Estimativas do Conteúdo de Calor Oceânico (CCO) a partir de dados Argo: Modelagem, validação e quantificação de incerteza de um processo localmente estacionário

Diante desse cenário, este trabalho apresenta uma estrutura completa de mapeamento e quantificação de incerteza para a estimativa do CCO, utilizando métodos de última geração em estatísticas espaço-temporais. Essa abordagem integrada visa superar as dificuldades inerentes à análise de grandes volumes de dados oceanográficos, fornecendo um caminho sistemático para a obtenção de estimativas mais precisas e com incertezas bem caracterizadas. A metodologia proposta abrange desde a modelagem dos dados até a validação das incertezas, garantindo um processo robusto e transparente.

A base da estrutura reside na modelagem dos perfis de temperatura Argo, integrados verticalmente, como um processo gaussiano localmente estacionário, definido tanto no espaço quanto no tempo. Essa escolha de modelagem permite a geração de mapas de anomalias de CCO que são computacionalmente tratáveis, mesmo com a complexidade dos dados. As escalas de decorrelação, essenciais para a interpolação e a caracterização da variabilidade espacial e temporal, são estimadas diretamente a partir das observações de Argo, garantindo que o modelo reflita as características intrínsecas do sistema oceânico.

As decisões de modelagem foram rigorosamente validadas por meio de técnicas de validação cruzada estatística. Esses testes demonstraram a importância crítica de incorporar uma tendência temporal climatológica no campo médio, o que melhora significativamente a representação da variabilidade de longo prazo. Além disso, a validação confirmou a necessidade de considerar explicitamente o tempo na função de covariância, permitindo que o modelo capture de forma mais precisa a evolução temporal das anomalias de calor oceânico e a interdependência entre as observações ao longo do tempo.

Para a quantificação da incerteza associada a esses mapas de CCO, empregamos conjuntos de simulação condicional local. Esta é uma abordagem inovadora que permite uma quantificação de incerteza espacial e temporalmente correlacionada de maneira principiada. Ao gerar múltiplos cenários de realização do campo de CCO, condicionados às observações disponíveis, somos capazes de estimar não apenas a magnitude da incerteza em cada ponto, mas também como essas incertezas se relacionam e se propagam através do espaço e do tempo, fornecendo uma visão mais completa da confiabilidade das estimativas.

A validação dessas incertezas é um componente crucial da metodologia, e para isso, apresentamos uma nova técnica de validação cruzada pareada. Essa técnica foi desenvolvida especificamente para avaliar a qualidade das estimativas de incerteza geradas, garantindo que elas sejam realistas e confiáveis. Toda a estrutura de mapeamento e quantificação de incerteza foi implementada em uma base de código de código aberto, projetada com modularidade, reprodutibilidade e extensibilidade em mente. Essa escolha visa facilitar a adoção da metodologia pela comunidade científica, permitindo que outros pesquisadores repliquem os resultados, adaptem o código para novas aplicações e contribuam para seu aprimoramento contínuo.