Durante el año 2006 la Dirección General Marítima (DIMAR), a través del Centro de Investigaciones Oceanográficas e Hidrográficas (CIOH), con el fondeo de la primera boya oceanográfica electrónica adquirida a la compañía colombiana Vansolix y  ubicada en Bocas de Ceniza, y la necesidad de poder visualizar y/o analizar el comportamiento gráfico de algunos parámetros frente a la no posibilidad de extraerlas por el sistema de monitoreo de parámetros entregado por ellos, en conjunto con el Centro Control Contaminación Pacífico se tomó la iniciativa de propender por el desarrollo de un sistema de monitoreo gráfico independiente para su representación en el tiempo y así poder publicarlo en el portal web institucional del CIOH.

Siguiendo con la filosofía de uso de software libre bajo licencia pública GNU (GPL) [1], utilizando el lenguaje de programación de alto nivel e interpretado denominado python [2]  junto con procesamiento por lotes en Bash [3], con el fin de desarrollar scripts que automatizarán el proceso iniciando desde el acceso y descarga de información emitida desde la boya vía satélite hasta una estación Windows en tierra ubicada en Sede Central.

Con la utilización y ayuda del protocolo File Transfer Protocol (FTP [4]) se accede periódicamente a esa estación durante cada hora del día para extraer de un archivo en texto plano organizado por código interno de la boya y su fecha actual, de los cuales a través de un mecanismo de análisis léxico o parsing [5] de parámetros cómo Altura Máxima (Hmax) – Altura Significativa (Hsig) y sus respectivas desviaciones estándar correspondientes a los últimos treinta días registrados, al mismo nivel que para el monitoreo y representación gráfica de tres parámetros para el período como Mean Spread, Peak Period y Mean Period, los cuales todos son extraídos de cada fila del registro analizado léxicamente. Cada dato extraído de este proceso es insertado en una base de datos MySQL [2] la cual va almacenando cada uno de estos datos extraídos previamente. Posteriormente, son convertidos a tipos de datos numéricos y almacenados en arreglos del mismo tipo y que son utilizados como entrada para su posterior interpretación gracias a la incorporación de una librería bajo licencia GPL de nombre matplotlib, la cual permite darle capacidad a python de poder representar gráficamente el comportamiento diario y de los últimos treinta días para cada parámetro antes mencionado e incluso la combinación entre éstos. Adicional a estas capacidades, se ofrecerá un prototipo de alerta cuando se registren eventos por encima de la desviación estándar correspondiente, tal como podemos verlo en la gráfica cuando el nivel actual de un parámetro esté por encima de su media.

En este minuto, el producto está en fase de depuración y prueba de formatos de presentación, pero tenemos como primicia una representación previa de lo que se genera con ella.

Al acceder a este tipo de información que en primer orden no es sencilla de manipular, podríamos obtener muchos más productos a partir de estos iniciales que conlleven a un mayor aprovechamiento del recurso junto con la experiencia impartida en estos  pasos iniciales. De la misma forma, se podrán llevar a cabo mejoras y mayor aplicabilidad de este recurso ya que nos permitirá tomar acciones en su momento requerido con las validaciones ofrecidas.

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