Evaluación de seis metodologías para analizar ajustes y tendencias de los datos de los tres principales gases de efecto invernadero en la estación de Vigilancia Atmosférica Global...

• Autores: Carbajal Benítez, Gerardo; Barlasina, María Elena; Condori, Lino Fabián
• Año de publicación: 2021
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: informe técnico
• Materia: METANO; CH4; VAG USHUAIA; MAUNA LOA; GLOBALES; POLINOMIOS; LOESS; RESIDUALES Y CORRELACIONES
• Institución: Servicio Meteorológico Nacional

Fil: Carbajal Benítez, Gerardo. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección Central de Monitoreo del Clima; Argentina.
Fil: Barlasina, María Elena. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección Central de Monitoreo del Clima; Argentina.
Fil: Condori, Lino Fabián. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección Central de Monitoreo del Clima; Argentina.
El trabajo muestra los resultados de seis metodologías para analizar los datos de metano en la atmósfera y seleccionar el mejor método de ajuste y cálculo de sus tendencias. Los datos provienen de tres distintas fuentes, que son Global (GLO), del Observatorio Mauna Loa (MLO) y la Estación de Vigilancia Atmosférica Global (USH) de Ushuaia. El período de los datos es de 1994 a 2020 (26 años). Los resultados obtenidos, también se usa para reforzar al Boletín de Gases de Efecto Invernadero, editado por el SMN. Los métodos son polinomios; de 1er orden o lineal, 2do y 3er orden, el método no paramétrico de suavizado LOESS, polinomios; de 1er y 2do orden más la función seno. El análisis de los residuales en cada metodología, es el criterio que establecemos para evaluar la mejor opción. De esta manera, encontramos que LOESS suavizado es la mejor opción, debido a que, no presentan una tendencia significativa, mientras que los demás métodos sí tienen en sus residuales una tendencia. Después, se analiza las correlaciones para cada método, pero se usa el período de 2007 (inclusive) al 2020, debido a que: a) El CH4 a partir del año 2007, tiene un incremento exponencial, b) Hay una fluctuación del 2000 al 2006 que es difícil de representar. Se encuentra que el polinomio de 1er orden más la función seno, es la que mejor correlación presentan (r2 = 0.9941) de tal manera que es el usado para los datos producidos por la estación VAG de Ushuaia.
This work shows the results of six methodologies to analyze the methane data in the atmosphere, and select the best method for adjusting and calculating its trends. The data comes from three different sources, which are Global (GLO), the Mauna Loa Observatory (MLO) and the Global Atmospheric Watch (GAW) of Ushuaia Station. The data period since 1994 to 2020 (26 years). The results obtained are also used to reinforce the Greenhouse Gas Bulletin, published by the SMN. The methods are polynomials; 1st order or linear, 2nd and 3rd order, nonparametric method of LOESS smoothing, polynomials; 1st and 2nd order plus the sine function. The analysis of the residuals in each methodology is the criterion that we establish to evaluate the best option. In this way, we find that smoothed LOESS is the best option, because they do not present a significant trend, while the other methods do have a trend in their residuals. Afterwards, the correlations for each method are analyzed, but the period from 2007 (inclusive) to 2020 is used, because: a) CH4 from 2007 has an exponential increase, b) There is a fluctuation from 2000 to 2006 which is difficult to represent. It is found that the 1st order polynomial plus the sine function is the one with the best correlation (r2 = 0.9941) in such a way that it is used for the data produced by the VAG station in Ushuaia.