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Nuevo estudio publicado en AMTD: “Buscador Adaptativo de Condiciones de Fondo” (ABF), una estrategia de selección estadística para identificar condiciones de fondo de CO2 atmosférico y sus implicaciones para estaciones de montaña elevadas europeas

Un grupo de científicos de instituciones alemanas, suizas y españolas acaban de publicar un estudio en la revista científica Atmospheric Measurement Techniques Discussions. Un investigador del Centro de Investigación Atmosférica de Izaña ha participado en este estudio.

La selección de datos es crítica para determinar qué medidas de gases traza atmosféricos  son representativas de la atmósfera de fondo incluso en estaciones de medida remotas. Diferentes técnicas de selección de datos han sido usadas en diferentes lugares del mundo, lo que podría potencialmente producir un bías cuando se comparan los datos de diferentes estaciones. Este artículo científico presenta un novedoso método estadístico de selección de datos basado en el patrón diurno de CO2 que típicamente ocurre en estaciones de montaña elevadas. Su potencial y aplicabilidad han sido estudiados para las series temporales de medidas de CO2 entre 2010 y 2016 de seis estaciones VAG (Vigilancia Atmosférica Global) europeas: Zugspitze-Schneefernerhaus (Alemania), Sonnblick (Austria), Jungfraujoch (Suiza), Izaña (España), Schauinsland (Alemania) y Hohenpeissenberg (Alemania).

 

 

Figura 1. Localización de las seis estaciones VAG globales.

 

Figura 2. Series temporales de CO2 en las diferentes estaciones (gris) y datos de atmósfera de fondo seleccionados con el método ABF (negro).

 

Otros tres métodos estadísticos de selección de datos usados frecuentemente han sido implementados para comparar. Entre todas las rutinas de selección, el nuevo método llamado “Buscador Adaptativo de Condiciones de Fondo” (ABF) produjo los porcentajes más bajos de selección, los menores máximos en invierno y los mayores mínimos en verano en los datos seleccionados. Para investigar la tendencia interanual y la estacionalidad, la técnica de descomposición STL fue aplicada.

 

 

Figura 3. Tendencia interanual, ciclos anuales y residuos obtenidos usando los diferentes métodos de selección.

 

 

Comparando con los datos sin seleccionar, las tasas de crecimiento medio anual obtenidas usando todos los métodos de selección no son significativamente diferentes excepto para Schauinsland. Sin embargo, se observaron claras diferencias en las amplitudes anuales así como en la estructura temporal de la componente estacional.

Del análisis de correlación entre las diferentes estaciones se infiere que el método de selección ABF proporciona la mejor representación de las condiciones de la baja troposfera libre (la más alta correlación espacial para la señal de tendencia+estacional y la más baja para los residuos).

Para obtener más información sobre este estudio (en particular, la descripción del método ABF no se da en esta noticia porque aquella es bastante técnica) véase el artículo científico publicado en inglés:

Yuan, Y., Ries, L., Petermeier, H., Steinbacher, M., Gómez-Peláez, A. J., Leuenberger, M. C., Schumacher, M., Trickl, T., Couret, C., Meinhardt, F., and Menzel, A.: Adaptive Baseline Finder, a statistical data selection strategy to identify atmospheric CO2 baseline levels and its application to European elevated mountain stations, Atmos. Meas. Tech. Discuss., https://doi.org/10.5194/amt-2017-316, in review, 2017.