Efectivamente, es un fallo.
En alguna forma, normal en unos datos públicos, día a día.
A depurar, e interpretar, éstos a nivel global se puede tardar algún mes.
A nivel científico, algún año.
Por otra parte, hacer deducciones científicas con esos datos de temperatura... Son interesantes a nivel comprensivo general. Pero es como darle a uno un termómetro de souvenir turístico y eso; y a otro una sonda patrón y lo otro; y hacer cualquier trabajo.
Con casi toda probabilidad, en este caso en la zona falló ( ó faltó ) uno de los dos resúmenes satelitales que se llevan a cabo a diario ( nocturno y diurno ).
En un nivel representativo, los datos originales están en un fichero trabajados a 16 bits, con valores de píxeles entre 0 y 65535. La precisión de temperaturas está en el rango de 0,075ºC. La parrilla global está definida por 8192 filas y 4096 columnas.
El número básico de datos anuales teóricos a comparar, tratar, depurar y, parcialmente, convertir está en:
65536 x 8192 x 4096 x 365 x 2 = 1.605.286.976.552.960
Más de mil seiscientos billones. Por miles de operaciones, según el rigor y exactitud que deseemos obtener.
En uno de muchos ejemplos posibles, lo de 'parcialmente convertir' sería lo siguiente:
El lago Titicaca está, por supuesto, -no se pueden desestimar 8500 km2-, dentro de los datos. Si su valor promedio anual de temperatura de sus aguas es de 13,881ºC en el período 1985-2006, lógicamente, debe hacerse una conversión ó corrección por altitud. No podemos mezclar datos de temperatura a 3827m. con otros a 0m. Además deben conocerse gradientes adiabáticos regionales o particularidades como incidencias geotérmicas, etc. para no encontrarnos con una temperatura a nivel de mar corregida de 38,76ºC; cosa imposible; por el gradiente adiabático del lugar la temperatura a nivel de mar resulta ser de 25,926ºC, muy de acuerdo a su latitud. Pero ¿y los grandes ríos, que también se reflejan por temperatura en estos datos? Debería hacerse una corrección, por celda, por altitud promedio de sus tramos. Casi seguramente esto está contemplado en las últimas versiones de ficheros de datos, pero...¿lo está en las anteriores?. Otro aspecto es el de la definición de los hielos, de las costas...; en las proximidades marítimas costeras, por la pequeña deriva en la posición satelital, un día podemos tener un cierto valor de píxel en una casilla y otro día un valor 0 en la misma (correspondiente a la posición de tierra).
Gustnadox. Esto último sería, técnicamente, lo mismo que el problema de diferencia de temperatura que tú detectas. No es lo mismo por definición porque en mar abierto no cabe esta posibilidad. Pero sí es casi seguro que ahí falla, concretamente, el valor absoluto de uno de los dos conjuntos de valores locales de información diaria.
Vamos a comprobarlo:
La diferencia de temperaturas detectada es la siguiente: 14ºC contra 8ºC.
Este mapa está seguramente tratado a 8 bits. El valor de píxeles está en la amplitud de 0 y 255. El factor de escala en 0,15. Y un factor de 'add-off' de -3,0.
Valor interno más probable por promedio de casillas contiguas:
13,5ºC13,5º -3,0º = 10,5ºC
10,5 / 0,15 = 70. Que es el valor de píxel que debe constar en el geotiff. Y este sería el valor promedio aproximado que deberia rondar de las dos lecturas diarias.
Falla una de las dos lecturas: (70,0 +
0,0) / 2 = 35.
Trabajamos ahora en el proceso inverso:
35,0 x 0,15º = 5,25º. Más el factor 3,0 = 8,25.
Valor erróneo:~8,0º centígrados.Saludos.
- Jordi -
Puede ser un fallo???
Dia 9...
Dia 10... bajada considerable
Dia 11.. vuelve a la normalidad como el dia 9.
Me gustaría que algún entendido me respondiera a la pregunta...
Muchas gracias de antemano