Ing . Luis Pizarro PereyraDirección de Investigaciones Oceanográficas

IMARPE

PROYECTO BANCO MUNDIAL

MEJORAMIENTO DE LA CAPACIDAD DE PRONOSTICO Y EVALUACION DEL FENOMENO

“EL NIÑO” PARA LA PREVENCION Y MITIGACION DE DESASTRES EN EL PERU

OBJETIVOOBJETIVO

• Mejorar la capacidad de pronóstico y evaluación del evento recurrente "El Niño" mediante la implementación de un moderno Sistema de Prevención de Desastres Océano-Atmosférico.

FINALIDADFINALIDAD

Prevenir y mitigar los daños materiales y económicos, y reducir las pérdidas de vidas humanas y mejorar el aprovechamiento de los beneficios que trae el evento recurrente “El Niño’

MODELADO NUMERICO DE LA ATMOSFERA

• TRES (3)MODELOS NUMÉRICOS,DOS (2) PARA LA PREDICCIÓN DEL TIEMPO (RAMS Y MM5 Y UNO PARA LA PREDICCIÓN DEL CLIMA.

• A FIN DE PRONOSTICAR LAS LLUVIAS, TEMPERATURAS, PRESIÓN Y VIENTOS CON 24, 48 Y 72 HORAS DE ANTICIPACIÓN.

• UN MODELO CLIMÁTICO REGIONAL QUE PERMITIRÁ PRONÓSTICOS CON VARIOS MESES DE ANTICIPACIÓN

MODELO OCEANOGRAFICO

• DESARROLLO DE UN MODELO NUMERICO REGIONAL PARA PRONOSTICAR EL AFLORAMIENTO COSTERO, PARTIENDO DE LA PREMISA QUE TEMPERATURA AMBIENTAL DE LA COSTA DEPENDE DE LA DURACION E INTENSIDAD DEL AFLORAMIENTO COSTERO.

• DESARROLLO DE UN MODELO QUE PERMITA EL PRONOSTICO DE LOS EVENTOS EL NIÑO. • DESARROLLO DE UN MODELO NUMERICO LOCAL PARA EL PRONOSTICO DEL OLEAJE. QUE PERMITIRA TENER UN SISTEMA DE ALERTA TEMPRANA DE 12, 24 Y 48 HORAS DE ANTICIPACION.

MODELO NUMERICO BIOLOGICO

• DESARROLLO DE UN MODELO QUE PERMITA VISUALIZAR LOS PROCESOS DE REALIMENTACIÓN ENTRE LAS MIGRACIONES DE ESPECIES MARINAS Y LAS CONDICIONES FISICAS DEL OCEANO.

• EL USO DE INDICADORES BIOLÓGICOS COMO “SENSORES BIOLOGICOS” QUE SERVIRAN DE TRAZADORES E INDICADORES DEL COMPORTAMIENTO FISICO DEL MAR .

• DESARROLLO DE UN MODELO QUE PERMITA SIMULAR EL COMPORTAMIENTO DE DIFERENTES ESPECIES EN RESPUESTA A LOS CAMBIOS EN LAS VARIABLES FISICAS DEL AMBIENTE.

ORGANIGRAMA DE LOS SUB-SISTEMAS DEL PROYECTO

IMARPE

BOYAS

OBSERVACIONESOCEANOGRAFICAS

D H N

OBSERVACIONESOCEANOGRAFICAS(NIVEL)

ESTACIONESMETEOROLÓGICAS

I G P

RADARES(VIENTOS)

SENAMHI

ESTAC. METEOR.

ESTAC. HIDROLOG.

Radio Uiento Sonda DIFUSION

ENFEN

DIRECCION TECNICA DECOORDINACION

IMARPE I G P DHN

I G PSENAMHI

SATELITE

SUB SISTEMAOBSERVACIONAL

SUB SISTEMA DECOMUNICACIONES ESTACIONES

RECEPTORAS DESATELITE

DISTRIBUCIONDE DATOS

SUB SISTEMADE MODELAJE

SENAMHI

FLUJO DE INFORMACIÓN ENTRE INSTITUCIONES DEL PROYECTO

IMARPEIMARPE

IMARPESENAMHI IGPIGPSENAMHI

DHN

DHN LEYENDA

BOYAS

ESTACIONES + RVS

ESTACIONESRECEPTOR DESATELITE

SATELITE

INSTITUCIONES

RADAR

SIST. OBSERVACION

EST. RECEPTORAS

EST. DISTRIB. DATOS

MODELAJE OCEANOGRAFICO Y EL NIÑO

• Para monitorear las variable físicas de la dinámica del océano. La institución de acuerdo a los objetivos trazados, estamos tratando de poner operacional el modelo numérico oceánico para procesos costeros POM (Princenton Ocean Model), adaptado para el hemisferio sur.

La velocidad vertical

Ecuación de continuidad o conservación de la masa

Ecuación de conservación del momento Salinidad

Potencial de temperatura

Los términos de viscosidad y difusión horizontales se modifican en este nuevo sistema de coordenadas y se representan por H=D , con , y ), ,

∂∂+

∂∂−

∂∂+

∂∂−

∗∂∂+

∂∂−= ∗∗∗∗ ∗

tt

D

yy

DV

xx

DUWw

ησησησ

XM

o

FU

D

Kd

x

D

Dx

gD

xgDVDf

Uw

y

DUV

x

DU

t

DU +

∂∂

∂∂=′

′∂′∂

∂∂−

∂′∂+

∂∂+−

∂∂+

∂∂+

∂∂+

∂∂

∫ σσσ

σρσρ

ρη

σ σ

022

YM

o

FV

D

Kd

y

D

Dy

gD

ygDUDf

Vw

y

DV

x

DUV

t

DV +

∂∂

∂∂=′

′∂′∂

∂∂−

∂′∂+

∂∂++

∂∂+

∂∂+

∂∂+

∂∂

∫ σσσ

σρσρ

ρη

σ σ

022

SH F

S

D

KwS

y

DVS

x

DUS

t

DS +

∂∂

∂∂=

∂∂+

∂∂+

∂∂+

∂∂

σσσ

MODELAJE OCEANICO

Manual de uso del Princeton Ocean Model

Se describe la solución computacional del modelo, el procedimiento implementación operativa, archivos de entrada y salida, visualización de las simulaciones. Finalmente se da un ejemplo de ejecución del modelo en modo barotrópico con forzantes de viento y batimetría.

RESULTADOS DE LA APLICACION DEL MODELO POM PARA SIMULAR LA CIRCULACION EN LA REGION DEL PACIFICO ORIENTAL ENTRE 1º - 15ºS

La Región entre 1º - 15ºS.

El trabajo es el inicio de lo que en un futuro será una herramienta vital para hacer seguimiento y pronóstico de las condiciones físicas del mar, de tal manera contribuir al buen manejo de la extracción sostenible de los recursos pesqueros. Para visualizar los cambios oceanográficos frente a Perú que podría traer un fenómeno ENSO se realizó una simulación de la circulación en dicha región aplicando el modelo POM con la asesoría del Dr. Edmo Campos. Para este fin se recopiló y seleccionó datos de temperatura y salinidad de diferentes cruceros realizados por IMARPE en el año 2000. Con esta información se halló un promedio en la columna de agua hasta 1000m para la frontera norte y sur del dominio. Además se determinó la intensidad y dirección característica del viento. Las siguientes gráficas muestran como se “preparó” la zona de estudio:

A) Construcción de una grilla curvilínea tomando en cuenta la ubicación de las boyas oceanográficas

B) Interpolación en los puntos de la grilla curvilínea de la batimetría de ETOPO 5 (resolución 5 minutos)

Resultados Preliminares.

El modelo primero fue ejecutado en el modo barotrópico considerando solo viento y marea. Una vez ajustado la región a estas condiciones, se ejecutó el modelo por 70 días en el modo baroclínico (tridimensional forzado por la temperatura y salinidad). A continuación se presentan algunos resultados:

C) Gráfica de Energía Cinética, se observa que el modelo llega a estabilizarse

D) Estructura Térmica, se observa después de 70 días que la distribución vertical de temperatura se asemeja en parte, a lo que es característico en la realidad, específicamente en la zona costera

E) Circulación y Elevación, las flechas muestran la intensidad y dirección de la circulación superficial mientras que los diferentes colores representan la elevación del mar

C)

A) B)

D. i)

E. i)

D.ii)

E.ii)

E. iv)E.iii)

INSTITUTO DEL MAR DEL PERU

DIRECCION GENERAL DE INVESTIGACIONES OCEANOGRAFICAS

DIRECCION DE OCEANOGRAFIA FISICA Y PRONOSTICOS OCEANOGRAFICOS

E-mail: dmatellini@imarpe.gob.pe

N. Dominguez, E Huaringa, B. Matellini, W. Molina, L. Pizarro

IMPLEMENTACION DEL MODELO NUMERICO (POM) PARA EL ESTUDIO DE CIRCULACION EN EL MAR PERUANO Y SUS

FUTURAS APLICACIONES

Presentación. El Area de Modelos Numéricos es una línea de investigación de la Dirección de Oceanografía Física y Pronósticos Oceanográficos que fue creada a fines del año 1998, con el propósito de adaptar y en un futuro diseñar modelos para regiones del mar Peruano para estudiar los impactos de eventos ENSO en el Perú, así como afloramiento costero y circulación en zonas de interés. Adicionalmente el Area cumple con la función de elaborar el informativo oceanográfico mensual en conjunto con el Area de Hidrofísica Marina, y la administración del centro de datos oceanográficos. En agosto del 2000 llegaron a la Dirección tres workstations adquiridos por el Proyecto “Mejoramiento de la Capacidad de Pronóstico y Evaluación del Fenómeno El Niño para la Prevención y Mitigación de Desastres en el Perú”, equipos con los cuales se pudieron iniciar los trabajos de ejecución de modelos.

Objetivos.

- Reproducir la dinámica de circulación del mar peruano mediante un modelo numérico.

- Producir un reporte científico, que incluya variación de parámetros oceanográficos diarios, mensuales y sus pronósticos en el tiempo.

Metas.

- Mejorar los reportes científicos con resultados obtenidos del modelo numérico, de tal forma que podamos pronosticar y mitigar los impactos de los eventos ENSO en el Perú.

- Utilizar un modelo numérico regional para pronosticar la intensidad del afloramiento costero.

- Formar grupos especializados en el uso de modelos para la investigación de los procesos físicos del mar Peruano. Trabajar con grupos similares en las áreas de biología, química, meteorología.

Experimentos Iniciales en la Región de Paracas - Bahía Independencia.

Se aplicó el modelo POM para simular la circulación de corrientes bajo condiciones ideales de viento y marea; se consideraron 3 fronteras abiertas.

Para obtener la batimetría se empleó datos locales de IMARPE con datos de ETOPO 5. El modelo fue ejecutado por 24 horas. Las flechas representan la intensidad y dirección de la circulación superficial.

En un futuro, cuando este tipo de trabajo se haya mejorado y ajustado, servirá para evaluar la variabilidad del entorno físico en el cual se mueven los sistemas biológicos.

INFORMATIVO OCEANOGRAFICO

SETIEMBRE, 2000 N° 40

Sumario.- Las condiciones oceanográficas observadas en la franja marítima peruana (registros de las estacionescosteras fijas del IMARPE y de los cruceros y operaciones en la mar) así como un análisis a macroescala delPacífico Sur durante Setiembre 2000 indicaron un descenso ligero en la temperatura superficial del marmostrando isotermas entre 15 a 20°C. En la zona oceánica (300 mn de la costa) se observaron temperaturasentre 18 a 19°C con una distribución similar a la del mes de agosto. Las anomalías térmicas de superficievariaron entre –1 y +1°C, predominando condiciones normales en todo el litoral similar al mes de agosto.La estructura vertical de temperatura en el Pacífico Ecuatorial oriental mostró un ligero enfriamientoobservándose similar profundidad de la termoclina en comparación al mes de agosto. Para octubre se prevé quecontinúe aumentando la TSM al norte de Máncora, mientras que en la zona oceánica se produzca unaproyección hacia el este de las Aguas Subtropicales Superficiales como resultado de los cambios océano–atmosféricos a consecuencia del nuevo período estacional.

Summary.- The oceanographic conditions off the Peruvian maritime band (data registered at IMARPE´s coastalfixed stations and from the cruises and sea operations) and an analysis of the southern Pacific duringSeptember 2000 indicate a slight drop in sea surface temperatures with isoterms between 15 to 20°C. In theoceanic zone (300 mn offshore), temperatures were observed between 18 and 19°C, with a similar distributionto the month of august. The deviations from the mean sea surface temperatures fluctuated between -1,0°C and+1,0°C.

INSTITUTO DEL MAR DEL PERUDIRECCION GENERAL DE INVESTIGACIONES OCEANOGRAFICASDIRECCION DE OCEANOGRAFIA FISICA Y PRONOSTICOOCEANOGRAFICO (DOFPO)

INSTITUTO DEL MAR DEL PERU

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E-mail: dmatellini@imarpe.gob.pe

N. Dominguez, E Huaringa, B. Matellini, W. Molina, L. Pizarro

ANALISIS Y SIMULACION DE SERIES TEMPORALES EMPLEANDO EL PROGRAMA STELLA

Utiliza compartimentos, flujos, reguladores y variables auxiliares

Cada transferencia de información se convierte en una ecuación diferencial (Métodos Numéricos)

Se deben dar valores iniciales para cada unos de loscompartimentos

Métodos Numéricos de Integración•Simpson•Runge Kutta 2 y 4

Modelamiento de la dinámica poblacional de la anchoveta y su variación espacio temporal producto del efecto combinado de cambios en las condiciones ambientales y esfuerzo pesquero. Utilizando el Programa STELLA

OBJETIVO

ANALISIS Y SIMULACION DE SERIES TEMPORALES EMPLEANDO EL PROGRAMA STELLA

MODELO CONCEPTUAL DEL ECOSISTEMA DEL AFLORAMIENTO PERUANO

Se construirá un modelo basado en grupos funcionales reunidos en cajas según los criterios de composición de la dieta, rol trófico, talla media, tasa de renovación; y los predadores comunes.

La ecuación básica del ECOPATH incluye la producción de una caja para lo cual se tiene que:

Producción=predación+exportación+otras mortalidades.

Al equilibrar el flujo de la caja, otros flujos deberán ser incluidos así:

Consumo=producción+respiración+alimento no asimilado (Christensen y Pauly, 1992)

MODELO ECOTRÓFICO DEL ECOSISTEMA DE AFLORAMIENTO PERUANO, UTILIZANDO EL ECOPATH

•Conocer cuales son los principales componentes del ecosistema sobre los que se deben concentrar estudios futuros.

OBJETIVOS DEL MODELO

•Conocer como está distribuida la energía de los componentes del ecosistema de afloramiento peruano y cuales son las principales rutas del flujo de energía durante eventos “El Niño” y “La Niña”.

•Conocer como está distribuida la biomasa entre los diferentes grupos de importancia, que consumen y cuales son sus principales tasas de consumo durante eventos “El Niño” y “La Niña”.

•Conocer el potencial de productividad y aprovechamiento de alimento de las principales especies que componen el ecosistema de afloramiento de la costa peruana durante eventos “El Niño” y “La Niña”.

•Comparar los flujos de energía entre eventos “El Niño” y “La Niña”.

Fitoplancton

Huevos yLarvas deAnchovetaZooplancton

Huevos yLarvas deSardina

Caballa

Jurel

MerluzaOtros

DemersalesCefa

lópodos

Macrobentos

Aves

Mamíferos

Bonito

Meiobentos

Detritus

Macroalgas

Sardina

Anchoveta

Nutrientes

Inver.Import.comerci

al

Pecescosteros

MARCO CONCEPTUAL PROPUESTO

RESULTADOS 2002Modelaje oceánico: “Variables abióticas y bióticas medidas en el Instituto del Mar del Perú” “Manual de uso del Princeton Ocean Model” “Modelos de simulación de procesos oceánicos básicos: difusión” Modelaje biológico:“Modelo biológico estático del ecosistema del Mar Peruano”

Análisis de procesos:“Hipótesis sobre El Niño y la Oscilación del Sur” “Análisis exploratorio de variables oceánico-atmosféricas indicadoras de ENOS”

MODELAJE OCEANICOModelos de simulación de procesos oceánicos básicos: difusión

Se presentan modelos matemáticos del proceso oceánico básico de difusión. La ecuación de difusión es resuelta en forma analítica y numérica, mediante el algoritmo FTCS. Se establecen las condiciones de estabilidad numérica, y se comparan las

simulaciones variando los parámetros del modelo.

ANALISIS DE PROCESOSHipótesis sobre El Niño y la Oscilación del Sur

Se revisaron 11 hipótesis:i) océanico-atmosféricas, ii) climáticas, iii) astronómicas, y iv) geológicas. En la hipótesis de “acumulación de agua cálida”, el calor es drenado del Océano Pacífico luego de un periodo de acumulación. Tal hipótesis indica que observando el crecimiento del contenido de calor, debería ser posible predecir cuándo ocurrirá un El Niño.

Análisis exploratorio de variables oceánico-atmosféricas indicadoras de ENOS

Se determinaron los estadísticos básicos de las series (TSM regiones Niño, estaciones costeras, IOS, IME), tendencias, descomposición estacional, periodograma y autocorrelograma. Las series del Pacífico Oeste y Central presentaron tendencias de incremento de temperatura, mientras que las series del Pacífico Este presentaron tendencias de disminución de temperatura y distribuciones asimétricas positivas, acordes con la Oscilación Decadal del Pacífico. Los ciclos de las series presentaron frecuencias altas (0.5-1 año), medias (2-7 años) y bajas (21-32 años).

Hipótesis Desfase Océano - Atmósfera

ENOS es un evento cíclicoPrimeras ideas de Bjerknes

Manchas solares

Predicción de ciclo de manchas solares

FUENTE: NASA Monte Pinatubo (1991)

TEMPERATURAS °C

23.50

22.50

21.50

20.50

19.50

18.50

17.50

16.50

15.50

14.50

13.50

120

100

80

60

40

20

0

Std. Dev = 1 .89

Mean = 1 6.54

N = 63 4.00

meses

121110987654321

tem

pera

tura

s °

C

26

24

22

20

18

16

14

12

396

576

47

39523575

39427446574

22

27345573

18820320272

572

1991271403

571

570

402401400627

398578

397577

Periodo

500

400

300

200

100

50

40

30

20

10

5

4

3

2

1

Periodogram

10050

105

1.5

.1.05

.01.005

.001

Análisis exploratorio de series de tiempo

indicadoras de ENOS

ESTUDIAR EL EFECTO DE ENOS EN LA DINÁMICA DE LA CIRCULACIÓN REGIONAL, MASAS DE AGUA Y COMUNIDADES, PARA OBTENER UNA PREVISIÓN DE CORTO PLAZO DE VARIABLES INDICADORAS DE ENOS.

-Relacionar la serie de tiempo de volumen de agua cálida con la magnitud de eventos cálidos.

-Comparar las variables indicadoras de ENOS con la serie histórica de eventos cálidos.

-Identificar y estimar parámetros de modelos estadísticos para la previsión del ENOS.

-Realizar una previsión de variables indicadoras de ENOS mediante modelos estadísticos ARIMA.

MODELAJE NUMÉRICO DE PROCESOS DEL ECOSISTEMA MARINO DE HUMBOLDT.

EVALUAR EL EFECTO DE LOS VIENTOS Y DE LA ESTRUCTURA TERMOHALINA MEDIANTE SIMULACIONES USANDO UN MODELO DE CIRCULACIÓN DEL MAR PERUANO.

-Desarrollar un modelo de circulación a escala del mar peruano-Realizar un análisis de sensibilidad del modelo.-Ejecutar simulaciones con diferentes condiciones iniciales de viento, salinidad y temperatura.

CONSTRUCCIÓN DE UNA BASE DE DATOS PARA EL MODELAMIENTO OCEANOGRÁFICO

Actividades Propuestas para el 2003

ACTIVIDADES PARA 2003

Modelaje oceánico:

-Fundamentos geofísicos y matemáticos del Princeton Ocean Model (POM).-Iniciar en el Modelaje del Sistema de Corrientes del Mar Peruano utilizando el Regional Oceanic Model System (ROMS).- Experimentar el modelaje de los campos de temperatura y salinidad utilizando el modelo Océan Parallelisé (OPA).

Modelaje biológico:

-Modelaje biológico dinámico del ecosistema del Mar Peruano usando el Modelo ECOPATH.-Modelaje basado en individuo (IBM) de componentes del ecosistema.

Modelaje estadístico:

-Previsión de variables indicadoras de ENOS mediante modelos estadísticos Auto Regresivos Dinámicos univariado y multivariados y de Estados Espaciales.

Construcción de una base de Datos para el uso y alimentación de los Modelos Numérico.

13.00

15.00

17.00

19.00

21.00

23.00

25.00

27.00

29.00

1998 1999 2000 2001 2002 2003

AJUSTADOS LIM INF LIM SUP

OBSERVADOS PATRON

ROMS IBM

Ondas Kelvin

Previsión

ECOSIM

EST FECHA HORA LATITUD LONGITUD PROF TEMP SALIN OXIGEN PO4 SIO3 NO3 NO2 NH3 CL"a"

CRUCERO AÑO - MES BIC BARCO ( NOMBRE DEL CRUCERO )

Formulario estándar de datos

0123456789

1011121314

Operaciones por Años

Can

tid

ad

1970 75 1980 85 1990 95 2000 01

ABIOTICAS

VARIABLE N° ARCHS. ESPECIFICACION

INDICES 7 IndicesIindicadores del Niño

NIVEL 2 Nivel del Lago Titicaca

PRESION 8 Presiones de Localidades Import

RADIACION 2 Radiación Onda Larga

SSM 9 Salinidad Superficial del Mar

TURBULENCIA 1 Turbulencia del Mar Peruano

TSM 28 Temperatura y Regiones Niños

VIENTOS 4 Velocidad de los Vientos

BIOTICAS

CAPTURAS 4 Capturas Pelag . y Demersales

RECLUTAMIENTO 1 Reclutamiento de Especies

FITOPLANCTON 1 Volumen de Fitoplancton

TOTAL 67

DATOS DE FITOPLANCTON

Cruceros Cr. Regionales Cruceros de Est. CosterasRec Pelágicos B. Desovante FIJAS AWI.

9502-03 9806 9008-09 Paita 9504-05 9906 9605-06 97029508-09 0006 9808-09 97089510-11 9908-09 97119602-03 MOPFEN 0008-09 97129604-05 9502 0108-09 01129611-12 9506 0208-09 02049705-06 9508 SanJosé9708-09 9603 96029710-11 9703 96049803-05 96089808-09 96099811-12 97029902-03 97049905-06 97089908-09 97109911-12 97110001-03 97120006-07 01120010-11 Callao0102-03 00090107-08 00120110-11 01090202-03 01120205-06 02020208-09 02040210-11

TOTAL 30 8 7 23

RELACION DE EVALUACIONES Y/O CRUCEROS EN FORMATOS EXCEL.

Cr. Demersal Cr. Oceanográfico Op. EUREKA Op. MOPFEN

8102-03 8301-02 7604 9012-9101 E-35 8604-058412 8708-09 7605 9101-02 E-36 9411

8701-02 8805-06 7607 9106-07 E-37 94128802 8909-10 7609-10 9201-02 E39 9501

8911-12 8910-11 7611 9301-03 E-40 95029103-04 0005-06 7612 9401-02 E-41 95069505-06 0105 7703-05 9401-03 E-43 95089705-06 7708 9407 E-49 9510-119806-07 7802-03 9501-03 E-57 9603

9901 7804 9502-03 E-58 9610-119906 7805 9602-04 E-59 9703

0004-05 7810 9611-12 97040101-02 7811-12 9703-04 9709-100105-06 7901 9709-10 9808

0205 7902-03 9803-05 01107909 9805-06 0111

7911-12 9808-09 01128008-09 9811-12 0203

8012 9902-038211-12 99068311-12 9908-09

8404 9911-128406-07 0001-02

8408 0006-078408-09 0010-118503-04 0103-048507-08 0107-088604-05 0110-118610-12 0202-038907-08 0210-119002-049005-069011-12

Total 15 7 33 31 11 18

Cr. Pelagico

INFORMACION DE DE PRODUCCION SECUNDARIA

Inventario de Cruceros

Tabla 2. Inventario de los datos existentes de macrobentos y datos abióticos asociados de cruceros de investigación.

Año Latitud Prof. m Temp. Salinidad Oxígeno sedimento formato

1976 7611 Tareq II 03°32.9 - 12°07.9 5 - 150 x x x x Excel1981 8103 Humboldt 03°27.0 - 11°58.01 38 - 359 x x x Excel1983 8301 Humboldt 03°29.9 - 12°06.8 41 - 300 x x x x Excel1984 8412 Humboldt 03°27.6 - 08°58.8 15 - 415 x x x x Excel1985 8502 Humboldt 10°18.3 - 13°20 25 - 464 x x x x Excel1985 8503 Humboldt 05°28.4 - 08°57.0 50 - 300 x x x x Excel1987 8701 Humboldt 3.453° - 9.293° 48 - 230 x x x x Excel1988 8802 SNP 1 3.253° - 9.998° 44 - 235 x x x x Excel1989 8911 Nansen 03°25 - 09°12 21 - 405 x x x x Excel1990 9005 SNP 1 03°22 - 09°54 50 - 260 x x x Excel1991 9103 SNP 1 03°30 - 09°49 30 - 280 p p p1995 950506 SNP 1 03°38.0 - 09°16.21 31 - 85 x x x x Excel1998 980605 Olaya 03°27.35 - 07°07.39 60 -142 x x x x Excel1999 9901 Olaya 04°00 - 08°10 28 - 92 x x x2000 0004-05 Olaya 03°29.51 - 09°10.69 37 - 239 x x x x Excel2001 010506 Olaya 03°25.30 - 09°18.10 26 - 499 x x x x Excel2001 0109 Humboldt 03°53.23 - 10°17.32 50 - 380 x x x x Excel2002 0205 Olaya 03°25.90 - 11°57.40 27 - 324 x x x x Excel

Notas:a: diversidad en un grupo de estaciones solamenteen blanco: no se determinó

Crucero/Embarcación

Datos Abióticos (fondo)

Muchas Gracias