Course Syllabus
Obiettivi
Fornire le informazioni sulle banche dati oceanografiche disponibili e su come i dati sono raccolti e conservati. Fornire informazioni di base sul contributo del telerilevamento per il monitoraggio degli oceani e delle acque costiere. Mostrare come i dati possano essere visualizzati ed analizzati al fine di rispondere a domande specifiche, con metodi statistici e con l'utilizzo di modelli, attraverso il software Matlab e/o Python.
Contenuti sintetici
Sistemi di osservazione oceanografica, inclusi metodi di telerilevamento, stazioni di misura Euleriane, boe itineranti, misure da navi. Banche dati oceanografiche. Analisi spazio-temporale dei dati. Strumenti modellistici. Metodi di visualizzazione.
Programma esteso
Dati da osservazioni satellitari: temperatura superficiale, salinità superficiale, altezza dinamica, vento superficiale, colore dell'oceano.
ARGO floats: misure sottosuperficiali. Boe e stazioni osservative. Network costiero di radar ad alta frequenza. Rianalisi.
Variazioni stagionali, destagionalizzazione e filtri.
Correlazioni e covarianza.
Significatività statistica.
Formato NetCDF. Software TEOS-10 per le proprietà dell'acqua di mare.
Esempi pratici di elaborazione dei dati:
Calcolo delle velocità geostrofiche da misure idrografiche e da dati di livello del mare.
Cicloni tropicali: traiettorie e scie fredde.
Monitoraggio dello stress da sbiancamento dei coralli: hotspots e Degree Heating Weeks.
Prerequisiti
Physics of the Sea
Modalità didattica
Lezione frontale in laboratorio informatico (o con utilizzo di Virtual Machines)
Durante il periodo di emergenza Covid-19 le lezioni si svolgeranno da remoto in modalità sincrona.
Materiale didattico
Materiale presentato in aula dal docente.
Dispense scritte dal docente.
Periodo di erogazione dell'insegnamento
Primo semestre
Modalità di verifica del profitto e valutazione
Prova scritta: rapporto su un progetto individuale di analisi dati oceanografici (max 10 pagine)
Prova orale: colloquio sugli argomenti svolti a lezione e sul progetto individuale di analisi dati
Nel periodo di emergenza Covid-19 gli esami orali saranno solo telematici. Verranno svolti utilizzando la piattaforma WebEx e nella pagina e-learning dell'insegnamento verrà riportato un link pubblico per l'accesso all'esame di possibili spettatori virtuali.
Orario di ricevimento
Contattare il docente
Aims
Provide information on available oceanographic databases and how their data are gathered and stored. Provide background information on the contribution of remote sensing to ocean and coastal water monitoring. Show how data can be visualised and analysed to answer to specific questions, using statistical methods and models, with Matlab and/or Python software.
Contents
Ocean observing systems, including remote sensing, Eulerian stations, drifters and ship measurements. Ocean databases. Spatio-temporal data analysis. Modeling tools. Visualisation tools.
Detailed program
Data retrieved from satellites: sea surface temperature, sea surface salinity, sea surface height, surface wind speed, significant wave height, ocean color.
ARGO floats: subsurface measurements. Moorings and buoys. High Frequency coastal radar network. Reanalysis.
Seasonal variations, removal of seasonal cycle, data detrending and filtering.
Correlation and covariance. Composites.
Statistical significance.
Netcdf data format. TEOS-10 software for seawater properties.
Examples of practical data analysis:
Geostrophic currents from hydrographic measurements and from sea surface height.
Tropical cyclone tracks and cold wakes.
Coral bleaching heat stress monitoring: Degree Heating Weeks and coral hotspots.
Prerequisites
Physics of the Sea
Teaching form
Lectures and practicum in computer lab
During the Covid-19 emergency, lectures and practicum will be live from remote, with the use of Virtual Machines.
Textbook and teaching resource
Slides and booklet from the instructors.
Semester
First
Assessment method
- Written examination: short report on an individual ocean data analysis project (10 pages upper limit)
- Oral examination: discussion of topics covered during class and of the individual data analysis project
During the COVID-19 emergency oral exams will be online, through the Webex platform. A public link will be provided on the elearning webpage.
Office hours
Contact the instructor