PowerPoint Presentation · 2015-12-04 · SST data were derivate by the AVHRR (1981-2009...
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http://www.antares.ws/
ASSESSMENT OF MARINE ECOSYSTEM SERVICES AT THE LATIN-AMERICAN ANTARES TIME-SERIES NETWORK
IAI PROJECT CRN3094
*corresponding autor santamaria@uabc,edu.mx1Universidad Autónoma de Baja California-Facultad de Ciencias Marinas UABC-FCM (Ensenada
México),2Comisión Nacional para el Conocimiento y uso de la Biodiversidad CONABIO (Mexico City México)3University of South Florida-Institute for Marine Remote Sensing USF-IMARS (San Petersburg USA),
4Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas-Instituto de Astronomía y Física del Espacio CONICET-IAFE4 (Buenos Aires Argentina), 5University of California-Scripps Institution of Oceanography UC-
SIO5 (La Joya USA), 6Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais INPE (San Jose dos Campos Brasil), 7 Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas-Instituto Nacional de Investigación y Desarrollo Pesquero
CONICET-INIDEP3 (Mar del Plata Argentina), 8Universidade de São Paulo, USP (São Paulo Brasil), 9Dirección General Marítima Armada Colombiana.CIOH (Bogota Colombia) 10Dirección General Marítima Centro de
Investigaciones Oceanográficas e Hidrográficas.DIMAR-CIOH (Cartagena Colombia)
Climate change evaluated at marine time-series stations. The Antares Network an effort of the Americas in long
term studies.
Antares-Chloro GIN Marine Monitoring Networkhttp://www.antares.ws/
E. Santamaría-del-Angel1*, R. Millán-Núñez1, A. González-Silvera1 , S. Cerderia-Estrada2 ,F. Muller-Karger3, L. Lorenzoni6, A.I. Dogliotti4, R. Frouin5,M. Kampel6, V. Lutz7, M. Pompeu8, A.
Mercado-Santana1, M.L. Cañón-Paez9, and all Antares Members
El Principio de MOBY:Si algo es fácil de medir…..será difícil de interpretar
Si algo es difícil de medir……será muy fácil de interpretar
SST data were derivate by the AVHRR (1981-2009 best-sst-day algorithms pathfinder ver. 5) and MODIS-Aqua (2002-present sst-11 µ-daytime) observations. Chla data were derivate by SeaWiFS (1997-2010 OC4-v4) and MODIS-Aqua (2002-present OC3M-v4.The data base was built based on 4 km monthly and yearly composites of the full sensor life, using the last algorithms and reprocessing for each sensor until June 2015.
We generated time series of remote sensing regular products multisensor (SST, Chl a) with the principal goal to determine if these different sites show evidence of climate change impacts. Data from the following sensors were used: CZCS, OCTS, SeaWiFS, MODIS‐Aqua, MERIS VIIRS and AVHRR
to produce multi‐year time‐series.
Multisensor series were develop by SST we generated a local linear model using a monthly AVHRR observation like a dependent variable and MODIS-Aqua SST like a independent variable
AVHRR = b0 + b1(MODIS-Aqua) (eq. 1).
In almost all approaches statistics like Min, Max, Mean, St.Dev. and Median Point-value were calculated in a 3 x 3 pixel window
1980 1990 2000 2010
Years
27.2
27.6
28
28.4
28.8
29.2
SS
T
CartagenaAVHRRMODIS-Aqua
1980 1990 2000 2010
Years
16.4
16.8
17.2
17.6
18
18.4
18.8
SST
EnsenadaAVHRRMODIS-Aqua
Station AVHRR= b0 + b1 (MODIS) R‐Sq nHolbox AVHRR = - 1.48 + 1.05 (MODIS) 95.60% 90
Cartagena AVHRR = 8.26 + 0.701 (MODIS) 89.70% 90
Cariaco AVHRR = 7.61 + 0.711 (MODIS) 93.40% 90
Ubatuba AVHRR = 3.71 + 0.838 (MODIS) 92.50% 90
EPEA AVHRR = ‐ 2.09 + 1.04 (MODIS) 96.60% 89EGI AVHRR = 2.91 + 0.809 (MODIS) 91.60% 90
Concepción AVHRR = ‐ 1.36 + 1.15 (MODIS) 87.50% 90
Changos AVHRR = ‐ 0.961 + 1.08 (MODIS) 92.40% 90
IMARPE AVHRR = 4.13 + 0.803 (MODIS) 84.00% 90
La Libertad AVHRR = 7.77 + 0.654 (MODIS) 75.20% 90
Manta AVHRR = 4.35 + 0.824 (MODIS) 80.70% 90
Tumaco AVHRR = 13.3 + 0.5 (MODIS) 48.30% 90
Ensenada AVHRR = 0.473 + 0.984 (MODIS) 93.30% 90
To visualize any interannual pattern: The anual multisensor SST average wassubtracted to each station (Thus filtering the seasonal variation)
Cluster analisys between stations was made using a Pearson CorrelationCoefficients such as similary distances and Average Linkage were calculated.Cleary we see 4 groups (80 % similarity)
CariacoEPEAUbatubaCartagenaHolbox
49.40
66.27
83.13
100.00
Variables
Sim
i la
rit
yDendrogram
Average Linkage, Correlation Coefficient Distance
Cartagena, Ubatuba show a clear SST increase with time
1980 1990 2000 2010 2020Year
27.2
27.6
28
28.4
28.8
SST
Annual SSTCartagena
1980 1990 2000 2010 2020Year
22.4
22.8
23.2
23.6
24
24.4
24.8
SST
Annual SSTUbatuba
all the Atlantic stations show one “cool period” around 2000
Only EPEA show a similar increase tendency
1980 1990 2000 2010 2020Year
12
13
14
15
16
17
SST
Annual SSTEPEA
all the Atlantic stations show one “cool period” around 2000
1980 1990 2000 2010 2020Year
26.6
26.8
27
27.2
27.4
SST
Annual SSTHolbox
1980 1990 2000 2010 2020Year
25.6
26
26.4
26.8
27.2
27.6
SST
Annual SSTCariaco
Holbox and Cariaco did not show this trend
all the Atlantic stations show one “cool period” around 2000
3 groups (80 % similarity)
EnsenadaTumacoMantaLa LibertadIMARPEConcepcion
56.79
71.19
85.60
100.00
Variables
Si m
ila
rit
y
Dendrogram
Average Linkage, Correlation Coefficient Distance
1980 1990 2000 2010 2020Year
12.8
13.2
13.6
14
14.4
14.8
15.2SS
T
Annual SSTConcepcion
Not trend is showAs in the Atlantic stations, all the pacific stations show one “cool period” around 2000
1980 1990 2000 2010 2020Year
16
17
18
19
20
SST
Annual SSTEnsenada
1980 1990 2000 2010 2020Year
17
18
19
20
21
22
23
SST
Annual SSTIMARPE
1980 1990 2000 2010 2020Year
21
22
23
24
25
26
27
SST
Annual SSTLibertad
1980 1990 2000 2010 2020Year
23
24
25
26
SST
27Annual SST
Manta
1980 1990 2000 2010 2020Year
23
24
25
26
27
SST
Annual SSTManta
Not trend is show
As in the Atlantic stations, all the pacific stations show one “cool period” around 2000
SST b1 tcal tcrit trend nHolbox 0.00303 0.82 2.03693 33
Cartagena 0.020247 4.04 2.03693 ** 33Cariaco 0.008841 1.14 2.03693 33Ubatuba 0.030807 4.56 2.03693 ** 33EPEA 0.04683 3.44 2.03693 ** 33
Concepcion ‐0.00161 ‐0.2 2.03693 33IMARPE ‐0.02925 ‐1.72 2.03693 33Libertad ‐0.0067 ‐0.39 2.03693 33Manta ‐0.00271 ‐0.22 2.03693 33Tumaco ‐0.00413 ‐0.48 2.03693 33Ensenada ‐0.00206 ‐0.2 2.03693 33
1995 2000 2005 2010 2015 2020Year
0.3
0.35
0.4
0.45
0.5
0.55C
hla
Annual ChlaCartagena
1995 2000 2005 2010 2015 2020Year
0.4
0.6
0.8
1
1.2
Chl
a
Annual ChlaUbatuba
1995 2000 2005 2010 2015 2020Year
0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
Chl
a
Annual ChlaEPEA
Not trend is show
the cool period around 2000 is a oligotrophic period
?
1995 2000 2005 2010 2015 2020Year
0
0.4
0.8
1.2
1.6
2
Chl
a
Annual ChlaCariaco
1995 2000 2005 2010 2015 2020Year
0.4
0.8
1.2
1.6
2
2.4C
hla
Annual ChlaHolbox
Not trend is show
the cool period around 2000 is a oligotrophic period
?33 years SST17 years Chla
1995 2000 2005 2010 2015 2020Year
0
4
8
12
16C
hla
Annual ChlaIMARPE
1995 2000 2005 2010 2015 2020Year
0.4
0.8
1.2
1.6
2
2.4
2.8
Chl
a
Annual ChlaLibertad
1995 2000 2005 2010 2015 2020Year
0.4
0.8
1.2
1.6
2
Chl
a
Annual ChlaManta
1995 2000 2005 2010 2015 2020Year
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6C
hla
Annual ChlaTumaco
Posible tendencia
Posible tendencia
El periodo frio del 2000 coincide con un pico de chla
?
1995 2000 2005 2010 2015 2020Year
0
0.4
0.8
1.2
1.6
2
Chl
a
Annual ChlaEnsenada
1995 2000 2005 2010 2015 2020Year
4
6
8
10
Chl
a
Annual ChlaConcepcion
Posible tendencia
?
17 years chla
Predictor b1 tcal tcrit trend n Holbox 0.02423 1.23 2.12 17
Cartagena ‐0.00567 ‐1.74 2.12 17Cariaco 0.01715 1 2.12 17Ubatuba 0.00139 0.16 2.12 17EPEA 0.02107 1.37 2.12 17
Concepcion 0.05836 0.055 2.12 17IMARPE 0.3231 2.4 2.12 ** 17Libertad 0.03557 1.88 2.12 17Manta 0.03872 2.37 2.12 ** 17Tumaco ‐0.00645 ‐0.61 2.12 17Ensenada 0.02547 1.36 2.12 17
Hechos
• SST solo presento tendencia en algunas estaciones del AtlanticoCartagena Ubatuba y EPEA•Chla solo presento tendencia en algunas estaciones del PacificoIMARPE MANTA•SST 33 años•Chla 17 años
Two questions about this cool event arise:
‐Is our 33 year‐long SST time series long enough to detect an climate change or global clange?
‐ If this cool event is a anomalous condition could be use our 33year‐long SST time series long enough to detect an anomalous condition?
Considerations:
‐ This cool event can be the result of a higher variability in time (decadal?)
‐ Our SST series is only 33 years long
To test this approach, we took Ensenada (without trend) and Cartagena (with trend)
"El Cambio Global se refiere a las modificaciones del medio ambiente mundial (incluyendo alteraciones del
clima, la productividad de la tierra, los océanos u otros recursos hídricos, la química atmosférica y los
sistemas ecológicos) que pueden alterar la capacidad de la tierra para sustentar la vida".*
*Definición adoptada por el Instituto Interamericano para la Investigación del Cambio Global (IAI).
¿Qué es el Cambio Global?
Variaciones climáticas estacionales o interanuales.Cambios climáticos en décadas o siglos.
Disminución del ozono estratosférico, radiación UV, y química atmosférica.
Cambios en la superficie de la tierra y en los ecosistemas marinos y terrestres.
Dimensiones Humanas del Cambio Global.
Dentro del Cambio Global se incluyen temas como:
¿Cuál es la diferencia entre variabilidad climática y el cambio climático?
La Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (CMNUCC), en su Artículo 1, define el
cambio climático como:"cambio del clima atribuido directa o indirectamente a actividades humanas que alteran la composición de la
atmósfera mundial, y que viene a añadirse a la variabilidad natural del clima observada durante períodos de tiempo
comparables" (IPCC, 2001).
Por tanto:la variabilidad del clima se refiere a variaciones
provocadas de manera naturalcambio climático es atribuible a la influencia de
actividades humanas en unión con la variabilidad climática.
La energía recibida del Sol calienta la superficie de la Tierra y los océanos. A su vez, la superficie de la Tierra emite su energía de vuelta hacia la atmósfera y hacia el espacio
exterior en forma de ondas térmicas conocidas como radiación de onda larga (radiación infrarroja).
Vapor de agua (H2O)Bióxido de carbono (CO2)
Metano (CH4)Óxido nitroso (N2O)
Ozono (O3)
Los gases de efecto invernadero naturales son
Por su parte, los gases de efecto invernadero generados por las actividades del hombre son
Bióxido de carbono (CO2) Metano (CH4)
Óxido nitroso (N2O) Perfluorometano (CF4) y perfluoroetano (C2F6)
Hidrofluorocarbonos (nombres comerciales: HFC-23, HFCS-134a, HFC-152a)
Hexafluoruro de azufre (SF6)
El efecto invernadero
es un fenómeno
atmosférico natural que
permite mantener la
temperatura del planeta al
retener parte de la energía
proveniente del Sol.
El bióxido de carbono (CO2) proviene principalmente de la quema de combustibles fósiles (petróleo, carbón, gas natural, o sus derivados) en la producción de energía, en el funcionamiento de los procesos industriales,
y en su uso en el sector transporte; también proviene de los procesos industriales [como la producción de cemento, cal, sosa, amoniaco,
carburos de silicio o de calcio, acero, y aluminio], la deforestación que provoca la descomposición de la materia orgánica y de la quema de la
biomasa vegetal.
De dónde provienen los gases de efecto invernadero ?
El metano (CH4) proviene de la agricultura (p.ej. cultivo de arroz), el uso del gas natural [el
metano es un componente del gas natural], la descomposición de los residuos en los rellenos
sanitarios, y del hato ganadero.
Brasil, país ganadero de primera línea, presenta el mayor nivel de emisión de metano de la región y es uno de los
mayores emisores de metano (CH4) del mundo. La agricultura genera la mayoría
de las emisiones de metano de la región.
Entonces, los procesos industriales y la quema de combustibles fosiles son los únicos
culpables de los gases de efecto invernadero ?
El dióxido de carbono ha ido incrementándose en la atmósfera desde 280 partes por millón (ppm)
en la época pre-industrial (1850) a 370 ppm en la
actualidad, como consecuencia de la
actividad industrial por la combustión de
combustibles fósiles (carbón, petróleo, gas natural) y por la tala de
árboles.
Existen diversas evidencias del cambio climático, aunque la principal es el aumento de la temperatura promedio de la
atmósfera: La temperatura superficial media aumentó unos 0.6ºC (± 0.2°C)
durante el Siglo XX. El incremento de la temperatura se manifestóprincipalmente entre 1910 y 1945; y entre 1976 y 2000. Las
temperaturas nocturnas y en tierra firme son las que más acusaron dicho aumento. (IPCC, 2001)
¿Cuáles son las pruebas que se tienen del cambio climático?
Otra evidencia es la disminución en la extensión del hielo y la capa
de nieve sobre la superficie terrestre:
Datos de satélites muestran que es muy probable que haya habido disminuciones de un 10 % en la extensión de la capa de nieve
desde finales de los años 60 (IPCC, 2001).
Es real el cambio climático?A causa de las emisiones de los gases de efecto invernadero, se espera que
las temperaturas aumenten considerablemente durante este siglo,
lo que tendrá tanto consecuencias positivas como negativas.
Los efectos del cambio climático diferirán de unos lugares a otros siendo
muy difícil, por no decir imposible, prever su impacto con exactitud.
En cualquier caso, son muchos los sistemas físicos y biológicos en todo el mundo que ya se han visto afectados
por el cambio climático, fundamentalmente debido a incrementos de temperatura.
Los datos de los mareógrafos muestran que el nivel medio del mar en el mundo subió entre 0.1 y 0.2 metros durante el siglo XX (IPCC, 2001). También hay algunas evidencias de cambio en el comportamiento de
algunas especies animales y vegetales (IPCC, 2001).
Otra prueba más es que el nivel medio del mar en todo el mundo ha subido y el contenido de calor de los océanos ha aumentado:
Calentamiento Global
Calentamiento Global
16 grandes ciudades recibirán 3.700 millones para frenar las emisiones de CO2
SANDRO POZZI - Nueva York - 18/05/2007 Tokio, Roma, Nueva York, Melbourne y Johanesburgo son algunas de las 16 grandes
urbes que forman parte de una coalición mundial contra el cambio …
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 11 12
C lo r o f i la S u p e r f ic ia l in s i t um g C h la m -3
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
11
12
Clo
rofi
laS
ate
l ita
lm
gC
hla
m- 3
Cruceros totales La alta variabilidad que mostraron los datos puede ser debido al
efecto de la calentamiento global
?
Two questions about this cool event arise:
‐Is our 33 year‐long SST time series long enough to detect an climate change or global clange?
‐ If this cool event is a anomalous condition could be use our 33year‐long SST time series long enough to detect an anomalous condition?
Considerations:
‐ This cool event can be the result of a higher variability in time (decadal?)
‐ Our SST series is only 33 years long
To test this approach, we took Ensenada (without trend) and Cartagena (with trend)
Not trend
1980 1990 2000 2010 2020Year
16
17
18
19
20SS
T
Annual SSTEnsenada
The Blob
“In situ” sea surface temperature at La Jolla Pier, California Scripps Institution of Oceanography 1916‐present at 32° 52.0' N, ‐117° 15.5' W
Personnel from the Stephen Birch Aquarium‐Museum at Scripps take daily temperature and salinity samples from the end of the Scripps Pier at the sea surface and a depth of about 5 meters. The proximity of Scripps Pier to the deep waters at the head of La Jolla submarine canyon results in data quite representative of oceanic conditions.
http://shorestation.ucsd.edu/active/index_active.html#lajollastation
1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020Year
15
16
17
18
19
20Te
mpe
ratu
re
Ensenada and SIOEnsenadaSIO
The blob
50 years
PDO index, derived as the leading PC of monthly SST anomalies in the North Pacific Ocean, poleward of 20N. The monthly mean global average SST anomalies are removed to separate this pattern of variability from any "global warming" signal that may be present in the data.
For more details, see:
Zhang, Y., J.M. Wallace, D.S. Battisti, 1997: ENSO-like interdecadal variability: 1900-93. J. Climate, 10, 1004-1020.
Mantua, N.J. and S.R. Hare, Y. Zhang, J.M. Wallace, and R.C. Francis,1997:
A Pacific interdecadal climate oscillation with impacts on salmon production. Bulletin of the American Meteorological Society, 78, pp. 1069-1079.
(available via the internet at url: http://www.atmos.washington.edu/~mantua/abst.PDO.html
http://research.jisao.washington.edu/pdo/PDO.latest)
Pacific Decadal Oscillation Index (PDO)
1900 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020Year
-4
-2
0
2
4Te
mpe
ratu
reEnsenada, SIO, pdo
EnsenadaSIOPDO
Cartagena with trend
1980 1990 2000 2010 2020Year
27.2
27.6
28
28.4
28.8SS
T
Annual SSTCartagena
The HadSST and NOAA OI SST datasets are used to compute Atlantic SST anomalies north of the equator. Anomalies are computed by month using the climotological time period 1951-2000. Both smoothed and unsmoothed data sets are available.
More Information:
http://www.esrl.noaa.gov/psd/data/timeseries/AMO/
Atlantic Multidecadal Oscillation (AMO)
1850 1860 1870 1880 1890 1900 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020Year
-3
-2
-1
0
1
2
3
ZTem
pera
ture
Cartagena and AMOCartagenaAMO
1850 1860 1870 1880 1890 1900 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020Year
-3
-2
-1
0
1
2
3
ZTem
pera
ture
Cartagena and AMOCartagenaAMO
Aprox 68 años33 años
Hechos• 33 años no son suficientes para ver fluctuaciones de mas alto periodo• Estas deben de ser aproximadamente de 180 años (3*60)•La serie de tiempo mas larga con datos in situ puede ser la de SIO que tiene actualmente 98 años•PDO y AMO pueden ser una buena aproximación•Sin embargo solo sirven para el Pacifico y el Atlántico norte•Además de que se complementa con datos SST
Y el resto de las estaciones que están en centro América-Sur América tanto en Pacifico como en el Atlántico.?
Extended Reconstructed Sea Surface Temperature (ERSST) v4
https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/marineocean-data/extended-reconstructed-sea-surface-temperature-ersst-v4
The Extended Reconstructed Sea Surface Temperature (ERSST) dataset is a global monthly sea surface temperature dataset derived from the International Comprehensive Ocean–Atmosphere Dataset (ICOADS). It is produced on a 2°× 2° grid with spatial completeness enhanced using statistical methods. This monthly analysis begins in January 1854 continuing to the present and includes anomalies computed with respect to a 1971–2000 monthly climatology. The newest version of ERSST, version 4, is based on optimally tuned parameters using the latest datasets and improved analysis methods.
1850 1860 1870 1880 1890 1900 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020Year
-4
-2
0
2
4ZT
empe
ratu
re
holbox and errsstZholboxZersst
1850 1860 1870 1880 1890 1900 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020Year
-3
-2
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0
1
2
3
ZTem
pera
ture
Cartagena and errsstZCartagenaZersst
1850 1860 1870 1880 1890 1900 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020Year
-4
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0
2
4
ZTem
pera
ture
ubatuba and errsstZubatubaZersst
1850 1860 1870 1880 1890 1900 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020Year
-4
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0
2
4
ZTem
pera
ture
cariaco and errsstZcariacoZersst
1850 1860 1870 1880 1890 1900 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020Year
-3
-2
-1
0
1
2
3
ZTem
pera
ture
epeaand errsstZepeaZersst
68 años aproximados
1850 1860 1870 1880 1890 1900 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020Year
-2
0
2
4ZT
empe
ratu
re
imarpe and errsstZimarpeZersst
1850 1860 1870 1880 1890 1900 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020Year
-4
-2
0
2
4
ZTem
pera
ture
libertad and errsstZlibertadZersst
1850 1860 1870 1880 1890 1900 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020Year
-4
-2
0
2
4
ZTem
pera
ture
manta and errsstZmantaZersst
1850 1860 1870 1880 1890 1900 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020Year
-4
-2
0
2
4
ZTem
pera
ture
tumaco and errsstZtumacoZersst
1850 1860 1870 1880 1890 1900 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020Year
-4
-2
0
2
4
ZTem
pera
ture
concepcion and errsstZconcepcionZersst
1850 1860 1870 1880 1890 1900 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020Year
-4
-2
0
2
4
ZTem
pera
ture
ensenada and errsstZensenadaZersst
68 años aproximados
Each Antares station represents a specific biogeographic and
biogeochemical domain or province.
Are monthly or bi‐monthly samples in only one station representative?
0.1 1 10
Chl-asat
0.1
1
10
matchupSeawifslinea
modismeris
multisensor(SEA-MOD-MER)multisensor(SEA-MOD)rpearson n Statistical
validationerror
SeaWiFS 0.78 257 Very high 0.22MODIS 0.76 192 Very high 0.24MERIS 0.70 181 Very high 0.30
MULTISENSOR 0.79 275 Very high 0.21
But…..These approach can be extrapolated to the in situ data?
If we made the match‐up analysisconsidering the different ocean color sensor
We see a very similar pattern that NASA and ESA report to another areas>70 % in association or a error of 30% are in the Global Range of this corporations ??
We need to acquire more in situdata to try to reduce this global error
Match-up Analysis
La alarma del calentamiento global se disfraza de ciencia pero no es ciencia es propaganda
No hay evidencias científicas que el calentamiento global se asocie con el efecto de los gases de efecto de invernadero antropogenicos
El Co2 ha sufrido cambios en el pasado antes de la era industrial
2014 en el polo sur el grosor de la capa de hielo marco un record historico siendo la mas gruesa reportada
El calentamiento global no es una teoría, es un principio moral de nuestra generación
Los defensores del calentamiento global-cambio climático ya no aceptan ningún argumento científico en su contra
El calentamiento global no es una teoría, es un principio moral de nuestra generación
Los defensores del calentamiento global-cambio climático ya no aceptan ningún argumento científico en su contra