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Pronostico de mareaActualizado por Jeferson Flores en septiembre 19, 2024, 04:52 pm hora localLa marea es el fenómeno natural de la variación del nivel del mar, también observado como el ascenso y descenso de sus aguas. Este fenómeno es causado por la interacción gravitacional que existe en el sistema Sol-Tierra-Luna. La marea es un fenómeno distinto para cada punto del planeta ya que, la interacción del sistema S-T-L depende de la posición relativa que hay entre dichos cuerpos celestes. Por lo mismo, para poder realizar un pronóstico, se debe considerar también la fecha y la hora del día, ya que la posición relativa está cambiando a cada instante. Método de armónicosConsiderando que el comportamiento de las mareas es cuasiperiódico, debido a que los principales causantes de la marea (Sol y Luna) tienen movimientos periódicos, su comportamiento se puede representar como una onda senoidal (Figura 1), esto permite utilizar las ideas del matemático Francés, Joseph Fourier, sobre descomponer una onda senoidal compleja en la suma de ondas senoidales más sencillas (Figura 2).   Es por ello que el método de armónicos analiza los datos obtenidos por la estación mareográfica y determina así los valores de Amplitud, Fase y Velocidad de cada coseno. Estos valores son conocidos como los constituyentes armónicos y para una descripción más formal y matemática del mismo se puede consultar el “manual de análisis de armónicos y predicción de marea” publicado en 1940 por el departamento de Comercio de los Estados Unidos de América. También se puede consultar la página de la NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) donde se explica de forma más sencilla el mismo modelo y la interpretación física de dichos constituyentes. Partiendo del método de armónicos y mediante la librería pytides de Python3 se generó el script que analiza los datos registrados por las estaciones mareográficas de Puerto Barrios, Champerico y Puerto San José, obteniendo así un pronóstico de 4 días partiendo del día de publicación de esta sección. Pronóstico para Puerto Barrios La línea amarilla indica en cambio de día y las líneas horizontales indican la altura en metros. El difuminado color gris indica las horas de amanecer y atardecer La línea azul indica el umbral de alerta seguro para ingreso de bañistas. El pronóstico se da respecto a la altura absoluta, determinada por la estación mareográfica ubicada en Puerto Barrios Pronóstico para Champerico La línea amarilla indica en cambio de día y las líneas horizontales indican la altura en metros. El difuminado color gris indica las horas de amanecer y atardecer La línea azul indica el umbral de alerta seguro para ingreso de bañistas. Los datos fueron obtenidos de la estación mareográfica ubicada en Empresa Portuaria Nacional de Champerico – Guatemala Se muestra el valor absoluto de las mediciones definido según la estación mareográfica. Pronóstico para Puerto San José La línea amarilla indica en cambio de día y las líneas horizontales indican la altura en metros. El difuminado color gris indica las horas de amanecer y atardecer La línea azul indica el umbral de alerta seguro para ingreso de bañistas. Los datos fueron obtenidos de la estación mareográfica ubicada en Comando Naval del Pacifico – Guatemala, Se muestra el valor absoluto de las mediciones definido según la estación mareográfica. Pronóstico de rango largoLitoral PacíficoSe presenta el calendario con el pronóstico anual de marea astronómica para Puerto Quetzal, mostrando los horarios pronosticados para el nivel de bajamar y pleamar que se presentarán durante el año 2023. Los datos utilizados para generar el pronóstico fueron obtenidos de una estación oceanográfica que se encontró en funcionamiento en períodos irregulares entre 1983 y 2002, estaba a cargo del Instituto Nacional de Sismología, Vulcanología, Meteorología e Hidrología -INSIVUMEH-. Los datos fueron almacenados y procesados por el Departamento de Oceanografía de la universidad de Hawaii y publicados en la página oficial del Centro del Nivel del Mar de la Universidad de Hawaii (Sea Level Center, University of Hawaii) en colaboración con el Instituto para la Investigación Marina y Atmosférica y el Centro Nacional para la Información Ambiental de Estados Unidos (NOAA/NESDIS/NCEI) (Caldwell et. al., 2015). Los datos se componen de tres series temporales, del 23 de noviembre de 1983 al 31 de diciembre de 1984, del 27 de agosto de 1992 al 31 de diciembre de 1995 y del 22 de febrero de 2001 al 31 de enero de 2002. Las tres series temporales presentaban los niveles promedio del mar por hora, con niveles de referencia diferentes entre cada serie. Después de procesar los datos ajustándolos al mismo nivel de referencia, se utilizó el programa “Xtides 2.15.5” (Flater, 2022), un programa que utiliza el método de armónicos para generar predicciones de niveles de marea astronómica. Para obtener buenos resultados en el pronóstico, es recomendable utilizar una serie temporal de datos por hora, de un período de 19 años. Si no se cuenta con estas características, el pronóstico será menos preciso (Parker, 2007). Debido a que la serie temporal de Puerto Quetzal cuenta únicamente con tres años de datos discontinuos, con más de 20 años de antigüedad, la precisión de la amplitud de las mareas pronosticadas no puedo ser determinada y, por lo tanto, no se incluyó en este calendario, sin embargo, si se logró determinar una incertidumbre para los horarios de bajamar y pleamar. Para determinar el valor de la incertidumbre, se utilizaron los datos de nivel de marea de una estación mareográfica en Acajutla, El Salvador, publicados en la misma página de la Universidad de Hawaii (Caldwell et. al., 2015), con datos del 2010 al 2022. Al ser datos de un período más largo y cercano a la actualidad, se espera que el pronóstico obtenido para este punto sea mucho más preciso. Los horarios de bajamar y pleamar pronosticados en Acajutla se compararon con los horarios de bajamar y pleamar pronosticados en Puerto Quetzal, y se observó que hay un desface en estos horarios, el cual varía a lo largo del año.  Al tratarse de dos puntos distantes, este desface en los horarios de bajamar y pleamar era esperado, así como la variación interanual del desfase podría ser un efecto producido por el cambio en la velocidad de las corrientes de marea debido a efectos de marea interanual. Con esta información, asumiendo que el error en el pronóstico de Puerto Quetzal debido al error propio del modelo es igual al de Acajutla, que ambos pronósticos no están sesgados y notando que las desviaciones entre los horarios de pleamar y bajamar para Puerto Quetzal y Acajutla se distribuyen normalmente al utilizar períodos mensuales, se puede estimar el error producido por las deficiencias de los datos de Puerto Quetzal como 2 × σ, donde σ es la desviación estándar de los desfases anteriormente mencionados. Con base en este análisis, se obtuvo que la incertidumbre en los horarios de bajamar y pleamar para el pronóstico de Puerto Quetzal es de ±11min. Litoral Atlántico
Los datos utilizados para generar el pronóstico fueron obtenidos de una estación mareográfica actualmente ubicada en Puerto Barrios, la cual se encuentra en funcionamiento desde el 09 de diciembre del 2013, a cargo del Instituto Nacional de Sismología, Vulcanología, Meteorología e Hidrología -INSIVUMEH-, y almacenados en la página del Sea Level Station Monitoring Facility (Flanders Marine Institute (VLIZ)). Después de eliminar valores estadísticamente atípicos, y ajustar todos los datos al mismo nivel de referencia, se utilizó el programa “Xtides 2.15.5” (Flater, 2022), un programa que utiliza el método de armónicos para generar predicciones de niveles de marea astronómica. Comparando los valores generados por el pronóstico y los valores históricos, se obtuvo la distribución de los residuos (ver figura 1), calculados restando los valores pronosticados con los observados. Utilizando estos datos, se aproximó el error de las alturas, como la desviación estándar de los residuos, σ_h = 7 cm. Para el error de los horarios de pleamar y bajamar, se suavizaron las curvas de los datos pronosticados y los observados con medias móviles de 5 horas. Con el horario de los máximos y mínimos de dichas curvas, se obtuvo la distribución de los residuos temporales (ver figura 2), de la cual se aproximó el error de los horarios pronosticados como la desviación estándar de dichos residuos, σ_t = 27min.   Literatura citada:
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