Análisis espacio temporal de la variable vapor de agua atmosférico en estaciones GNSS de América

Título

Análisis espacio temporal de la variable vapor de agua atmosférico en estaciones GNSS de América

Descripción

La variable atmosférica vapor de agua, es considerada una de las variables esenciales, ya que es reguladora de la temperatura en el planeta. Es una variable muy cambiante, tanto en el espacio como en el tiempo, por lo cual resulta fundamental medir, monitorear y analizar su variabilidad. La técnica más utilizada para medir el vapor de agua atmosférico es mediante radiosondeos. Estos por su costo son utilizados generalmente en aeropuertos y respondiendo al requerimiento de la Asociación internacional de aviación civil, son
lanzados a las 12 hs y en algunos casos a las 00 hs, permitiendo conocer el contenido de agua precipitable del perfil atmosférico sobre el sitio en esos horarios.
Desde las estaciones continuas de observación GNSS, es posible estimar el retardo cenital troposférico que se produce en la señal por la suma de dos factores, la componente hidrostática del aire seco y la componente húmeda causada por el contenido de vapor de agua de la troposfera. Contando con la componente húmeda del retardo es posible determinar el vapor de agua integrado(IWV) en la atmósfera de manera indirecta.
En América se dispone de más de 500 estaciones GNSS, que conforman la red SIRGAS, cuyo principal objetivo es brindar un marco de coordenadas único, preciso y global. Desde el Centro de procesamiento de Ingeniería Mendoza Argentina se calcula el vapor de agua en las 500 estaciones SIRGAS y se dispone de una serie de datos de más de 10 años (2012 a 2023).
En este trabajo se presenta una metodología de análisis de las series temporales del vapor de agua. La misma se basa en el modelado de la serie considerando el valor medio, la tendencia decadal, la variabilidad anual y semi-anual, como también la variabilidad diaria y los residuos respecto de los datos de IWV. Se presenta la regionalización de las estaciones considerando el análisis de los parámetros determinados en el modelo de ajuste aplicado.
El análisis fue realizado a través de scripts de python usando librerías como numpy, pickle entre otras. Estas bibliotecas nos permitieron realizar cálculos precisos y manipular datos de manera eficiente, brindando una comprensión más profunda de las relaciones entre las variables. Además, para facilitar la colaboración y el control de versiones en nuestro equipo, empleamos GitHub como plataforma central.
<dc:description>Fil:Peralta B. Universidad Nacional de Cuyo, Facultad de Ingeniería. Mendoza: Argentina<dc:description>
<dc:description>Fil:Babolene V.I. Universidad Nacional de Cuyo, Facultad de Ingeniería. Mendoza: Argentina<dc:description>
<dc:description>Fil:Peña L.H. Universidad Nacional de Cuyo, Facultad de Ingeniería. Mendoza: Argentina<dc:description>
<dc:description>Fil:Mackern M.V. Universidad Nacional de Cuyo, Facultad de Ingeniería. Mendoza: Argentina<dc:description>
<dc:description>Fil:Mackern M.V. Universidad Juan Agustín Maza, Facultad de Ingeniería y Enología. Mendoza. Argentina<dc:description>
<dc:description>Fil:Mackern M.V. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Argentina<dc:description>
<dc:description>Fil:Rossel P. Universidad Nacional de Cuyo, Facultad de Ingeniería. Mendoza: Argentina<dc:description>
<dc:description>Fil:Rossel P. Universidad Juan Agustín Maza, Facultad de Ingeniería y Enología. Mendoza. Argentina<dc:description>
<dc:description>Fil:Rossel P. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Argentina<dc:description>
<dc:description>Fil:Camisay M.F. Universidad Juan Agustín Maza, Facultad de Ingeniería y Enología. Mendoza. Argentina<dc:description>
<dc:description>Fil:Camisay M.F. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Argentina<dc:description>
<dc:description>Fil:Mateo M.L. Universidad Juan Agustín Maza, Facultad de Ingeniería y Enología. Mendoza. Argentina<dc:description>
<dc:description>Fil:Mateo M.L. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Argentina<dc:description>

Editor

Arecco, María Alejandra
Oreiro, Fernando Ariel

Fecha

2024

Extensión

7 p.

Es parte de

4tas. Jornadas de Geociencias para la Ingeniería. 1-2 de octubre 2023. Buenos Aires, Argentina: Instituto de Geodesia y Geofísica Aplicadas y Departamento de Agrimensura. Facultad de Ingeniería. Universidad de Buenos Aires.