Argo en Python¶
Tutorial práctico para trabajar con datos del programa Argo desde Python.
Pensado para gente que ya tiene background en oceanografía y quiere aprender el flujo de trabajo concreto: cómo bajar los datos, cómo entender la estructura del archivo, cómo plotear perfiles, mapear trayectorias y hacer análisis básicos.
Qué vas a encontrar¶
| # | Capítulo | Qué hace |
|---|---|---|
| 01 | Acceso a los datos | argopy en cinco minutos: fetch_float, fetch_box, fetch_region, modos R/A/D y QC. |
| 02 | Anatomía del dataset | Cómo está armado el xarray.Dataset, qué variables tiene, cómo filtrar por calidad. |
| 03 | Perfiles T/S | Plot de perfiles individuales y diagrama T-S con isopicnas. Identificación de masas de agua. |
| 04 | Trayectorias | Mapeo con cartopy. Lectura de la trayectoria en clave dinámica. |
| 05 | Variabilidad estacional | Climatologías mensuales y estacionales en una región del Atlántico Sur. |
| 06 | Capa de mezcla | Cálculo de MLD con criterio de densidad, comparación verano/invierno. |
Antes de empezar¶
Necesitás Python ≥ 3.10 y las siguientes librerías:
pip install argopy xarray netcdf4 cartopy gsw matplotlib jupyterSi nunca usaste argopy, no te asustes. Es una librería que abstrae el acceso al GDAC (Global Data Assembly Centres) del programa Argo. Te devuelve un xarray.Dataset listo para usar.
Por qué este tutorial¶
Las boyas Argo son el sistema operativo del océano profundo. Hay ~4000 activas, miden temperatura, salinidad y presión hasta los 2000 m, y los datos son públicos y gratuitos. Pero la primera vez que abrís uno de esos archivos NetCDF te encontrás con una estructura particular: dimensiones N_PROF / N_LEVELS, flags de calidad, modos de calibración. Hace falta entender un par de cosas antes de poder hacer ciencia con eso.
Este tutorial es la cosa que me hubiera gustado tener cuando empecé a usarlos.
Material complementario¶
Scroll narrativo. Visualización del ciclo de una boya Argo (recomendado verlo antes para tener la intuición del ciclo).
Argo program website. Documentación oficial.
argopy docs. Referencia completa.
Daniela Risaro · 2026