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Cálculo de corrientes superficiales marinas a partir de imágenes térmicas NOAA y estimación de la influencia de los vientos en su aparición: aplicación al suroeste de la Península Ibérica

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Resumen
El conocimiento de los desplazamientos superfi ciales marinos resulta de especial interés en distintos ámbitos, tales como en el estudio del movimiento de rasgos térmicos presentes sobre la superficie marina (afloramiento, frentes térmicos) o el apoyo a barcos pesqueros en tareas habituales como la suelta de aparejos. Para disponer de ellos, hemos desarrollado un algo ritmo que, basado en el método de la correlación cruzada (m.c.c.) y completado con un filtrado en direc ción de los vectores así obtenidos, permita obtener el desplazamiento superficial de los rasgos térmicos presentes en imágenes de satélite consecutivas. Hemos aplicado este algoritmo a una serie temporal de imágenes del sur de la Península Ibérica para obte ner un mapa de las corrientes locales de la zona y rea lizar un estudio dinámico de la misma, tratando de verificar si estos desplazamientos se adecuan al mode lo ekman de interacción atmósfera-océano.
Abstract
The knowledge of the superficial marine displace ments is of especial interest in a lot of applications, such as the study of the thermic features' movement on the sea surface (upwelling, thermical fronts) or the support of fishing boats in their habitual tasks, like in dropping the nets. To know them, we have developed an algorithm that, based on maximun cross correlation method (m.c.c.) and completed with a filtered direction of the obtained vectors, allows us to compute the surface displacement of the thermic features pre-sent in con secutive satellite imagery. We applied this method to a temporal series of ima gery from the southern lberian Peninsula to obtain a mar of the local currents. After, we carried out a dynamical study of this region, to verify whether these displacements agree with the ekman model of the ocean-atmosphere interaction or not.
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Revista de Teledetección. 1998
Cálculo de corrientes superficiales marinas a
partir de imágenes térmicas NOAA y estimación
de la influencia de los vientos en su aparición:
aplicación al suroeste de la Península Ibérica
M. Martínez, J. M. Cotos, J. Arias y A. Tobar
Departamento de Electrónica y Computación. Universidad de Santiago. E-mail: elmanu@usc.es


RESUMEN ABSTRACT
El conocimiento de los desplazamientos superfi The knowledge of the superficial marine displace
ciales marinos resulta de especial interés en distin- ments is of especial interest in a lot of applications,
tos ámbitos, tales como en el estudio del movi- such as the study of the thermic features' movement
miento de rasgos térmicos presentes sobre la super- on the sea surface (upwelling, thermical fronts) or
ficie marina (afloramiento, frentes térmicos) o el the support of fishing boats in their habitual tasks,
apoyo a barcos pesqueros en tareas habituales like in dropping the nets.
como la suelta de aparejos. To know them, we have developed an algorithm
Para disponer de ellos, hemos desarrollado un algo that, based on maximun cross correlation method
ritmo que, basado en el método de la correlación (m.c.c.) and completed with a filtered direction of
cru zada (m.c.c.) y completado con un filtrado en the obtained vectors, allows us to compute the
direc ción de los vectores así obtenidos, permita surface displacement of the thermic features
preobtener el desplazamiento superficial de los rasgos sent in con secutive satellite imagery.
térmicos presentes en imágenes de satélite consecu- We applied this method to a temporal series of ima
tivas. gery from the southern lberian Peninsula to obtain
Hemos aplicado este algoritmo a una serie tempo- a mar of the local currents. After, we carried out a
ral de imágenes del sur de la Península Ibérica para dynamical study of this region, to verify whether
obte ner un mapa de las corrientes locales de la these displacements agree with the ekman model of
zona y rea lizar un estudio dinámico de la misma, the ocean-atmosphere interaction or not.
tratando de verificar si estos desplazamientos se
adecuan al mode lo ekman de interacción atmósfe-
ra-océano.

PALABRAS CLAVE: Corrientes locales, correc- KEY WORDS: Local Currents, registration, maxi
ción geométrica, método del máximo de la correla- muro cross correlation method, ekman modelo
ción cruzada, modelo de ekman.



todo estadístico: el método del máximo de la corre-INTRODUCCIÓN
lación cruzada, mcc, con una serie de
modificacioPresentamos en este artículo un problema de di- nes conducentes a la mejora en la coherencia del
námica oceánica: la determinación de corrientes campo de vectores obtenido.
superficiales marinas y el análisis de las mismas El método del máximo de la correlación cruzada
como ejemplo del transporte ekman inducido por fue ya aplicado por Leese (1971) en el cálculo de
los vientos superficiales, haciendo uso para ello de movimiento de masas nubosas a partir de imágenes
datos teledetectados. obtenidas por el satélite ATS-l con un periodo
El seguimiento de estos desplazamientos superfi entre pases consecutivos de 24 minutos. Desde
ciales, así como las limitaciones de las técnicas entonces se ha usado en diversas aplicaciones,
que emplearemos, requieren que los datos a em- entre las que destacamos el cálculo de
plear tengan unas resoluciones espaciales y tempo- desplazamientos superficiales marinos (Emery et
rales que tan sólo nos pueden ser proporcionadas al., 1986, Holland et al., 1992, Tokman et al.,
por los satélites de la serie NOAA. En concreto, en 1990, Wu et al., 1992) o el cálculo de velocidades
este estudio se emplearon como datos de partida de movimiento de masa de hielo (Ninnis et al.,
doce imágenes correspondientes a la zona del 1986, Scambos et al., 1992). Una descripción
Estrecho de Gibraltar, adquiridas en Julio de 1982, detallada del mismo puede encontrarse en los
y cedidas por el profesor E.D. Harton de la Uni- trabajos de Cotos et al. (1993) o de García et al.
versidad de Hangor (U .K). Para obtener estos (19La 94)independenci. a de este algoritmo respecto a
desplazamientos se ha desarro llado un algoritmo las variables de entrada que se le suministran ha
en lenguaje de programación C basado en un
méNº 9 – Junio 1998 1 de 9 M. Martínez, J. M. Cotos, J. Arias y A. Tobar
permitido una gran variedad de aplicaciones, entre vimientos son del orden de lOa 100 veces mayores
las que habría que incluir la obtención de direc- que los verticales,
ción, intensidad de vientos a partir de imágenes de
r r
nubes, que suministra actualmente Eumesat (Ima- (3) G + P =0v
ge, 1997).
a la fuerza neta sólo contribuirán el gradiente
INTERACCION ATMOSFERA- horizontal de presiones y la fuerza de Coriolis. OCEANO r r r
(4) F = P +Cnet hExiste una fuerte interacción energética entre la
atmósfera y el océano: la atmósfera, a través de los
En este caso, en una situación de equilibrio, la vientos, gobierna las grandes circulaciones
oceánifuerza de Coriolis balanceará el gradiente de pre-cas e influye de modo decisivo en las propiedades
siones, originando un viento que, en el caso ideal, del agua marina; a cambio, una gran parte de su
fluye paralelo a las isobaras, dejando, en el hemis-constitución y de su energía la toma del océano.
ferio norte, las bajas presiones a su derecha, con Las regiones polares reciben, generalmente,
memayor intensidad donde las isobaras estén más nor cantidad de calor que las zonas tropicales
porpróximas y, para un mismo espaciado entre ellas, que los rayos de sol inciden sobre las altas
latituen las latitudes más altas; es el viento geostrófico. des con un ángulo más oblicuo; asimismo, las
En el caso real, el efecto del rozamiento originará zonas de tierra reciben más cantidad de radiación
una ligera desviación del viento respecto a las solar que los océanos puesto que la atmósfera
isobaras, tal y como se muestra en la Figura 1. sobre los océanos contiene gran cantidad de agua
Las expresiones de este viento geostrófico, obte-en forma de vapor y de nubes, particularmente a
nidas resolviendo las ecuaciones básicas de con-bajas latitudes, con gases disueltos, que absorben
servación de masa, momento y energía y de estado, sobre un 30% de la radiación incidente. Este
calenmediante un procedimiento descrito por Houghton tamiento desigual de la superficie terrestre por
(1981) se muestran a continuación y han sido im-parte de la radiación solar origina diferencias de
plementadas en el programa de obtención de vien-densidad y de presión que provocarán la aparición
tos que hemos usado, SIMARO, desarrollado por de mecanismos de redistribución del calor tales
Torres (1996) y adaptado aquí a nuestras necesida-como vientos y corrientes, que, de acuerdo con el
des. principio de Le Chatelier, actúan para eliminar
estas diferencias que los originan (Pond & Pickard,
g δz 1 δp (5a) 1983). v = =
f δx ρf δxp zUna aproximación al estudio de estos mecanis-
mos consiste en partir de los vientos, surgidos por
g δz 1 δpla diferencia de presión y presión atmosférica que u = − =
f δx ρf δxorigina este calentamiento desigual, y considerar- p z
los como los factores determinantes en la aparición
de las corrientes. siendo f =2 Ω senφ el parámetro de Coriolis, Ω
La fuerza neta que controla la aparición y evolu- la velocidad angular de la Tierra, φ la latitud, g la
ción de estos vientos, dada por la ecuación (1), es aceleración de gravedad y ρ la densidad.
suma de la gravedad, G, las fuerzas debidas a los De acuerdo con el modelo de ekman, cuando el
gradientes verticales y horizontales de presión, P v viento sopla sobre la superficie marina, ejerce una
P rozamiento con la superficie y la rotación terres-h fuerza sobre la misma que da lugar a una tensión
tre, M, que da lugar a una fuerza de Coriolis, C. superficial, t, que representa la fuerza aerodinámi-
ca del viento por unidad de área, proporcional al r r r r r r
(1) F = G+C + P + P +Mnet v h cuadrado del módulo del viento, indicada en la
Figura 2.
Bajo una serie de aproximaciones, en primer lu- Esta tensión superficial inducirá directamente
gar considerar que, puesto que estudiamos las olas superficiales y momento horizontal, es decir,
capas de la atmósfera sobre la superficie marina corrientes horizontales, consumiéndose la mayor
(en una zona de cerca de un kilómetro de altura), parte de la energía en generar olas, de acuerdo con
podemos despreciar la fricción con la superficie Stewart (1975).
marina,

r
(2) M ≈ 0

y, en segundo lugar, puede asumirse un
movimiento del aire tan sólo horizontal, pues tales
moFigura 1. Circulación de vientos alrededor de isobaras en el
Hemisferio Norte
2 de 9 Nº 9 – Junio 1998 Cálculo de corrientes superficiales marinas a partir de imágenes térmicas NOAA y estimación de la influencia de los
vientos en su aparición: aplicación al suroeste de la Península Ibérica
Corrección geométrica
Mediante las correcciones geométricas de las
imágenes se han tratado de eliminar las
distorsiones originadas por el movimiento de rotación
terrestre y por el de la plataforma que porta el sensor
(satélite) como el aleteo o variaciones en la
orientación. Estas correcciones, que tienen como
objetivo el establecer la correcta referenciación de cada
punto de la imagen, pueden abordarse de dos
modos:
- Corrección orbital, en la que se pretende
moFigura 2. Representación de la tensión superficial marina origi- delar aquellas fuentes de error geométricas
conocinada por el viento
das, a partir de aplicar transformaciones inversas a
A cierta profundidad, tanto la corriente como las las que realiza el sensor en el momento de la
adfuerzas de rozamiento asociadas a ella son despre- quisición, lo cual implica la necesidad de conocer
ciables; la capa completa encima de esta profundi- con precisión las características orbitales de la
dad recibe el nombre de capa de ekman que, en plataforma y de las especificaciones del sensor.
conjunto, forma un ángulo recto con el viento al - Corrección a partir de puntos de control,
memoverse. La capa superficial se desvía a la derecha diante el que se pretende modelar el error
geomédel viento con un ángulo menor, constituyendo tal trico de la imagen a partir de una serie de puntos
flujo la deriva de ekman. con coordenadas conocidas, denominados puntos
La validez de esta aproximación en la zona de de control.
análisis será lo que pretendamos determinar en el El formato digital de las imágenes permite que
estudio dinámico, para lo cual será necesario la esta transformación pueda realizarse en base a
estimación de dos parámetros y analizar en que funciones numéricas, en que cada columna y línea
rango de valores caen; tales parámetros son: de la imagen corregida es función de las columnas
- La separación temporal entre la medida de un y líneas de la primera imagen.
viento y la aparición de corrientes por él induci- Puesto que no contábamos con las efemérides
da. del sensor que nos ha proporcionado nuestras
imá- El ángulo relativo corriente-viento. genes hemos realizado una corrección de la
imagen basada en la elección de puntos de control
sobre tierra, para lo cual han sido necesarios varios METODOLOGIA
pasos, que comentamos a continuación:
En este apartado analizaremos, en primer lugar,
el tratamiento previo que se aplicó a nuestros datos • Localización de puntos de control comunes a la
de partida, una secuencia de doce imágenes del imagen y al mapa.
suroeste de la Península Ibérica, tomadas por el Esta selección de puntos se ha realizado
recusensor NOAA 7 en 1982, consistente en una co- rriendo a la cartografía digital UTM que posee la
rrección geométrica usando puntos de control herramienta Terascan, seleccionando los punto
sobre tierra para compensar la deficiente rectifica- comunes que hemos identificado sobre nuestra
ción que presentaban. A continuación describire- imagen y sobre esta cartografía. Estos puntos se
mos el proceso de obtención de las corrientes su- muestran en la Figura 3, junto a tal cartografía.
perficiales, haciendo hincapié en aquellas mejoras
• Selección de la función de transformación
enque hemos desarrollado para terminar comentando
tre las coordenadas de la imagen y las coordena-el estudio dinámico de la zona que hemos llevado
das del mapa.
a cabo.
Figura 3. Puntos de control de tierra y cartografía base usada
Nº 9 – Junio 1998 3 de 9 M. Martínez, J. M. Cotos, J. Arias y A. Tobar
Se eligió una función bilineal de conversión, de Puesto que se trata de una técnica estadística,
modo que, a partir de las coordenadas x, y del que proporciona desplazamientos entre las
imáge-ágemapa puede estimarse qué columna y qué fila de la nes nes de de ententrrada que se lada que se lees proporcis proporcionen, ionen,
indepenimagen corresponde a esta localización del mapa, dientemente de que exista alguna relación entre
mediante funciones del tipo ellas, necesitamos evaluar alguna medida de fiabi-
lidad que nos proporcione un umbral por debajo
del cual consideremos que dos ventanas no están c = a + bx + cy + dxy (6) i
correlacionadas con lo que el algoritmo no calcula-f = a’+ b’ x + c’ y + d’xy (7) i
rá desplazamiieennttoo..
CCon on ttaall objet objetiivo se han desarrolllaado ldo loos denoms denomii--donde c ,, f son las coordenadas columna, fila, i i
nados tests de significancia, que nos indican el respectivamente, para unas coordenadas de mapa
grado de confianza de la correlación; en este artí-x, y; los coeficientes a, b,c,d son los coeficientes
culo hemos empleado el test de Ninnis et al. de la regresión, que han sido obtenidos mediante la
(1986), de acuerdo con el cual un desplazamiento herramienta de tratamiento de imagen Sun Vision.
será significante si tiene asociado un coeficiente de El motivo de tal elección es que, tras probar con
correlación superior a 0.4, incrementando este funciones lineales -que apenas modificaban la
uummbbrral hal haasta usta unn 0 0..55 p paara aura aummeennttar la fiabar la fiabilidilidadad. . imagen de partida-, cuadráticas, bicuadráticas,
Por último, se les ha aplicado un filtrado en di-hemos verificado que esta función es la que origina
rección de la mediana al campo de vectores obte-una menor deformación de los patrones presentes
nido para conseguir unos desplazamientos lo más en la imagen, con una precisión suficiente para
coherentes posibles. Para ello, de todos los vecto-nuestros requerimientos.
res que nos proporciona el algoritmo nos queda-• Transferencia de los niveles digitales de la
mos con aquel que, previo ordenamiento por valo-imagen a la nueva posición.
res de su ángulo, ocupe laa posi posicciión centón centrralal en en estestee Una vez que hemos traducido coordenadas del
conjunto ordenado. o ordenado. mapa a nuestra imagen, si pretendemos crear una
imagen que se corresponda adecuadamente con Estudio dinámico de la zona
estas coordenadas, será necesario transvasar los
niveles digitales de la imagen original a esa nueva Una vez obtenidos los vectores de
desplazamienposición. Para ello, hemos usado el procedimiento to superficial, elegimos sobre las imágenes
aquedel vecino más próximo, que sitúa en cada píxel de llos que, de acuerdo con un análisis visual, mejor
la imagen corregida el valor del píxel más cercano respondan a loos ms moviovimmiiententoos observados; en en llaa
de la imagen original. La elección de este método FiFigura gura 4 4 se se mmuuestestrran alan algunos de estgunos de estoos vects vectores ores
en lugar de otro que, con mayor complejidad de seleccionados.
cálculo proporcione un mejor efecto visual, es que Elegidos ya una serie de vectores
desplazamienno altera los valores de temperaturas de la imagen to, concretamente aquellos que hemos podido
original, originando valores ficticios que no se validar, se comparan con los datos de vientos,
corresponderían con los reales. geostróficos por una parte y medidos en estaciones
mmeetteeorolorológiógicas por otcas por otra, para detra, para deteermrmiinnar ar elel
iinntteer-rObtención de corrientes marinas valvaloo t teemmporalporal t trranscurrido entdo entrre le laa apari aparicciión ón de de un un
viento y la medición de la corriente por él induci-Las corrientes marinas se han obtenido
emda, así como el ángulo relativo que forman entre sí, pleando el método del máximo de la correlación
para verificar si se adecuan al modelo ekman. cruzada, descrito por Cotos et al. (1993) y aplicado
El proceso de comparación se muestra en la Fi-también por García et al. (1994). En nuestro caso,
gura 5, sobre la cual aparece representada, a la y en base a consideraciones dinámicas de la zona
derecha, una de las velocidades seleccionadas y a de estde estudiudio, se han fijado ljado loos ts taammaaños de lños de laas vents
venta-allaa i izzquiquierda una serierda una serie de vie de viententoos, ms, meedididos en eldos en el nas patnas patrrón yón y búsqueda en 16 x 16 y 32 32 x x 32 32
pípíxe-xeles, respectivamente.
Las principales limitaciones de este método son
su insensibilidad para detectar movimientos
rotacionales y deformaciones de los patrones. Hemos
utilizado imágenes con dos separaciones
temporales diferentes: 12 horas y 24 horas; de acuerdo con
WWaahlhl et et al al. (1990), bajo estaa separaci separaciones ones
tteemmpora-porallees, puede ms, puede miininimmiizarse elzarse el efect efecto de o de llaa deformdeformaciación ón
de los patrones térmicos presentes en las imágenes
por diversos procesos físicos tales como
advección, difusión ó interacción aire-mar y los
movimientos rotacionales pueden aproximarse a los
translacionales.
Figura 4. Vectores velocidad seleccionados
4 de 9 Nº 9 – Junio 1998 Cálculo de corrientes superficiales marinas a partir de imágenes térmicas NOAA y estimación de la influencia de los
vientos en su aparición: aplicación al suroeste de la Península Ibérica
Figura 5. Detalle del proceso seguido para comparación de velocidades con vientos geostróficos
mismo punto, para distintas separaciones tempora- das con el sensor NOAA7 en 1982, cubriendo un
les. período de nueve días entre el 16 y el 24 de Julio,
Consideramos como viento que provoca la apa- suficiente para medir las corrientes superficiales
rición de una corriente aquel que forme un ángulo locales y detectar aquellas más persistentes, que se
a la izquierda de la velocidad menor, con unas compararán con los vientos. Son imágenes
térmirestricciones sobre su módulo: cas en niveles de grises, correspondiendo los tonos
- Que dicho módulo sea lo suficientemente inten. más oscuros a valores más bajos y los claros a
so como para originar una transferencia de mo- valores más altos. Puede distinguirse la región
mento a la superficie terrestre que provoque la correspondiente a tierra y nubes, puestas a cero
aparición de una corriente; hemos aplicado un mediante diversos algoritmos y, en la zona de mar,
valor superior a 1 m/s. se observa una pluma de agua fría, de la cual
reali- Que dicho módulo sea inferior a los 20 m/s, za un amplio estudio Barton (1993), con una
tonapues de acuerdo con diversos autores Wahl et al., lidad más oscura en la costa sur portuguesa,
proce(1990), el método de cálculo de corrientes falla dente de un intenso afloramiento de aguas
profunpara intensidad de viento superior a este valor. das y una estructura circular tipo eddy situada entre
los 8°-9° de longitud oeste y los 35,5° y 36,5° de
latitud norte. RESULTADOS Y DISCUSION
Mostramos, en primer lugar, en la Figura 6,
algunas de las imágenes térmicas de partida,
obteniFigura 6. Algunas imágenes térmicas de partida
Nº 9 – Junio 1998 5 de 9 M. Martínez, J. M. Cotos, J. Arias y A. Tobar
En las Figuras 7, 8 se presentan pares de imáge- Portugal en dirección Norte-Sur, alimenta la
esnes consecutivas empleadas para obtener las co- tructura tipo eddy que, sin apenas transladarse,
rrientes superficiales; cada imagen (a) lleva super- describe un giro en sentido antihorario (ciclónico).
puestas las velocidades obtenidas y es la introduci- Del intenso afloramiento presente en la costa sur
da como la primera del par suministrada al algo- portuguesa sale otra pluma de aguas frías que se va
ritmo para efectuar los cálculos. difuminando a lo largo del golfo de Cádiz, para
Analizando los distintos campos de velocidad terminar introduciéndose en el Mediterráneo, a
obtenidos para el período que cubren nuestras través del estrecho de Gibraltar, junto con otras
imágenes, se pueden derivar una serie de corrientes corrientes procedentes del Atlántico, una de ellas
locales, representadas en la Figura 9. en sentido ascendente a lo largo de la costa
africaSe observa en este mapa sinóptico cómo parte na.
del agua aflorada a lo largo del golfo de Cádiz Comparando estas corrientes locales con las
cofluye desde la Punta del Perro en dirección noroes- rrientes promedio de la zona en verano (Figura
te hasta el cabo de San Vicente, donde, junto con 10), se encuentra un buen acuerdo entre ellas en la
una comente procedente de la costa occidental de costa occidental de Portugal y en el entorno del
estrecho de Gibraltar. La presencia de fenómenos
estacionales, tales como la estructura circular o el
afloramiento, provocan que, en su entorno, las
corrientes deducidas no se adecúen a las promedio.
Figura 9. Corrientes locales durante período de estudio Figura 10. Corrientes promedio de la zona durante el verano
6 de 9 Nº 9 – Junio 1998 Cálculo de corrientes superficiales marinas a partir de imágenes térmicas NOAA y estimación de la influencia de los
vientos en su aparición: aplicación al suroeste de la Península Ibérica
Pasando ya a la comparación vientos-corrientes, quier población cuya aleatoriedad sea debida a un
decir en primer lugar que hemos utilizado dos fuen efecto que pueda ser descompuesto en gran
númetes de datos de vientos: geostr6ficos y vientos ro de causas independientes, consecuencia del
medidos en estaciones meteoro16gicas de la zona. teorema central del límite de estadística-, se han
En el, caso de los vientos geostr6ficos, hemos encontrado valores de correlación muy bajos,
infehecho un muestreo sobre 50 puntos sobre los que riores a 0,5, indicativos de la baja calidad de la
nuestro algoritmo calculó desplazamientos, reco- aproximación.
gidos en la gráfica de la Figura 11, de acuerdo con Al intentar ajustar estos valores encontrados a
el proceso descrito en la metodología. El criterio una distribución normal, -que de acuerdo con
Sánde signos con los ángulos fue el de considerar chez del Río (1989), es la que mejor describe
cualcomo positivos aquellos medidos a la izquierda de quier población cuya aleatoriedad sea debida a un
un vector velocidad dado. efecto que pueda ser descompuesto en gran
númeAl intentar ajustar estos valores encontrados a ro de causas independientes, consecuencia del
una distribución normal, -que de acuerdo con Sán- teorema central del límite de estadística-, se han
chez del Río (1989), es la que mejor describe cual- encontrado valores de correlación muy bajos,
infeFigura 11. Resultados preliminares de la comparación
Figura 12. Resultados de la comparación
Nº 9 – Junio 1998 7 de 9 M. Martínez, J. M. Cotos, J. Arias y A. Tobar
riores a 0,5, indicativos de la baja calidad de la
aproximación.
Por este motivo, se ha estudiado la procedencia
de los datos más discordantes, llegando a la
conclusión de que la mayoría de ellos correspondían a
puntos que se encontraban entre los 6,24° y los
5,75° de longitud oeste y los 35,21° y los 36,81°
de latitud norte, alrededor del estrecho de
Gibraltar. Eliminando diez puntos de esta zona, los
coeficientes de correlación suben hasta un 0,997 en el
caso de separación temporal y hasta un 0,7383
para el caso de los ángulos, como se muestra en la
Figura 12.
Sobre el ajuste de la Figura 12, podemos
determinar el intervalo de confianza en el que caerán el
Figura 13. Situación de estaciones meteorológicas y vientos
95% de los valores. Dichos intervalos, recogidos promedio registrados
en la Tabla 1, están centrados en el máximo de la
función y tendrán una longitud de dos veces la
desviación estándar.
CONCLUSIONES
SEP. TEMP. VIENTO-CORRIENTE ANG. REL. VIENTO-CORRIENTE
Se ha implementado un algoritmo que, basado Ajuste Gaussiana Ajuste Gaussiana
Correlación0.9976Correlación0.7383en un método estadístico, permite determinar
coInt. Conf. 95% 9,81-39,02 h. Int. Conf. 95% 12,76.-38,2º rrientes superficiales marinas entre imágenes tér-
micas consecutivas, aplicándolo en un estudio de
Tabla 1 Resultados comparación vientos-velocidades
la dinámica oceánica del suroeste de la Península
Ibérica. En concreto, se han comparado las veloci-Respecto a la segunda fuente de datos de
viendades obtenidas con vientos geostróficos y con tos, los medidos en estaciones meteorológicas, en
vientos registrados en varias estaciones
meteorolóla Figura 13 se muestra la situación de estas esta- gicas de la zona, verificando que el modelo de
ciones así como el promedio de los vientos durante ekman es, en general, una buena aproximación de
el período de análisis. las corrientes observadas, excepto en las
proximiAl hacer nuestro análisis hemos tenido que des- dades del estrecho de Gibraltar, debido a sus
particartar los datos de la estación de Sines, por quedar culares características. Finalmente, se ha
determifuera de la zona de cobertura de nuestras imágenes nado que, en la zona de estudio, y con un período
(marcada por la línea gris de la Figura 13) y los de aproximado de entre las 10 y las 39 horas, los
la estación de Sagres por presentar, en su mayoría, vientos suficientemente intensos, medidos en un
registros con un módulo superior a los 20 mis, que punto, dan lugar a la aparición de corrientes
superorigina fallos de nuestro algoritmo de cálculo de ficiales en su entorno, formando un ángulo que
corrientes. Nos quedamos con la estación de Faro, varía entre los 13° y los 38° a la derecha del
viencuyos resultados se muestran en la Tabla 2. to.

ESTACIÓN METEOROLÓGICA DE FARO AGRADECIMIENTOS
Imagen Dif. en horas Ángulo
Jul16 39 47,2º Los autores deseamos mostrar nuestro
agradeciJu1172057ºmiento al profesor E.D.Barton de la Universidad
Jul181425ºde Bangor (U.K.) por proporcionamos las
imágeJu119 15 11,8º nes objeto de estudio de este artículo y por su
Jul20339,88º
ayuda durante la realización del mismo y a Jesús Ju1213925º
Jul22 57 19º Torres por permitimos emplear su programa de cálculo de vientos geostróficos SIMARO, adaptándolo
Tabla 2 Resultados de la comparación en la estación de a nuestras necesidades.
Faro

BIBLIOGRAFIA Si bien estos resultados, al corresponder a una
sóla estación, no nos permiten extraer ninguna conclu- BARTON, E. D.1993. Near Surface Dynamics of
sión, sí se puede destacar que los intervalos media:t Coastal Upwe11ing. ICES Statutory Meeting 1993.
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Para este caso, los valores son: sistema experto para detectar y monitorizar eventos
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