Frentes de turbidez utilizando la variable de clorofila para la evaluación de la calidad del agua en la Bahía de Bayóvar en los años 2004-2014

Abstract

Aplica el algoritmo de Cayula y Cornillon, a fin de determinar los frentes de turbidez usando las imágenes de Clorofila (Chl) para la evaluación de la calidad del agua en la bahía de Bayóvar en los años 2004-2014 obtenidas por el satélite MODIS. El área de estudio está comprendido entre la coordenada geográfica 82,15º W a 80,30º W de longitud y 5,15º S a 7,00º S de latitud en la Bahía de Sechura (Bayovar). El período de estudio se realiza para los once años 2004 y 2014. Los datos de Chl, proporcionados por el sensor MODIS, han sido obtenidos gratuitamente de la página web OCEAN COLOR, desde el enlace: http://oceancolor.gsfc.nasa.gov/. Se han utilizado programas fuentes desarrollado en IDL: “chlmodisbatch.pro” para el pre-procesamiento del productos Chl del sensor MODIS (Eche Ll, 2009). Para la detección de frentes, se ha utilizado el algoritmo de Cayula y Cornillon de 2005, aplicado a los datos pre-procesados. Los resultados permiten interpretar la respuesta espectral por medio de los mapas de coeficiente de atenuación disfusa k-490, desde el 1ro de enero del 2004 hasta el 31 de diciembre del 2014, y nos determina tres regiones para el primero, segundo y tercero cuyo intervalo son 0.01 – 1.50 m-1/km, 1.50 – 2.50 m-1/km y 2.50 – 6.40 m-1/km respectivamente, se obtiene en base al contenido de materia orgánico disuelto, sedimento y material particulado en suspensión como consecuencia de las interacciones de las corrientes de agua, por lo tanto logramos caracterizar los tipos de aguas en función a la respuesta espectral que coincide con los frentes de turbidez y la relación de las corrientes marinas en el océano Pacífico (Corriente Oceánica Peruana, Contra Corriente Costera Peruana, Corriente Costera Peruana y la Corriente de Sub-superficial Ecuatorial), así mismo el deterioro de la calidad de agua, puede presentar diversos factores o actividades productivas en dicho lugar pero el método no logra identificar el tipo de sedimento o material particulado ni tampoco las actividad que genera la perdida de la calidad de agua además dicho afirmación lo corroboramos con los informes de Instituto del Mar del Perú (IMARPE) la existencia de un ligero deterioro de la calidad de agua.