Estudio de métodos de interpolación espacial y diseño y creación de herramienta de visualización de mapas interpolados con variables atmosféricas

Abstract

El espesor óptico de aerosoles (AOD) es un parámetro crítico para entender el impacto y la concentración de aerosoles en la atmósfera. Los aerosoles, que incluyen polvo, hollín y otras partículas, pueden generarse de procesos naturales como las erupciones volcánicas o por procesos humanos como las emisiones industriales. Estas partículas tienen un impacto significativo en el clima, tiempo, calidad el aire y salud pública. Un alto valor de AOD indica una mayor presencia de aerosoles, que puede reducir la visibilidad, afectar a la salud e influenciar en el clima al modificar la radiación de la luz solar. En este contexto se hace necesario monitorizar los valores de AOD. Sin embargo, no existe una gran cantidad de datos. Es por ello que en este documento se investiga sobre métodos de interpolación para predecir valores en lugares sin mediciones. Finalmente se desarrolla una aplicación en Python capaz de utilizar los métodos de interpolación investigados que han obtenido los mejores resultados para crear visualizaciones de los mapas de interpolación con la herramienta.

Aerosol Optical Depth (AOD) is a critical parameter for the understanding of the impact and the concentration of aerosols in the atmosphere. Aerosols include dust, shoot and other particles which can be generated by natural processes such as volcanic eruptions or by human processes such as industrial emissions. These fine particles have a high impact in climate, weather, air quality and public health. A high AOD measurement indicates a greater presence of aerosols, which can reduce visibility, affect health and modify the climate by blocking sun radiation. In this context, the monitoring of AOD values is made necessary. However, there is a lack of data available. Is thus, the reason of this document being dedicated to the investigation of interpolation methods to predict values of AOD in emplacements without real measurements. Finally, it is developed a Python application which uses the interpolation methods investigated with the best results to create a tool which can interpolate and show a view of the interpolated maps.