Método de interpolación basado en análisis objetivo aplicado a regiones costeras

• Autores: Sassi, Maximiliano Gabriel; Pierini, Jorge Omar; Perillo, Gerardo Miguel E.
• Año de publicación: 2007
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: Método de interpolación; Análisis Objetivo; Regiones costeras; oceanografía
• Institución: Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

La carencia de datos y el posterior rellenado de estos faltantes en campos heterogéneos es un proceso que forma parte de los estudios costeros por tanto es necesario implementar técnicas de interpolación que se ajusten al dato  original y minimicen el error lo más posible. Los campos obtenidos siempre están involucrados dentro de procesos  que evalúan otras variables y parámetros y estos pueden ser utilizados para resolver sistemas de ecuaciones donde  la  propagación de errores puede ser significativa. El Análisis Objetivo es un procedimiento de interpolación  basado en el mapeo de Gauss-Markov que puede dar respuesta a las necesidades presentes. En este trabajo se  propone analizar una implementación de la técnica de interpolación aplicada a dos grupos de datos costeros de  diferente índole espacial: mediciones de topografía en una planicie de marea y temperatura superficial del mar  extraído de una imagen satelital. La reconstrucción realizada con este método se compara con el método Inverso  de la Distancia a través de la estimación de una curva de error. Los resultados indican que las curvas de error  para los dos grupos de datos obtenidas con el método basado en el Análisis Objetivo siempre son menores que con  la Inversa de la Distancia. De las estimaciones podemos inferir que el método basado en Análisis Objetivo  representa mejor el comportamiento de los datos originales y su distribución espacial.
Lack of data and filling of gaps in heteroge nic fields is a common procedure in c oastal studies for that is necessary to implement interpolation techniques that minimize the involved error. Usually, the derived fields are used to evaluate other variables and parameters and the results are improved to solve systems of equations that could propagate significative errors. The Objective Analysis is an interpolation procedure based on the Gauss-Markov mapping that can provide answers to these needs. In this article we propose to analyze an implementation of this interpolation technique applied to tw o datasets of a different spatial c haracter in coastal regions: topographic measurement from a tidal marsh and sea surface temperat ure from satellite imagery. Field reconstructions with this method are compared with the Inverse Distance method trough the estimation of an error curve. The results suggest that the error curves for the two datasets using the Objective Analysis is always less than the Inverse Distance method. From the estimations we can infer that the Objective Analysis method represents in a better way the behavior of the original data and its spatial distribution.
Fil: Sassi, Maximiliano Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina
Fil: Pierini, Jorge Omar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires; Argentina
Fil: Perillo, Gerardo Miguel E.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina