SeaSoar
Durante la campaña RETRO-BMC, dediqué una entrada a éste instrumento (la tenéis aquí). Así que hoy quiero mostraros un poquito por qué nos gusta tanto el SeaSoar y cuál es el resultado de tenerlo tres días en el agua.
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Primero recordaremos algunas cosas...
La campaña RETRO-BMC fue una campaña oceanográfica que realizamos durante el mes de Abril (2017) en la región de confluencia de Brasil-Malvinas. Ésta zona es importante por la coalición de dos grandes corrientes oceánicas; la corriente de Brasil que proviene de regiones ecuatoriales, con la corriente de Malvinas que tiene su origen en aguas sub-antáricas. Al chocar forman una gran cantidad de filamentos y remolinos que hacen que sea una de las regiones más energéticas del océano global. Es importante recordar que el SeaSoar nos medía la temperatura, la salinidad, la profundidad, la latitud, la longitud y fluorimetría. |
Pero ... ¿Por qué decíamos que era importante?
Porque estos valores nos los daba de manera constante, el instrumento estaba "atado" al barco y iba ondulando; empezaba a superficie y a medida que el barco avanzaba bajaba hasta 400 metros aproximadamente, para después volver a subir. De modo que cada 2 km teníamos un ciclo completo (bajar a 400 m y subir casi a superficie).
Así que ¿cuál es el resultado? ¿qué podemos hacer con éstos datos?
El hecho de poder ver el comportamiento y la interacción entre las corrientes es uno de los grandes beneficios, ya que con él podemos ver estructuras que requieren una alta resolución (pocos km) y mucha densidad de datos.
Porque estos valores nos los daba de manera constante, el instrumento estaba "atado" al barco y iba ondulando; empezaba a superficie y a medida que el barco avanzaba bajaba hasta 400 metros aproximadamente, para después volver a subir. De modo que cada 2 km teníamos un ciclo completo (bajar a 400 m y subir casi a superficie).
Así que ¿cuál es el resultado? ¿qué podemos hacer con éstos datos?
El hecho de poder ver el comportamiento y la interacción entre las corrientes es uno de los grandes beneficios, ya que con él podemos ver estructuras que requieren una alta resolución (pocos km) y mucha densidad de datos.