Proyectos 2023#

A continuación os presentamos nuestras propuestas para el Hackatón 2023. Puedes unirte a una de estas propuestas o sugerir una nueva aquí.

PROYECTO 1#

  • Título: Graficando datos sobre el océano

  • Mentora: Denisse Fierro Arcos

  • breve descripción: El objetivo de este proyecto es crear una base de datos con ejemplos mostrando cómo creargráficos con datos de diversas fuentes, incluyendo a datos de la NOAA, NASA, Modelos CMIP6 e ISIMIP, ARGOS, entre otros. Los ejemplos deberán mostrar el flujo de trabajo completo desde acceder a los datos, manipularlos de cualquier forma que sea necesaria y finalmente crear un gráfico.

  • Lenguaje: R, Python o con una combinación de ambos lenguajes.

  • Horario: Disponible de 15:00-17:00 Trabajo en grupo Proyectos B

  • Participantes: Nicolas Restrepo, María Eugenia López, Milagros Castillo, Aura Buenfil, Greta Jankauskaite

  • Repositorio en GitHub: Intercoonecta/proy1-graficando-datos-oceano

PROYECTO 2#

  • Título: Preparándonos para los datos SWOT

  • Mentora: Laura Gómez

  • breve descripción: El nuevo satélite SWOT fue lanzado al espacio recientemente, y proporcionará por primera vez datos altimétricos en 2D (https://swot.jpl.nasa.gov). El objetivo de este proyecto es preparar una serie de herramientas para visualizar y analizar los datos SWOT. Para ello, ya que aún no disponemos de los datos reales, usaremos datos simulados con características similares a los datos que obtendremos en realidad.

  • Lenguaje: Python

  • Horario: Disponible 11:00-13:00 Trabajo en grupo Proyectos A

  • Participantes: Darling Hermosilla Carazo

  • Repositorio en GitHub: Intercoonecta/proy2-datos-SWOT

PROYECTO 3#

  • Título: Desarrollo de herramientas para el Procesado de datos acústicos

  • Mentor: Héctor Villalobos

  • breve descripción: Existen diversas librerías en R y Python para el procesado de datos acústicos (más desarrollado en Python). Este proyecto estaría enfocado en la aplicación y extensión de las funciones disponibles a datos generados por ecosondas.

  • Lenguaje: R: Echogram; Python: echopype, echopy

  • Horario: Disponible durante proyectos A y B. 11:00-13:00 Trabajo en grupo Proyectos A 15:00-17:00 Trabajo en grupo Proyectos B

  • Participantes: Ruben Alarcón Muñoz, Jorge Cornejo-Donoso (también mentor), Uriel Rubio Rodriguez, Ary Suby

  • Repositorio en GitHub: Intercoonecta/proy3-acustica

PROYECTO 4#

  • Título: Seguimiento de masas de agua con OceanParcel

  • Mentor: Claudio Pierard

  • breve descripción: Muestrear de manera Lagrangiana la temperatura y salinidad con el software abierto OceanParcels con salidas de Copernicus Marine Services. Se analizaran las simulaciones usando las trajectorias de las particulas y diagramas T-S. El objetivo es entender el transporte de distintas masas de agua en el océano. Los detalles se definiran al principio del proyecto.

  • Lenguaje: Python

  • Horario: Disponible 11:00-13:00 Trabajo en grupo Proyectos A

  • Participantes: Andrés Suárez Rojas

  • Repositorio en GitHub: Intercoonecta/proy4-seguimiento-masas-agua

PROYECTO 5#

  • Título: Comparación biológica y biogeoquímica de áreas de afloramiento o plataformas continentales

  • Mentor: Emilio Mayorga

  • breve descripción: Las áreas de afloramiento y plataformas continentales representes dos tipos de regiones oceanográficas comunes, con gran producción primaria y riqueza biológica, y con grandes contrastes entre sí. En este proyecto tendremos la oportunidad de utilizar fuentes diversas de datos biológicos y biogeoquímicos, y diferentes métodos de análisis y visualización, para presentar contrastes o similitudes entre estos sistemas. Podemos concentrarnos en regiones marinas en Latinoamérica o hacer un análisis más amplio. Datos relevantes incluyen datos de satélite de clorofila-a, la base de datos del Atlas Mundial de los Océanos (WOA), la Base de Datos Oceanográficos Mundiales (WOD), el Sistema de Información de Biodiversidad del Océano (OBIS), y datos de regiones marinas como los Sistemas Marinos Grandes (LME) o las Ecoregiones Marines del Mundo (MEOW).

  • Lenguaje: Python principalmente, pero algunos también pueden trabajar en R

  • Horario: Disponible 15:00-17:00 Trabajo en grupo Proyectos B

  • Participantes: Judith Camps, Cotsi Pacheco, Jesica Paz, Ruth Vásquez

  • Repositorio en GitHub: Intercoonecta/proy5-regiones-comparacion

PROYECTO 6#

  • Título: IDENTIFICACIÓN DE EVENTOS A TRAVÉS DE UMBRALES VARIABLES

  • Mentor: David Correa

  • breve descripción: A partir de información histórica satelital, de frecuencia diaria, se establecen umbrales inferiores y superiores, variables en el tiempo, a través de cuartiles y una ventana móvil intraestacional. La metodología permitiría la identificación de eventos en una determina localización, a través de una serie de tiempo diaria, llegando a determinar, el tiempo de duración, variabilidad, intensidad máxima y mínima del evento, entre otras estadísticas. La metodología podría ser aplicable a información satelital diaria, como velocidad del viento, temperaturas superficial del mar u otros. LA VARIABILIDAD INTRAESTACIONAL: se refiere a cambios en el sistema acoplado océano – atmosfera que ocurren en una escala temporal entre 25 a 80 días.

  • Lenguaje: Python

  • Horario: Disponible durante proyectos A y B. 11:00-13:00 Trabajo en grupo Proyectos A 15:00-17:00 Trabajo en grupo Proyectos B

  • Participantes: Octavio Farias, Yeray Santana-Falcón (también mentor)

  • Repositorio en GitHub: Intercoonecta/proy6-umbrales-variables