| Journal: | Ecología aplicada |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000341499 |
| ISSN: | 1726-2216 |
| Authors: | Quispe, Daniel1 Calienes, Ruth1 Tam, Jorge1 Graco, Michelle2 Ledesma, Jesús2 Flores, Georgina2 Correa, David1 Quispe, Carlos1 |
| Institutions: | 1Instituto del Mar del Perú, Centro de Investigaciones en Modelado Oceanográfico y Biológico Pesquero, Callao. Perú 2Instituto del Mar del Perú, Unidad de Hidroquímica, Callao. Perú |
| Year: | 2010 |
| Season: | Jul-Dic |
| Volumen: | 9 |
| Number: | 2 |
| Pages: | 151-159 |
| Country: | Perú |
| Language: | Español |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Analítico, descriptivo |
| Spanish abstract | El ecosistema de afloramiento peruano posee una alta variabilidad espacial y temporal en su producción primaria, que puede ser inferida a partir de observaciones de clorofila-a in situ y vía satélite. Las diferencias entre la clorofila-a in situ del IMARPE (Clai) y clorofila-a satelital del SeaWiFS (Clas) fueron estudiadas usando valores coincidentes en el espacio y tiempo, para conocer la relación entre Clai y Clas a partir de un modelo de regresión lineal simple. Asimismo, se determinó el ajuste entre ambas observaciones en las diferentes estaciones del año, calculando la raíz del cuadrado medio del error. La hipótesis fue que las observaciones de Clai sobreestiman la variabilidad de Clai y que en verano hay un mejor ajuste entre los valores de Clai y Clas, respecto a las otras estaciones del año. La ecuación general que relaciona ambas variables fue: Clai = 0.9925 Clas 0.9055. Se encontró que el ajuste con transformación log10 fue máximo en primavera (r = 0.84, RCME = 0.31) y mínimo en otoño (r = 0.72, RCME = 0.37). La clorofila-a fue sobreestimada en condiciones de verano y otoño, y subestimada en invierno y primavera por el SeaWiFS |
| English abstract | The Peruvian upwelling ecosystem has a high spatial and temporal variability in its primary production that could be inferred from in situ and satellite observations of chlorophyll. The differences between in situ (Clai) from IMARPE and satellite chlorophyll-a (Clas) from SeaWiFS data were studied using spatial and temporal coincident values, to know the relationship between Clai and Clas values from a simple linear regression model. Also, the goodness of fit between both observations during each season was calculated using the square root mean error. The hypothesis was that the Clas observations overestimated the Clai values and that in summer there is a better goodness of fit between Clai and Clas data, compared to other seasons. The general equation obtained relating both variables was: Clai = 0.9925 Clas 0.9055. The goodness of fit between both data sources with a log10 transformation was higher in spring (r = 0.84, RCME = 0.31) than in summer (r = 0.82, RCME = 0.33). The chlorophyll-a was overestimated in summer and fall, while it was underestimated in winter and spring by SeaWiFS satellite |
| Disciplines: | Geociencias, Biología, Matemáticas |
| Keyword: | Oceanografía, Ecología, Matemáticas aplicadas, Clorofila a, SeaWiFS, Modelos de regresión, Afloramiento, Perú |
| Keyword: | Earth sciences, Biology, Mathematics, Oceanography, Ecology, Applied mathematics, Chlorophyll a, SeaWiFS, Regression models, Upwelling, Peru |
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