104322 by UNIGIS América Latina

Master Thesis ǀ Tesis de Maestría submitted within the UNIGIS MSc programme presentada para el Programa UNIGIS MScat/en Interfaculty Department of Geoinformatics- Z_GIS Departamento de Geomática – Z_GIS University of Salzburg ǀ Universidad de Salzburg

Variabilidad espaciotemporal y anomalías de la temperatura superficial del océano Pacífico colombiano, periodo 20032016. Temporal space variability and anomalies of sea surface temperatura of colombian Pacific Ocean, period 2003-2016. by/por Diana Carolina Niño Pinzón 01522620

A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements of the degree of Master of Science– MSc Tumaco, Colombia, abril de 2019

Compromiso de Ciencia

Por medio del presente documento, incluyendo mi firma personal, certifico y aseguro que mi tesis es completamente el resultado de mi propio trabajo. He citado todas la fuentes que he usado en mi tesis y en todos los casos he indicado su origen.

Tumaco, Colombia 13/04/2019 Lugar y fecha

Firma

Dedicatoria

A mi padre Luis Enrique NiĂąo Ojeda por su lucha incansable para sacarme adelante. A mis hermanos, mi sobrino y mi madre por su amor y apoyo. A Choco y SimĂłn.

Agradecimientos

A la Dirección General Marítima por el aporte de los datos de temperatura superficial del mar tomados durante cruceros oceanográficos ERFEN. Al suboficial José David Iriarte por el aporte desde sus amplios conocimientos en oceanografía. A mi profesor asignado Leo Zurita por apoyarme y guiarme en este proceso. A toda mi familia y amigos por la motivación y apoyo.

Resumen El presente estudio analiza el comportamiento espacial y temporal de la temperatura superficial del mar (TSM) durante el periodo 2003-2015 en la Cuenca del Pacífico Colombiano (CPC). Tambien, determina anomalias en la TSM para los años 2015 y 2016 asociadas al fenómeno El Niño Oscilación Sur (ENOS), y se realiza una validación de los datos de TSM del modelo Optimum Interpolation Sea Surface Temperature (OISST) a partir de datos medidos in situ. Se ultilizan los promedios mensuales de la TSM del OISST durante el periodo de estudio, para analizar el comportamiento estacional interanual y anual de la TSM. Posteriormente, se calculan los promedios de la TSM mensual interanual durante el periodo 2003-2014, para determinar las anomalias en la TSM durante los meses de enero a diciembre de los años 2015 y 2016. Finalmente, se realiza una validación de los datos de TSM del OISST a partir de los datos de TSM medidos in situ por cruceros oceanográficos, seleccionando las observaciones de TSM del OISST más cercanas y tomadas el mismo día que las observaciones de TSM medidas in situ. Asimismo, se aplican técnicas estadísticas como el cálculo de la raíz del error medio cuadrático, diagramas de dispersión, el coeficiente de correlación de Pearson y la determinación del sesgo, con el fin de determinar el grado de correlación en ambos conjuntos de datos. Los resultados muestran el comportamiento estacional interanual de la TSM durante el periodo de estudio, y evidencian el efecto de la dinámica climatológica y oceanográfica sobre la TSM durante todo el año sobre la CPC. Mediante el uso de sensores remotos, se logró realizar un monitoreo a escalas anual y estacional de la TSM, se identificó el patrón mensual de la misma y se logró determinar o evidenciar anomalías que permitieron establecer la presencia del fenómeno ENOS durante los años 2015 y 2016. Además, se logró evidenciar, mediante técnicas estadísticas y comparando los resultados con los de otros autores, que hay buena cercanía de los valores TSM medidos a partir de sensores e in situ, demostrando así, que los sensores remotos son una técnica confiable y eficaz de medir la TSM. Palabras clave: Temperatura superficial del mar, anomalías de TSM, comportamiento estacional interanual de TSM, Fenomeno del Niño Oscilacion Sur, Cuenca del Pacífico Colombiano (CPC).

Abstract In the present study, spatial and temporal behavior of the sea surface temperature (SST) is analyzed for the period 2003-2015 in the Colombian Pacific Basin (CPC). It determines anomalies in the SST for the year 2015 and 2016 associated with the El NiĂąo Southern Oscillation (ENSO) phenomenon, and a validation of the TSM data of the Optimum Interpolation Sea Surface Temperature (OISST) based on observed measurements. Monthly averages for SST from the OISST are used during the research period, generating raster surfaces are used to analyze the year-over-year and annual seasonal behavior of the SST. Subsequently, the averages of the interannual monthly SST were calculated during the period 2003-2014 to determine the anomalies in the SST during the months of January to December of the years 2015 and 2016. Finally, a validation of the TSM data from the OISST is made from the TSM data measured in situ by oceanographic cruises, selecting the closest SST from the OISST observations and taken on the same day of the SST observations measured in situ. Additionally, statistical techniques are applied, such as the calculation of the mean squared error root, scattering diagrams, Pearson correlation coefficient and the determination of the bias, in order to establish the degree of correlation in both datasets. The results show the year-over-year seasonal behavior of the SST during the research period, evidencing the effect of climatological and oceanographic dynamics on the SST throughout the year in the CPC. Through the use of remote sensors, it was possible to monitor the annual and seasonal scales of the SST, the monthly pattern of the same was identified and it was possible to determine or show anomalies that allowed establishing the presence of the ENSO phenomenon during the years 2015 and 2016 In addition, it was possible to demonstrate, through statistical techniques and comparing the results with those of other authors, that there is good closeness of the TSM values measured from sensors and in situ, demonstrating that remote sensing is a reliable and effective technique to measure the SST. Key words: Sea surface temperature, SST anomalies, interannual seasonal behavior of SST, Southern Oscillation Phenomenon, Colombian Pacific Basin.

Tabla de contenido

Glosario ...................................................................................................... 10 Capítulo 1. Introducción........................................................................... 10 1.1 Antecedentes Del Problema ....................................................................................... 10 1.2 Objetivos .................................................................................................................... 11 1.2.1 Objetivo general. ................................................................................................. 11 1.2.2 Objetivos específicos........................................................................................... 11 1.3 Pregunta De Investigación ......................................................................................... 11 1.4 Hipótesis .................................................................................................................... 11 1.5 Justificación ............................................................................................................... 11 1.6 Alcance ...................................................................................................................... 12

Capítulo 2. Revisión de Literatura .......................................................... 14 2.1 Marco Histórico ......................................................................................................... 14 2.1.1 Temperatura superficial del mar en el océano pacífico colombiano. .................. 15 2.1.2 Estudios a nivel mundial sobre el comportamiento espacial y temporal de la TSM. ...................................................................................................................................... 18 2.2 Marco Teórico ............................................................................................................ 21 2.2.1 Obtención de datos de temperatura superficial del mar (TSM). ......................... 21 2.2.1.1 Cruceros oceanográficos............................................................................... 21 2.2.1.2 Teledetección. ............................................................................................... 22 2.2.1.3 Radiación electromagnética. ......................................................................... 22 2.2.1.4 Espectro electromagnético (EEM)................................................................ 23 2.2.1.5 Tipos de sensores remotos. ........................................................................... 24 2.2.2 Factores climáticos que influyen en la Temperatura Superficial del Mar (TSM). ...................................................................................................................................... 24 2.2.2.1 Océano Pacífico ecuatorial en condiciones normales................................... 24

2.2.2.1.1 Circulación atmosférica. ........................................................................ 24 2.2.2.1.2 Efecto Coriolis en la circulación atmosférica. ....................................... 25 2.2.2.1.3 Celdas de Hadley. .................................................................................. 25 2.2.2.1.4 Celda Polar. ........................................................................................... 25 2.2.2.1.5 Celda de Ferrel....................................................................................... 26 2.2.2.1.6 Celda de Walker. ................................................................................... 26 2.2.2.1.7 Termoclina del Océano Pacífico............................................................ 26 2.2.2.1.8 Zona de Convergencia Intertropical (ZCIT). ......................................... 28 2.2.2.2 El fenómeno de El Niño Oscilación Sur (ENOS). ....................................... 28 2.2.2.2.1 Regiones de El Niño Oscilación Sur. .................................................... 29 2.2.2.2.2 Índice Oceánico de El Niño (ONI). ....................................................... 30 2.2.2.2.3 El Índice de la Oscilación del Sur (IOS). .............................................. 30 2.3 Marco Metodologico Para El Análisis Espacial y Temporal De La TSM ................ 31 2.3.1 Escalas temporales del análisis y monitoreo de la TSM (escalas de la variabilidad climática)...................................................................................................................... 31 2.3.2 Interpolación de variables continúas. .................................................................. 32

Capítulo 3. Metodología............................................................................ 32 3.1 Ubicación Del Área De Estudio ................................................................................ 32 3.2 Búsqueda Preliminar De Información Bibliográfica ................................................. 33 3.3 Datos .......................................................................................................................... 33 3.4 Procesamiento De La Información ............................................................................ 34 3.5 Análisis De La Información ...................................................................................... 36 3.5.1 Variabilidad climática. ........................................................................................ 36 3.5.2 Validación con mediciones in situ hechas en cruceros oceanográficos. ............. 37 3.5.3 Determinación de anomalías de la TSM en el área de estudio y su relacion con el fenomeno ENOS, periodo 2015-2016.......................................................................... 39

Capítulo 4. Resultados y Análisis De Resultados ................................... 41

4.1 Resultados .................................................................................................................. 41 4.1.1 Promedio de la temperatura superficial del mar en la cuenca del pacífico colombiano periodo 2003-2015. .................................................................................. 41 4.1.2 Promedio estacional de la temperatura superficial del mar en la cuenca del pacífico colombiano periodo 2003-2015. .................................................................................. 41 4.1.3 Promedio anual de la temperatura superficial del mar periodo 2003-2015. ....... 47 4.1.4 Anomalías de la TSM años 2015 y 2016. ........................................................... 52 4.1.5 Validación de los datos de TSM medidos por sensoramiento remoto, con datos de TSM medidos in situ por buques oceanográficos. ....................................................... 58 4.2 Análisis de Resultados ............................................................................................... 64 4.2.1 Promedio de la temperatura superficial del mar en la cuenca del pacífico colombiano periodo 2003-2015. .................................................................................. 64 4.2.2 Promedio estacional de la temperatura superficial del mar en la cuenca del pacífico colombiano periodo 2003-2015. .................................................................................. 65 4.1.3 Promedio anual de la temperatura superficial del mar periodo 2003-2015. ....... 67 4.1.4 Anomalías de la TSM años 2015 y 2016. ........................................................... 67 4.1.5 Validación de los datos de TSM medidos por sensoramiento remoto, con datos de TSM medidos in situ por buques oceanográficos. ....................................................... 70 Capítulo 5. Conclusiones ................................................................................................. 73

Bibliografía ............................................................................................... 75

Glosario Anomalía: La diferencia entre el valor medido de la variable y su valor promedio. Chorro de Viento de Panamá: Flujo constante de vientos (Vientos Alisios del Norte) a través de depresiones en la Cordillera Centroamericana en Panamá (istmo de Panamá). Chorro del Choco: Vientos provenientes del oeste que penetran por la costa del Pacífico colombiano provenientes de una corriente de chorro de bajo nivel (muy superficial) del oeste en el tropico. Circulación Ciclónica: Circulación atmosférica ascendente debido a bajas presiones. Circulación Anticiclónica: Circulación atmosférica descendente debido a altas presiones. Cuenca Pacífico Colombiano (CPC): Es el área delimitada por aguas interiores, mar territorial, zona contigua y zona económica exclusiva en el océano Pacífico perteneciente al territorio colombiano. El Niño – Oscilación Sur (ENOS): Cambio anómalo en la temperatura superficial del mar en la zona ecuatorial del Pacífico, el cual presenta dos eventos: uno cálido llamado El Niño y otro frío llamado La Niña. Isoterma: Contorno o línea en los mapas meteorológicos que une puntos de igual temperatura media anual. Lengua de agua fría: Superficie de agua fría que tiene forma de lengua como consecuencia del flujo constante de vientos en una misma dirección sobre la superficie del mar. La superficie del mar no influenciado por el flujo de vientos tiene temperaturas más altas. Series de tiempo: Es una secuencia de datos recopilados, observados o registrados en intervalos de tiempo regulares (diario, semanal, anual, decadal, etc.) y ordenados cronológicamente. Surgencia Oceanica: Movimiento vertical de masas de agua desde niveles profundos hacia la superficie, debido al desplazamiento de aguas calidas superficiales por fuertes vientos en la superficie marina. Temperatura Superficial del Mar: Es aquella presente entre los primeros 0 a máximo 200 metros de profundidad. Es la zona donde la temperatura del mar es más alta, debido al flujo de calor proviene de la atmosfera. Termoclina: Es aquella capa superficial del océano en donde la temperatura del agua del mar tiene una rápida disminución en sentido vertical con poco aumento de la profundidad.

Valor normal: Valor promedio de una serie continúa de mediciones de una variable climatológica durante un periodo de al menos 30 años. Variables climatológicas: Son las propiedades fisicas de la atmósfera utilizadas para medir y describir el clima en un momento dado. La temperatura, la humeada del aire, el viento, la precipitacion, etc., son algunos ejemplos de variables climatológicas. Vientos Alisios: Vientos que soplan de manera relativamente constante en verano del hemisferio norte y menos en invierno. Circulan entre los tropicos, desde los 30-35º de latitud hacia el Ecuador.

Lista de Figuras Figura 1. Cuenca del Océano Pacífico colombiano y la distribución de zonas homogéneas. Tomado de Málikov y Villegas Bolaños, 2005. .................................................................. 17 Figura 2. Valores máximos, mínimos y promedio de las TSM en el Océano Pacifico colombiano durante el periodo mayo de 1998 a diciembre de 2000. Tomado de García et al., 2008. .................................................................................................................................... 17 Figura 3. Espectro electromagnético. Tomado de Perez, 2007. .......................................... 23 Figura 4. Efecto Coriolis en la circulación atmosférica. Tomado de Laing, 2016. ............. 25 Figura 5. Circulación Walker. Tomado de Laing, 2016. ..................................................... 26 Figura 6. Perfil de temperatura ecuatorial a través del Océano Pacífico. Tomado de Segar, 2012. .................................................................................................................................... 27 Figura 7. Condiciones normales de la circulación atmosférica y de la profundidad de la termoclina en el Pacífico ecuatorial. Tomado de Zelle, 2005. ............................................ 27 Figura 8. Representación simplificada de la interacción de los vientos alisios con el nivel del mar y la profundidad de la termoclina en el evento extremo El Niño. Tomado de Segar, 2012. ............................................................................................................................................. 28 Figura 9. Condiciones de El Niño. La circulación atmosférica cambia al igual que la profundidad de la termoclina en el Pacífico ecuatorial occidental y oriental. Tomado de Zelle, 2005. .......................................................................................................................... 29 Figura 10. Representación simplificada de la interacción de los vientos Alisios con el nivel del mar y la profundidad de la termoclina en el evento extremo La Niña. Tomado de Segar, 2012. .................................................................................................................................... 29 Figura

11.

Regiones

Niño

océano

Pacífico

ecuatorial.

Tomado

http://smn.cna.gob.mx/es/climatologia/diagnostico-climatico/enos ................................... 30 Figura 12. Área de estudio. ................................................................................................. 33 Figura 13. Tabla con coordenadas y los valores promedio mensuales para cada punto. .... 34 Figura 14. Extensión inicial de los puntos de TSM. ........................................................... 35 Figura 15. Flujo de trabajo de geoprocesamiento. .............................................................. 36 Figura 16. Zonas dentro de la CPC para observar las series temporales de los promedios estacionales interanuales de la TSM. .................................................................................. 37 Figura 17. Selección espacial de datos de TSM tomados con el sensor más cercano a los datos de TSM tomados in situ. ............................................................................................ 38

Figura 18. Flujograma de metodología. .............................................................................. 40 Figura 19. Promedio de la TSM, periodo 2003-2015. ......................................................... 41 Figura 20. Promedio estacional de la TSM (enero a junio), periodo 2003-2015. ............... 43 Figura 21. Promedio estacional de la TSM (julio a diciembre), periodo 2003-2015. ......... 45 Figura 22. Serie temporal del comportamiento estacional de la TSM en la CPC, periodo 2003-2015 (zonas 1, 2 y 3) .................................................................................................. 46 Figura 23. Series temporales del comportamiento estacional de la TSM en la CPC, periodo 2003-2015 (zonas 1, 2 y 3) .................................................................................................. 47 Figura 24. Tendencia anual de la TSM entre el 2003-2015. ............................................... 48 Figura 25. Promedio de la TSM anual (2003-2008)............................................................ 49 Figura 26. Promedio de la TSM anual (2009-2014)............................................................ 51 Figura 27. Promedio de la TSM anual (2015). .................................................................... 52 Figura 28. Anomalías de la TSM de enero a junio de 2015. ............................................... 53 Figura 29. Anomalías de la TSM de julio a diciembre de 2015. ......................................... 55 Figura 30. Anomalías de la TSM de enero a junio de 2016. ............................................... 56 Figura 31. Anomalías de la TSM de julio a diciembre de 2016. ......................................... 57 Figura 32. Anomalías de la TSM en la CPC de 2015-2016 para las zonas 1, 2 y 3. ........... 58 Figura 33. (a) TSM medida In Situ, marzo de 2008. (b) TSM medida con sensor, marzo de 2008. (c) TSM medida In Situ, septiembre de 2008. (d) TSM medida con sensor, septiembre de 2008. (e) TSM medida In Situ, marzo de 2009. (f) TSM medida con sensor, marzo de 2009. (g) TSM medida In Situ, septiembre de 2009. (h) TSM medida con sensor, septiembre de 2009. ............................................................................................................................... 59 Figura 34. Comportamiento de la TSM medida In Situ Vs. medida con sensor, CPC marzo de 2008. ............................................................................................................................... 60 Figura 35. Comportamiento de la TSM medida In Situ Vs. medida con sensor, CPC septiembre de 2008. ............................................................................................................. 60 Figura 36. Comportamiento de la TSM medida In Situ Vs. medida con sensor, CPC marzo de 2009. ............................................................................................................................... 61 Figura 37. Comportamiento de la TSM medida In Situ Vs. medida con sensor, CPC septiembre de 2009. ............................................................................................................. 62 Figura 38. Diagrama de dispersión de datos de TSM de la CPC, In Situ Vs. sensor, marzo de 2008. .................................................................................................................................... 62

Figura 39. Diagrama de dispersión de datos de TSM de la CPC, In Situ Vs. sensor, septiembre de 2008.............................................................................................................. 63 Figura 40. Diagrama de dispersión de datos de TSM de la CPC, In Situ Vs. sensor, marzo de 2009. .................................................................................................................................... 63 Figura 41. Diagrama de dispersión de datos de TSM de la CPC, In Situ vs. sensor, septiembre de 2009. ............................................................................................................................... 64 Figura 42. Evolución de las anomalías de TSM en el Pacífico ecuatorial (Tomado de NOAA). ............................................................................................................................... 70

Lista de tablas Tabla 1. TSM promedio anual de la CPC, periodo 2003-2015. ......................................... 48

Capítulo 1. Introducción 1.1 Antecedentes Del Problema La Temperatura Superficial del Mar (TSM) es aquella presente entre los primeros 0 a máximo 200 metros de profundidad. Es la zona donde la temperatura del mar es más alta, debido al flujo de calor proviene de la atmosfera. A nivel mundial, la zona ecuatorial presenta la mayor TSM por la gran influencia del sol en esta área (IDEAM, 2008). Es un índice significativo de la interacción océano-atmosfera, ya que refleja los procesos de intercambio de calor y humedad (IDEAM, 2010). Además, es uno de los parámetros más utilizados como indicador ambiental, por estar relacionado con aspectos físicos que influyen en la variabilidad climática, como las corrientes marinas, intensidad de los vientos superficiales, dinámica de la capa de mezcla, precipitación e intensidad de la radiación solar, surgencias y cambios del nivel del mar; y con aspectos relacionados con los siclos de vida como metabolismo, factores poblacionales, estrés de los organismos, y en general con toda la variabilidad biológica relacionada con los factores físicos mencionados (Bernal, Poveda, Roldán, y Andrade, 2006). El fenómeno de El Niño está fuertemente relacionado con la TSM y sus variaciones. Los cambios anómalos en la TSM son los indicadores del fenómeno El Niño - Oscilación Sur (ENOS), el cual presenta dos eventos, uno cálido llamado El Niño y uno frio llamado La Niña. Estas variaciones anómalas de la TSM son consecuencia de cambios en la circulación atmosférica. La tecnología de sensores remotos de satélite es ampliamente utilizada para la observación de parámetros oceanográficos como: TSM, concentración de clorofila, salinidad, sedimentación, mareas, fenómenos de corrientes ascendentes, frentes térmicos y corrientes de remolinos (Tadjuddah, 2016). Estos parámetros se pueden utilizar en áreas como: meteorología, climatología, determinación de áreas potenciales para la pesca, entre otras. A nivel mundial, se utilizan los sensores remotos para medir la TSM de manera simultánea en grandes extensiones del planeta, mejorando así la comprensión del comportamiento térmico del mar. Entre las aplicaciones más comunes de la medición de la TSM tenemos: Análisis de la variabilidad de la TSM a diferentes escalas, como por ejemplo, semianuales, anuales e interanuales, análisis de series de tiempo de anomalías para encontrar relaciones con El Niño Oscilación del Sur; y análisis espacio temporales de la TSM para observar su respuesta ante el cambio climático, sus efectos en los diferentes ecosistemas y en la economía de los países, por ejemplo, los efectos en la pesca, entre otros.

1.2 Objetivos 1.2.1 Objetivo general. Analizar la variabilidad espacial y temporal de la temperatura superficial del mar (TSM), periodo 2003-2015, y determinar las anomalías espacio temporales de la TSM, periodo 20152016, en la región pacífica colombiana.

1.2.2 Objetivos específicos. 

Determinar espacialmente y temporalmente la TSM promedio para la región del Pacífico colombiano, periodo 2003-2015.



Analizar el comportamiento espacial y temporal estacional e interanual de la TSM de la región Pacífico colombiano, periodo 2003-2015.



Determinar anomalías espaciales y temporales en la TSM de la región Pacífico colombiano, periodo 2015 y 2016.



Validar los datos de TSM medidos por sensoramiento remoto, con datos de TSM medidos in situ por buques oceanograficos.

1.3 Pregunta De Investigación Para el desarrollo de esta tesis, preliminarmente se hicieron las siguientes preguntas, con el fin de facilitar el planteamiento de los objetivos y orientar el desarrollo de esta investigación: ¿Cuál fue la TSM promedio en el mar Pacífico colombiano durante el periodo 2003-2015? ¿Cómo se ha comportado y que patrones espaciales y temporales, en las diferentes escalas de tiempo, ha tenido la TSM en el mar Pacífico colombiano durante el periodo 2003-2015? ¿Hubo anomalías en la TSM del mar pacifico colombiano que permitieran identificar la existencia del fenómeno ENOS durante los años 2015 y 2016? ¿Los sensores remotos son una herramienta confiable y precisa para medir la temperatura superficial del mar?

1.4 Hipótesis El analisis espacial y temporal de la TSM medida a partir de sensores remotos, permite realizar un monitoreo de su comportamiento a diferentes escalas de tiempo, ademas de conocer los patrones de la misma e indentificar anomalias que permiten determinar la presencia o no del fenómeno de El Niño.

1.5 Justificación El conocimiento de la TSM constituye una fuente importante de información para la comprensión de fenómenos oceanográficos y atmosféricos (López García y Caselles Miralles,

12 1986). La TSM es uno de los parámetros oceanográficos más utilizado como indicador ambiental y de cambio climático, por estar relacionado con aspectos físicos como corrientes marinas, intensidad de vientos superficiales, precipitación, intensidad de la radiación solar, surgencias y cambios de nivel del mar. También, se relaciona con cambios y/o afectación en los ecosistemas marinos y costeros, y, en general, con toda la variabilidad biológica asociada con los factores físicos mencionados. Por tal razón, el estudio de la variabilidad espaciotemporal de la TSM es importante para cualquier región del mundo, desde el punto de vista tanto físico y climático, como biológico y ambiental (Bernal et al., 2006). Además, con el avance de la tecnología, las imágenes satelitales de libre acceso son un insumo fácil de adquirir y económico que permite la realización de este tipo de estudios sin mayores inconvenientes. Las zonas costeras presentan mayor interés social, económico y ambiental, debido a que, generalmente, sustentan el mayor porcentaje de población. En Colombia, el litoral caribe tiene el 12.5% de la población total del país y su mar tiene una extensión de 658 mil km², el litoral Pacífico tiene el 1.6 % de la población total del país, que cuenta con un área marítima de 337 mil km² (Parra, 2009). Desde el punto de vista ambiental, ambas regiones tiene parques naturales protegidos que sustentan diversos ecosistemas que pueden verse seriamente afectados por los cambios en la TSM, por ejemplo: Parque Natural Corales del Rosario y San Bernardo, Parque Natural Isla Salamanca, Paque Natural Isla de los Flamencos y Parque Natural Old Providence Mc Bean Lagoon (en el caribe colombiano); y Parque Natural Gorgona, Parque Natural Malpelo y Parque Nacional Utria (en el Pacífico colombiano). Sin embargo, el fenomeno El Niño Oscilacion Sur, que trae consigo anomalias en la temperatura superficial del mar del Pacífico colombiano, es de gran interes científico porque conlleva afectaciones, tanto en el clima como en la parte ambiental, social y economica del país. Este trabajo de investigación quiere aportar mayor conocimiento en el estudio de la variabilidad de las TSM durante las últimas décadas en el mar del océano Pacífico colombiano, para ser un insumo en la predicción y manejo de las posibles afectaciones que trae estos fenómenos atmosféricos y oceánicos, y que influyen en la costa pacífica colombiana, con el fin de mitigar el impacto de los mismos sobre la población y los ecosistemas marinos y costeros.

1.6 Alcance El análisis de la variabilidad espaciotemporal de la TSM permite comprender fenómenos oceanográficos y atmosféricos de cualquier región. Dentro de estos fenómenos podemos nombrar: El cambio climático, las tormentas tropicales, el fenómeno de ENOS, cambios en los ecosistemas marinos y costeros, entre otros. El presente trabajo tiene como alcance generar

13 información base para la realización de otros trabajos en las diferentes disciplinas como meteorología, biología y oceanografía, a través del análisis de la variación y comportamiento de la TSM del océano Pacífico colombiano en el periodo 2003-2015, en diferentes escalas de tiempo (estacional e interanual), que permita aportar al entendimiento y predicción de los fenómenos atmosféricos y oceánicos que influyen en la costa pacífica colombiana, con el fin de mitigar el impacto de los mismos sobre la población y los ecosistemas marinos y costeros. Los fenómenos El Niño y La Niña (ENOS) están asociados a las animalias positivas y negativas que se observan durante varios meses en aguas del océano Pacífico tropical. Realizar el monitoreo y vigilancia continua de la TSM a escala estacional, anual y determinar anomalías, es un valioso indicador de la estructura térmica de la capa superior del océano y, en consecuencia, una herramienta importante en el seguimiento y vigilancia de los fenómenos El Niño y La Niña. El fenómeno puede presentar diferentes intensidades: Débil, moderado, fuerte, y muy fuerte, dependiendo de qué tan grande es la anomalía. Una vez se inicia un fenómeno El Niño, pueden pasar hasta 18 meses para que la TSM vuelva a sus valores normales (IDEAM, 2007), por lo tanto, monitoreando constantemente los cambios en la TSM, se puede identificar inicialmente este fenómeno y con antelación preparar a las comunidades de las consecuencias socioeconómicas y ambientales que trae consigo este fenómeno. Este tipo de estudios les sirve a instituciones gubernamentales como el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM) o a la Dirección General Marítima (DIMAR) como una herramienta de seguimiento y vigilancia del fenómeno El Niño Oscilación Sur (ENOS).

Capítulo 2. Revisión de Literatura 2.1 Marco Histórico La Temperatura Superficial del Mar (TSM) es aquella presente entre los primeros 0 a máximo 200 metros de profundidad. Es la zona donde la temperatura del mar es más alta, debido al flujo de calor, proviene de la atmosfera. A nivel mundial, la zona ecuatorial presenta la mayor TSM, por la gran influencia del sol en esta área (IDEAM, 2008). Según IDEAM (2010), la TSM es uno de los parámetros geofísicos más utilizados en los estudios de variabilidad climática, por ser un índice significativo de la interacción océanoatmosfera, debido a que refleja los procesos de intercambio de calor-humedad. El principal interés en la medición y análisis espacial y temporal de la TSM, además de la predicción del clima, es la identificación de anomalías, ya que permiten determinar la presencia o no del fenómeno El Niño Oscilación del Sur (ENOS). Guevara Díaz (2007), argumenta que “el interés sobre el fenómeno ENOS, que ocurre de manera cíclica pero no periódica en el océano Pacífico ecuatorial oriental y central, se aprecia por la enorme cantidad de publicaciones sobre lo que es aceptado en climatología, como la más importante variabilidad climática en los actuales momentos, así como por los efectos de este evento tropical en las condiciones meteorológicas cercanas y muy alejadas de su lugar de origen, especialmente sobre la temperatura, la precipitación, la circulación del viento, corrientes marinas y sobre las actividades humanas íntimamente relacionadas con el tiempo meteorológico que son afectadas por el ENOS”.(p. 87). Según Iglesias y Lorenzo (2010), “el monitoreo de la TSM es compleja debido a la vasta área oceánica y a los problemas en la toma de datos. Actualmente, los medios para su obtención son las mediciones realizadas por barcos, plataformas de observación meteorológica en el océano, boyas marinas y satélites” (p. 96). Sin embargo, la meteorología, el clima y la oceanografía, son algunas de las disciplinas que más han aprovechado las técnicas de teledetección, ya que por ejemplo en oceanografía, la visión amplia de los océanos que nos ofrecen los sensores a bordo de plataformas espaciales, no podría suplirse jamás mediante el uso de información recolectada en campañas oceanográficas, boyas o barcos (Arbelo, 1996). Sería impensable medir diariamente o incluso semanalmente los diferentes parámetros físicos y químicos del océano (entre estos la TSM), si no dispusiéramos de los sensores remotos (Arbelo, 1996).

2.1.1 Temperatura superficial del mar en el océano Pacífico colombiano. En la zona ecuatorial, la temperatura del agua del mar en su capa más superficial es la más alta debido al flujo de calor proveniente de la atmosfera (IDEAM, 2008). Las amplitudes estacionales en la capa superficial no sobrepasan los 2 o 3°C. Y. P. Doronin. (citado en IDEAM, 2008). Los factores que influyen en la TSM son la radiación solar, la distribución del viento, la precipitación, la intensidad de los aportes fluviales en la desembocadura de los ríos y las variaciones de las corrientes de Humbolt y la contracorriente Ecuatorial (CCE). V. A. Bubnov (citado en IDEAM, 2008). Pineda (1995) analiza los datos de TSM tomados por el Centro de Investigaciones Oceanográficas e Hidrográficas en los meses de septiembre de 1990 y, marzo y septiembre de 1991. En la CPC se tomó un muestreo que consta de 30 a 33 estaciones. En los resultados, reporta que la temperatura superficial del mar en el Pacífico colombiano se caracteriza por la presencia de una lengua de agua fría que se expande por el Ecuador, desde el borde de la costa hacia el océano, formando el mínimo de temperatura ecuatorial. Al norte de la lengua circulan aguas tropicales cálidas, y al sur, los vientos provocan un fenómeno de surgencia, acercando la termoclina a la superficie y enfriando las aguas superficiales que se encuentran al sur del Ecuador. En septiembre de 1990, reporta que la TSM presentó un aumento costero en sentido noreste, aumentando de forma paulatina de 26.2 a 27.40ºC. Para marzo de 1991, la TSM presentó un núcleo de 29.0ºC, localizado en las latitudes 3º 30’ N y longitudes 80ºW – 81ºW, el cual es rodeado por un anillo de agua de gran magnitud con temperatura de 28.0ºC, llegando a pensar que va a desarrollarse en toda la cuenca del Pacífico colombiano, en el transcurso de los meses. En septiembre de 1991, reportan que la temperatura se caracterizó por presentar una ramificación en toda la costa, observándose temperaturas mayores de 27.80ºC cerca al litoral, y disminuyendo al alejarse de la costa. En la región central del área de estudio, se registró una temperatura compacta de 27.0ºC, y entre las latitudes 2ºN y 3ºN a una distancia de 180-240 millas de la costa, se presentó una disminución de la temperatura, que para el área esta entre los índices normales. A manera general, el autor reporta que en el periodo entre septiembre (1990) - marzo - septiembre (1991), las aguas toman su temperatura normal en septiembre; en marzo se presenta un aumento, por efecto de la intensificación de la contracorriente ecuatorial y disminución de los vientos alisios. También, que en verano se observa una temperatura de 26.0 – 27.0ºC en los meses de septiembre de 1990 y 1991. Abarca de Río, Rodríguez-Rubio, y Schneider (2003) reportan la distribución de la TSM en la llamada Panama Bight, que incluye gran parte del mar Pacífico colombiano, encontrando que,

16 durante los meses de enero, febrero y marzo, una columna de agua fría superficial con temperaturas entre los 25º y 26º C, se extiende desde el Golfo de Panamá en sentido sur-oeste a través de la Panama Bight. La TSM hacia el oeste y este de la columna de agua fría, aumenta alrededor de los 3º C. Durante los meses de abril, mayo y junio, la columna de agua fría se retira, mostrando un aumento de la TSM en su parte central. Entre julio y septiembre, la columna de agua fría desaparece completamente y la parte norte de la Panama Bight aumenta su TSM alrededor de 3.0ºC, mientras que el sur se enfría ligeramente por 1.0ºC. Se genera un nuevo patrón de distribución de TSM, con temperaturas crecientes desde el oeste hacia el noreste, conservándose así durante los meses de octubre, noviembre y diciembre; sin embargo, en toda la Panama Bight la TSM cae casi por 1.0ºC. Málikov y Villegas Bolaños (2005) calcularon series de tiempo de la TSM para la CPC durante el periodo 1972-2002 en seis zonas homogéneas (Figura 1). Los datos de TSM, los obtuvieron de campañas oceanográficas realizadas por la Dirección General Marítima (DIMAR). Los resultados mostraron la TSM promedio para cada zona durante el periodo de tiempo de estudio. Además, mostraron las series de tiempo de la TSM para cada una de las zonas, es decir, calcularon para cada una de ellas la TSM promedio por año y graficaron los resultados tiempo (años) vs. TSM (ºC), mostrando así, que la tendencia de la TSM promedio anual fue aumentar a través del tiempo en toda la CPC.

17 Figura 1. Cuenca del Océano Pacífico colombiano y la distribución de zonas homogéneas. Tomado de Málikov y Villegas Bolaños, 2005.

Rueda, Rodríguez-Rubio, y Javier (2007) reportaron que un flujo de vientos fríos, que pasan a través de depresiones en la cordillera de Centroamérica (conocidos como: El Chorro de Vientos de Panamá) sobre el Golfo panameño. J. P. McCreary y D. Chelton. (citado en Rueda et al., 2007), denotados como el flujo constante de los Vientos Alisios del Norte a través del istmo, transporta agua superficial fuera del golfo, generando disminución de la TSM durante el primer semestre del año. Para el segundo semestre del año, la disminución del componente meridional de los alisos del norte permite a partir de septiembre y hasta octubre la incursión de Vientos Alisios del Suroeste en el Golfo de Panamá a cargo del chorro del Chocó, dando lugar a la intensificación del gradiente de temperaturas en la cuenca pacífica colombiana, debido al transporte de gran cantidad de humedad desde el oeste hacia el este sobre la línea ecuatorial. García, Gusmão y Herrera (2008) analizaron la TSM medidas en 5 expediciones oceanográficas Pacífico EFERN de 1998 (mayo – junio y octubre), 1999 (mayo) y 2000 (mayojunio y noviembre-diciembre), encontrando que en mayo-junio de 1998 la TSM presentó un promedio de 29.60ºC, debido al evento El Niño de gran intensidad (marzo de 1997 a abril de 1998) y, en las demás mediciones, presentó valores cercanos a la media 27.0-27.40ºC, debido, en principio, a La Niña (junio de 1998 a mayo de 1999) y, posteriormente, a un periodo de condiciones normales (ver Figura 2).

Figura 2. Valores máximos, mínimos y promedio de las TSM en el Océano Pacifico colombiano durante el periodo mayo de 1998 a diciembre de 2000. Tomado de García et al., 2008.

Rodríguez-Rubio y Giraldo (2011) reportan que durante febrero de 2007 se registró un enfriamiento generalizado, con un núcleo de baja temperatura menor a 26.50ºC localizado en 4º N–80ºW. En el costado noroeste de la COPC, se registraron los valores más altos de

18 temperatura. Durante este periodo, la TSM estuvo entre 25. 30º y 30.0ºC, con un promedio de 27.70ºC. Para septiembre de 2007, la TSM promedio fue de 26.70ºC, registrándose un núcleo de baja temperatura, menor a 26.0ºC, en el suroeste de la cuenca. En el sector central y oriental de la COPC, las condiciones fueron homogéneas con registros mayores a los 27.0ºC.

2.1.2 Estudios a nivel mundial sobre el comportamiento espacial y temporal de la TSM. La TSM se analiza en diferentes lugares del mundo. Pares-Sierra, Marinone, y Soto-Mardones, (1999) examinaron la variabilidad de la TSM del Golfo de California, utilizando 14 años (19831996) de imágenes de satélite, usando la banda infrarroja. Este estudio fue enfocado a escalas semianual, anual e interanual. Los datos usados se obtuvieron de los análisis globales de TSM obtenidos por la Universidad de Miami/Rosentiel School of Marine and Atmospheric Sciences (RSMAS). De allí, se generaron archivos con información de los promedios mensuales. El Golfo fue analizado en 4 regiones nombradas Norte, Islas, Central y Sur, ubicadas de norte a sur respectivamente. Se encontró que el promedio de la TSM disminuye hacia el norte del golfo y varía mayormente a escala anual. También, se encontró núcleos cálidos en invierno y núcleos fríos en verano asociados a giros anticiclónicos y ciclónicos respectivamente, además de que a escala interanual se detectó eventos asociados con el fenómeno de El Niño. Hernández (2002) analizó las series de tiempo de anomalías de TSM en la cuadricula cubana para encontrar su relación con El Niño-Oscilación del Sur (ENOS). Para ello, utilizaron datos de la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), datos in situ provenientes de observaciones de la superficie marina en una celda de 2º de latitud por 2º de longitud de los archivos de la NOAA y por análisis combinado. Los resultados mostraron dos épocas de anomalías negativas importantes entre 1973-1976, y entre 1984-1986, y de anomalías positivas de TSM entre los periodos de 1977-1983 y 1989-1992. Bernal, Poveda, Roldán, y Andrade (2006) analizaron la variabilidad espacio temporal de la TSM en la zona costera del caribe colombiano, estudiando series de tiempo mensuales entre 1982-2000. Se encontraron diferencias espaciales, una zona cálida al suroeste con tendencia al calentamiento a largo plazo y una zona fría al noreste con un enfriamiento marcado en julio-septiembre, sin tendencia al calentamiento a largo plazo. Manzano-Sarabia y Salinas-Zavala (2008) estudiaron la variabilidad estacional e interanual de la concentración de clorofila y TSM en la región occidental del Golfo de México, periodo 1996-2007. Realizaron análisis de la variabilidad interanual en los estados de Tabasco y Campeche a partir de imágenes de satélite derivadas de los sensores Ocean Color and Temperature Scanner (OCTS)-SeaWiFS (1996-2007) y

19 Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) (1996-2006), encontrando periodos cálidos (1997-1999) y fríos (2000-2001). IDEAM (2010) estudió la variabilidad de la TSM en el caribe colombiano. Para ello, analizaron las bases de datos de la NOAA con datos de un periodo de registro de 30 años (1971-2000). En dicho estudio encontraron que el promedio de TSM para la región caribe en este periodo fue de 27.70ºC, la parte oriental de la región presento las temperaturas más bajas. Interanualmente, durante el periodo 1971-2000, la TSM en el caribe colombiano aumentó aproximadamente 0.02ºC/año, lo que resultó en un incremento de la temperatura de 0.61ºC a 0.64ºC al final del periodo de estudio. Shaltout y Omstedt (2014) analizaron los últimos registros de TSM diarios (periodo 1982-2012) del Mar Mediterráneo y su respuesta al cambio global, área de principal interés económico, debido a que es explotada para la pesca, extracción de petróleo y gas, entre otros. Esta zona también es un punto caliente del cambio climático, especialmente vulnerable al incremento de TSM, causado por las emisiones de gases de efecto invernadero. Los resultados mostraron un calentamiento anual significativo en la primera década (1982-1992) de 0.24ºC en el Estrecho de Gibraltar a 0.51ºC en el Mar Negro, y una variación espacial significativa en la TSM promedio anual de 15.0ºC en el Mar Negro hasta 21.0ºC en la subcuenca Levantine. Hartmann (2014) mostró la relación de la TSM del Pacífico con el invierno del 2014 en América del Norte. Para esto, exploraron las anomalías promedio mensuales en la TSM y su relación con las anomalías climáticas recientes, encontrando que las variaciones de la TSM de las zonas tropicales desempeñaron un papel clave en la producción del frio invierno del año 2014. Stramska y Białogrodzka (2015) examinaron las tendencias multianuales y la variabilidad de TSM en el Mar Báltico, usando 32 años de datos de satélite (1982-2013), con el fin de aportar en el conocimiento del monitoreo de tendencias climáticas globales y regionales. Los resultados indicaron que hay una tendencia significativa de aumento de la TSM en todo el Mar Báltico, con valores que varían de 0.03ºC a 0.068ºC/año, dependiendo de la ubicación. Este aumento es significativamente mayor en los meses de verano que en los de invierno. Tadjuddah (2016) hizo observaciones de la TSM de enero a diciembre de 2013 utilizando imágenes satelitales en el oeste del Mar de Banda, con el fin de aportar en los estudios de potenciales recursos marinos y de pesca en Indonesia. Basado en las observaciones de la TSM durante el 2013, encontró las temperaturas más altas al oeste y las más bajas al este, debido a que hay mayor surgencia al oeste del Mar de Banda. Los estudios sobre el comportamiento de la TSM en la cuenca del Pacífico colombiano se han enfocado principalmente en estudiar su respuesta y relaciones con el Fenómeno del Niño Oscilación del Sur. A continuación, se destacan algunos de estos trabajos: Pineda (1995), a partir de datos tomados en 33 estaciones en la cuenca del Pacífico colombiano, a bordo de

20 cruceros oceanográficos del Centro de Investigaciones Oceanográficas e Hidrográficas del Pacífico (CIOH-P), en los años de 1990 y 1991 en el periodo septiembre-marzo-septiembre, analizó el comportamiento de la TSM encontrando que, el fenómeno de El Niño inició en 1991, y se caracterizó por presentar dos picos en verano. Abarca de Río, Rodríguez-Rubio, y Schneider (2003) analizaron la circulación espacial dentro de la Panama Bight, basados en las mediciones por satélite de la TSM entre diciembre de 1997 y diciembre de 2002. Encontraron que existen dos patrones estacionales distintos, en verano la circulación en Panama Bight es anticiclónica, con una corriente costera hacia el sur, mientras que, en invierno, la circulación se invierte y es ciclónica con corriente costera hacia el norte, y un centro de surgencia oceánica en el centro de Bight. Málikov y Villegas Bolaños (2005) construyeron series de tiempo de TSM de las seis zonas homogéneas identificadas en trabajos anteriores del Océano Pacífico Colombiano, utilizando datos de TSM medidos en campañas oceanográficas realizadas desde 1972 hasta 2002 por la Dirección General Marítima (DIMAR). Encontraron que la temperatura promedio durante el periodo de tiempo disminuyó de este a oeste en la cuenca y que, según las series de tiempo, la TSM tendió al aumento. Rueda, Rodríguez-Rubio, y Javier (2007) cuantificaron el campo de vientos horizontales de la zona marítima y costera del Pacífico colombiano mediante información in situ tomada en cruceros oceanográficos a partir de 1972, e información satelital de 1999. Los resultados mostraron que la climatología en la CPC y el Golfo de Panamá presentó un comportamiento estacional semestral, en el cual, durante el primer semestre, predominan los Vientos Alisios del Noroeste enfriando la TSM del noreste al suroeste de la cuenca. Durante el segundo semestre, se ausentaron de la CPC estos vientos, predominando los vientos de suroeste y aumentando la TSM en esa zona. García, Gusmão y Herrera (2008) analizaron la composición, abundancia y distribución de los quetognatos de las aguas superficiales del océano Pacífico colombiano. Los organismos fueron colectados en 5 cruceros oceanográficos realizados entre mayo de 1998 y diciembre de 2000. En este estudio también analizaron la TSM medida in situ durante dichos cruceros, para determinar la respuesta de los organismos ante los cambios de TSM. Encontraron que la especie Pterosagitta draco es potencialmente indicadora del evento climático El Niño y a Sagitta minima del evento La Niña. Rodríguez-Rubio y Giraldo (2011) involucraron el estudio de la TSM describiendo las condiciones y variabilidad termohalinas de la columna de agua en la isla Malpelo, e identificaron las masas de agua dominantes durante los periodos hidroclimatológicos característicos de la COPC, a partir del análisis de mediciones de TSM tomadas durante febrero y septiembre de 2007 en buques oceanográficos de la DIMAR. Encontraron que el patrón de estratificación térmica de la columna de agua en la isla Malpelo siguió la tendencia típica que

21 ha sido descrita en ambientes tropicales. Durante el primer semestre del año, con el predominio de los Vientos Alisios del Norte, la isoterma de 15.0ºC alcanzó su posición más somera a 70 m en contraste con el segundo semestre, en donde la misma isoterma se ubicó a más de 125 m de profundidad. Hernández-Deckers, Villegas y Málikov (2008) buscó predictores de temperatura superficial del mar (TSM) para la CPC, analizando la respuesta de la temperatura del aire (Ta) en relación con el fenómeno de El Niño Oscilación Sur (ENOS) y la compara con la respuesta de la TSM en un estudio anterior de Hernández et al., (2006), encontrando que la TSM y la Ta tienen una correlación significativa.

2.2 Marco Teórico 2.2.1 Obtención de datos de temperatura superficial del mar (TSM). 2.2.1.1 Cruceros oceanográficos. Los cruceros oceanográficos, en la historia científica de Colombia, han representado un importante aporte investigativo para el desarrollo de las ciencias del mar, pues desde la segunda mitad del siglo XX en el país se han adelantado estudios hidrográficos y oceanográficos en ambos litorales, labor que ha sido ejecutada por la Dirección General Marítima (DIMAR) a través de sus centro de investigación marina (Landinez Mayorga, 2007). Apenas fue fundada la Comisión Permanente del Pacífico Sur (CPPS) en 1952, sus tres países miembros Chile, Perú y Ecuador, hicieron extensiva la invitación a Colombia para pertenecer a esta organización. En 1979, el país manifestó su interés de hacer parte de la CPPS y el 24 de febrero de 1981 se formalizó un vínculo efectivo de solidaridad entre los países miembros de la CPPS para planear y desarrollar actividades de investigación marina. Rodrigo Valdez (citado en Landinez Mayorga, 2007). De esta forma, el estado colombiano a través de la DIMAR inició labores para cumplir con las obligaciones adquiridas con la CPPS, donde se resaltaban los tipos de oceanografía que se debían realizar en un crucero oceanográfico, dada la importancia que ello revestía para el desarrollo económico del país. Oscar Guillen (citado en Landinez Mayorga, 2007). Durante el tiempo en el cual la nación ha hecho parte de la CPPS, se ha fortalecido el desarrollo investigativo de la DIMAR y ha incrementado su prestigio científico en el ámbito internacional, a través de programas investigativos como el Estudio Regional Del Fenómeno El Niño (ERFEN), creando una base de datos oceanográfica con información relevante sobre las condiciones atmosféricas del océano Pacífico, la cual ha sido compartida solidariamente con los países andinos y la comunidad internacional. Ingrid Hansen (citado en Landinez Mayorga, 2007).

2.2.1.2 Teledetección. La teledetección es la técnica que permite obtener información a distancia de los objetos situados sobre la superficie terrestre, a través de la interacción entre objetos y el sensor. Chuvieco, (1995) afirma que existen tres formas de teledetección: Por reflexión de la luz solar sobre el objeto, por emisión y por emisión-reflexión. La primera consiste en la reflexión que sufre la luz solar cuando ilumina el objeto terrestre. La energía reflejada depende de la composición del objeto y de las condiciones atmosféricas, y es recogida por el sensor que la transmite a las estaciones receptoras. La segunda cosiste en la energía emitida por la propia cubierta del objeto y la tercera cuando un sensor es capaz de generar su propio flujo energético y recoger posteriormente su reflexión sobre la tierra (Chuvieco, 1995), por ejemplo la tecnología LiDAR (Light Detention and Ranging). El flujo energético, en cualquiera de los casos anteriores, es una forma de radiación electromagnética. La información es recogida por sensores remotos que son transportados por satélites, aviones, globos, drones, etc. Las aplicaciones de la teledetección las encontramos en tres áreas de la ciencia: Meteorología y clima, oceanografía y ciencias de la tierra. En cuanto a la oceanografía, la teledetección ofrece una forma clara, resumida y rápida de obtener mediciones de los diferentes parámetros oceanográficos, que jamás podría suplirse mediante el uso de campañas oceanográficas, boyas o barcos (Arbelo, 1996). Por ejemplo, IDEAM (2008), a partir de datos de parámetros oceánicos y meteorológicos como: Precipitación, presión atmosférica, temperatura del aire, humedad relativa, velocidad y dirección del viento, radiación de onda corta, TSM, salinidad, nivel del mar y superficie libre, obtenidos por sensores remotos y almacenados en diferentes bases de datos internacionales, determinó la climatología de estas variables en la región marítima colombiana en el periodo 1971-2000. Otros ejemplos de aplicación de la teledetección en oceanografía son: verificación de contenidos de salinidad en las principales corrientes de agua, cartografía térmica de la superficie del mar, verificación y control de la calidad física del agua, turbidez y contenido de algas, control de los movimientos Gulf – Stream y otras corrientes marinas, etc. (Chuvieco, 1995).

2.2.1.3 Radiación electromagnética. La radiación electromagnética es una forma de energía que consiste de campos electromagnéticos, que se propagan mediante ondas, transportando cantidades discretas (cuantos o corpúsculos) de energía. Esta energía se pone de manifiesto mediante su interacción

23 con un medio material, de tal manera que si esta interacción no tiene lugar, la radiación electromagnética es indetectable y no podemos obtener información de ella (Meliá, 1991). Según Chuvieco (1995), una serie de bandas espectrales con las más frecuentemente empleadas con la tecnología en teledetección: 

El espectro visible (0.4 a 0.7 µm) es la única radiación electromagnética que puede percibir nuestros ojos.



El infrarrojo próximo (0.7 a 1.3 µm) es importante por su capacidad para discriminar masas vegetales y concentraciones de humedad.



El infrarrojo medio (1.3 a 8 µm) para la detección de gases de CO2, CO, SO2, NO2, NO, O3, HC y NH, etc., humedad en vegetación y focos de alta temperatura (Melgarejo, Romero, y Ojeda, 2018).



El infrarrojo lejano o térmico (8 a 14 µm) a la que la mayoría de cubiertas terrestres son detectadas (Melgarejo et al., 2018).

2.2.1.4 Espectro electromagnético (EEM). El EEM es la distribución de radiación electromagnética según la energía, frecuencia y longitud de onda. Por ejemplo, el sol, la tierra y otros cuerpos irradian energía de varias longitudes de onda. La unidad más usada para medir las longitudes de onda a lo largo del EEM es el micrón (1µ = 10-6 m). La Figura 3 muestra la distribución de las ondas electromagnéticas ordenadas según su frecuencia, energía y longitud de onda, que se extienden desde la radiación cósmica (mayor energía y frecuencia, menor longitud de onda) hasta las ondas de radio (menor energía y frecuencia, mayor longitud de onda) (Perez, 2007).

Figura 3. Espectro electromagnético. Tomado de Perez, 2007.

La TSM es medida a partir de las longitudes de onda del infrarrojo térmico o microondas, reflejadas por el océano, el cual tiene una enorme capacidad de almacenar calor proveniente del sol (Arbelo, 1996).

2.2.1.5 Tipos de sensores remotos. Las cámaras, que se utilizan para tomar fotografías aéreas e imágenes satelitales, son ejemplo de sensores remotos. Estos pueden medir ondas electromagnéticas emitidas o reflejadas por el objeto que se quiere medir (por ejemplo la TSM), usando detectores de energía para registrar variaciones en la forma en que los objetos ubicados sobre la superficie de la tierra reflejan o emiten ondas electromagnéticas (Orozco y Brumér, 2002). Sensores activos generan radiación directa hacia un objeto para hacer el registro de datos, y operan en los espectros de microonda y ondas de radio dentro del espectro electromagnético (EEM) (Perez, 2007). Sensores pasivos registran la radiación del sol, captando el visible, el infrarrojo cercano, infrarrojo medio y las longitudes de onda del infrarrojo termal. Algunos sensores de microonda son pasivos. Ejemplo de estos sensores son las fotografías aéreas y los satélites LandSat (Perez, 2007). Los datos registrados por los sensores pueden grabarse en imágenes o digitalmente (números). Los sensores que obtienen datos a partir de la energía electromagnética son instrumentos que se pueden ubicar en plataformas orbitales como los satélites o aerotransportadas como en aviones, y dependiendo de la plataforma, los datos tendrán una determinada resolución (Perez, 2007).

2.2.2 Factores climáticos que influyen en la Temperatura Superficial del Mar (TSM). 2.2.2.1 Océano Pacífico ecuatorial en condiciones normales. A continuación, se describen y definen los procesos de circulación atmosférica y su interacción con el océano, con el fin de entender el porqué de las características de la TSM en el Pacífico ecuatorial en condiciones normales y en condiciones anómalas, ya que cualquier cambio en la TSM está directamente relacionado con cambios en la circulación atmosférica.

2.2.2.1.1 Circulación atmosférica. El sol es la principal fuente de energía del planeta. Su influencia sobre la zona ecuatorial hace que allí el aire en la atmosfera se más húmedo, tenga mayor temperatura y menor presión, comparado con el aire menos húmedo, más frio y con mayor presión de las áreas subtropicales y polares que reciben menos radiación solar. Esta diferencia entre dos masas de aire permite que haya un desplazamiento de tipo convectivo desde las zonas donde hay mayores presiones a zonas donde hay menos presiones. Por tal razón, en la zona ecuatorial, la TSM es mayor que en cualquier otra latitud del planeta (Laing, 2016) .

2.2.2.1.2 Efecto Coriolis en la circulación atmosférica. Los vientos a gran escala, o vientos en general, se ven afectados por la rotación de la tierra hacia el este. Debido a esta rotación, percibimos una desviación del movimiento horizontal del aire a gran escala hacia la derecha en el hemisferio norte y hacia la izquierda en el hemisferio sur (Belongie et al., 2010a). Este efecto hace que los vientos fríos provenientes de los polos hacia latitudes más bajas se desvíen de este a oeste y los vientos cálidos que ascienden desde el ecuador hacia latitudes más altas se desvíen de oeste a este (ver Figura 4).

Figura 4. Efecto Coriolis en la circulación atmosférica. Tomado de Laing, 2016.

2.2.2.1.3 Celdas de Hadley. Es una circulación vertical convectiva de aire cálido y aire frio entre el Ecuador y aproximadamente 30° de latitud norte y sur. El aire cálido asciende desde el Ecuador hasta los 30° de latitud norte y desciende desde el Ecuador hasta los 30° de latitud sur, al mismo tiempo que el aire más frio y de mayor presión proveniente de las latitudes subtropicales, circulan hacia zonas de menor presión, es decir, hacia el Ecuador. Estos últimos se conocen como vientos Alisios y circulan de este a oeste (ver Figura 4) (Inzunza, 2012).

2.2.2.1.4 Celda Polar. Entre los polos y los 60° de latitud, el aire frio de los polos genera una zona de subsidencia con formación de altas presiones y divergencia, que provoca un flujo de aire superficial que se desplaza desde los polos hacia latitudes subpolares. Este flujo de aire es desviado por la fuerza de Coriolis, generando un sistema de vientos conocido como Estes Polares o Polares del Este (ver Figura 4) (Inzunza, 2012).

2.2.2.1.5 Celda de Ferrel. Los vientos cálidos del Ecuador ascienden hacia latitudes medias y, debido al efecto Coriolis entre las latitudes 30° y 60°, se desvían en dirección oeste-este. Estos vientos se conocen como vientos del oeste. Desde la celda polar, llega un flujo de aire polar frio hacia latitudes subpolares en dirección este-oeste. Este aire polar frio se encuentra con los vientos más cálidos de latitudes medias que vienen en dirección oeste-este, produciendo una región de convergencia de vientos muy intensos y variables, contrario a lo que ocurre en la calmada región de convergencia ecuatorial (ver Figura 4) (Inzunza, 2012).

2.2.2.1.6 Celda de Walker. Además de la circulación meridional en la celda de Hadley, el trópico también exhibe patrones de movimiento ascendente y descendente en dirección este-oeste (Belongie et al., 2010b). Los vientos Alisios provenientes del este transportan aire caliente y húmedo hacia el oeste, conllevando a un calentamiento de la TSM y presiones bajas en esta zona y un enfriamiento de la TSM y presiones mayores hacia el este del Pacífico (ver Figura 5).

Figura 5. Circulación Walker. Tomado de Laing, 2016.

El calentamiento de las aguas al oeste del Pacífico, recibe el nombre de La Piscina de Aguas Cálidas del Pacífico Occidental, en donde las temperaturas del agua están sobre los 28° C. En esta zona, las altas temperaturas, la humedad y bajas presiones hacen que se presente gran cantidad de precipitaciones anualmente.

2.2.2.1.7 Termoclina del Océano Pacífico. La termoclina es un área marina subsuperficial en la columna de agua, en donde se presenta un cambio abrupto de temperatura, el cual separa las aguas cálidas superficiales de las aguas frías

27 profundas. En condiciones normales, la termoclina al este del océano Pacífico se encuentra a menor profundidad que al oeste (ver Figura 6), debido al efecto que ejerce los vientos Alisios en su trayectoria este-oeste. En su desplazamiento, estos vientos transportan aguas cálidas hacia el oeste del Pacífico aumentando el nivel y la temperatura superficial del mar en esta zona. Por otro lado, al este se tienen menores TSM, menor nivel del mar, favoreciendo el ascenso de la termoclina en esta zona debido al afloramiento de aguas frías más profundas. Contrario a lo que ocurre en el este, al oeste del Pacífico, la llegada de aguas cálidas y aumento del nivel del mar provocan un descenso de la termoclina, evitando el afloramiento de aguas frías provenientes del fondo del mar (ver Figura 7). La profundidad de la termoclina es aproximadamente alrededor de los 20º C (Zelle, 2005).

Figura 6. Perfil de temperatura ecuatorial a través del Océano Pacífico. Tomado de Segar, 2012.

Figura 7. Condiciones normales de la circulación atmosférica y de la profundidad de la termoclina en el Pacífico ecuatorial. Tomado de Zelle, 2005.

2.2.2.1.8 Zona de Convergencia Intertropical (ZCIT). La ZCIT es una franja de nubes, con presencia de lluvias y tormentas ocasionales, que rodea la tierra cerca al Ecuador. Es consecuencia de la convergencia de los Vientos Alisios del Noreste, provenientes del hemisferio norte, con los Vientos Alisios del Sureste, provenientes del hemisferio sur. La posición de la ZCIT varia estacionalmente, se mueve hacia el norte en el hemisferio norte durante el verano y hacia el sur en el invierno del hemisferio norte (Levy & Przyborski, s.f.).

2.2.2.2 El fenómeno de El Niño Oscilación Sur (ENOS). El fenómeno El Niño - Oscilación Sur (ENOS) es un cambio anómalo en la temperatura superficial del mar (TSM) en la zona ecuatorial del Pacífico. Este fenómeno presenta dos eventos: Uno cálido llamado El Niño y otro evento frio llamado La Niña. El evento cálido, El Niño, se debe a un debilitamiento de los Alisios que produce un calentamiento en las aguas superficiales de la región oriental y central del océano Pacífico ecuatorial y ocurre entre 2 a 7 años, con una duración de 9 a 18 meses (ver Figura 8) (Guevara, 2007). La Niña está asociada con un régimen de los Alisios más intensos de lo normal y TSM anormalmente frías. En promedio, La Niña es una anomalía menos extrema que El Niño, pero tiende a durar más tiempo, entre uno y tres años (MetEd, 2019). El ENOS genera cambios en la profundidad de la termoclina tanto al este como al oeste del océano Pacífico ecuatorial. Durante El Niño, la termoclina es más profunda al este, debido al calentamiento de las aguas superficiales, y menos profunda al oeste, como consecuencia del debilitamiento de los vientos alisios, que dejan de mover las masas de agua cálida al oeste, generando un enfriamiento en la TSM al oeste del Pacífico ecuatorial (ver Figura 8 y 9).

Figura 8. Representación simplificada de la interacción de los vientos alisios con el nivel del mar y la profundidad de la termoclina en el evento extremo El Niño. Tomado de Segar, 2012.

Figura 9. Condiciones de El Niño. La circulación atmosférica cambia al igual que la profundidad de la termoclina en el Pacífico ecuatorial occidental y oriental. Tomado de Zelle, 2005.

Durante La Niña, la termoclina se profundiza hacia el oeste y se vuelve más somera al este del Pacífico ecuatorial, mucho más que en condiciones cuando no hay fenómeno ENOS (ver Figura 10).

Figura 10. Representación simplificada de la interacción de los vientos Alisios con el nivel del mar y la profundidad de la termoclina en el evento extremo La Niña. Tomado de Segar, 2012.

2.2.2.2.1 Regiones de El Niño Oscilación Sur. Para efectos de un mejor entendimiento de ENOS, se delimitaron cuatro zonas en el océano Pacífico oriental y central a lo largo de la línea ecuatorial, entre la costa oeste de América del Sur y el meridiano 180° (ver Figura 11) (Guevara, 2007).

Figura 11. Regiones Niño en el océano Pacífico ecuatorial. Tomado de IRI (citado en Guevara, 2007)

En estas regiones, se ubican instrumentos de observación de diferentes elementos meteorológicos, y boyas marinas, y se realizan permanentemente observaciones satelitales (Guevara, 2007).

2.2.2.2.2 Índice Oceánico de El Niño (ONI). El índice oceánico del Niño (Oceanic Niño Index, ONI) se define como la media de tres meses de la desviación de la temperatura de la superficie del mar respecto de lo normal para la región Niño 3.4 del Pacífico (Kousky y Higgins, 2007), región que se considera la más apta para vigilar la variabilidad del clima a escala mundial (Barnston, Chelliah, y Goldenberg, 1997). Los valores medios se basan en el conjunto de datos de reconstrucción extendida de la TSM, que constituye un análisis histórico y homogéneo de la TSM. Los periodos dominados por El Niño se caracterizan por valores de ONI positivos de 0,5 °C o mayores. Los periodos dominados por La Niña se caracterizan por valores de ONI negativos de −0,5 °C o menores. Para que un episodio se clasifique indiscutiblemente como El Niño o La Niña, estos umbrales se deben superar en al menos cinco meses consecutivos (Belongie et al., 2010b).

2.2.2.2.3 El Índice de la Oscilación del Sur (IOS). El calentamiento y enfriamiento del Pacífico ecuatorial es una compleja interacción entre el océano y la atmosfera, en donde no solo se evidencian anomalías en la TSM, sino también en la presión atmosférica. Las anomalías en la TSM están muy relacionadas con el sube y baja de la presión atmosférica en el océano pacífico tropical occidental y oriental. Jacob Bjerknes (citado en Guevara, 2007). Actualmente, existen dos estaciones distantes en Taití y Darwin (Australia) que miden y evidencian el sube y baja u oscilación de las presiones atmosféricas a través del Pacífico tropical (Guevara, 2007).

31 La Oscilación del Sur es, entonces, una fluctuación interanual irregular de gran escala que refleja un intercambio de masa atmosférica entre la baja presión atmosférica ecuatorial de Indonesia y el anticiclón subtropical del Pacífico sureste. Kevin Trenberth (citado en Guevara Díaz, 2007). El IOS describe la intensidad de los Vientos Alisios del Este que influyen en el Océano Pacífico: IOS alto y positivo, alisios fuertes hacia el oeste; IOS alto y negativo alisios fuertes con dirección opuesta (hacia el este) (Guevara, 2007).

2.3 Marco Metodológico Para El Análisis Espacial y Temporal De La TSM 2.3.1 Escalas temporales del análisis y monitoreo de la TSM (escalas de la variabilidad climática). Para el análisis y monitoreo de las variables climatológicas, se utilizan diferentes escalas temporales: Intraestacional, estacional, interanual e interdecadal. Según Montealegre, (2017.), “la variabilidad climática se refiere a las fluctuaciones observadas en el clima durante periodos de tiempo relativamente cortos, ya que, por ejemplo, durante un año en particular se registran valores por encima y por debajo de lo normal, entendiendo como Normal Climatológica o valor normal, el valor promedio de una serie continua de mediciones de una variable climatológica durante un periodo de al menos 30 años, y la diferencia entre el valor medido de la variable y su promedio, se le conoce como anomalía” (p 3). Sin embargo, otros autores como SotoMardones, Marinone, y Parés-sierra (1999), analizan la variabilidad de la TSM con catorce años de imágenes infrarroja de satélites (1983-1996), a escala semianual, anual e interanual. La climatología la calculan promediando para cada mes la TSM de todos los años (13 años), y calculan anomalías climatológicas restando a cada uno de los mapas mensuales climatológicos el promedio total, obteniendo así la variabilidad espaciotemporal de la TSM en el Golfo de California. IDEAM (2009) define las escalas temporales de la variabilidad climática así: Estacional: Fluctuación de las variables climáticas a nivel mensual. Intraestacional: En una escala mayor que la sinóptica (de horas a unos pocos días), se presentan dentro de las estaciones, oscilaciones que determinan las condiciones de tiempo durante semanas e inclusive de uno a dos meses. Dado que su amplitud es pequeña en comparación con las del ciclo anual, la mayoría de las veces estas oscilaciones pasan desapercibidas por el común de la gente. Interanual: Fluctuaciones que se presentan en las variables climatológicas de un año en año. Interdecadal: En esta escala se manifiestan fluctuaciones del clima a nivel de décadas. Comparativamente con la variabilidad interanual, la amplitud de estas oscilaciones es menor.

32 Ésta es una de las razones por las cuales este tipo de variabilidad pasa desapercibida para el común de la gente.

2.3.2 Interpolación de variables continúas. Según Quevedo y Sánchez (2009), los métodos de interpolación de las variables climáticas han sido ampliamente estudiados y en los últimos años se han desarrollado metodologías especificas dependiendo de la variable de interés. Por ejemplo, el método de interpolación Kriging es normalmente utilizado para representar la variable temperatura, debido a que cuando el conjunto de datos exhibe variaciones de corto rango, es necesario garantizar varianza mínima de predicción (Samper y Carrera, 1990. En Toro y Melo, 2009).

Capítulo 3. Metodología 3.1 Ubicación Del Área De Estudio El mar del océano Pacífico colombiano se encuentra al occidente de Colombia, entre las coordenadas 84º 45’ 56.947” W y 1º 25’ 11.898” N; 84º 44’ 59” W y 3º 2’ 14.524” N; 84º 18’ 22.287” W y 3º 32’ 3.117” N; 84º 18’ 22.287” W y 4º 59’ 4.987” N; 79º 51’ 13.476” W y 4º 59’ 32.399”N; 77º 53’ 14.484” W y 7º 13’ 17.083” N; 78º 53’ 4.52” W y 1º 24’ 59.324” N. Limita al oriente con los departamentos de Chocó, Valle del Cauca, Cauca y Nariño, al occidente con Costa Rica, al norte con Panamá, al sur con Ecuador, y tiene una extensión aproximada de 337,000 km2 (ver Figura 12). El mar del Pacífico colombiano comprende 4 zonas: 

Aguas interiores: Son las aguas que se encuentran detrás de la línea base (línea que divide las aguas interiores del mar territorial) (Figura 12).



Mar territorial: Zona adyacente a las aguas interiores con un ancho de 12 millas náuticas.



Zona contigua: Zona adyacente al mar territorial con un ancho de 12 millas náuticas.



Zona económica exclusiva: Zona adyacente a la zona contigua con un ancho de 200 millas náuticas contadas desde la línea base, más un área de la plataforma continental extendida, en el cual su límite más occidental aún no está definido.

Figura 12. Área de estudio.

3.2 Búsqueda Preliminar De Información Bibliográfica Como primer paso para el desarrollo de este trabajo de investigación, se realizó una búsqueda de información bibliográfica en la web, artículos, libros, tesis y otras fuentes, para determinar metodologías, conocer trabajos anteriores sobre el área de estudio, conocer los conceptos generales necesarios para entender la investigación y sobre estudios similares hechos en otros lugares del mundo.

3.3 Datos Los datos de TSM entre los años 2003-2016 fueron descargados de Remote Sensing Systems (http://www.remss.com/measurements/sea-surface-temperature/). Los datos contienen el calculo de productos diarios de TSM optimamente interpolados (OI), utilizando datos de microondas (MW) e infrarojos (IR) a una resolucion de 25 km. Los archivos obtenidos en Remote Sensing Systems tienen la extension .v04.0, los cuales fueron leidos y postprocesados mediante rutinas desarrolladas en MATLAB, generando archivos de salida en formato ASCII

34 (American Standard Code for Information Interchange) para, posteriormente, ser visualizados y analizados en ArcGIS, mediante el geoprocesamiento de los mismos. El postprocesado en las rutinas de MATLAB permitieron, entre otras, a partir de los datos diarios de TSM, calcular la TSM promedio para cada mes desde el año 2003 hasta el año 2016. El resultado obtenido son unas mallas con datos promedio mensuales de la TSM durante dicho periodo, obtenidas en archivos .txt. La extension de la grilla es de aproximadamente 1,030.26 km (en la horizontal) por 665.87 km (en la vertical). En total, son 14 archivos de texto, los cuales contienen cada uno 950 puntos georreferenciados con un valor asociado de TSM promedio de cada uno de los meses del año. La Figura 13, por ejemplo, es el archivo .txt, visualizado en AcrMap, de los datos de TSM promedio mensual del año 2015.

Figura 13. Tabla con coordenadas y los valores promedio mensuales para cada punto.

Tambien, se cuenta con datos de TSM almacenados en el Centro Colombiano de Datos Oceanográficos (CECOLDO) a cargo de la Dirección General Marítima (DIMAR), tomados in situ por cruceros oceanográficos. Estos datos se encuentran guardados en archivos de Excel.

3.4 Procesamiento De La Información Cada archivo .txt, que contienen los puntos georreferenciados con la TSM promedio de cada mes, fueron cargados en ArcMap 10.5 para ser visualizados y, posteriormente, exportados como entidades tipo punto. La extensión de los puntos sobrepasa el área de estudio, por lo que

35 fue necesario seleccionar solo los puntos de interés para, posteriormente, generar los rásters (ver Figura 14).

Figura 14. Extensión inicial de los puntos de TSM.

Se generaron 14 clases de entidad tipo punto, correspondientes a los años 2003-2016, a partir de los archivos de texto. Partiendo de estas clases de entidad, se generaron 168 ráster que representan la TSM promedio mes a mes desde enero de 2003 a diciembre de 2016. Por cada ráster, también, se generaron curvas de nivel con las variaciones espaciales cada 0.20ºC de la TSM. Como método para agilizar el proceso de generación de dicha información, se creó un Model Builder (ver Figura 15), creando un flujo de trabajo de geoprocesamiento, ya que, durante la generación de los ráster, se debía seguir una secuencia de procesos y herramientas. La primera herramienta usada fue Select Layer By Location, la cual se encargó de seleccionar solo los puntos que estuvieran dentro del área de estudio, siendo la salida de este proceso los puntos de interés y la entrada del siguiente proceso. La siguiente herramienta utilizada es Kriging, que permitió interpolar los puntos, generando una superficie con la variación espacial de la TSM en toda el área de estudio. Este método tiene en cuenta los valores vecinos al momento de realizar la interpolación y realiza los cálculos en función de la variabilidad espacial o llamada autocorrelación espacial, asegurando la mínima varianza (Toro y Melo,

36 2009). La salida del segundo proceso generó cada uno de los ráster con la TSM promedio mensual del periodo 2003-2015, y sirvió como entrada para el proceso final de generación de las curvas de nivel.

Figura 15. Flujo de trabajo de geoprocesamiento.

3.5 Análisis De La Información 3.5.1 Variabilidad climática. La variabilidad climática se refiere a fluctuaciones observadas en el clima durante periodos de tiempo relativamente cortos. La normal climática o valor normal se utiliza para definir y comparar el clima y, generalmente, representa el valor promedio de una serie continua de mediciones de una variable climatológica durante un periodo de tiempo, idealmente de 30 años. Si la variable presenta valores por encima o por debajo del promedio, se le conoce como anomalía (IDEAM, 2009). Para el análisis de variabilidad espacial y temporal de la TSM en el área de estudio, se utilizaron dos escalas de variabilidad climática: Estacional: Fluctuación de la TSM a nivel mensual interanual. Por ejemplo, para este análisis se calculó el promedio para un mes de todos los años (es decir, se calculó el promedio de todos los eneros, febreros, marzos, etc.) durante el periodo 2003-2015. Interanual: Se analizó y determinó la variabilidad de la TSM de un año a otro, durante el periodo 2003-2015. Una vez se determinó el comportamiento espacial y temporal de la TSM a escala estacional, se creó una serie temporal de los promedios mensuales interanuales para tres pequeñas regiones

37 centrales en el norte, centro y sur de la CPC, con el fin de analizar la evolución de la TSM a través del periodo de tiempo 2003-2015 (ver Figura 16).

Figura 16. Zonas dentro de la CPC para observar las series temporales de los promedios estacionales interanuales de la TSM.

Los cálculos de las fluctuaciones de la TSM en estas escalas climáticas se realizaron a partir de la herramienta Algebra de Mapas de ArcGIS 10.5.

3.5.2 Validación con mediciones in situ hechas en cruceros oceanográficos. Para la verificación de las medidas de TSM tomadas a través del satélite, se utilizaron los datos de TSM tomados in situ por cruceros oceanográficos a cargo de la DIMAR. Se seleccionaron los datos de los cruceros oceanográficos, llevados a cabo durante los meses de marzo y septiembre de 2008 y 2009. La razón de este periodo de tiempo es debido a que son los últimos años en los que se hicieron mediciones de TSM in situ en las dos épocas del año (época húmeda y semi-húmeda). Se descargaron los datos de TSM diarios de Remote Sensing Systems con resolución de 25 km (ver Figura 17), para los meses de marzo y septiembre de 2008 y 2009. Cada medición de la TSM in situ fue realizada en diferente día del mes, por ejemplo, los datos de TSM de la estación 1 y 2 fueron tomados el tres de marzo de 2008 y el dato de TSM de la estación 3 fue tomado el cuatro de marzo de 2008. Por esta razón, fue necesario descargar los

38 valores diarios de TSM del sensor para el mes de marzo de 2008. Una vez obtenidos los datos del sensor y los datos in situ, se seleccionaron espacialmente los datos del sensor más cercanos a cada punto tomado en el crucero y medido durante el mismo día que se midió durante el crucero. La Figura 17 muestra cómo se seleccionaron los puntos de TSM, tomados con el sensor más cercano a los puntos de TSM tomados in situ. El círculo rojo 1 de la Figura 17 encierra el dato de TSM tomado en el crucero el día once de marzo de 2008 (punto negro), con el dato más cercano de TSM registrado por el sensor durante el mismo día (punto naranja). Por cada campaña oceanográfica, se hicieron entre 32 y 42 estaciones para medir la TSM en la CPC, por lo cual se seleccionaron, igualmente, el mismo número de puntos más cercanos medidos por el sensor.

Figura 17. Selección espacial de datos de TSM tomados con el sensor más cercano a los datos de TSM tomados in situ.

Para validar la información y evaluar la confiabilidad de los datos obtenidos de TSM a partir de sensores remotos, se empleó la metodología utilizada por CIOHP (2017) en su investigación titulada: Monitoreo y análisis del evento El Niño 2014-2016 y sus efectos en la CPC, a partir de sensores remotos e información in situ. Se empleó técnicas estadísticas como el cálculo del

39 error cuadrĂĄtico medio (RMSE), el sesgo (BIAS), diagramas de dispersiĂłn y coeficiente de correlaciĂłn. 2 RMSE = â&#x2C6;&#x161;â&#x2C6;&#x2018;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2013;=1((É&#x2018;đ?&#x2018;&#x2013; â&#x2C6;&#x2019; É&#x2018;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;?đ?&#x2018; ) )/đ?&#x2018;

BIAS = â&#x2C6;&#x2018;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2013;=1(É&#x2018;đ?&#x2018;&#x2013; -É&#x2018;iobs)/N DĂłnde: É&#x2018;i = Valor pronosticado para cada punto i É&#x2018;iobs = Valor observado para el punto i N = NĂşmero de valores analizados Adicionalmente, se interpolaron los datos para generar superficies de TSM con los datos medidos en los cruceros y los datos medido por el sensor, para comparar su distribuciĂłn espacial.

3.5.3 DeterminaciĂłn de anomalĂas de la TSM en el ĂĄrea de estudio y su relacion con el fenomeno ENOS, periodo 2015-2016. Se observĂł el comportamiento de las fluctuaciones por encima y por debajo de lo normal de la TSM durante los aĂąos 2015 y 2016, para determinar el valor de las anomalias y asociarlas a El FenĂłmeno del NiĂąo OscilaciĂłn Sur (ENOS), reportado por el Ă?ndice OceanogrĂĄfico El NiĂąo (ONI) de la NOAA. Para determinar las anomalias mensuales durante este periodo de tiempo (2015-2016), se calculĂł el promedio estacional de la TSM durante el periodo 2003-2014. Una vez obtenidos los promedios estacionales (por ejemplo el promedio de todos los eneros desde 2003-2014), este valor se le restĂł a la TSM para el mes de enero de 2015 y luego a la TSM del enero de 2016, obteniendo anomalias en Â°C. Este proceso, tambien, se llevĂł a cabo a traves de calculos hechos con la herramienta Algebra de Mapas de ArcGIS, a partir de los raster generados inicialemente. La Figura 18 muestra en resumen el flujograma de la metodologĂa utilizada en este trabajo.

Figura 18. Flujograma de metodologĂa.

Capítulo 4. Resultados y Análisis De Resultados 4.1 Resultados 4.1.1 Promedio de la temperatura superficial del mar en la cuenca del Pacífico colombiano periodo 2003-2015. La Figura 19 muestra la distribución espacial del promedio total de la TSM en la Cuenca del Pacífico Colombiano (CPC) en el periodo 2003-2015, el cual estuvo entre 26.38ºC y 27.97ºC. Los promedios superiores a 27.20ºC se observan hacia el noroeste y este de la cuenca, mientras que los valores promedio más bajos se observan hacia el suroeste de la misma. Hacia el este de la cuenca, la TSM tiene valores entre 27.60ºC a 27.20ºC (Figura 19); hacia el centro de la cuenca entre 27.20ºC y 26.60ºC; y en el oeste de la cuenca, con un rango mucho más amplio, temperaturas entre 26.40ºC y 27.80ºC, aproximadamente.

Figura 19. Promedio de la TSM, periodo 2003-2015.

4.1.2 Promedio estacional de la temperatura superficial del mar en la cuenca del Pacífico colombiano periodo 2003-2015. La variabilidad estacional interanual de la CPC ha sido estudiada a partir de mediciones por altimetría con el sensor OISST de la NOAA, tomadas durante el periodo 2003-2015. A continuación, se describe como varia espacialmente la TSM mes a mes:

42 En enero la cuenca se caracterizó por presentar temperaturas de 26.40ºC a 26.90ºC hacia el sur y centro de la cuenca (entre 79ºW y 81ºW), y temperaturas más cálidas hacia el noreste (entre 27.0ºC y 27.40ºC) y noroeste (entre 27.0ºC y 28.10ºC) de la cuenca (ver Figura 20). La temperatura mínima en la cuenca fue de 26.40ºC y la máxima de 28.10ºC, y la temperatura promedio estacional para enero fue de 27.10ºC. En febrero, la cuenca se caracterizó por presentar una “lengua” o chorro de agua fría proveniente del golfo de Panamá, que la atraviesa en la parte central de norte a sur con temperaturas entre los 25.20ºC (en la parte norte) y los 26.50ºC (en la parte sur), aproximadamente. Hacia el este de la cuenca, la temperatura estuvo entre 26.70ºC y 27.20ºC, mientras que hacia el oeste de la cuenca la temperatura fue de 26.80ºC en el suroeste y de 28.80ºC en el noroeste (ver Figura 20). La temperatura mínima fue de 25.20ºC, la máxima de 28.80ºC y el promedio estacional de febrero para toda la cuenca de 26.80ºC. En marzo se mantiene la “lengua” de agua fría que proviene del golfo de Panamá, pero disminuye aún más que en el mes anterior, la temperatura en la parte norte hasta los 24.80ºC y en la parte sur se presentan temperaturas de 26.40ºC. Hacia el este de la cuenca las temperaturas estuvieron entre 26.60ºC y 27.20ºC, aproximadamente, y entre 26.60ºC y 29.20ºC en el oeste (ver Figura 20). La temperatura mínima fue de 24.80ºC, la máxima de 29.20ºC y el promedio estacional de marzo para toda la cuenca de 26.70ºC. En abril, la “lengua” de agua fría comienza a desaparecer y en su lugar se observa aumento de la temperatura hasta en 27.40ºC. Hacia el este de la cuenta la temperatura asciende hasta los 27.90ºC y hacia el noroeste de la cuenca hasta los 29.20ºC (ver Figura 20). La temperatura mínima fue de 26.80ºC, la máxima de 29.20ºC y el promedio estacional de abril para toda la cuenca de 27.70ºC. En mayo, la cuenca presenta temperaturas que descienden de norte a sur. Hacia el norte se presentan temperaturas hasta de 28.50ºC que descienden hacia el sur hasta llegar a temperaturas de 26.50ºC (ver Figura 20). La temperatura mínima fue de 26.50ºC, la máxima de 28.50ºC y el promedio estacional de mayo para toda la cuenca de 27.90ºC. En junio, la TSM se comporta de manera similar al mes de mayo con temperaturas superiores hacia el norte que van disminuyendo hacia el sur. En este mes, las temperaturas mayores se observan hacia el noreste de la cuenca con 28.30ºC, presentándose una disminución de la TSM a través de la cuenca en sentido noreste - suroeste, llegando a temperaturas menores de 26.60ºC (ver Figura 20). La temperatura mínima fue de 26.40ºC, la máxima de 28.30ºC y el promedio estacional de junio para toda la cuenca de 27.50ºC.

Figura 20. Promedio estacional de la TSM (enero a junio), periodo 2003-2015.

En julio, se observa un enfriamiento de las aguas en el suroeste, aumentando la TSM en sentido suroeste-noreste. Hacia el uroeste se observan las temperaturas mínimas de 26.10ºC y hacia el noreste las temperaturas máximas de 28.20ºC (ver Figura 21). El promedio de la TSM para este mes fue de 27.20ºC. En agosto, la franja de agua fría se desplaza un poco hacia el noreste, siendo la zona más fría el suroeste con temperaturas hasta de 26.0ºC. A medida que se avanza hacia el noreste de la cuenca, la TSM va aumentando hasta llegar a sus valores máximos de 28.10ºC (ver Figura 21). El promedio de la TSM para este mes fue de 27.10ºC. Para septiembre, la cuenca aumenta un poco la temperatura en el suroeste con temperaturas de 26.10ºC, sin embargo, hacia el noreste, la temperatura disminuye hasta los 28.0ºC, con respecto al mes anterior, y, de igual forma, se mantiene el comportamiento de la TSM con los valores mínimos hacia el suroeste aumentando gradualmente hacia el noreste (ver Figura 21). El promedio de la TSM para este mes fue de 27.10ºC. En octubre, en general, la TSM disminuye con respecto al mes anterior, observándose de igual forma las temperaturas mínimas hacia el suroeste con 26.10ºC y las máximas hacia el noreste con 27.70ºC (ver Figura 21). El promedio de la TSM para este mes fue de 27.10ºC. En noviembre, la TSM continúa disminuyendose. Los valores mínimos se siguen presentando en el suroeste de la cuenca con 26.0ºC y van aumentando gradualmente hacia el noreste con valores máximos de 27.50ºC (ver Figura 21). El promedio de la TSM para este mes fue de 26.80ºC. Para el mes de diciembre, la TSM disminuye aún más con respecto al mes anterior, sin embargo, los valores mínimos se presentan en todo el sur de la cuenca con temperaturas hasta de 25.90ºC, y van aumentando gradualmente hacia el norte con temperaturas hasta de 27.40ºC (ver Figura 21). El promedio de la TSM para este mes fue de 26.80ºC.

Figura 21. Promedio estacional de la TSM (julio a diciembre), periodo 2003-2015.

46 Las Figuras 22 y 23 muestran la serie temporal del comportamiento estacional de la TSM durante el periodo de estudio para tres zonas centrales de la CPC, zona 1 (centro-norte), zona 2 (centro-centro) y zona 3 (centro-sur) (ver Figura 22). Se observa un comportamiento estacional muy similar para las zonas 1 y 2 de la CPC, en el cual se ve un marcado descenso de la TSM durante los meses de febrero y marzo, sin embargo, al sur de la cuenca, el descenso de la TSM no es tan marcado como en las zonas 1 y 2. Para los meses de abril y mayo, se observa un aumento de la TSM, con un pico en mayo en las zonas 1 y 2. Luego, la TSM desciende hasta el mes julio, en donde mantiene una relativa estabilidad hasta el mes de diciembre. Para la zona 3, el pico de TSM se alcanza en abril para luego descender hasta el mes de julio, manteniendo temperaturas bajas durante todo el segundo semestre del aĂąo y presentando el pico mĂĄs bajo de la TSM en el mes de diciembre.

Figura 22. Serie temporal del comportamiento estacional de la TSM en la CPC, periodo 2003-2015 (zonas 1, 2 y 3)

Figura 23. Series temporales del comportamiento estacional de la TSM en la CPC, periodo 2003-2015 (zonas 1, 2 y 3)

4.1.3 Promedio anual de la temperatura superficial del mar periodo 20032015. Esta investigación pretende aportar la construcción de la serie temporal anual de la TSM durante el periodo 2003-2015. El año con mayor temperatura fue el 2015 con un promedio de 27.90ºC, un mínimo de 26.90ºC y un máximo de 28.90ºC. El año con menor temperatura fue el 2013 con un promedio de 26.90ºC, un mínimo de 25.90ºC y un máximo de 27.80ºC (ver Tabla 1). En general, durante el periodo 2003-2015, las zonas de la CPC con las temperaturas mayores se observan hacia el noroeste y noreste, y las zonas con las temperaturas menores se observan hacia el suroeste y centro de la cuenca entre las longitudes 79ºW y 81ºW. Las tendencias de la TSM promedio anual se observan en la Figura 24. Se observó el pico inferior en el 2013 con TSM promedio anual en toda la cuenca de 26.80ᵒC, seguido de un aumento en el año 2014 con 27.60ᵒC y un pico superior en 2015 con la mayor TSM promedio anual registrada durante el periodo 2003-2015 de 27.86ᵒC. Entre 2003-2012, las variaciones del promedio anual de la TSM estuvieron entre los 26.90ºC y los 27.42ᵒC.

48 Figura 24. Tendencia anual de la TSM entre el 2003-2015. Tabla 1. TSM promedio anual de la CPC, periodo 2003-2015.

Año

Promedio TSM (ºC)

Mínimo (ºC)

Máximo (ºC)

2003

27.2

26.7

28.0

2004

26.9

26.3

27.8

2005

26.9

26.0

27.6

2006

27.1

26.4

28.0

2007

26.9

25.9

27.7

2008

27.3

26.5

27.9

2009

26.9

25.9

28.0

2010

27.4

26.6

27.7

2011

27.1

26.3

27.8

2012

27.1

26.1

28.0

2013

26.9

25.9

27.8

2014

27.6

26.7

28.3

2015

27.9

26.9

28.9

La Tabla 1 muestra el promedio anual de la TSM durante el periodo 2003-2015, y los valores mínimos y máximos de cada año. No se observa una tendencia creciente o decreciente, pero los años con la mayor TSM promedio son 2014 y 2015, y los años con las menores TSM promedio son 2004, 2005, 2007, 2009 y 2013. En el año 2003, las aguas más cálidas se presentaron al noroeste y noreste de la cuenca y las más frías hacia el suroeste. En el año 2004, las aguas más cálidas se presentaron al noroeste y noreste de la cuenca y las más frías hacia el sur y centro de la cuenca entre las longitudes 79ºW y 81ºW. En el año 2005, las aguas más cálidas se presentaron al noroeste y noreste de la cuenca y las más frías hacia el sur entre las latitudes 1º 30’N y 3º N, aproximadamente. En el año 2006, las aguas más cálidas se presentaron al noroeste y noreste de la cuenca y las más frías hacia el suroeste. En el año 2007, las aguas más cálidas se presentaron al noroeste y noreste de la cuenca y las más frías hacia el suroeste y centro de la cuenca entre las longitudes 79ºW y 81ºW. En el año 2008 las aguas más cálidas se presentaron al noroeste y noreste de la cuenca y la más fría hacia el suroeste de la cuenca (ver Figura 25).

Figura 25. Promedio de la TSM anual (2003-2008).

En el año 2009, las aguas más cálidas se presentaron al noroeste y este de la cuenca y las más frías hacia el sur y centro de la cuenca entre las longitudes 79ºW y 81ºW, aproximadamente. En el año 2010, las aguas más cálidas se presentaron al noroeste y noreste de la cuenca y las más frías hacia el suroeste de la cuenca. En el año 2011, las aguas más cálidas se presentaron al noreste de la cuenca y las más frías hacia el suroeste de la cuenca. En el año 2012, las aguas más cálidas se presentaron al noroeste y noreste de la cuenca y las más frías hacia el suroeste y sur centro de la cuenca. En el año 2013, las aguas más cálidas se presentaron al noroeste y noreste de la cuenca y las más frías hacia el suroeste y centro de la cuenca. En el año 2014, las aguas más cálidas se presentaron al noroeste y noreste de la cuenca y las más frías hacia el suroeste de la cuenca (ver Figura 26).

Figura 26. Promedio de la TSM anual (2009-2014).

En el año 2015, las aguas más cálidas se presentaron al noroeste y noreste de la cuenca y las más frías hacia el sur de la misma (ver Figura 27).

Figura 27. Promedio de la TSM anual (2015).

4.1.4 Anomalías de la TSM años 2015 y 2016. Las anomalías estacionales de la TSM para el año 2015 y 2016 indican que las mayores variaciones, negativas o frías, se presentaron en los meses de febrero, marzo y abril de 2015, y en los meses de febrero a diciembre de 2016. Las mayores variaciones, positivas o cálidas, se presentaron en los meses de enero, mayo, junio, julio, agosto, septiembre, octubre, noviembre, diciembre de 2015 y enero de 2016 (ver Figuras 28, 29, 30 y 31). La Figura 28 muestra las anomalías en la TSM durante el primer semestre del 2015, mostrando que los meses más cálidos fueron junio seguido de mayo, enero, febrero, abril y, finalmente, el mes más frio fue marzo.

Figura 28. AnomalĂas de la TSM de enero a junio de 2015.

54 La Figura 29 muestra las anomalías en la TSM para el segundo semestre de 2015. Esta época presenta las anomalías positivas más altas del año, con valores hasta de 2.15 °C. La Figura 30 muestra anomalías altas en el mes de enero de 2016, con valores hasta de 1.99°C, para luego descender a valores de 0.80°C en junio de 2016. El descenso de las anomalías positivas implica el aumento de las anomalías negativas en el primer semestre de 2016, llegando a valores de -3.20°C en el mes de marzo. Para los meses de julio a octubre de 2016 (ver Figura 31), las condiciones de la TSM en la CPC se comienzan a normalizar y sus rangos se mantiene, aproximadamente, entre los 0.50ºC y 0.50ºC, sin embargo, en noviembre y diciembre las anomalías positivas vuelven a aumentar hasta valores de 1.13°C.

Figura 29. AnomalĂas de la TSM de julio a diciembre de 2015.

Figura 30. AnomalĂas de la TSM de enero a junio de 2016.

Figura 31. AnomalĂas de la TSM de julio a diciembre de 2016.

58 La Figura 32 muestra las anomalías en la TSM para los años 2015 y 2016 en las tres zonas (zona 1: Centro norte; zona 2: Centro centro; zona 3: Centro sur) de la CPC seleccionadas para observar las series de tiempo de las anomalías. En las tres zonas se observa el comportamiento de las anomalías de la TSM, con valores superiores a 0.50ºC entre los meses de mayo de 2015 a enero de 2016, siendo los meses de noviembre y diciembre los más intensos.

Figura 32. Anomalías de la TSM en la CPC de 2015-2016 para las zonas 1, 2 y 3.

4.1.5 Validación de los datos de TSM medidos por sensoramiento remoto, con datos de TSM medidos in situ por buques oceanográficos. El promedio de las diferencias entre la TSM medida por teledetección y la TSM medida in situ fue entre 0.28ºC - 0.53ºC para el mes de septiembre y de 0.74ºC - 1.20ºC para el mes de marzo. La Figura 33 muestra las superficies en las cuales se puede observar la distribución de la TSM en la CPC, tanto para mediciones in situ como por el sensor remoto.

Figura 33. (a) TSM medida In Situ, marzo de 2008. (b) TSM medida con sensor, marzo de 2008. (c) TSM medida In Situ, septiembre de 2008. (d) TSM medida con sensor, septiembre de 2008. (e) TSM medida In Situ, marzo de 2009. (f) TSM medida con sensor, marzo de 2009. (g) TSM medida In Situ, septiembre de 2009. (h) TSM medida con sensor, septiembre de 2009.

La Figura 34 muestra el comportamiento de la TSM medida por ambos mĂŠtodos. La mayorĂa de mediciones, hecha en la CPC durante el mes de marzo de 2008, muestra que el sensor sobreestima el valor de la TSM, ya que solo en 4 puntos de las 42 observaciones la TSM medidas in situ supera los valores de la medida con sensor.

Figura 34. Comportamiento de la TSM medida In Situ Vs. medida con sensor, CPC marzo de 2008.

La Figura 35 muestra el comportamiento de la TSM medida por ambos mĂŠtodos. La mayorĂa de mediciones, hecha en la CPC durante el mes de septiembre de 2008, muestra que el sensor sobreestima el valor de la TSM, ya que, en 13 puntos de las 41 observaciones, la TSM medidas in situ supera los valores de la medida con sensor.

Figura 35. Comportamiento de la TSM medida In Situ Vs. medida con sensor, CPC septiembre de 2008.

61 La Figura 36 muestra el comportamiento de la TSM medida por ambos métodos. La mayoría de mediciones, hecha en la CPC durante el mes de marzo de 2009, muestra que en la mitad de las observaciones la TSM es sobreestimada por uno u otro método, ya que, en 16 puntos de las 32 observaciones, la TSM medida in situ supera los valores de la medida con sensor.

Figura 36. Comportamiento de la TSM medida In Situ Vs. medida con sensor, CPC marzo de 2009.

La Figura 37 muestra el comportamiento de la TSM medida por ambos métodos. La mayoría de mediciones, hecha en la CPC durante el mes de septiembre de 2009, muestra que, en 14 puntos de las 35 observaciones, la TSM medida in situ supera los valores de la medida con sensor.

62 Figura 37. Comportamiento de la TSM medida In Situ Vs. medida con sensor, CPC septiembre de 2009.

Los diagramas de dispersión permitieron conocer el comportamiento de los dos conjuntos de datos de la TSM y determinar si existe una relación entre ambos. La Figura 38 muestra el diagrama de dispersión para los datos de TSM medidos in situ vs. medidos por sensoramiento remoto durante el mes de marzo de 2008. Se observa una buena correlación lineal en la dispersión de los datos, corroborada con un coeficiente de correlación lineal de Pearson (r) de 0.7581.

Figura 38. Diagrama de dispersión de datos de TSM de la CPC, In Situ Vs. sensor, marzo de 2008.

La Figura 39 muestra el diagrama de dispersión para los datos de TSM medidos in situ vs. medidos por sensoramiento remoto durante el mes de septiembre de 2008. Se observa una mala correlación lineal en la dispersión de los datos, corroborada con un coeficiente de correlación lineal de Pearson (r) de 0.5179.

Figura 39. Diagrama de dispersión de datos de TSM de la CPC, In Situ Vs. sensor, septiembre de 2008.

La Figura 40 muestra el diagrama de dispersión para los datos de TSM medidos in situ vs. medidos por sensoramiento remoto durante el mes de marzo de 2009. Se observa una fuerte correlación lineal en la dispersión de los datos, corroborada con un coeficiente de correlación lineal de Pearson (r) de 0.8946.

Figura 40. Diagrama de dispersión de datos de TSM de la CPC, In Situ Vs. sensor, marzo de 2009.

64 La Figura 41 muestra el diagrama de dispersión para los datos de TSM medidos in situ vs. medidos por sensoramiento remoto durante el mes de septiembre de 2009. Se observa una buena correlación lineal en la dispersión de los datos, corroborada con un coeficiente de correlación lineal de Pearson (r) de 0.7497.

Figura 41. Diagrama de dispersión de datos de TSM de la CPC, In Situ vs. sensor, septiembre de 2009.

4.2 Análisis de Resultados 4.2.1 Promedio de la temperatura superficial del mar en la cuenca del Pacífico colombiano periodo 2003-2015. Los resultados del promedio de TSM (periodo 2003-2015) fueron muy similares a los reportados por Málikov y Villegas Bolaños (2005) en el periodo 1972-2002. Estos autores reportan hacia el este de la cuenca TSM entre 27.3ºC y 27.20ºC, comparado con 27.60ºC a 27.20ºC reportados en este estudio; hacia el centro de la cuenca estos autores reportan temperaturas entre 27.20ºC y 26.90ºC, mientras que en los resultados de este estudio se observan valores entre 27.20ºC y 26.60ºC; en el suroeste de la cuenca los autores reportan temperaturas de 26.60ºC, muy similares a los reportados aquí con valores entre 26.40ºC y 26.80ºC, aproximadamente. Los valores promedio de TSM entre el periodo 1972-2002 muestran ser levemente menores a los reportados en este estudio entre el periodo 2003-2015. Sin embargo, en la zona más fría, al suroeste, los valores más bajos de TSM son los del periodo 2003-2015. Los resultados varían muy poco; hacia el este entre 0.07ºC y 0.15ºC; hacia el centro norte entre 0.05ºC y 0.28ºC; hacia el centro sur 0.40ºC; y hacia el suroeste 0.25ºC. Durante el

65 periodo más reciente, se observa un leve incremente de la TSM, pero, al calcular la temperatura promedio total de la CPC (27.10ºC), es la misma para ambos periodos de tiempo.

4.2.2 Promedio estacional de la temperatura superficial del mar en la cuenca del Pacífico colombiano periodo 2003-2015. El comportamiento estacional de la TSM en la CPC entre el periodo 2003-2015, se caracterizó por presentar temperaturas entre los 24.80ºC y 29.20ºC, siendo los meses de febrero, marzo y abril los que presentan mayor rango de temperaturas debido a la presencia de una “lengua” de agua fría (con temperaturas mínimas de 24.80ºC) que se origina y desciende desde el Golfo de Panamá hacia el sur de la cuenca (Rodríguez Rubio y Giraldo, 2011), y la presencia de aguas cálidas (con temperaturas hasta de 29.20ºC) hacia el noroeste de la cuenca. Durante mayo y junio, la “lengua” se retira mostrando un aumento en la TSM. Para los meses restantes del año, la “lengua” desaparece totalmente, mientras que la zona noreste aumenta aproximadamente 1.0ºC y la zona suroeste se enfría aproximadamente 1.20ºC. Este comportamiento estacional durante los primeros 3 meses del año es el efecto de la intensificación de los Vientos Alisios del Norte en la CPC (Rodríguez Rubio y Giraldo, 2011), el desplazamiento de la zona de convergencia intertropical (ZCIT), y el Chorro de Viento de Panamá que genera una respuesta oceánica en forma de “lengua fría” (ver Figura 20), originada en el Golfo de Panamá y que atraviesa toda la CPC, produciendo un ascenso de la isoterma de 15.0ºC hasta una posición somera de 70 m. El resto del año, dominan los Vientos Alisios del Sur y la Contra Corriente Ecuatorial (CCE), desplazando las aguas cálidas del noroeste hacia el noreste de la CPC, limitando el desarrollo de surgencia oceánica, que se refleja en un descenso de la misma isoterma (15.0ºC) a una profundidad de más de 125 m (Rodríguez Rubio y Giraldo, 2011). Mayo y junio son meses de transición entre la temporada húmeda y la temporada semi-húmeda, que se presenta durante el segundo semestre del año (Morales et al., 2002 en Coronado, Selvaraj, y Guzmán, 2013). El debilitamiento de los Vientos Alisios del Norte, el desplazamiento de la ZCIT a latitudes superiores y el retiro del Chorro de Viento de Panamá, permiten el ingreso de los Vientos Alisios del Suroeste hacia la CPC, generando un enfriamiento de la TSM al suroeste de la cuenca durante el segundo semestre del año (ver Figura 20). Estacionalmente, no solo se observa la aparición y desaparición de la “lengua” fría, anomalías en el nivel del mar, también, se presentan con una disminución durante el primer semestre del año de 11 cm, mientras que para el segundo semestre del año, esta situación se invierte, mostrando un aumento del nivel de mar de 8 cm (Abarca de Río et al., 2003). La aparición de

66 la “lengua” fría en la distribución de la TSM y las anomalías observadas en el nivel del mar, se pueden explicar mediante el análisis del campo estacional del viento. La posición meridionalmente variable de la ZCIT en el Pacífico tropical oriental de junio a septiembre, se sitúa en torno a los 8-10ºN (Forsbergh, 1969; Waliser y Gautier, 1993), permitiendo que los Vientos Alisios del Suroeste del Pacífico dominen en la CPC (Abarca de Río et al., 2003). Una vez los vientos alisios cruzan el Ecuador en el Pacífico oriental, cambian el sentido y se dirigen hacia el oeste, debido al cambio de signo de la aceleración de Coriolis, y disminuyen debido a su proximidad con la zona de calmas ecuatoriales, relacionado con la ZCIT (Abarca de Río et al., 2003). A partir de octubre, la ZCIT se mueve hacia el sur alcanzando su posición más austral en febrero y marzo (Forsbergh, 1969), permitiendo que los Vientos Alisios del Norte ingresen a través del istmo de Panamá con un nivel energético alto y localmente restringido, fenómeno conocido como el jet de Panamá o Chorro de Viento de Panamá (Cheltonetal, 2000 en Abarca de Río et al., 2003), lo que genera una disminución no solo en la TSM, sino también en el nivel del mar. El jet tiene una anchura de unos 200 km y se extiende por unos 500 km atravesando la CPC en sentido SSW. La TSM bajo este chorro es la más fría y las más altas se observan hacia el noroeste de la CPC (Abarca de Río et al., 2003). La importancia de entender el ciclo anual de la TSM ha llevado a realizar numerosas investigaciones, ya que se cree que la marcada amplitud de TSM en esta región tiene influencia en la climatología estacional del continente americano, además, el hecho de que el ciclo anual El Niño aparezca frecuentemente en una época del año, sugiere la importancia de una definición clara de los factores que afectan el ciclo anual de la TSM. Kessler y McPhaden, (Citado en DIMAR-CCCP, 2003). Las Figuras 22 y 23 dejan ver que durante febrero y marzo en la zona 3, la influencia de la ZCIT, que se sitúa dentro de la cuenca durante estos meses, la influencia del Chorro de Viento de Panamá y la fuerza de los Vientos Alisios del Norte, no es tan fuerte en esas latitudes, ya que, en esa zona, en marzo, la temperatura solo desciende a aproximadamente 26.40ºC, mientras que en las zonas 1 y 2 descienden por debajo de los 26.0ºC. La respuesta oceánica a la llegada de los Vientos Alisios del Suroeste, se observa claramente en la serie temporal de la zona 3, en donde hay un enfriamiento de la cuenca desde el suroeste hacia el centro-sur y sureste de la misma entre julio y diciembre (ver Figura 22). El patrón de circulación superficial descrito previamente para la CPC, es un elemento clave en la dinámica oceanográfica de la región. El estudio del comportamiento estacional y anual de la TSM no solo aporta al entendimiento del comportamiento y predicción climática, también, junto con el estudio de otros parámetros fisicoquímicos del océano, contribuyen, por ejemplo,

67 al entendimiento de: El comportamiento y distribución de comunidades marinas (Rodríguez Rubio y Giraldo, 2011), determinando como la TSM afecta los patrones de dispersión de dichas comunidades; la productividad primaria que convierte biológicamente el dióxido de carbono en compuestos de carbono orgánicos ricos en energía, la cual hace parte del balance del carbono en los ecosistemas y es fundamental en la regulación de procesos ecológicos. Multinovic, Bentino, Bian, Lia y Denga (citado en Coronado et al., 2013); y el mejoramiento de la productividad pesquera (Abarca de Río et al., 2003), entre otras.

4.1.3 Promedio anual de la temperatura superficial del mar periodo 20032015. En el estudio de la evolución dinámica de las aguas de una región y la incidencia de variables naturales y antropogénicas en ella, es indispensable construir series de tiempo anuales de la TSM, ya que es uno de los parámetros oceanográficos más sensibles a la influencia de factores externos (Málikov y Villegas Bolaños, 2005). Existen pocos estudios en donde se construyan series de tiempo anuales de la TSM para la CPC. Málikov y Villegas Bolaños (2005) obtuvieron series de tiempo de la TSM para el periodo 1972 a 2000, sin embargo, recientemente no se han reportado nuevos estudios sobre la construcción de estas series temporales para la década del 2000 en adelante. En la escala interanual del periodo 2003-2015, la variación de la TSM más importante que se detectó durante el periodo de estudio en la CPC, se puede asociar, según el reporte de la NOAA sobre la reciente evolución de ENOS, al fuerte fenómeno de El Niño que comenzó a finales de 2014, se definió e intensifico durante el 2015 y culminó comienzos del 2016, como se observa en la Figura 24. Las temperaturas más bajas se presentan a finales de 2010 hasta principios de 2012, debido a la presencia del fenómeno La Niña, y continua con anomalías negativas hasta finales de 2013 y principios de 2014. A finales de 2014, las anomalías vuelven a ser positivas y sobrepasan los 0.5°C entre abril y noviembre de 2015 llegando a valores de 2°C de anomalías positivas.

4.1.4 Anomalías de la TSM años 2015 y 2016. Las anomalías en la TSM se presentan cuando se altera las condiciones normales del proceso de circulación atmosférica y su interacción con el océano. En condiciones normales, el aire se eleva alrededor del Ecuador donde el calentamiento por radiación es más fuerte y fluye hacia los polos en la troposfera superior, descendiendo en los subtrópicos alrededor de 20ºN y 20ºS. El aire regresa hacia el Ecuador en la superficie y se ve afectado por la fuerza de Coriolis, que genera los vientos alisios. Estos vientos, desde el noreste y el sureste, convergen en el Ecuador,

68 donde el aire vuelve a subir completando la circulación, y formando la zona de convergencia intertropical, que empuja las aguas cálidas hacia el occidente y permitiendo el ascenso de la termoclina a la superficie en el oriente, creando el contraste entre la “piscina caliente” en el Pacífico occidental y la “lengua fría” en el Pacífico Oriental (Zelle, 2005). El fenómeno El Niño se da cuando existe alteración en la estructura térmica superficial y subsuperficial del océano, asociadas con el debilitamiento de los Vientos Alisios del Este (Arango, Dorado, Guzmán, y Ruíz, s.f.), el cual permite el desplazamiento de aguas cálidas provenientes del occidente del Pacífico ecuatorial hacia el oriente, y una profundización de la termoclina en esta zona. El evento El Niño de 2015-2016 es uno de los más intensos registrados según algunos indicadores y con algunas otras particularidades que lo hacen distinto a eventos previos (Vecchi y Takahashi, 2016). Según el concepto del índice ONI de la NOAA, durante un evento de El Niño, la secuencia en la región Niño 3.4, en el océano Pacífico ecuatorial, es de al menos 5 meses consecutivos con anomalías de TSM de magnitud mayor o igual que 0.50ºC, y en un evento Niña, la secuencia en la región Niño 3.4, es de al menos 5 meses consecutivos con anomalías de TSM de magnitud menor o igual que -0.50ºC (Guevara, 2007). Vecchi y Takahashi (2016) reportan que el calentamiento/enfriamiento de la superficie del mar en el Pacífico Oriental genera un cambio en la presión atmosférica que produce el debilitamiento/fortalecimiento de los Vientos Alisios del Este, lo cual, al mismo tiempo, produce más calentamiento/enfriamiento de la TSM. Este mecanismo central para el desarrollo de los eventos cálidos y fríos del fenómeno acoplado océano-atmosfera ENOS fue establecido por Bjerknes (1969). Sin embargo, no explica porque ENOS pasa de una fase fría a una cálida y viceversa (Vecchi y Takahashi, 2016). Las Figuras 28 y 29 muestran las anomalías en la TSM para el primer y segundo semestre de 2015. Entre enero y mayo de 2015, se presentan anomalías positivas por encima de los 0.5°C, sin embargo, no se presentan en toda la cuenca. A partir de junio y durante todo el segundo semestre de 2015, las anomalías por encima de los 0.5°C se presentan en toda la CPC y son las más altas de todo el año, alcanzando valores hasta de 2.15°C en diciembre. Se evidencia el fenómeno de El Niño, por la presencia, no solo de valores superiores al rango normal, es decir, sobre los 0.5 °C, sino por la incidencia del fenómeno por más de 5 meses seguidos, desde mayo de 2015 hasta enero de 2016 (ver Figuras 28, 29 y 30). La NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) reporta este fenómeno, con los valores anómalos más grandes entre mayo y julio de 2015 entre las longitudes 90º y 80º W. Posteriormente, las anomalías más

69 grandes se desplazan entre las longitudes 170º y 90º W (fuera del área de estudio), entre los meses de julio de 2015 y febrero de 2016 con valores anómalos superiores a los 2.0ºC, por tal motivo, entre las longitudes 90°W y 78°W comienza un enfriamiento de la TSM, presentando anomalías negativas inferiores a los - 0.50°C a partir de febrero de 2016 (ver Figuras 30 y 31). Para los meses de marzo a diciembre de 2016 (ver Figuras 30 y 31), las condiciones de la TSM en la CPC se normalizan y sus rangos se mantiene aproximadamente entre los 0.50ºC y -0.50ºC, con excepción de algunos valores anómalos negativos por debajo de los -0.50ºC en los meses de febrero, marzo y abril, posiblemente debido a la llegada de la “lengua” o chorro de agua fría proveniente del Golfo de Panamá. Este comportamiento anómalo de la TSM con duración de más de cinco meses evidencia la presencia del Fenómeno de El Niño en la CPC durante este periodo de tiempo. Estos resultados pueden ser corroborados con la Figura 42, que muestra la evolución de las anomalías de TSM desde abril de 2015 a febrero de 2016 desde los 120º E hasta los 80º W de longitud. Durante los primeros meses, mayo y junio, las anomalías se observan hacia el este del Pacífico tropical, las cuales se van desplazando hacia el oeste con el transcurrir de los meses y alcanzando sus valores máximos en los meses de noviembre y diciembre.

Figura 42. Evolución de las anomalías de TSM en el Pacífico ecuatorial (Tomado de NOAA).

Los efectos del fenómeno El Niño en la CPC se observan desde principios de 2014, siendo más notorios durante casi todo el 2015 y principios de 2016, con indicadores como aumento del nivel medio del mar, anomalías positivas de TSM por encima de +0.50ºC. La Figura 32 muestra que en abril del 2015 hubo un rápido y generalizado incremento de la TSM, el cual se extendió temporalmente hasta finales de enero de 2016. La NOAA reporta anomalías positivas por encima de los 3.0ºC entre las longitudes 160° y 100°W, mientras que en este estudio estas anomalías están sobre los +0.50ºC, pero no superan los +2.15ºC, debido a que el área de estudio se encuentre entre las longitudes 85° y 78°W.

4.1.5 Validación de los datos de TSM medidos por sensoramiento remoto, con datos de TSM medidos in situ por buques oceanográficos. En la Figura 33 se pudo observar la distribución de la TSM en la CPC, tanto para mediciones in situ, como por sensor remoto mostrando rangos de diferencia entre cada medición de 0.280.53°C para el mes de septiembre y 0.74-1.2°C para el mes de marzo. Estas diferencias, se

71 puede considerar, que no son significativas debido a las diferencias en el método de medición. En las mediciones mediante satélite, juega un papel importante las condiciones climáticas al momento de la medición, por ejemplo, la distribución no uniforme del vapor de agua, el momento del día (diurno o nocturno) de la toma, y que la medición se hace en la capa más cercana a la superficie y que está en contacto directo con la atmosfera (Quereda, Ruescas, Monton, y Escrig, 2006). Mientras tanto, las mediciones in situ se realizan en promedio a un metro de profundidad con los sensores CDT, el contacto del aparato medidor con el agua introduce un ruido, en ocasiones el aparato puede no está bien calibrado, y se registran los datos en un solo momento del día, mientras que, por sensor remoto, son el promedio diario. Las figuras 34 a 37 comparan las mediciones realizadas in situ vs. sensor remoto, mostrando una buena correlación. Sin embargo, uno que otro valor medido in situ, se muestra anómalo como se observa en la Figura 34 con las observaciones 19 y 40, en la Figura 35 con la observación 29 y en la Figura 37 con la observación 14. Esas anomalías pueden estar asociadas a errores al momento de la captura de la información en ese punto. Las Figuras 38 a 41 muestran diagramas de dispersión que permiten conocer el grado de relación lineal entre ambos conjuntos de datos, con coeficientes lineales de Pearson (r) entre 0.2683 y 0.8004. A excepción de las mediciones de TSM hechas en septiembre de 2008, las otras mediciones hechas en marzo de 2008 y 2009, y septiembre de 2009 muestran buena relación lineal entre ambos conjuntos de datos. El resultado para el cálculo de RMSE de cada conjunto de datos fue de 0.95 para los datos de marzo de 2008, 0.72 para los datos de septiembre de 2008, 1.05 para los datos de marzo de 2009 y de 0.45 para los datos de septiembre de 2009. Estos valores, cuanto más pequeños, evidencian menos cantidad de error entre ambos conjuntos de datos. En ambos casos, en marzo hay menor cercanía entre ambos conjuntos de datos, lo cual se puede deber, a que, en marzo, es la época húmeda del año, presentando mayor grado de nubosidad que puede afectar las mediciones mediante satélites. En cuanto al sesgo (BIAS), permitió examinar la diferencia entre la medición observada in situ y la medición por sensoramiento remoto, mostrando que para marzo de 2008 los datos tuvieron un sesgo promedio de 0.014, para septiembre de 2008 un sesgo promedio de 0.0057, para marzo de 2009 un sesgo promedio de 0.0015, y para septiembre de 2009 un sesgo promedio de 0.0019. Los valores positivos en los resultados del cálculo del sesgo, confirman la tendencia del sensor satelital a sobreestimar los valores de la TSM con respecto a los valores medidos in situ en la CPC.

72 Comparando estos resultados con los obtenidos por CIOHP (2017), los valores del sesgo, que obtuvo en la investigación este autor, muestran la tendencia a subestimar del sensor satelital (AMSRE-2 (MW+Ir4)) con respecto a los datos medidos in situ, sin embargo, los valores de RMSE obtenidos por este autor, fueron menores (entre 0.48 y 0.52) a los obtenidos en este estudio, mostrando mayor cercanía entre los datos medidos por el sensor y los medidos in situ. En términos prácticos, la sobreestimación o subestimación de los valores de TSM medidos por sensor remoto con respecto a los medidos in situ, no son significantes. Para estos dos métodos, importa más el grado de cercanía entre ambos conjuntos de datos, mostrando así, que las mediciones por sensor remoto de la TSM son una técnica valida, confiable y eficaz a la hora de obtener estos datos que son base importante para realizar cualquier tipo de estudio climático.

Capítulo 5. Conclusiones Mediante el uso de sensores remotos, se logró realizar un monitoreo a escalas anual y estacional de la TSM, se identificó el patrón mensual de la misma y se logró determinar o evidenciar anomalías que permitieron establecer la presencia del fenómeno El Niño durante los años 2015 y 2016. Los datos de TSM, medido a partir de sensores remotos, y la metodología utilizada en esta investigación, permitió alcanzar cada uno de los objetivos planteados, y por lo tanto, resolver las preguntas planteadas, como se evidencia a continuación: 

Las mediciones hechas por el OISST durante el periodo de estudio (2003-2015), mostraron que la CPC tuvo un promedio de TSM espacial y temporal de 27.17 ˚C. Los resultados mostraron dos zonas que se pueden diferenciar claramente. Hacia el norte de la CPC se presentaron las TSM promedio más altas en el periodo de estudio (20032015), con valores entre 27.0 y 27.80ºC; mientras que, al sur de la CPC, los valores promedio de TSM estuvieron entre 27.0 y 26.40ºC.



El promedio estacional de la TSM en la CPC durante el periodo de estudio (2003-2015), mostró el comportamiento de la TSM a nivel mensual, el cual coincidió con lo repostado por los autores: Forsbergh (1969), Waliser y Gautier (1993), DIMAR-CCCP (2003), Abarca de Río et al. (2003), Rodríguez Rubio y Giraldo (2011) y Coronado et al. (2013). Este comportamiento estacional es la respuesta oceánica como consecuencia de la dinámica del desplazamiento de la ZCIT y de los Vientos Alisios del Suroeste, entre otras variables. Durante los tres primeros meses del año, se observó un enfriamiento de la TSM en forma de “lengua” fría, que atraviesa la CPC en sentido NNE a SSO. En los siguientes tres meses, se observa un desplazamiento de las aguas cálidas del noroeste de la cuenca hacia el este de la misma. Para el segundo semestre del año, se observa un enfriamiento de la TSM desde el suroeste hacia el centro y este de la CPC.



El promedio anual de la TSM durante el periodo de estudio evidencia la tendencia ascendente del aumento de la TSM, siendo los años 2014 y 2015 los más cálidos como consecuencia del fenómeno del niño de fuerte intensidad en el año 2015.



A partir de los promedios mensuales multianuales de la TSM durante los años 20032014, se calcularon las anomalías en la TSM para cada uno de los meses del año durante el 2015 y 2016. Las anomalías con valores superiores a 0.50ºC y con duración superior

74 a cinco meses mostraron la presencia del Fenómeno de El Niño durante el periodo mayo de 2015 a enero de 2016. 

Se compararon las mediciones de TSM hechas in situ durante cruceros oceanográficos con las mediciones de TSM reportadas por el OISST y se emplearon técnicas estadísticas para la validación de los datos, encontrando que ambos conjuntos de datos, en general, presentan una buena correlación lineal y los resultados del sesgo evidenciaron una leve tendencia del OISST a sobreestimar los valores de TSM con respecto a los valores de TSM medidos in situ. Pese a las diferencias entre ambos métodos de medición de la TSM, en términos prácticos, las mediciones por teledetección son una técnica más recomendable de obtener dicha información de forma rápida, extensa y precisa.



Los resultados del sesgo (BIAS), obtenidos por este estudio, comparados con los obtenidos por CIOHP (2017), mostraron que los sensores satelitales pueden sobrestimar o subestimar los valores de TSM con respecto a las medidas in situ, sin embargo, los resultados del RMSE, en ambos estudios, muestran que hay buena cercanía entre ambos conjuntos de datos, es decir, entre los medidos por sensor remoto y los medidos in situ.

Para el monitoreo espacial y temporal de la TSM a partir de sensores remotos, se recomiendan periodos de tiempo mayores, ya que, por ejemplo, para este estudio solo se utilizaron 14 años de datos debido a la disponibilidad de los mismos. Lo ideal para realizar climatologías o análisis a escalas de tiempo estacionales es utilizar 30 años de datos diarios de TSM y a la mayor resolución posible. La validación de los datos obtenidos por sensor remoto a partir de las mediciones in situ, y la comparación de estos resultados con los de otros autores, permitió evidenciar que el monitoreo de la TSM a diferentes escalas temporales y espaciales por sensoramiento remoto, son una técnica valida, confiable y eficaz en este tipo de estudios de variabilidad climática.

Bibliografía

Abarca de Río, R., Rodríguez-Rubio, E., y Schneider, W. (2003). On the seasonal circulation within the Panama Bight derived from satellite observations of wind , altimetry and sea surface temperature. Geophysical Research Letters, Vol. 30, No. 7, pp. 0–3. https://doi.org/10.1029/2002GL016794. Arango, C., Dorado, J., Guzmán, D., y Ruíz, J. F. (s.f.). Variabilidad climática de la precipitación en Colombia asociada al ciclo El Niño, La Niña - Oscilación del Sur. Grupo de Modelamiento de Tiempo, Clima y Escenarios de Cambio Climático Subdirección de Meteorología - IDEAM, 33 p. Arbelo, M. (1996). Determinación de la temperatura superficial del mar mediante la sinergia de los sensores AVHRR y TOVS . Aplicación a Canarias (tesis doctoral). Ciencias y Tecnologías. España. Barnston, A., Chelliah, M., y Goldenberg, S. (1997). Documentation of a highly ENSO-related SST region in the equatorial Pacific: Research note. Atmosphere-Ocean, Vol. 35, No. 3, pp. 367–383. Belongie, B., Delgado, E., Smith, M., Wachter, B., Zeltwanger, J., Bishop, J., Ziel, R. (2010a). Efecto Coriolis. COMET MetEd. Recuperado de http://www.meted.ucar.edu/. Belongie, B., Delgado, E., Smith, M., Wachter, B., Zeltwanger, J., Bishop, J., Ziel, R. (2010b). Introducción

meteorología

tropical.

COMET

MetEd.

Recuperado

https://www.meted.ucar.edu/tropical/textbook_2nd_edition/table_of_contents.htm. Bernal, G., Poveda, G., Roldán, P., y Andrade, C. (2006). Patrones de variabilidad de las temperaturas superficiales del mar en la costa caribe colombiana. Ciencias de La Tierra,

76 Vol. 30 No. 115, pp. 195–208. Bjerknes, J. (1969). Atmospheric teleconnections from the equatorial Pacific, Monthly Weather Review, Vol. 97, No. 3, pp. 163–172. Chuvieco, E. (1995). Fundamentos De Teledeteccion Espacial. Madrid, España. Ediciones Rialp, S. A. pp. 449. https://doi.org/23.304-1995. Coronado, K., Selvaraj, J., y Guzmán, A. (2013). Efecto de El Niño en la productividad primaria y temperatura superficial del mar del Pacífico colombiano. Universidad Nacional de Colombia. XVI Simpósio Brasileiro de Sensoramiento Remoto. pp. 8751-8758. DIMAR-CCCP (2003). Aportes al entendimiento de la Bahía de Tumaco. Entorno Oceanográfico, costero y de riesgos. Tumaco, Colombia. Editorial DIMAR. Forsbergh, E. D. (1969). On the climatology, oceanography and fisheries of the Panama Bight. Bull. Inter.-Amb. Trop. Tuna Comm, No. 14, No. 2, pp. 49–385. García, X., Gusmão, L., y Herrera, Y. (2008). Influencia de los eventos climáticos El Niño y La Niña en la comunidad de Chaetognatha de las aguas superficiales del Océano Pacífico colombiano. Revista Brasileira de Engenharia de Pesca, Vol. 3, No. 1, pp. 30–50. Guevara, M. J. (2007). Identificación y definición cuantitativa de El Niño - Oscilación del Sur ( ENSO ) * The ABC of Indexes used in the Identification and Quantitative Definition of El Niño-South Oscillation ( ENSO ) José Manuel Guevara Díaz. Terra, Vol. 24, No. 35, pp. 85–140. Hartmann, D. L. (2014). Pacific sea surface temperature and the winter of 2014. Geophysical Research Letters, No. 42, pp. 1–9. https://doi.org/10.1002/2015GL063083.Received.

77 Hernández, B. (2002). Variabilidad interanual de las anomalías de la temperatura superficial del mar en aguas cubanas y su relación con eventos El Niño-Oscilación del Sur (ENOS). Investigaciones Marinas, Vol. 30, No. 2, pp. 21–31. https://doi.org/10.4067/S071771782002000200002. IDEAM (2007). Modelo institucional de IDEAM sobre el efecto climático de los fenómenos El

Niño

Niña

Colombia.

Recuperado

http://www.ideam.gov.co/documents/21021/440517/Modelo+Institucional+El+Niño++La+Niña.pdf/232c8740-c6ee-4a73-a8f7-17e49c5edda. IDEAM. (2008). Estudio climático y oceánico de las áreas marinas de Colombia. 110 p. Recuperado

http://www.ideam.gov.co/documents/21021/23877/introduccion2.pdf/8b08c3c4-9c3d4fe8-8001-0fcf4e98f4f3. IDEAM. (2008). Caracterización climática de variables océano-atmosféricas sobre la cuenca del Pacífico colombiano. Un Estudio climático y oceánico de las áreas marinas de Colombia.

Recuperado

http://www.ideam.gov.co/documents/21021/23877/introduccion2.pdf/8b08c3c4-9c3d4fe8-8001-0fcf4e98f4f3. IDEAM. (2009). Estudio de la variabilidad climatica de la precipitación en Colombia asociada a procesos oceanicos y atmosféricos de meso y gran escala. 54 p. Recuperado de http://www.ideam.gov.co/documents/21021/21789/Estudio+de+la+variabilidad+climáti ca+de+la.pdf/643c4c0e-83d7-414f-b2b4-6953f64078d3. IDEAM, R. (2010). Estudio Sobre La Variabilidad De La Temperatura Superficial Del Mar En El Caribe Colombiano. Recuperado de https://studylib.es/doc/5587444/estudio-sobre-la-

78 variabilidad-de-la-temperatura-superficial. Iglesias, I., y Lorenzo, M. N. (2010). La temperatura superficial del mar como herramienta de predicción climática. ACT 1, pp. 95–108. Inzunza, J. (2012). Circulación de la atmósfera. In Meteorología Descriptiva. Universidad de Concepción, Concepción, Chile. CIOHP (2017). Monitoreo y análisis del evento El Niño 2014-2016 y sus efectos en la Cuenca Pacífica Colombiana, a partir de sensores remotos e información in situ. Kessler, W. S., y McPhaden, M. J. (1995). Forcing of intraseasonal Kelvin waves in the equatorial Pacific. Geophys, No. 10, pp. 613–631. Kousky, V. E., y Higgins, R. w: (2007). An alert classification system for monitoring and assessing the ENSO cycle. Wea. Forecasting, No. 22, pp. 353–371. Laing, A. (2016). Introduction to Tropical Meteorology. COMET MetEd. Recuperado de https://www.meted.ucar.edu/tropical/textbook_2nd_edition/table_of_contents.htm. Landinez Mayorga, J. A. (2007). Reconstrucción de la historia de los cruceros oceanográficos en el pacífico colombiano durante el período (1970-2004) (tesis de pregrado). Universidad Industrial de Santander, Bucaramanga, Colombia. Levy, R., y Przyborski, P. (s.f.). Earth Observatory. Nasa. Retrieved from The Intertropical Convergence Zone. Recuperado de https://earthobservatory.nasa.gov/images/703/theintertropical-convergence-zone. López García, M. J., y Caselles Miralles, V. (1986). Aplicación de la teledetección al estudio de la temperatura superficial del Mar Balear y Golfo de Valencia. Cuadernos de

79 Geografía, No. 38, pp. 75–92. Málikov, I., y Villegas Bolaños, N. L. (2005). Construcción de series de tiempo de temperatura superficial del mar de las zonas homogéneas del océano pacífico Colombiano. Boletín Científico CCCP, No. 12, pp. 79–93. Manzano-Sarabia, M. M., y Salinas-Zavala, C. A. (2008). Variabilidad estacional e interanual de la concentración de clorofila a y temperatura superficial del mar en la región occidental del Golfo de México; 1996-2007. Interciencia, Vol. 33, No. 9, pp. 628–634. Melgarejo, J., Romero, L., y Ojeda, I. (2018). Aplicaciones Satelitales para la Meteorología. Academia

Politécnica

Naval.

Chile.

Recuperado

https://es.scribd.com/document/382148625/Aplicaciones-Satelitales-Para-Meteorologia. Meliá, J. (1991). Fundamentos físicos de la teledetección: leyes y principios básicos. In Teledetección en el seguimiento de los fenómenos naturales. Recursos renovables: Agricultura. 407 p. COMET MetEd. (2019). The El Niño-Southern Oscillation (ENSO) Cycle. Recuperado de http://www.meted.ucar.edu/. Orozco, L., y Brumér, C. (2002). Inventarios forestales para bosques latifoliados en América Central.

264

Recuperado

https://books.google.com.co/books?id=_JjZgHmxn5cC&printsec=frontcover&hl=es&so urce=gbs_ge_summary_r&cad=0#v=onepage&q&f=false. Pares-sierra, A., Marinone, S. G., y Soto-Mardones, L. (1999). Time and spatial variability of sea surface temperature in the Gulf of California. Ciencias Marinas, Vol. 25, No. 1. pp. 130. https://doi.org/10.7773/cm.v25i1.658.

80 Parra, E. (2009). Ordenamiento territorial costero en el Caribe colombiano. Las directrices del Estado en los casos de estudio de Coveñas y San Andrés (tesis de maestria). Universidad Nacional de Colombia, Medellin, Colombia. Perez, D. J. (2007). Introducción a los Sensores Remotos - Aplicaciones en Geología. Curso teórico- práctico. Buenos Aires, Argentina. 45 p. Pineda, A. (1995). Condiciones hidrológicas en la cuenca del Pacífico colombiano. Boletín Científico CIOH, No. 5, pp. 73–97. Quereda, J., Ruescas, A., Monton, E., y Escrig, J. (2006). La teledetección de la temperatura superficial del mar : Una validación de algoritmos en las aguas. Cuadernos de Geografía, No. 80, pp. 125–146. Quevedo, K., y Sánchez, K. (2009). Comparación de dos métodos de interpolación para la estimación de la temperatura del aire aplicando técnicas geo-estadísticas . Revista Peruana Geo-Atmosférica, Vol. 1, No. 107, pp. 90–107. Rodríguez Rubio, E., y Giraldo, A. (2011). Características oceanográficas en la Isla Malpelo y su relación con la cuenca oceánica del pacífico colombiano. Boletin de Investigaciones Marinas Costeras, No. 40, pp. 19–32. Rueda, J., Rodríguez-Rubio, E., y Javier, O. (2007). Caracterización espacio temporal del campo de vientos superficiales del Pacífico colombiano y el Golfo de Panamá a partir de sensores remotos y datos in situ. Boletín Científico CCCP, No. 14, pp. 49–68. Segar, D. A. (2012). Ocean-Atmosphere Interactions. Introduction to Ocean Sciences. Library of Congress Cataloging-in-Publication Data. 527 p. Shaltout, M., y Omstedt, A. (2014). Recent sea surface temperature trends and future scenarios

81 for

the

Mediterranean

Sea.

Oceanologia,

Vol.

56,

No.

pp.

411–443.

https://doi.org/10.5697/oc.56-3.411 Soto-Mardones, L., Marinone, S. G., y Parés-sierra, A. (1999). Variabilidad espaciotemporal de la temperatura superficial del mar en el Golfo de California. Ciencias Marinas, Vol. 25, No. 1, pp. 1–30. https://doi.org/10.7773/cm.v25i1.658 Stramska, M., y Białogrodzka, J. (2015). Spatial and temporal variability of sea surface temperature in the Baltic Sea based on 32-years (1982–2013) of satellite data. Oceanologia, No. 143, pp. 24–38. https://doi.org/10.1016/j.oceano.2015.04.004 Tadjuddah, M. (2016). Observations of Sea Surface Temperature on Spatial and Temporal Using Aqua MODIS Satellite in West Banda Sea. Procedia Environmental Sciences, No. 33, pp. 568–573. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2016.03.109 Toro, G., y Melo, C. (2009). Aplicación de métodos de interpolación geoestadísticos para la predicción de niveles digitales de una imagen satelital con líneas perdidas y efecto sal y pimienta. Tecnura, Vol. 12, No. 24, pp. 55–67. Vecchi, G. A., y Takahashi, K. (2016). Generación de Información y Monitoreo del Fenómeno El Niño. Boletín Técnico, Vol. 3, No. 4, 6 p. Hernández-Deckers, D., Villegas, N., y Málikov, I. (2008). Respuestas de la temperatura superficial del mar y del aire de la cuenca del pacífico colombiano producidas por El Niño Oscilacion Sur. Ingenieria de Recursos Naturales y del Ambiente, No. 7. pp. 57-65. Waliser, D. E., y Gautier, C. (1993). A satellite-derived climatology of the ITCZ. Climate, No. 6, pp. 2162–2174. Zelle, H. (2005). On the evolution of sea surface temperature in the tropical Pacific. Holanda.