Aplicación de la teledetección espacial en la estimación de la temperatura superficial de aguas marinas

Resumen

La estimación de la temperatura superfcial del mar (TSM) desde satélite provocan errores sistemáticos que dependen de las condiciones atmosféricas, oceánicas y de observación. Con el objeto de contribuir a la minimización de estos errores, hemos explorado y modificado la forma funcional de los términos predictores del algoritmo actualmente operacional NLSST (Non-Linear Sea Surface Temperature). Comenzamos analizando el comportamiento del algoritmo NLSST en función del conjunto de datos utilizados (AVHRR Pathfinder Oceans Matchup Database) demostrándose que el número de matchups empleados a la hora de determinar los coeficientes no influye en la determinación de la TSM. Asimismo, se concluyó que la mejor forma de estimar estos coeficientes es teniendo un número de datos distribuidos por igual en franjas latitudinales. Finalmente, se propone un algoritmo global basado en una moderna herramienta estadística que mejora cualquier metodología anterior, presentando un comportamiento homogéneo para una amplia gama de condiciones atmosféricas y oceánicas (desde valores bajos a elevados de la TSM y de contenidos de vapor de agua) y condiciones de observación (ángulo cenital de satélite). El nuevo algoritmo mejora las estimaciones de la TSM, tanto para latitudes altas durante los meses fríos del año como para regiones tropicales durante todo el año. En este último caso, se mejora la media y la dispersión de los errores de la TSM en aproximadamente 0,1ºC. La metodología desarrollada potencia el uso de los datos del sensor NOAA/AVHRR en estudios de variabilidad climática mundial.