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Resumen:
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Se registró la clorofila-ain situ superficial (0-0,5 m) por la técnica fluorométrica durante el crucero 2018-0204 a lo largo de la costa peruana y, se estimó el mismo parámetro a través del modelo OC3M usando imágenes de nivel 0 del sensor MODIS, del satélite Aqua de 250 m de resolución espacial, con el programa SeaDAS 7.4. Al comparar ambas mediciones en 72 estaciones efectuadas durante el crucero, se obtuvo R2 de 0,66; en las sub-áreas Norte y Sur se detectó mayor correlación (R2de 0,77 y 0,76) mientras que en el Centro fue 0,42 debido a la alta variabilidad temporal de la distribución de clorofila-a y la nubosidad. El Error Cuadrático Medio (RMSE) de los datos del MODIS fue 35%, evidenciándose alta confiabilidad de esos datos, y los valores del BIAS (sesgo) indican que existe ligera subestimación por el sensor MODIS en las sub-áreas Norte y Centro, y sobreestimación en el área Sur. El diagrama de dispersión muestra que, al incrementar la concentración del pigmento, el grado de dispersión es mayor entre ambas mediciones. El criterio utilizado en este trabajo para determinar los tipos del agua ha sido comprobado con los resultados estadísticos.
ABSTRACT: In this study, we investigated surface chlorophyll-a levels using in situ fluorometric techniques and the OC3M model applied to MODIS Level 0 imagery from the Aqua satellite with a spatial resolution of 250 m, using SeaDAS 7.4 software. The analysis was conducted during the 2018-0204 research cruise along the Peruvian coast. Comparing the chlorophyll-a measurements at 72 stations during the cruise revealed a moderate correlation (R2= 0.66). The Northern and Southern sub-areas showed higher correlations (R2 = 0.77 and 0.76, respectively), while the Central area exhibited a lower correlation (R2 = 0.42) due to temporal variability and cloud cover. The RMSE of the MODIS data was 35%, indicating good reliability, although the BIAS values indicate a slight underestimation in the Northern and Central sub-areas and an overestimation in the Southern area. Our scatter plot analysis demonstrated increased dispersion between measurements as pigment concentration rose. Overall, the criteria used in this study for water type classification were validated through statistical analysis.
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