Corrientes Marítimas 1128281377 2016

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Modelación de los patrones de 
circulación oceánica a niveles de 
submesoescala en el Mar Caribe 
Colombiano 
 
 
 
 
 
 
 
 
Juan José Guerrero Gallego, I.C. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Universidad Nacional de Colombia – Sede Medellín 
Facultad de Minas, Departamento de Geociencias y Medio Ambiente 
Medellín, Colombia 
2016 
 
 
Modelación de los patrones de 
circulación oceánica a niveles de 
submesoescala en el Mar Caribe 
Colombiano 
 
 
 
Juan José Guerrero Gallego, I.C. 
 
 
 
 
Tesis presentada como requisito parcial para optar al título de: 
Magister en Ingeniería – Recursos Hidráulicos 
 
 
 
Director: 
Ph.D. Francisco Mauricio Toro Botero 
 
 
 
Línea de Investigación: 
Oceanografía 
Grupo de Investigación: 
OCEANICOS 
 
 
Universidad Nacional de Colombia – Sede Medellín 
Facultad de Minas, Departamento de Geociencias y Medio Ambiente 
Medellín, Colombia 
2016 
 
 
 
 
 
“Investigación es lo que hago cuando no sé qué es que es lo que hago” 
Werner von Braun 
 
 
 
 
 
“El poder de un hombre son sus medios presentes para obtener algún aparente bien futuro” 
Thomas Hobbes 
 
 
 
 
"¡Oh!, qué muchacho gracioso, gozoso, mimoso, cariñoso 
y endemoniado es el océano, ¡oh! 
el viento rompe las velas, 
pero él sus labios cierra, 
para catar la cerveza. 
 
¡Oh!, qué muchacho gracioso, gozoso, mimoso, cariñoso 
y endemoniado es el océano, ¡oh!” 
Cap. CXIX. Moby Dick. Herman Melville 
 
Agradecimientos 
 
“No todo lo que puede ser contado cuenta, ni todo lo que cuenta puede ser contado.” 
Albert Einstein 
Agradecer siempre es necesario, aunque no sencillo, y más en situaciones en las que la contribución 
tanto directa como indirecta al resultado de un trabajo de un largo, larguísimo tiempo es de gran 
significado. 
Quiero empezar por agradecer a mi madre, porque realmente es la única persona que siempre ha 
estado de lleno en medio de las noches más oscuras y los días más lúgubres al igual que en los días 
de efímeras y fugaces felicidades. Siempre ha sido una guía incondicional y espero sepa entender y 
perdonar los momentos de humores agrios y distantes derivados de este ciclo. 
Agradezco a las instituciones que aportaron para mi educación y el financiamiento en todos los 
proyectos de los que fui parte en este periplo. A la Facultad de Minas y la Universidad Nacional de 
Colombia, por ser mi Alma Mater. A COLCIENCIAS por la Convocatoria Nacional 566 de 2012 – 
“Jóvenes Investigadores e Innovadores”. A ECOPETROL y el Instituto Colombiano del Petróleo 
por varios proyectos desarrollados con ellos. 
Al Profesor Mauricio Toro, por permitirme trabajar con él y abrirme camino en las ramas asociadas 
con la Mecánica de Fluidos y así poder encontrar cosas sublimes en esta rama del conocimiento. 
Al profesor Andrés Osorio y al grupo OCEANICOS, por haberme dado un espacio de trabajo y de 
enriquecimiento en muchas capas de la vida. Muchas experiencias vividas en este tiempo no tendrían 
sentido sin ese espacio. 
A la Universidad de Medellín, por poner a mi disposición su Clúster computacional para la ejecución 
de gran cantidad de pruebas de modelación y los proyectos que allí se desarrollaron. Al profesor 
Rubén Montoya, sin su apoyo en los momentos más áridos de inspiración, hubiese tirado la toalla 
mucho tiempo atrás. Igualmente, a Juan Camilo Hernández por el apoyo en el trabajo desde el 
aspecto de cómputo. 
A mis jurados, el profesor José Fernando Jiménez Mejía, de la Universidad Nacional de Colombia y 
al profesor Luis Javier Montoya Jaramillo, por su aporte desde la evaluación. 
A esos amigos que siempre estuvieron dispuestos aguantarme mis escapes retóricos debidos a la gran 
carga existencial que parece pender cual nube negra sobre mi cabeza. A Mauricio Molano y a D. 
Alejandro Castañeda. Gracias por estar ahí parceros, así fuera en la distancia. Por la compañía, la 
bohemia, los tragos y sobre todo por las anécdotas, que quedarán hasta el final. 
A todos mis compañeros del PARH y a los compañeros de la carrera de ingeniería civil, muy 
especialmente a aquellos con los que compartí oficina en estos largos años. Alejo “Chelo” C, Ricardo 
R, Alejo H, Gabriel B, Alejandro J., Oscar Á., Arlex M, Julián U., María Ligia B, Natalia B y a los 
demás. Se les agradece por las tertulias extendidas, las “polas”, los rones y los momentos de 
relajación breve e intensa procrastinación en medio de la turbulencia que ha acompañado toda esta 
experiencia de vida universitaria. 
A los asociados en el “arte de botar escape”, German, Dayerson, J. C. y P. Laverde y los demás, se 
les agradecen los ratos de “tiempo no productivo” y salvavidas de cordura. 
Se me hace necesario agradecer incluso a los escollos que aparecieron en el camino. A la Ker, la 
negra Fatalidad, como diría Homero en sus obras. Sin la motivación y la “malparidez existencial” 
que generaron, no sería la persona que soy hoy. 
Finalmente, y no puede faltar… agradezco a la cerveza las felicidades burbujeantes y efímeras. 
“And we are grateful for our iron lung…” 
“My Iron Lung” - Radiohead 
Resumen 
La comprensión de los procesos asociados a la circulación oceánica en cualquier zona marina 
es de gran relevancia debido a que diversos procesos físicos que se dan en el océano, como 
procesos de transporte (nutrientes, sedimentos o contaminantes) y la morfodinámica de 
ambientes costeros, dependen en gran medida de los patrones de circulación oceánica, tanto 
de su configuración espacial, como de su variabilidad temporal. Para el mar Caribe 
Colombiano está afirmación tiene gran pertinencia, dado que en los últimos años se han 
hecho esfuerzos significativos con miras al aprovechamiento de ambientes costeros y 
oceánicos, por lo que su estudio es de gran utilidad. En este aspecto la modelación numérica 
es una herramienta de gran versatilidad y aplicabilidad para estudiar estas dinámicas, ya que 
permite plantear una gran variedad de escenarios, en múltiples escalas espaciales y 
temporales, que difícilmente podrían estudiarse de otras formas. En este estudio se trabaja 
con el modelo ROMS- AGRIF, el cual es un modelo hidrodinámico ampliamente utilizado 
para este tipo de estudios, particularmente para aplicaciones de alta resolución. En este 
trabajo se apunta a calificar el desempeño del modelo y su capacidad para representar la 
circulación en el Caribe Colombiano, a niveles espaciales de submesoescala, es decir, a 
resoluciones espaciales de O(1km). Se propone además la generación de una base 
metodológica para el estudio de la circulación a estos niveles espaciales, la cual consiste en 
la aplicación de técnicas de separación de escalas y análisis espectral para una evaluación 
objetiva de los resultados de modelación desde la perspectiva de las dinámicas asociadas a 
los procesos que se generan en estas escalas. Las pruebas realizadas con ROMS de las 
variables oceánicas como temperatura, salinidad y velocidad de las corrientes, sugieren que 
éste es capaz de representar adecuadamente la variabilidad temporal y espacial de las mismas. 
 
Palabras clave: Circulación oceánica, procesos de submesoescala, modelación numérica, ROMS-
AGRIF, Mar Caribe 
 
Abstract 
The understanding of dynamical processes associated with the oceanic circulation in any 
marine locality is a topic of great relevance due to several physical processes that occur in 
the coastal and oceanic zones such as transport processes (e.g. sediments, pollutants, 
nutrients) and coastal morphodynamics, which depend largely on the oceanic circulation 
patterns, on its spatial configuration and temporal variability. On the Colombian Caribbean 
Sea this statement is of great importance because in recent years significant effort have been 
made towards the harnessing of the resources in coastal and marine environment and, because 
of this, the study related to the ocean is of great usefulness. On this regard, numericalmodelling is an effective tool, with great versatility and applicability to study these dynamics, 
which allows posing a wide variety of settings, with multiple spatial and temporal scales, that 
could be more difficult to study by other approaches. In this study, we use ROMS-AGRIF 
model, which is extensively applied for this type of studies, especially for high resolution. In 
this research the aim is to qualify the model performance and its capability to represent the 
circulation in the Colombian Caribbean Sea in scales in ranges of O(1km), which is defined 
as submesoscale. We propose a methodological base to study the oceanic circulation in these 
spatial scales, based on the scale separation techniques and spectral analysis to pose an 
objective evaluation of the modelling results from the dynamical perspective of the processes 
that arise in these spatial scales. The tests performed with ROMS-AGRIF regarding oceanic 
variables such as temperature, salinity and current velocity suggest that the model is able to 
represent suitably the spatio-temporal variability. 
 
Keywords: Oceanic circulation, submesoscale, numerical modeling, ROMS-AGRIF, Caribbean Sea 
 
Contenido 
1. Introducción .............................................................................................................................. 16 
1.1. Generalidades .................................................................................................................... 16 
1.2. Justificación ....................................................................................................................... 18 
1.3. Objetivos ........................................................................................................................... 19 
1.4. Antecedentes: Estudio de patrones de circulación ............................................................ 19 
1.5. Marco Teórico ................................................................................................................... 23 
1.5.1. Modelación oceánica: Ámbito................................................................................... 23 
1.5.2. Modelación Oceánica: Análisis de Corrientes Oceánicas a diferentes escalas ......... 24 
1.5.3. Modelación Oceánica: Submesoescala ..................................................................... 25 
1.5.4. Modelo ROMS .......................................................................................................... 27 
1.5.5. Comentarios sobre la Aproximación Hidrostática .................................................... 29 
2. Datos y Métodos........................................................................................................................ 30 
2.1. Área de Estudio ................................................................................................................. 30 
2.2. Información Usada ............................................................................................................ 31 
2.3. Métodos ............................................................................................................................. 33 
2.3.1. Análisis Comparativo ................................................................................................ 33 
2.3.2. Análisis de Escalas .................................................................................................... 34 
2.4. Herramientas Computacionales Usadas ............................................................................ 39 
3. Configuración del Modelo ROMS - AGRIF ............................................................................. 41 
3.1. Introducción ...................................................................................................................... 41 
3.2. Configuración Geométrica: Resolución en la horizontal .................................................. 42 
3.2.1. Introducción .............................................................................................................. 42 
3.2.2. Diseño de mallas ....................................................................................................... 42 
3.2.3. Configuración de Coordenadas Verticales ................................................................ 44 
3.3. Condiciones de Entrada ..................................................................................................... 45 
3.3.1. Forzamiento Superficial y Condiciones de Frontera ................................................. 45 
3.3.2. Inicialización del modelo .......................................................................................... 46 
3.3.3. Ríos ........................................................................................................................... 47 
4. Resultados de Modelación: Comparación ................................................................................. 50 
4.1. Introducción ...................................................................................................................... 50 
4.2. Análisis Comparativo: Resultados de Modelación sin Ríos.............................................. 50 
4.2.1. Superficial ................................................................................................................. 50 
4.2.2. Vertical ...................................................................................................................... 53 
4.3. Análisis Comparativo: Resultados de Modelación con Ríos ............................................ 55 
4.3.1. Superficial ................................................................................................................. 55 
4.3.2. Vertical ...................................................................................................................... 57 
4.4. Resumen y Discusión ........................................................................................................ 58 
5. Análisis de Escalas .................................................................................................................... 61 
5.1. Análisis Espectral .............................................................................................................. 61 
5.1.1. Introducción .............................................................................................................. 61 
5.1.2. Espectros de energía cinética .................................................................................... 62 
5.2. Separación de escalas ........................................................................................................ 65 
5.3. Resumen y Discusión ........................................................................................................ 69 
6. Conclusiones Generales, Recomendaciones y Trabajo Futuro ................................................. 71 
6.1. Conclusiones Generales .................................................................................................... 71 
6.2. Recomendaciones y Trabajo Futuro .................................................................................. 73 
7. Referencias ................................................................................................................................ 76 
 
 
Lista de Figuras 
Figura 1-1. Corrientes superficiales en el Mar Caribe. Las flechas solidas corresponden a las 
corrientes en abril y las huecas al caso de octubre. Valores de velocidad en nudos. Tomado de Gordon, 
(1967). ............................................................................................................................................... 20 
Figura 1-2. Comparación de los transportes de masa en, hacia y desde el Mar Caribe obtenidos por 
medio de simulaciones (primer panel) y por mediciones (segundo panel). Transportes dados en Sv. 
Tomado de Johns et al (2002). ..........................................................................................................21 
Figura 1-3. Trayectorias de los derivadores en la zona del giro Panamá-Colombia. Puntas de los 
vectores espaciadas en intervalos de 1día. Tomado de Richardson (2005) ...................................... 22 
Figura 1-4. – Diagrama de los regímenes dinámicos importantes característicos por escala y de los 
procesos de conversión de energía total que conectan las diversas escalas para una circulación 
oceánica en equilibrio. Tomado de Capet et al (2008c). ................................................................... 25 
Figura 1-5. Vista general de los procesos dinámicos existentes según la escala espacial de análisis. Se 
hace hincapié en la definición de los rangos espaciales definidos dentro de la submesoescala como 
una “zona gris” desde el punto de vista de la aproximación hidrostática. Tomado de Marshall et al, 
(1998). ............................................................................................................................................... 27 
Figura 2-1. Mar Caribe, con énfasis en la zona de la Cuenca Colombia. Se resaltan las isobatas de 
200m, 500m, 1000m y 2000m. La escala de colores indica los valores de la batimetría (Datos de 
ETOPO2)........................................................................................................................................... 30 
Figura 2-2. Espectro 2D de varianza para la energía cinética a 10m de profundidad para la zona del 
Mar Caribe para los resultados de simulación con ROMS-AGRIF para el mes de enero 
(climatológico), obtenido aplicando la transformada del coseno discreto (DCT). Los contornos 
representan anillos elípticos para el número de onda normalizado, α. .............................................. 36 
Figura 3-1. Casos evaluados de dominios padre para la simulación de corrientes en el Mar Caribe. 
Paneles A y C incluyen los subdominios propuestos para el anidamiento. ....................................... 44 
Figura 3-2. Resultados de modelación anidada con datos climatológicos del mar Caribe para la 
componente zonal de la velocidad en el mes de febrero del período final de simulación. Panel 
Superior: Salinidad. Panel Inferior: Componente zonal (u) de la velocidad. En el recuadro negro se 
resalta la ubicación del dominio anidado. ......................................................................................... 47 
Figura 3-3. Ciclo anual de los ríos con caudales más notables con descarga al Mar Caribe según Dai 
et. al (2009) ....................................................................................................................................... 48 
Figura 3-4. Esquema de la malla del dominio externo, con énfasis en la zona de la desembocadura del 
Río Orinoco. En el panel derecho se resaltan las celdas consideradas para la especificación de caudal.
 ........................................................................................................................................................... 49 
Figura 4-1. Comparación de los resultados de corrientes y superficie libre para los trimestres 
diciembre-febrero (DEF) y junio-agosto (JJA). Derecha: datos de altimetría satelital (AVISO). 
Izquierda: resultados de ROMS-AGRIF. Las escalas de colores representan la variación de la 
superficie libre, mientras los vectores indican los patrones de corrientes. ........................................ 51 
Figura 4-2. Diferencias relativas en la TSM para todos los trimestres del año (diciembre-febrero, 
marzo-mayo, junio-agosto y septiembre-noviembre) de los resultados de modelación con ROMS-
AGRIF con respecto a los datos de AVHRR-Pathfinder. La escala de colores representa el error 
relativo y se presenta en porcentaje. .................................................................................................. 53 
Figura 4-3. Mapa de perfiles elegidos para la comparación entre GLORYS y los resultados obtenidos 
de ROMS-AGRIF. ............................................................................................................................ 54 
Figura 4-4. Perfiles en profundidad para salinidad y temperatura para el punto (81,75°W, 10,25°N). 
Se muestra la comparación para trimestres DEF y JJA de los perfiles modelados con ROMS (P1 a 
P10) contra los perfiles de referencia (línea negra punteada; GLORYS 2v3) .................................. 54 
Figura 4-5. Comparación visual de los resultados de corrientes y superficie libre para el caso de 
modelación RIV2, para los trimestres DEF y JJA. Derecha: datos de altimetría satelital. Izquierda: 
resultados de ROMS-AGRIF. Las escalas de colores representan la variación de la superficie libre, 
mientras los vectores indican los patrones de corrientes. .................................................................. 55 
Figura 4-6. Diferencias relativas en la TSM para todos los trimestres del año (diciembre-febrero, 
marzo-mayo, junio-agosto y septiembre-noviembre) de los resultados de modelación con ROMS-
AGRIF con respecto a los datos de AVHRR-Pathfinder. La escala de colores representa el error 
relativo y se presenta en porcentaje. .................................................................................................. 57 
Figura 4-7. Perfiles en profundidad para salinidad y temperatura para el punto (81,75°W, 10,25°N) 
para el caso de simulación RIV2. Se muestra la comparación para trimestres DEF y JJA de los perfiles 
modelados con ROMS (P1 a P10) contra los perfiles de referencia (línea negra punteada; GLORYS 
2v3 ..................................................................................................................................................... 58 
Figura 5-1. Zonas definidas para el análisis espectral de la energía cinética en la región del Mar 
Caribe. El campo graficado es de la batimetría del Mar Caribe de ETOPO2 (profundidad en m). .. 62 
Figura 5-2. Espectros de energía cinética 1D obtenidos aplicando la DCT-II (C2O). Panel A: Espectro 
promedio anual para dominio completo (Figura 5-1) . Panel B: Espectro promedio anual para la 
ZGPC. Panel C: Espectros para cada trimestre del año en la ZGPC para todas las pruebas efectuadas 
(riv2, riv1 y nriv), para el dominio padre (prt_*) y para los datos de altimetría satelital (aviso). .... 63 
Figura 5-3. Espectros de energía cinética para los resultados de simulación RIV1 a una profundad de 
10m para las zonas de análisis para el trimestre diciembre-febrero. Se muestra un zoom para los 
rangos espaciales entre 6 y 20km aproximadamente. ....................................................................... 64 
Figura 5-5. Comparación de la fracción de tierra para varias capas de profundidad. Los colores 
representan las capas en profundidad que se podrían escoger como capa profunda (profundidades de 
200, 300 y 500m) para comparar contra una capa superficial (20m). ............................................... 66 
Figura 5-6. MAE normalizado entre las capas a 20m y 500m para los cuatro trimestres del año para 
las componentes horizontales de la velocidad y la vorticidad vertical. Se resaltan como longitudes de 
onda de referencia los valores de 40, 50, 60, 70 y 100km. ............................................................... 67 
Figura 5-7. Valores de las métricas MAE y RMSE para la comparación entre una capa a 20m y una 
a 500m de la componente u de la velocidad para filtros basados en la función sinc con las ventanas 
de Blackman (en la leyenda b), de Kaiser con β = 14 (k14) y Kaiser con β = 6 (k6) ....................... 68 
Figura 5-8. Campo de velocidades horizontales en la capa más superficial para el modelo ROMS (5m 
de profundidad) filtrada para km35 (izquierda) y para km70 (derecha) para el trimestre 
diciembre-febrero. Las barras de color representan la magnitud de la velocidad en cada caso en m/s.
 ...........................................................................................................................................................69 
 
 
 
Lista de Tablas 
Tabla 2-1. Bases de datos revisadas para la información de interacción atmósfera - océano ........... 32 
Tabla 2-2. Bases de datos revisadas para la información de información oceánica .......................... 33 
Tabla 2-3. Módulos del lenguaje Python usados para el desarrollo de las técnicas mostradas en las 
secciones 2.3.1 y 2.3.2....................................................................................................................... 40 
Tabla 3-1. Parámetros para la configuración de las coordenadas S para la vertical.......................... 45 
Tabla 3-2. Variables de entrada para el modelo ROMS-AGRIF de condiciones de forzamiento 
superficial y de frontera..................................................................................................................... 45 
Tabla 4-1. Métricas globales para TSM y OSPD para el caso de modelación con ROMS-AGRIF sin 
ríos (NRIV) ....................................................................................................................................... 52 
Tabla 4-2. Métricas globales para TSM y OSPD para el caso de modelación con ROMS-AGRIF con 
ríos ..................................................................................................................................................... 56 
 
 
 
1. Introducción 
"El agua es la fuerza motriz de toda la naturaleza.” ― Leonardo da Vinci 
1.1. Generalidades 
El océano es un fluido estratificado en un planeta que está rotando, movido desde su superficie 
superior por patrones de momentum y densidad, cuyas dinámicas son descritas de forma precisa por 
las ecuaciones de Navier-Stokes. Según lo reflejado por estas ecuaciones, el océano contiene una gran 
variedad de fenómenos en un amplio rango de escalas espaciales y temporales (Marshall et al, 1998). 
El entendimiento de la forma que exhiben los patrones de la circulación oceánica y cómo éstos 
cambian en función de los procesos que la ponen en marcha ha sido estudiado para diversas escalas 
espaciales, debido a las diversas configuraciones que se pueden encontrar al variar el rango espacial 
de estudio. Para escalas globales se han hecho un sinnúmero de estudios, los cuales van desde 
aproximaciones numéricas basadas en simplificaciones de las ecuaciones primitivas del movimiento, 
hasta modelos numéricos complejos de circulación general global (OGCM, por sus siglas en inglés; 
McWilliams, 1996). Para el caso de escalas regionales o de mesoescala los estudios han sido 
enfocados principalmente desde la modelación hidrodinámica, con discusiones aún abiertas sobre 
algunos tópicos como la representación de vórtices de mesoescala (mesoscale eddies) e 
inestabilidades de escalas muy finas para las capacidades actuales de cómputo, (subgrid scale; 
Griffies et al, 2009). 
En el caso de las dinámicas de corrientes a niveles submesoescala, definida como una escala justo 
más pequeña que la mesoescala, es decir una escala de O(1km), en la actualidad se tiene un 
conocimiento limitado debido especialmente a limitaciones de carácter instrumental y a las 
capacidades de cómputo (Capet et al, 2008a). Si bien en los últimos años se han hecho avances en el 
frente instrumental, implementando técnicas de medición basadas tanto en medición in situ (e.g. 
Scherbina et al, 2013) como en sensores remotos (e.g. Gurova & Chubarenko, 2012, Corgnati et al, 
2015), la implementación de estas mediciones no está completamente extendida, por lo que el uso de 
modelación hidrodinámica sigue siendo la alternativa usual para este tipo de estudios. Y esto es 
porque ésta permite plantear gran cantidad de escenarios, que pueden servir para la prueba de 
hipotesis y para el entendimiento de las relaciones causa-efecto en los sistemas dinámicos de interés. 
Adicionalmente, también permite la “extrapolación” espacial y temporal de la información obtenida 
a partir de mediciones de campo, pudiendo obtener una perspectiva más amplia de los fenómenos de 
estudio (Griffies et al 2009; Hodges, 2009). Sin embargo, la implementación de modelos numéricos, 
tanto hidrodinámicos como de dispersión puede suponer una tarea compleja, debido al número de 
procesos que interactúan en el océano. Por esta razón y para hacer un uso apropiado de los modelos 
es necesario comprender cuales son las dinámicas que éstos pretenden representar (STOWA/RIZA, 
1999). 
La importancia de comprender las dinámicas asociadas con la circulación oceánica a niveles 
espaciales de submesoescala radica en poder cuantificar el efecto que tienen los procesos de escalas 
de O(1km) en los procesos que se dan en escalas menores (resoluciones espaciales más altas, en 
adelante microescalas), comparado con la influencia de fenómenos de escalas mayores como las 
globales y las mesoescalas (Capet et al, 2008a, Griffies et al, 2009). Esto es debido a que estas 
dinámicas pueden tener impactos en la configuración de la estructura vertical de muchas 
características del agua del océano como la temperatura y la salinidad (Klein & Lapeyre, 2009), las 
cuales condicionan los patrones de circulación. Este efecto se debe principalmente a la transición que 
se da los regímenes de flujo de las grandes escalas hacia las escalas de más alta resolución. En las 
grandes escalas, el flujo es primordialmente bidimensional, al ser las longitudes características en la 
dirección vertical considerablemente menores que en las direcciones horizontales, mientras que en 
las pequeñas escalas1, los flujos son completamente tridimensionales, dado que las escalas verticales 
son comparables a las horizontales (Mahadevan, 2006, Mahadevan & Tandon, 2006, Thomas et al, 
2008, Capet et al, 2008a). De esta forma, se puede tener una definición adicional para la 
submesoescala como un rango espacial de transformación de los regímenes de flujo, por lo cual es 
necesario entender los procesos dinámicos que se desarrollan en estas escalas con el objeto primordial 
de comprender las transformaciones de energía entre macro y microescala y como es la 
retroalimentación entre los diversos rangos espaciales. 
Por esta razón es necesario llevar a cabo estudios de la circulación oceánica a estos niveles espaciales, 
para comprender mejor las dinámicas y así tener nociones más completas del comportamiento del 
océano, dando así una base más sólida a las aplicaciones. Con el objetivo de tener una correcta 
representación de las dinámicas de circulación oceánica en el sector del Mar Caribe, se realizó 
modelación anidada empleando el modelo ROMS (Regional Ocean Modeling System) el cual es un 
modelo tridimensional, con coordenadas que se adaptan al fondo marino (terrain-following 
coordinates) que resuelve las ecuaciones de Navier-Stokes con promediado de Reynolds (RANS, 
Reynolds-averaged Navier-Stokes equations), usando las aproximaciones hidrostática y de 
Boussinesq y en un marco de referencia con un sistema de Tierra en rotación (Shchepetkin y 
McWilliams 2005). Se utilizó la variante ROMS-AGRIF (Penven et al, 2006, Debreu et al, 2011), la 
cual implementa el algoritmo AGRIF (Adaptative grid refinement in Fortran; Debreu y Blayo 2008), 
el cual es apropiado por ser aplicado en casos donde se requiere el uso de modelación anidada. 
Con este interés, en Colombia se han hecho esfuerzos para estudiar ambos mares territoriales. En el 
Pacífico Colombiano los estudios oceanográficos se han realizado principalmente a partir de análisis 
estadístico de datos y cálculos matemáticos (Devis-Morales et al, 2008; Rodríguez-Rubio et al, 2003) 
y con modelos bidimensionales en el caso de los estudios de circulación (Otero, 2005). En el Mar 
Caribe Colombiano los estudios se han enfocado principalmente en variables como la temperatura 
superficial del mar (Ruiz-Ochoa et al, 2012; Bernal et al, 2006), y las variaciones del patrón de vientos 
(Poveda y Mesa, 1999; Amador, 1998). Para el caso de la modelación tridimensionalde corrientes 
marinas, efecto de la marea y los forzadores climatológicos que se desarrollan en el Caribe 
Colombiano, los estudios se han enfocado principalmente en procesos que ocurren en 
 
1 La definición de pequeñas escalas puede variar según la aplicación. Para casos oceánicos se pueden considerar 
pequeñas escalas aplicaciones a escala de costa, playas, estuarios, desembocaduras, etc. 
desembocaduras de ríos al mar y en procesos costeros (Álvarez-Silva et al., 2010; Montoya y Toro, 
2006) 
1.2. Justificación 
El desarrollo de un marco de trabajo para un mejor entendimiento de los procesos oceánicos es 
esencial para la atención de las necesidades humanas que comprenden temas relacionados con el 
océano tales como el clima, comportamiento del océano, funcionamiento de ecosistemas, procesos 
biogeoquímicos, entre otros, con el desarrollo de herramientas eficaces y confiables para lograr estos 
objetivos (Holland & Capotondi, 1996; Griffies et al, 2009). Se ha demostrado la necesidad que tienen 
las sociedades humanas de contemplar en sus planes de contingencia y de gestión el uso de técnicas 
y de herramientas adecuadas para un mejor aprovechamiento de los recursos que se tienen a mano y 
para proporcionar una mejor calidad de vida a la población y controlar los impactos que las 
actividades humanas tienen en los diversos componentes del sistema Tierra. 
Parte del conocimiento que debería ser tenido en cuenta es el de los procesos dinámicos asociados 
con el movimiento del agua en el océano, los cuales tienen un amplio rango de variabilidad, tanto 
espacial como temporal. Para el muestreo de los ambientes marinos con énfasis en la exploración y 
explotación de recursos, los niveles espaciales están situados por debajo de las escalas de carácter 
regional. La importancia de comprender las dinámicas espaciales de meso y submesoescala radica en 
cuantificar el efecto que tienen los procesos de escalas intermedias para aplicaciones de escalas más 
reducidas en comparación con los procesos de escalas mayores (Capet et al, 2008a; Griffies et al, 
2009), debido a que estas dinámicas pueden tener impactos en la configuración de la estructura 
vertical de muchas características del agua del océano como la temperatura y la salinidad (Klein & 
Lapeyre, 2009), lo cual puede ser de suma importancia para múltiples aplicaciones de ingeniería, 
como la exploración y explotación de recursos y la generación de energía. 
Para el caso de aplicaciones que se conciben para escalas espaciales de O(1km) - e.g. el estudio del 
transporte y destino de sustancias (contaminantes, nutrientes, etc)- las cuales se definen como niveles 
espaciales de submesoescala, definida a grosso modo, como una escala justo más pequeña que la 
mesoescala, en la actualidad se tiene un conocimiento reducido debido fundamentalmente a 
limitaciones de carácter instrumental y de capacidades de cómputo. (Capet et al, 2008a). Si bien en 
los últimos años se han hecho avances en el frente instrumental, implementando técnicas de medición 
apoyadas en radar, la implementación de estas mediciones no está completamente extendida en todas 
las zonas del mundo, por lo que es necesario recurrir a métodos como la modelación numérica 
En este contexto es claro que la hidrodinámica marítima se presenta como un tema fundamental, 
debido a que diversos procesos físicos que se dan en el océano, como el transporte de sustancias como 
nutrientes, sedimentos o contaminantes, dependen en gran medida de ésta. Se puede observar que el 
conocimiento que la modelación tridimensional puede aportar sobre la circulación oceánica puede ser 
de gran utilidad como complemento a la información de campo la cual, en general, para niveles de 
submesoescala puede ser escasa tanto espacial como temporalmente, debido fundamentalmente a 
limitaciones en cuanto a capacidades instrumentales y logísticas. Es por eso que es necesario 
emprender el uso de la modelación hidrodinámica, como ventana a la obtención de nociones del 
funcionamiento de las dinámicas del océano, tales como las corrientes superficiales, finalmente 
llevando vía este entendimiento a mejores resultados a la hora de ejecutar aplicaciones tales como el 
montaje de sistemas oceanográficos operacionales o la explotación de recursos que están en el océano. 
1.3. Objetivos 
Objetivo General 
Evaluar las dinámicas asociadas con la circulación oceánica superficial para niveles de submesoescala 
en el Mar Caribe Colombiano. 
Objetivos Específicos 
Caracterizar la variabilidad temporal y espacial de los forzadores físicos que influencian la circulación 
oceánica en el Mar Caribe Colombiano. 
Determinar la configuración de los patrones de circulación a niveles de submesoescala, usando el 
modelo hidrodinámico ROMS-AGRIF para el Mar Caribe Colombiano. 
Identificar la influencia de los forzadores físicos presentes en el Mar Caribe sobre la variabilidad de 
las corrientes oceánicas a nivel de submesoescala. 
1.4. Antecedentes: Estudio de patrones de circulación 
El estudio de los procesos físicos que influencian la circulación oceánica se ha centrado 
fundamentalmente en comprender la forma que exhiben los patrones de circulación, los forzadores 
que los influencian, (particularmente la interacción del océano con la atmósfera y con la tierra) y la 
forma en cómo se da la interacción entre los diversos sistemas de circulación que se pueden encontrar 
en los océanos. 
Gordon (1967) comenta que los estudios oceanográficos del Mar Caribe hasta principios de la década 
de 1960 han sido netamente descriptivos, citando trabajos de importancia para la oceanografía 
descriptiva de esta zona, particularmente el libro escrito por Wüst en 1964, el cual da una descripción 
muy detallada de las condiciones generales de la circulación y la configuración de la estratificación 
de la columna de agua en el mar Caribe. En este trabajo, Gordon (1967), aborda la física de los 
procesos que hasta ahora solamente habían sido descritos, realizando cálculos de magnitud de las 
corrientes con base en balance geostrófico, cálculos de surgencia, topografía de la superficie del mar 
e influencia del viento en las corrientes, generando un precedente para el estudio de las corrientes en 
el Caribe con base en datos de mediciones realizadas en cruceros oceanográficos. En la Figura 1-1 se 
muestra uno de los resultados que obtuvo Gordon (1967), donde se muestran las direcciones y las 
magnitudes de las velocidades de las corrientes superficiales en el mar Caribe utilizando balances 
geostróficos como aproximación para el cálculo de dichas velocidades. Estos resultados dieron noción 
del comportamiento de las corrientes dentro del mar Caribe, que han sido validados en estudios 
posteriores. 
 
Figura 1-1. Corrientes superficiales en el Mar Caribe. Las flechas solidas corresponden a las corrientes en abril 
y las huecas al caso de octubre. Valores de velocidad en nudos. Tomado de Gordon, (1967). 
Con un enfoque alternativo y usando datos de estaciones hidrográficas como Gordon, Roemmich 
(1981), plantea el uso del método del problema inverso como alternativa a los cálculos hechos con 
balances geostróficos. En su trabajo, Roemmich ilustra cómo el método inverso permite, partiendo 
de información in situ, obtener una descripción de los procesos físicos acertada, en comparación con 
trabajos anteriores como el de Gordon (1967), obteniendo resultados similares en cuanto a los valores 
de los flujos de agua en el Mar Caribe permitiendo, además, determinar tendencias en el 
comportamiento de los patrones de velocidad y los transportes de masa. 
Estudios posteriores al de Gordon (1967) como Mazeika (1973), Morrison & Nowlin (1982), Wilson 
& Johns (1997), Johns et al (2002) examinan de forma más directa y con más detalle los flujos que 
circulan hacia y desde el Mar Caribe, por donde ingresan y salen, en que cantidadesy cuáles son las 
condiciones dinámicas que los afectan. Estos estudios a pesar de ser de carácter descriptivo, parten 
de un mejor entendimiento de los procesos físicos, una mejora notable en las técnicas de medición y 
una mayor disponibilidad de datos comparados con los realizados antes de la década de 1960, citados 
por Gordon (1967). 
Los trabajos de Gordon (1967) y Mazeika (1973) son estudios de circulación oceánica y masas de 
agua enfocados en la zona hacia el Este de las Antillas Menores, las cuales forman una frontera natural 
entre el Atlántico y el Mar Caribe, y en el Caribe Oriental respectivamente. En el primer trabajo se 
analizan los flujos en la zona de entrada hacia el Caribe con base en mediciones realizadas en los años 
1967 y 1969 para tres épocas climáticas, obteniéndose valores de los flujos, direcciones y las 
características del agua de mar en la vertical (salinidad, temperatura y contenido de oxígeno disuelto 
(OD)). En el segundo se hace un trabajo análogo con datos obtenidos en el invierno boreal del 1972 
y en el otoño de 1973, con un enfoque hacia los pasos que comunican el Océano Atlántico con el Mar 
Caribe. 
El trabajo realizado por Morrison & Nowlin (1982) es una versión mejorada de los anteriormente 
mencionados, debido a que se cuenta con datos en mayor cantidad y de mejor calidad en cuanto a la 
medición, lo cual permitió hacer una mejor descripción de la estructura de la velocidad en la zona de 
los pasos de las islas de Barlovento (Antillas Menores más septentrionales; en inglés Windward 
Islands Passages). 
El trabajo de Johns et al (2002) lleva la descripción de los flujos de entrada a un estado más avanzado 
al hacer una comparación con una versión del modelo oceánico de capas del NRL (Naval Research 
Laboratory Layered Ocean Model) para la cuenca Atlántica. En la Figura 1-2 se muestran algunos 
resultados obtenidos en este trabajo, los cuales muestran que con el estado de conocimiento a la fecha 
de este trabajo era posible tener un modelo conceptual que podría explicar de forma aproximada las 
dinámicas de flujo desde y hacia el mar Caribe, dado que las capacidades instrumentales y de cálculo 
habían avanzado notablemente hacia fines del siglo XX. Estos resultados son tomados como punto 
de partida para los trabajos que se han hecho en los últimos años, como es el caso de Mertens et al 
(2009), en el cual se estudia la variabilidad interanual de los flujos de entrada al mar Caribe, 
relacionada con la variabilidad regional de variables como la salinidad y la temperatura y con 
procesos de gran escala como son las corrientes que integran los giros oceánicos que se dan en el 
Océano Atlántico, particularmente la corriente del Norte de Brasil (NBC; North Brazil Current). El 
transporte de agua cálida por efecto de los anillos de aguas cálidas de la NBC ha sido ampliamente 
estudiado desde su comportamiento y estructura (e.g. Fratantoni et al, (1995); Nof (1996)), su 
variabilidad, (e.g. Garzoli et al (2003)) hasta su efecto en los eventos de huracanes (e.g. Ffield, 2007). 
 
Figura 1-2. Comparación de los transportes de masa en, hacia y desde el Mar Caribe obtenidos por medio de 
simulaciones (primer panel) y por mediciones (segundo panel). Transportes dados en Sv2. Tomado de Johns et 
al (2002). 
Estudios recientes también se han concentrado en estudiar los efectos que tienen procesos externos, 
tales como la descarga de ríos de caudales considerables como son, para el caso de la zona de estudio, 
el río Amazonas y el río Orinoco. Estudios como el de Hellweger & Gordon (2002) han permitido 
encontrar indicios de que las aguas del Río Amazonas pueden llegar hasta zonas hacia al norte tales 
como Barbados, al estudiar las correlaciones cruzadas de los campos de salinidad, con varios meses 
de desfase. Este estudio en particular estableció que hay correlaciones significativas (R2 = 0,92) para 
 
2
6 3
1 1 10Sv m s 
 
el caso en que hay dos meses de desfase, el cual es el tiempo promedio de viaje entre la 
desembocadura del río Amazonas y Barbados. 
En los últimos años ha estado en boga el uso de nuevos métodos de recolección de datos, 
particularmente el uso de sensores remotos como es el caso de altímetros satelitales y radiómetros de 
alta resolución, con el fin de tener mejor resolución espacial y temporal, obteniendo así mejores 
resultados y nociones del comportamiento de los procesos físicos del océano. Trabajos como los 
realizados por Carton & Chao (1999), Andrade & Barton (2000) y Richardson (2005), tratan de 
describir las dinámicas de formación de vórtices, las direcciones y magnitudes de las corrientes por 
medio de información de altimetría satelital (los dos primeros trabajos) y usando derivadores 
rastreados satelitalmente (el último). En la Figura 1-3 se muestra un esquema del estudio de 
Richardson, en el cual se presentan las trayectorias que siguen los derivadores en el mar Caribe, dando 
la idea de cuáles son las direcciones de las corrientes en dicho mar, particularmente en la cuenca 
Colombiana. 
Una alternativa a los estudios basados a mediciones in situ también es la modelación hidrodinámica, 
la cual se presenta como una herramienta de gran utilidad para conocer estas dinámicas y comprender 
las causas y efectos de los procesos naturales y antropogénicos. Esta técnica permite plantear multitud 
de escenarios y extrapolar espacial y temporalmente la información obtenida a partir de mediciones 
de campo, pudiendo obtener una perspectiva más amplia de los fenómenos de estudio. 
 
Figura 1-3. Trayectorias de los derivadores en la zona del giro Panamá-Colombia. Puntas de los vectores 
espaciadas en intervalos de 1día. Tomado de Richardson (2005) 
En el mundo en general el uso de los modelos se ha venido implementando con desarrollos 
importantes desde la década de 1970. Tal y como se comenta en Killworth et al (1991), numerosos 
esquemas de modelos de circulación oceánica general han sido desarrollados, como los trabajos de 
Sarkisyan (1962) y de Crowley (1968), teniendo, entre todos, más relevancia el planteado por Bryan 
(1969), siendo éste el modelo estándar de facto para numerosas aplicaciones, el cual fue modificado 
para ampliar su aplicabilidad, tal y como se hace en Killworth et al, (1991). 
Los estudios de modelación en el mar Caribe se han hecho precisamente con el fin de aprovechar sus 
bondades a la hora de permitir el entendimiento de los procesos más allá de las limitaciones que pueda 
ofrecer un enfoque netamente instrumental. Trabajos como los realizados por Sheng & Tang (2003), 
Chérubin & Richardson (2007) y Lin et al (2012) examinan cómo es la variabilidad de las condiciones 
de circulación en el Mar Caribe. El primer y último trabajo se enfocan en la variabilidad temporal de 
la circulación, con un mayor énfasis en el caso del primer trabajo en el sector occidental del mar 
Caribe y del último en observar la influencia que tienen los remolinos de mesoescala existentes en el 
Mar Caribe sobre la circulación. El segundo trabajo se centra más en el estudio de la corriente del 
Caribe y en la influencia que tiene sobre ésta los ríos con importancia dinámica en la región, el 
Amazonas y el Orinoco. Sheng & Tang (2003) también resaltan la importancia dinámica del río 
Magdalena, sobre todo para la circulación del sector suroccidental del Mar Caribe, llegando a 
interactuar con el giro Panamá – Colombia, el cual es una fuente importante de variabilidad para la 
circulación del mar Caribe. 
A tono con los estudios de variabilidad regional de la circulación, el trabajo de Jouanno et al (2008-
2009), hace una revisión con más detalle de los procesos que dan forma a los patrones observados. 
Estos estudios numéricos destacan las diferencias dinámicas de importancia entre las cuencas 
oceánicas que conforman al mar Caribe, el cual siempre había sido concebido como una entidadhomogénea. Los resultados diagnósticos de las modelaciones permiten comprender que las corrientes 
en el Caribe son intrínsecamente inestables. La naturaleza de esta inestabilidad varía espacialmente 
debido a las diferencias entre cuencas. También se permite establecer que los procesos locales tienen 
importancia dinámica, al ser capaces de generar inestabilidades considerables, aunque no tan 
energéticas como las de mesoescala. 
En Colombia se han hecho esfuerzos para estudiar ambos mares territoriales. En el Pacífico 
Colombiano los estudios oceanográficos se han realizado principalmente a partir de análisis 
estadístico de datos y cálculos matemáticos (Rodríguez-Rubio et al, 2003; Devis-Morales et al, 2008) 
y con modelos bidimensionales (Otero, 2005) y tridimensionales (Guerrero-Gallego et al, 2012) en 
el caso de los estudios de circulación. En el Mar Caribe Colombiano los estudios se han enfocado 
principalmente en variables como la temperatura superficial del mar (Bernal et al, 2006); Ruiz-Ochoa, 
2008; Ruiz-Ochoa et al, 2012 y la surgencia costera (Andrade & Barton, 2005). Para el caso de la 
modelación tridimensional de corrientes marinas, efecto de la marea y los forzadores climatológicos 
que se desarrollan en el Caribe Colombiano, los estudios se han enfocado principalmente en procesos 
que ocurren en desembocaduras de ríos al mar y en procesos costeros (Montoya y Toro, 2006; 
Álvarez-Silva et al., 2010). 
1.5. Marco Teórico 
1.5.1. Modelación oceánica: Ámbito 
La modelación numérica oceánica se ha constituido en la actualidad en un soporte para la 
oceanografía y las ciencias climáticas, debido a que provee herramientas para interpretar el 
comportamiento del océano, investigar hipótesis experimentales sobre diferentes procesos, generar 
escenarios posibles, tales como los de cambios antrópicos globales e incluso hacer predicciones de 
condiciones oceánicas desde escalas semanales hasta decadales (Griffies et al, 2009). Una razón 
alternativa para que las metodologías que incluyen la modelación numérica tengan tanta relevancia 
es la comprensión de las limitaciones que tienen las metodologías de realizar mediciones in situ y 
desarrollar teorías analíticas para comprender el comportamiento altamente no lineal que tiene el 
océano (McWilliams, 1996). 
Willebrand & Haidvogel (2001) comentan que hacia la década de 1980 el desarrollo de los modelos 
oceánicos tenía dos corrientes de desarrollo casi que, en direcciones mutuamente exclusivas, que 
eventualmente se unirían hacia principios de la década de 1990. Por un lado, estaban los modelos 
basados en la aproximación cuasi-geostrófica, con un pequeño número de capas adiabáticas y 
configuración geométrica idealizada, los cuales eran usados básicamente para el estudio de aspectos 
dinámicos del océano a una escala de cuenca oceánica, enfocados principalmente en la resolución 
analítica de los procesos de inestabilidad y vórtices de mesoescala, pero excluyendo procesos 
diabáticos, como la circulación termohalina. La otra corriente fue desarrollada partiendo del Sistema 
completo de Ecuaciones Termodinámicas Primitivas (ETP), los cuales eran utilizados 
fundamentalmente para la simulación de circulación de escala con geometrías más realistas, y para 
estudiar la importancia del océano en los procesos climáticos globales. Las resoluciones gruesas de 
los modelos ETP hacían que su uso para resolver problemas a escalas menores a la de las cuencas 
oceánicas, estuviese restringido. Como anteriormente se dijo eventualmente estas dos corrientes de 
desarrollo convergieron en un solo enfoque, al completarse el WOCE Community Modelling 
Experiment (Bryan & Holland, 1989). 
En la década de 1990 de nuevo se distinguen dos corrientes de desarrollo de modelos oceánicos, esta 
vez ambas basadas en los modelos ETP, Modelos de alta resolución y modelos de clima oceánico. 
Los primeros se pueden hacer en resoluciones del orden O(10km) o menos, los cuales se usan para el 
estudio de la resolución de los problemas de corrientes de energía de frontera, con los procesos de 
instabilidad asociados para escalas desde la escala de cuenca oceánica hasta la escala global, lo cual 
describe bastantes aspectos de los procesos de circulación oceánica. Sin embargo, su mayor 
restricción es la capacidad de computo necesaria para resolución las dinámicas modeladas, por lo que 
están limitados a tiempos cortos de integración y cuencas unitarias, lo que hace que su uso para 
problemas de largo plazo y escenarios climáticos no tengan tanta aplicabilidad como la segunda 
familia de modelos. Esta última en la actualidad conserva esquemas muy similares a los desarrollados 
anteriormente, pero con mejoras en la resolución (100 – 400km), con parametrizaciones de los 
procesos de mezcla a un nivel de resolución menor al de la malla usada (subgrid-scale) y de los 
vórtices de mesoescala moderadamente mejoradas. Son usados primordialmente para simulaciones 
climatológicas, es decir, de largo tiempo para propósitos descriptivos del clima marítimo, así como 
en conjunto con modelos atmosféricos o biogeoquímicos, dando lugar a los modelos acoplados. Estos 
modelos son capaces de reproducir las condiciones generales de gran escala, sin embargo, carecen de 
la posibilidad de representar de forma convincente los procesos de escalas pequeñas (microescala) y 
medianas (submesoescala y mesoescala), por lo que no son los más indicados para comparaciones 
directas con mediciones de campo. 
1.5.2. Modelación Oceánica: Análisis de Corrientes Oceánicas a diferentes 
escalas 
Las escalas temporales y espaciales en las que se pueden ubicar los movimientos en el océano son 
variadas y con particularidades asociadas a cada una de ellas. Dichas particularidades están enfocadas 
hacia los efectos que tienen mayor importancia y a los regímenes dinámicos que caracterizan los 
movimientos para cada escala. El entendimiento de cuáles son las transformaciones que sufre la 
energía total a medida que los procesos cambian de escala es esencial para poder comprender cómo 
funciona la circulación oceánica. En la Figura 1-4 se muestran las diversas escalas que se consideran 
en el estudio de los movimientos oceánicos y las dinámicas que caracterizan dichos movimientos, 
observándose que a medida que la escala disminuye los procesos más generales, como los forzadores 
climáticos, pierden importancia con respecto a la importancia que van ganando los procesos 
generados localmente, como la turbulencia. (Capet et al, 2008c). 
 
Figura 1-4. – Diagrama de los regímenes dinámicos importantes característicos por escala y de los procesos de 
conversión de energía total que conectan las diversas escalas para una circulación oceánica en equilibrio. 
Tomado de Capet et al (2008c). 
Willebrand & Haidvogel (2001) comentan que para que los modelos hidrodinámicos puedan resolver 
las ecuaciones que gobiernan el movimiento de los fluidos, es necesario integrarlas en intervalos 
discretos de espacio y tiempo (tamaño de celda y paso de tiempo). De esta manera, se tienen tres 
aspectos a considerar: la escogencia del sistema de ecuaciones que representan apropiadamente los 
movimientos a describir para las escalas de trabajo, las parametrizaciones que es necesario incorporar 
para los procesos que no se resuelvan explícitamente con el modelo (procesos de escalas menores a 
la de trabajo o de subgrid-scale) y la selección de esquemas numéricos y algoritmos apropiados. 
1.5.3. Modelación Oceánica: Submesoescala 
Las corrientes costeras responden a procesos locales tales como forzamiento por el viento y las mareas 
e influencias remotas transmitidas desde aguas profundas o desde la línea de costa. Las corrientes 
alejadas de la costa tienen una variabilidad intrínseca de mesoescala, inducida por las inestabilidades 
debidas a las corrientes persistentes que se dan a lo largo de las costas. Estas corrientes son generadas 
como parte dela circulación existente a gran escala o surgen desde zonas cercanas a la costa 
(Marchesiello et al, 2001). 
Un paradigma común es que los procesos turbulentos en el océano superior están regidos 
fundamentalmente por tres clases de movimiento, vórtices geostróficos de mesoescala (eddies), ondas 
internas y turbulencia tridimensional de microescalas (Lévy et al, 2012). Las corrientes inducidas por 
el viento muestran inestabilidades de mesoescala y los vórtices resultantes son del tipo de flujo con 
mayor energía cinética en el océano junto con las mareas. (Capet et al, 2008a). Los vórtices de 
mesoescala son omnipresentes y normalmente están caracterizados por escalas espaciales 
horizontales de 1 – 10km. Estos vórtices han sido ampliamente estudiados por sus contribuciones 
dinámicas al transporte lateral de calor, momentum y trazadores. De manera similar, los procesos 
hidrodinámicos que se desarrollan en escalas de 0,1 – 100m, la llamada microescala, también han 
sido estudiados por su contribución a la disipación de energía y a la mezcla, por ejemplo, en procesos 
de rotura de ondas internas o la capa límite turbulenta. Sin embargo, en las escalas que yacen justo 
entre las pequeñas escalas y la mesoescala, i.e. escalas espaciales de O(1km), llamada submesoescala, 
en la zona cercana a la superficie tienen una gran relevancia por lo que el paradigma común se 
modifica para admitir una cuarta clase de movimiento que rige los procesos asociados con las 
transformaciones de energía: los mecanismos frontales de submesoescala (Lévy et al, 2012). Estos 
niveles espaciales han sido menos estudiados alrededor del mundo, contándose unos pocos casos en 
la actualidad. Esto es principalmente debido a restricciones de tipo instrumental y computacional, 
particularmente en este último ítem debido a que son resoluciones numéricas que exigen gran costo 
computacional. (Capet et al, 2008a, 2008c; Guoquiang et al, 2010). 
Los estudios de la física detrás de los procesos y estructuras espaciales asociados con los niveles de 
submesoescala revelan que éstos se distinguen por números de Rossby (relación entre la vorticidad 
planetaria y la vorticidad relativa) y de Richardson (cuantificación de efectos de densidad vs. los 
efectos del movimiento) del orden de O(1). Los mecanismos son distintos, tanto de los flujos 
mayormente cuasi-geostróficos de mesoescala, como de los flujos totalmente tridimensionales 
generados por procesos de pequeña escala los cuales son responsables, en gran parte, de la 
variabilidad de la parte superficial del océano, a la cual están asociados flujos verticales de masa, 
densidad y trazadores (Thomas et al, 2008). Dada la intensificación de los procesos en la vertical, la 
cual está ligada a un aumento considerable de la componente vertical de la velocidad, hay una 
correlación directa con altas tasas de deformación lateral, vorticidad relativa y pérdida del balance 
geostrófico (Mahadevan & Tandon, 2006). Para este último efecto un resultado importante es la 
generación de una “ruptura” en la aproximación hidrostática, dado que el balance existente en escalas 
mayores entre los efectos de rotación de la tierra y los gradientes de presión se pierde, debido 
fundamentalmente a que en los niveles a partir de la submesoescala, la escala vertical es comparable 
con la horizontal. Por esta razón la submesoescala, se consideran de transición de procesos 
prácticamente bidimensionales a procesos tridimensionales (ver Figura 1-4). 
Por su característica de zona transicional, la submesoescala se configura, como se muestra en la 
Figura 1-5, como una “zona gris”, dado que hay una confluencia de procesos cuasi-hidrostáticos y no 
hidrostáticos en estos rangos espaciales (Marshall et al, 1998). Si bien desde el punto de vista de la 
modelación numérica, hay diferencias notables en costo computacional y de procedimiento en el uso 
de modelos basados en las ecuaciones primitivas hidrostáticas y modelos con componentes no 
hidrostáticos, los resultados han demostrado, que aunque hay diferencias notables en las estructuras 
verticales instantáneas, los flujos medios en dirección vertical no se ven afectados significativamente 
por la elección de modelos, lo cual no permite hasta ahora identificar diferencias categóricas entre 
estos tipos de modelos (Mahadevan, 2006). Se han identificado, además, algunos mecanismos que 
generan estructuras de submesoescala, entre los cuales se pueden contar procesos ligados a la 
generación de frentes oceánicos (frontogénesis) y los efectos friccionales en los mismos, 
inestabilidades en la capa de mezcla, efectos no lineales de Ekman (Mahadevan & Tandon, 2006), 
procesos de filamentogénesis asociados con la mezcla y deformación de los vórtices de mesoescala 
(Gula et al, 2014). 
 
Figura 1-5. Vista general de los procesos dinámicos existentes según la escala espacial de análisis. Se hace 
hincapié en la definición de los rangos espaciales definidos dentro de la submesoescala como una “zona gris” 
desde el punto de vista de la aproximación hidrostática. Tomado de Marshall et al, (1998). 
1.5.4. Modelo ROMS 
ROMS (Regional Ocean Modeling System) es un modelo de circulación oceánica de nueva 
generación diseñado especialmente para realizar simulaciones en una gran variedad de regiones. Es 
un modelo tridimensional, con coordenadas que se adaptan al fondo marino (terrain-following 
coordinates), llamadas coordenadas S, las cuales son una forma modificada de las coordenadas sigma 
(Shcheptkin & McWlliams, 2005), que pueden ser expresadas de la siguiente forma: 
       ChyxhhyxS cc  ,,, 
Donde S es el valor de la coordenada, que es función de la ubicación en la horizontal (x, y) en el 
dominio de cálculo y de  que es una coordenada fraccional de “estrechamiento” en la vertical, 
cuyos valores están entre -1 y 0; hc es llamada “profundidad crítica”, la cual es un espesor para 
controlar la estrechez de las coordenadas S en aguas someras, h(x, y) es la columna de agua no 
perturbada en cada punto del dominio de cálculo y  C es una función monótona adimensional 
para el estrechamiento de las coordenadas S, cuyos valores están entre -1 (fondo oceánico) y 0 
(superficie libre) y se puede definir, en las configuraciones aplicadas en este trabajo como: 
   
 
 
  
  









 5,0
5,0tanh2
5,0tanh
sinh
sinh
1
s
s
b
s
s
bC





 
Donde b y s son parámetros de control para el fondo y la superficie libre respectivamente, 
controlando la cantidad de niveles sigma que se asignan en cada caso. Dado que ROMS trabaja con 
un esquema de mallas escalonadas (en inglés staggered grids) tipo Arakawa C,  se puede definir, 
en función del nivel sigma k y el número total de niveles sigma N, según la malla en la que se requiera 
información, es decir información de variables definidas en dirección vertical (w) o para variables en 
las direcciones horizontales (malla  ), como: 


 mallaen puntos para 
5,0
 mallaen puntos para 
N
Nk
w
N
Nk
k
k




 
El modelo ROMS resuelve las ecuaciones de Navier-Stokes con promediado de Reynolds (RANS, 
Reynolds-averaged Navier-Stokes equations), usando la aproximación hidrostática y de Boussinesq 
y en un marco de referencia con un sistema de Tierra en rotación (Shchepetkin y McWilliams 2005). 
ROMS usa un esquema explícito de división de pasos de tiempo, que permite la separación de los 
componentes baroclínicos y barotrópicos de las ecuaciones de momentum con pasos de tiempo 
externos e internos. Los pasos de tiempo cortos se usan para avanzar en el cálculo de la elevación de 
la superficie y del momentum barotrópico; los pasos de tiempo más largos se usan para el cálculo de 
la temperatura, la salinidad y momentum baroclínico (Penven et al, 2010). ROMS emplea, además, 
un procedimiento especial en dos direcciones para el promediado del tiempopara el modo 
barotrópico, el cual satisface la ecuación de conservación de masa y un algoritmo de paso de tiempo 
especialmente diseñado, del tipo predictor-corrector, que permite un incremento sustancial del 
tamaño del paso de tiempo permisible (Shchepetkin y McWilliams 2005). Para la parametrización de 
los procesos físicos no resueltos (subgrid-scale) se utiliza el esquema de capa límite no local, perfil 
planetario K propuesto por Large (1994). Si una frontera limita con el océano abierto, una condición 
de radiación activa, implícita y sesgada corriente arriba conecta al modelo al entorno (Marchesiello 
et al, 2001). ROMS ha sido diseñado, además, para ser optimizado en arquitecturas de cómputo 
paralelas con memoria compartida. La paralelización se hace con la división bidimensional de los 
dominios de cálculo en subdominios, los cuales son asignados a cada procesador disponible, para 
optimizar el uso de la memoria caché del procesador. (Penven et al, 2010). 
El uso de modelación anidada es necesario debido a que, como sugiere Penven et al (2006), este 
enfoque permite abordar el problema de cerrar la brecha entre las dinámicas de zonas near-shore y 
offshore, las cuales están ampliamente relacionadas cuando se plantean actividades de exploración y 
explotación de recursos en zonas marítimas. En principio, se analizan las escalas espaciales de 
carácter regional (mesoescala), dado que las corrientes alejadas de la costa tienen una variabilidad 
intrínseca asociada con estas escalas. Estas corrientes son generadas como parte de la circulación 
existente a gran escala o surgen desde zonas cercanas a la costa (Marchesiello et al, 2001). 
Teniendo en cuenta que las corrientes en zonas costeras responden a procesos locales tales como 
forzamiento por el viento y mareas e influencias remotas transmitidas desde aguas profundas o desde 
la línea de costa, la reducción de escala (en inglés downscaling) generado vía el anidado, permite, 
con base en las dinámicas de escalas mayores, inferir el comportamiento a medida que se entra en las 
dinámicas de zonas costeras. Las configuraciones de anidado se pueden hacer de forma independiente 
(en inglés offline nesting) o acopladamente (en inglés online nesting). Si bien con ambos enfoques se 
pueden obtener resultados de alta resolución de forma apropiada, que permiten estudiar problemas a 
escalas más altas, la diferencia radica en la frecuencia con que se pueden actualizar las condiciones 
de frontera que se le suministran al modelo, siendo éstas más altas para el caso acoplado. De acuerdo 
a las condiciones que se tengan y a los recursos computacionales disponibles, puede ser más eficiente 
el uso de una u otra forma (Mason et al, 2010). Para este trabajo se hizo uso del método de anidado 
acoplado. Este método tiene a su vez dos formas de hacer el acople, en una vía (en inglés one-way 
nesting) y en dos vías (2-way nesting). Para el caso del anidado en dos vías se involucra, además, el 
efecto de las soluciones de escalas más finas en las escalas más gruesas (Penven et al, 2006). Dado 
que esta forma de anidado está un paso más cercano a la realidad, dado que la influencia entre escalas 
espaciales es en doble vía, es el que se implementa en este caso. 
1.5.5. Comentarios sobre la Aproximación Hidrostática 
Como se mencionó en la sección 1.5.3, los niveles de submesoescala pueden ser vistos como niveles 
espaciales de transición o de transformación del régimen de flujo, pasando de flujos de grandes 
escalas y mesoescala, los cuales son fundamentalmente bidimensionales, a flujos que se desarrollan 
de forma totalmente tridimensional en las escalas micro. En esta transición, desde el punto de vista 
de las aproximaciones que se tienen para explicar los procesos dinámicos sobresale el caso de la 
aproximación hidrostática. 
Del trabajo de Mahadevan (2006) se pudo establecer, que si bien existen diferencias en los resultados 
de modelación aplicando modelos con aproximación hidrostática vs modelos no hidrostáticos, las 
diferencias no son totalmente concluyentes. Por esta razón los trabajos de modelación que se realizan 
en la actualidad (e.g. Marchesiello et al (2011), Gula et al (2014), ) continúan usando modelos con 
aproximación hidrostática aprovechando el concepto expuesto por Marshall et al (1998), en el que se 
afirma que los niveles de submesoescala son una zona “gris” donde, hasta donde llega nuestro 
conocimiento actualmente, realmente no se ha podido comprender completamente el rol de los efectos 
no hidrostáticos en los procesos que aparecen en estas escalas. 
Por estas razones, se considera que para el caso de este trabajo, la falta potencial en que se está 
incurriendo al utilizar el modelo ROMS-AGRIF, el cual bajo las versiones usadas en el desarrollo de 
este trabajo (de la v2.x hasta la v3.1.1 que es la distribuida actualmente), no tiene el módulo no 
hidrostático), no afectará significativamente los resultados potencialmente obtenidos de cara a la 
determinación en primera instancia de rasgos asociados con la submesoescala. 
 
 
2. Datos y Métodos 
2.1. Área de Estudio 
La zona de estudio para este trabajo es la zona del Mar Caribe, con énfasis en la cuenca Colombia 
(sector occidental del Mar Caribe; ). El mar Caribe limita al sur con Suramérica, al oeste con Centro 
América y al norte con las Antillas Mayores. Está conectado con el Golfo de México por medio del 
canal de Yucatán en su lado noroeste y está ligado con el Atlántico Norte tropical en el Este. 
Figura 2-1. Mar Caribe, con énfasis en la zona de la Cuenca Colombia. Se resaltan las isobatas de 200m, 500m, 
1000m y 2000m. La escala de colores indica los valores de la batimetría (Datos de ETOPO2). 
Los factores principales que controlan las dinámicas hidroclimáticas de las zonas del norte de 
Suramérica, Centro América y el Caribe son la migración meridional de la Zona de Convergencia 
intertropical (ZCIT), los vientos alisios, la celda de circulación de Hadley y las interacciones tierra-
atmosfera en escalas variadas de tiempo. Recientemente se ha estudiado también la interacción 
océano-atmosfera, dado que los gradientes de las temperaturas superficiales del mar (TSM) 
representan un importante forzador para los chorros de viento superficiales (Lindzen & Nigam, 1987 
en Whyte et al, 2007). Estudios recientes han demostrado que el gradiente zonal en TSM entre el 
Océano Pacifico tropical y el océano Atlántico es un importante generador de anomalías climáticas 
de verano en la zona denominada los mares de Intra-Américas o IAS (Intra-Americas Seas; Amador, 
2008). Además, la zona se ve afectada es afectada en escalas interanuales por forzadores más remotos. 
En el Atlántico Tropical un evento similar al ENSO ocurre, pero es mucho más débil que el sistema 
ENSO que se desarrolla en el Océano Pacífico (Ruiz-Ochoa et al, 2012). 
Es necesario entonces estudiar las corrientes superficiales dado que tienen un efecto notable sobre los 
patrones climáticos en las zonas adyacentes a los mismos. El interés que se tiene para estudiar el 
chorro superficial del Caribe, llamado también Chorro Superficial de San Andrés en Poveda y Mesa 
(1999) y en Poveda et al (2006), es precisamente por su carácter modulador de los procesos 
climáticos, sobretodo en Centro América y, particularmente, los procesos relacionados con el 
transporte de humedad (la sequía de verano, mid-summer drought, MSD) que desarrollan en esta 
región y el comportamiento bimodal de la precipitación en la zona. 
Como se resalta en la sección 1.4, desde el punto de vista oceánico el Mar Caribe está afectado por 
la entrada en la zona de vórtices producidos por la retroflexión de la Corriente del Norte de Brasil 
(NBC; Fratantoni et al, 1995, Garrafo et al, 2003, Garzoli et al, 2003), los cuales tienen influencia en 
el comportamiento medio de la circulación oceánica del Mar Caribe y en la formación de vórtices en 
el mismo (Mertenset al, 2009, Jouanno et al, 2009, Jouanno et al, 2012). Además de las dinámicas 
propias de la corriente del Norte de Brasil, también se tiene que las descargas de los grandes ríos del 
norte de Suramérica como el Amazonas, el Orinoco y el Magdalena tiene influencia en las procesos 
físicos en el mar Caribe, como la circulación oceánica (Sheng & Tang, 2003, Cherubin & Richardson, 
2007, Grodsky et al, 2015), la configuración de los patrones de salinidad, temperatura y otras 
variables (Hellweger & Gordon, 2002, Hu et al, 2004), así como en la formación de tormentas 
tropicales y huracanes (Ffield, 2007). 
2.2. Información Usada 
Se tiene que las corrientes costeras responden a procesos locales tales como forzamiento por el viento 
y mareas e influencias remotas transmitidas desde aguas profundas o desde la línea de costa. Las 
corrientes alejadas de la costa tienen una variabilidad intrínseca de mesoescala, inducida por las 
inestabilidades debidas a las corrientes persistentes que se dan a lo largo de las costas. Estas corrientes 
son generadas como parte de la circulación existente a gran escala o surgen desde zonas cercanas a la 
costa (Marchesiello et al, 2001). Las corrientes inducidas por el viendo muestran inestabilidades de 
mesoescala y los remolinos resultantes son del tipo de flujo con mayor energía cinética en el océano 
junto con las mareas (Capet et al, 2008a). Debido a las condiciones anteriormente expuestas, para la 
modelación numérica de dinámicas asociadas con la circulación oceánica es necesario tener datos de 
entrada que den una visión de cuáles son las condiciones generales desde el punto de vista dinámico 
que se tienen en la región de estudio y que de acuerdo a la configuración que se haga para el modelo, 
se obtengan los resultados más cercanos a lo que se puede observar en la realidad. 
Se pueden identificar entonces tres frentes de información requerida. En primer lugar, información 
para la interacción océano –atmósfera, dado que el “límite” entre la atmósfera y la superficie libre del 
océano se comporta como una interfaz para múltiples procesos de intercambio de energía y 
momentum, e.g. la variabilidad de la superficie libre asociada con los vientos (oleaje, corrientes, 
storm surges) o los procesos de flujos de calor que se dan desde y hacia el océano. En segundo lugar, 
se requiere la información del comportamiento interno del océano, cuya realidad se puede ver tanto 
en superficie como en profundidad, e.g. los vórtices de mesoescala o los frentes oceánicos. Finalmente 
se requiere información que permita establecer la relación tierra-océano. Esta relación se puede ver 
desde la formación de “límites duros” para las cuencas oceánicas, hasta la contribución por parte de 
los cursos de agua dulce que descargan en la costa. 
En la Tabla 2-1 se muestran las bases de datos consideradas en este trabajo para la alimentación de 
datos de forzamiento superficial para el modelo ROMS-AGRIF. Estas bases de datos se tuvieron en 
cuenta debido a su uso extendido en la comunidad científica para temas que van desde la modelación 
hasta los estudios de variabilidad climática en todo el planeta. Para el modelamiento de condiciones 
medias, usando datos climatológicos (i.e. promedios de largo plazo), se emplea la base de datos 
COADS05 (da Silva et al, 1994), debido a que el enfoque final de estas pruebas es verificar el 
funcionamiento del modelo para condiciones medias. El resto de bases de datos se usa para la 
verificación y estudio del comportamiento de los forzadores del movimiento en el océano. 
Tabla 2-1. Bases de datos revisadas para la información de interacción atmósfera - océano 
 
En la Tabla 2-2 se resumen las bases de datos consideradas en este estudio para la definición de 
condiciones iniciales y de frontera del modelo, las cuales forman parte de información del 
comportamiento interno del océano. Para el modelamiento de condiciones medias, se usan las 
climatologías del World Ocean Atlas (WOA), en sus versiones de 2005 y 2009 (Locarnini et. al, 2009, 
Antonov et. al, 2009). Para la verificación de resultados se utiliza la base de datos AVISO, cuyos 
datos son generados y distribuidos con el apoyo del Centre National d’Etudes Spatiales (Cnes; 
http://www.aviso.oceanobs.com/duacs/). Al igual que en el caso de las variables atmosféricas, las 
otras bases de datos se destinan para la construcción de casos de modelación en tiempo variable. 
Por último, se tiene que para el caso de la definición de los “límites duros” de los dominios con los 
que se realizan las pruebas, se utiliza la información de la configuración de fondo oceánico de la base 
de datos ETOPO1 (Amante. & Eakins, 2009), la cual tiene datos tanto de topografía como de 
batimetría a una resolución de 1’ de arco (~1,9km), de la cual se elige la batimetría para ser 
interpolada a la resolución de las mallas de los dominios computacionales definidos. 
 
 
 
 
http://www.aviso.oceanobs.com/duacs/
Tabla 2-2. Bases de datos revisadas para la información de información oceánica 
 
2.3. Métodos 
2.3.1. Análisis Comparativo 
El análisis comparativo tiene como objeto establecer si el modelo está representando adecuadamente 
los procesos dinámicos que se quieren estudiar. Este análisis se puede hacer tanto de forma cualitativa, 
lo cual usualmente se hace de forma gráfica para aplicaciones de modelación hidrodinámica, como 
de forma cuantitativa, lo cual se hace definiendo criterios numéricos objetivos, haciendo uso de 
métricas para cuantificar la desviación del modelo frente a los datos de referencia (e.g. Willmott, 
1982, Willmott & Matsuura, 2005) o usando parámetros y modelos estadísticos para hacer la 
calificación de esta desviación. 
En este trabajo se hace uso principalmente de forma cualitativa, aunque se definen algunas métricas 
de calificación del modelo, con base en la comparación de los resultados del modelo contra bases de 
datos de información secundaria, la cual en éste caso es información proveniente de sensores remotos 
y resultados de modelos de reanálisis global. 
El análisis se divide en dos frentes, comparaciones en la superficie libre y comparaciones en la 
vertical. Esta división se debe principalmente a la disponibilidad de datos con que realizar la 
comparación para escenarios de climatologías (promedios de largo plazo). En el primer caso se tiene 
que hay mayor disponibilidad de información, Para el caso superficial se puede contar con 
información medida por sensores remotos, en el caso del Mar Caribe es principalmente información 
obtenida con satélites. Para el dominio de la profundidad, la información medida es particularmente 
escasa en el Mar Caribe, dado que los esfuerzos de medición puntual son escasos, existiendo datos 
de campañas oceanográficas y experimentos oceanográficos (ver por ejemplo Richardson, 2005), los 
cuales desde el punto de vista de estudios de patrones de circulación para niveles espaciales de 
submesoescala, en el marco de las climatologías, no son suficientes. Por esta razón se recurre a 
información proveniente de modelos de reanálisis que, si bien están pensados para dinámicas globales 
y regionales, pueden dar una buena aproximación a los patrones que se esperarían encontrar en 
general. 
Para las comparaciones en superficie libre consideran dos tipos de análisis: 
 Métricas globales: Esta comparación se hizo empleando algunos parámetros de comparación 
siguiendo los trabajos de Willmott (1982) y Willmott & Matsuura (2005), como son el índice de 
concordancia (index of agreement, d), el error medio cuadrático (Root mean square error, RMSE) 
y el error medio absoluto (Mean Absolute Error, MAE). Estas métricas se definen de la siguiente 
manera: 
 




OP
N
MAE
OP
N
RMSE
1
1 2
 
 
 
10 1
2
2














d
OOOP
OP
d 
Donde P corresponde a los resultados de la modelación, O a los datos de referencia,