Proyectos 2023#
Los temas principales de los tutoriales serán el tratamiento de datos espaciales y temporales, y el procesado de datos acústicos submarinos. Los participantes en el hackaton podrán diseñar sus propios proyectos, asesorados por los tutores, pero dispondrán así mismo de una lista de ideas en las que trabajar. Los proyectos podrán estar incluídos dentro de tres temáticas: OCEANOGRAFÍA, DATOS PESQUEROS, ACÚSTICA PESQUERA. Los participantes harán una presentación de sus proyectos el último día del hackaton.
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