Pronóstico de Temperatura Superficial

La Temperatura Superficial del Mar “SST” por sus siglas en inglés (Sea Surface Temperature) es una variable oceanográfica de gran importancia, ya que forma parte de las condiciones que favorecen a la formación y mantenimiento de ciclones tropicales, así como de las condiciones de habitabilidad para muchos organismos como el plancton, algas marinas, mamíferos marinos, peces, etc (COP25, 2019).

El último punto mencionado, es importante para las actividades que se dedican a la extracción de productos del mar. Según pescadores artesanales de la costa sur de Guatemala, la pesca de diferentes especies varía según la temperatura del mar registrada en la zona.

Real Time Ocean Forecast System (RTOFS)

El Sistema de Pronóstico del Océano en tiempo Real (RTOFS, por sus siglas en inglés) se basa en un modelo HYCOM (HYbrid Coordinates Ocean Model) para la realización de un modelado oceánico que provee un pronóstico para las condiciones de corriente, salinidad, temperatura y hielo global. Este se inicia basándose en la Asimilación de Datos Oceánicos Acoplados de la Marina (NCODA, por sus siglas en inglés).

Actualmente se utiliza la versión 2.0 y los datos a utilizar son descargados de la Oficina Nacional de Administración Oceánica y Atmosférica (NOAA) los cuales tienen una resolución de 0.0833 grados (aproximadamente 9km).

Para más información del modelo se puede visitar la página web “Global Real-Time Ocean Forecast System”.

Literatura citada:

• Mehra, A., & Rivin, I. (2010). A Real Time Ocean Forecast System for the North Atlantic Ocean. In Terrestrial, Atmospheric and Oceanic Sciences (Vol. 21, Issue 1, p. 211). Springer Science and Business Media LLC. https://doi.org/10.3319/tao.2009.04.16.01(iwnop)
• Huang, B., Thorne, P. W., Banzon, V. F., Boyer, T., Chepurin, G., Lawrimore, J. H., Menne, M. J., Smith, T. M., Vose, R. S., & Zhang, H.-M. (2017). Extended Reconstructed Sea Surface Temperature, Version 5 (ERSSTv5): Upgrades, Validations, and Intercomparisons. In Journal of Climate (Vol. 30, Issue 20, pp. 8179–8205). American Meteorological Society. https://doi.org/10.1175/jcli-d-16-0836.1
• Chassignet, E., Hurlburt, H., Metzger, E. J., Smedstad, O., Cummings, J., Halliwell, G., Bleck, R., Baraille, R., Wallcraft, A., Lozano, C., Tolman, H., Srinivasan, A., Hankin, S., Cornillon, P., Weisberg, R., Barth, A., He, R., Werner, F., & Wilkin, J. (2009). US GODAE: Global Ocean Prediction with the HYbrid Coordinate Ocean Model (HYCOM). In Oceanography (Vol. 22, Issue 2, pp. 64–75). The Oceanography Society. https://doi.org/10.5670/oceanog.2009.39
• Banzon, V. F., Reynolds, R. W., Stokes, D., & Xue, Y. (2014). A 1/4°-Spatial-Resolution Daily Sea Surface Temperature Climatology Based on a Blended Satellite and in situ Analysis. In Journal of Climate (Vol. 27, Issue 21, pp. 8221–8228). American Meteorological Society. https://doi.org/10.1175/jcli-d-14-00293.1
• Hijmans, R. and University of California, Berkeley, Museum of Vertebrate Zoology. (2015). Boundary, Guatemala, 2015. UC Berkeley, Museum of Vertebrate Zoology. Available at: http://purl.stanford.edu/jq174rm4901
• Climate Prediction Center, NOAA. (2001, January 1). NOAA’s Climate Prediction Center. Cold & Warm Episodes by Season. Retrieved May 23, 2022, from https://origin.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_monitoring/ensostuff/ONI_v5.php
• IMARPE, Instituto del Mar del Perú. (2022). Instituto   del   Mar   del   Perú  –  Imarpe. Índice Niño Oceánico (ONI) ::.. Instituto del Mar del Perú. Retrieved May 23, 2022, from http://www.imarpe.gob.pe/imarpe/index2.php?id_seccion=I0178090500000000000000
• Comité Científico COP25 (2019). Océano y cambio climático: 50 preguntas y respuestas, Santiago, Chile.