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 de Ushuaia. Parte 3: óxido nitroso (N2O)

Resumen
El trabajo muestra los resultados de seis metodologías para analizar los datos de óxido nitroso 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 VAG de Ushuaia (USH). El período de los datos es de junio de 1997 a diciembre de 2020 (23 años).
Los resultados obtenidos, también se usan 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, 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 nitrous oxide 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 (USH) Station. The data period since 1997 to 2020 (23 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 and 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.
Cita
Colecciones
- Notas técnicas [139]
Fecha
2021-08Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemUtilice este identificador (URI) para citar o enlazar este item
http://hdl.handle.net/20.500.12160/1678El ítem tiene asociados los siguientes ficheros de licencia: