C. Grados, V. Echevin, A. Paulmier, C. Y. Romero, J. Ramos, D. Espinoza, A. Bertrand

2 DATOS IMARPE-WOA: Área peruana Nitratos: perfiles Fosfatos: perfiles Silicatos: perfiles Clorofila: perfiles Oxigeno: perfiles Temperatura: perfiles Salinidad: perfiles Orígenes: Botellas IMARPE, CTD WOA, ARGO WOA, Botellas WOA Alta heterogeneidad temporal! Alta heterogeneidad espacial! Valores extremas con El Niño

3 Establecer un protocolo para asegurar un control de calidad de los datos. Facilitar el acceso a los datos a partir de diferentes herramientas numéricas. Proporcionar una documentación que presentan cada uno de los programas y métodos. Proponer una capacitación sobre los diferentes medios técnicos para garantizar la autonomía del grupo de trabajo. Tener disponible una base de datos actualizada regularmente. Definir métodos estadísticos para el procesamiento y el estudio de los datos. Objetivos principales

4 crucerosBitácora Lectura de las bitácoras Control de calidad Interpolación & Conexión Estudio de los datos Extracción de los datos Almacenamiento de los datos en netcdf Paquete ICEA: funciones en Matlab Organigrama de la exploración de los datos

5 Interpolacion Vertical: Reiniger & Ross Métodos estadísticos

6 Datos originales Datos interpoladas Ejemplo de perfil de Oxigeno Ejemplo de perfil de temperatura Interpolacion sobre 55 niveles verticales iregulares entre 0 y 1000 metros de profundidad

7 Métodos estadísticos: detección de los «outliers» Separación de las 3 distribuciones. Eliminación de los «outliers» a partir de un algoritmo no paramétrico (Schwertman et al., 2004). Calculó de anomalías a partir de las climatologías Niño, Niña y Normal. índice ENSO zona 1 +2 (NOAA) Seria temporal original Aproximación por distribuciones normales

8 Reconstrucción D. Kondrashov and M. Ghil [2006]: Spatio-temporal filling of missing points in geophysical data sets Autovectores Autovalores 10 años «Gaps filling» de las series de tiempo Calculo iterativo de cada modo Métodos estadísticos: «Gaps filling»

9 procesamiento de datos oceanográficas: herramienta numérica ICEA en Matlab Graphical window Extraction module Representation options Updating module Saving module

10 Interpolación objetiva a partir de una bitacora de crucero Extracción and visualización a partir de las climatologías Otras herramientas numéricas desarrolladas

11 Nuevo modulo ROMS: datos MERCATOR y ECMWF SSH Forzamientos atmosféricos Stress del viento Temperatura Nuevos programas en Matlab en Pre-processing de ROMS

12 Modulo Roms2Roms: « zoom » SIMULACION: INTERANNUAL 2000 – Oct 2008: Región: [10ºS - 20ºS ; 70ºW - 82ºW] Topografía: Gebco 08 Resolución: 1/18º con 54 niveles verticales Viento: QuikSCAT (datos satelitales 22.5 Km de resolución /diario) Flujos: Re-análisis ECMWF (165 Km. de resolución / diarios) Condición de frontera: ROMS «Madre» 1/6º (procesamiento ROMS2ROMS)

13 Gracias por su atención!


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