Trabajo: Aerosoles (AOD)

Captura

a) Introducción:

Denominamos aerosol a una dispersión de partículas sólidas y líquidas en suspensión en un gas. Los aerosoles atmosféricos se refieren a partículas sólidas y líquidas suspendidas en el aire. Los aerosoles son producidos por diferentes procesos que ocurren en las superficies de la Tierra y del agua, y en la propia atmósfera. Los aerosoles se producen tanto en la troposfera y la estratosfera, pero hay diferencias considerables en los rangos de tamaño, la naturaleza química y las fuentes de los aerosoles que se producen en estas dos capas de la atmósfera.Tienen importantes consecuencias para el clima global, los procesos del ecosistema y la salud humana.
La contaminación atmosférica por aerosoles se define como el cambio en la composición natural de la atmósfera debido a la suspensión de partículas, ya sea por causas naturales o por la acción del hombre, siendo uno de los grandes problemas ambientales en los países más desarrollados. Los aerosoles presentan una alta variabilidad espacial y temporal en la atmósfera con lo que su estudio en muy importante para saber los efectos que producen sobre el clima.
Desde el espacio, mediante el uso de la teledetección y desde estaciones en Tierra se obtienen medidas muy precisas de aerosoles, siendo la medida más importante el espesor óptico de aerosoles (AOD o  τa) ya que puede ser aplicado en los cálculos de transferencia radiativa y en la evaluación del tratamiento de los aerosoles en los modelos regionales y el clima, pues representa la carga total de aerosoles en la columna atmosférica.
Este se define como:
Siendo la suma de la sección eficaz (coeficiente de extinción ‘σ’) para  todos los tamaños de partículas. Experimentalmente el espesor óptico se obtiene mediante la fotometría solar empleando la ley de Beer.
En Tierra se emplea la red AERONET para la medida de aerosoles, esta es una red instrumental internacional ubicada en más de 100 lugares, que mediante el fotómetro solar CE318 realiza una caracterización muy precisa de los aerosoles en la columna atmosférica, derivan AOT en 0.34, 0.38, 0.44, 0.50, 0.67, 0.87 y 1.2 micrómetros. Utilizando un algoritmo de inversión obtiene  las diversas propiedades de los aerosoles. El uso de esta estación y los datos obtenidos desde satélite (productos MODIS de aerosoles) serán la base de este trabajo.

Concretamente se empleará el producto MODIS de aerosoles (MYD/MOD04) de nivel 2 para validar con los datos obtenidos con la red AERONET, basándonos en el método propuesto por Ichoku et al. (2002) que utiliza una validación espacio-temporal de los datos de MODIS con AERONET. El sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)  es un instrumento ubicado en los satélites EOS terra & Aqua. Estos satélites vienen adquiriendo datos desde principios de 2000 (Terra) y desde mediados del 2002 (Aqua). Entre todos los diferentes productos que ofrecen, los productos de los aerosoles atmosféricos son de suma importancia.

El sensor MODIS logra una cobertura mundial una o dos veces al día, con un conjunto de datos de 10×10 Km. de tamaño de píxel en el nadir.      AERONET adquiere datos a intervalos de 15 minutos en promedio en las diferentes estaciones. Por tanto no se pueden comparar datos directamente de MODIS con AERONET ya que una superficie de 10×10 Km. no se pude equiparar al punto que representaría una estación. Incluso si el píxel fuera muy pequeño casi como un punto, es improbable que representara las mismas condiciones que mediría un fotómetro solar, ya que los ejes de observación son diferentes y la atmósfera es muy variable.

Además los tiempos de medición de las diferentes estaciones AERONET raras veces coinciden con los tiempos de MODIS. Por tanto para una buena validación de ambas medidas habría que comparar las estadísticas espaciales de MODIS con las correspondientes estadísticas temporales de AERONET.

Este enfoque espacio-temporal permite la validación objetiva y rápida de las medidas de satélite con la medidas en tierra, a pesar de las diferentes características de las dos fuentes de datos.

b) Objetivos TFM

En este TFM se pretende realizar la validación de datos para diferentes estaciones de la zona del mar mediterráneo, siendo una continuidad del estudio realizado por S.Segura et al. (2012) “Validation of MODIS aerosol optical depth over a Mediterranean and coastal urban environment (Valencia, Spain)”. En esta ampliación de la investigación anteriormente referenciada se estudiaran las estaciones del mediterráneo que se hallen muy cerca de la costa, ya que el algoritmo para obtener el AOD de MODIS es diferente en función de la superficie sobre la que se calcule (tierra u océano) con lo que considerando una estación costera de AERONET se podrá validar ambos algoritmos y estudiar cual de los dos describen mejor las medidas. Se considerarán aquellas estaciones costeras que estén a una distancia máxima de 10 km del mar, y que tengan más de 1000 días con datos AOD de nivel 2.0.

En este TFM se pretende realizar la validación de datos para diferentes estaciones de la zona del mar mediterráneo, siendo una continuidad del estudio realizado por S.Segura et al. (2012) “Validation of MODIS aerosol optical depth over a Mediterranean and coastal urban environment (Valencia, Spain)”. En esta ampliación de la investigación anteriormente referenciada se estudiaran las estaciones del mediterráneo que se hallen muy cerca de la costa, ya que el algoritmo para obtener el AOD de MODIS es diferente en función de la superficie sobre la que se calcule (tierra u océano) con lo que considerando una estación costera de AERONET se podrá validar ambos algoritmos y estudiar cual de los dos describen mejor las medidas. Se considerarán aquellas estaciones costeras que estén a una distancia máxima de 10 km del mar, y que tengan más de 1000 días con datos AOD de nivel 2.0.

    En la (figura 1) se pueden ver la selección de estaciones que se hizo de acuerdo a la distancia a la costa y al número de datos en los diferentes niveles.

 Captura

 (Fig 1.)- Estaciones AERONET en la zona del mediterráneo (en rojo las más alejadas de la costa y no consideradas para este trabajo).

 En primera instancia se realizará un estudio de las siguientes estaciones AERONET:

-Burjasot (España), Villegranche (Francia), Messina (Italia), Forth-Crete (Grecia), Ims-Metu-Erdemlk (Turquía) y Nes-Ziona (Israel). Estaciones que están distribuidas por todo el arco mediterráneo.

Una vez obtenidos los datos para estas estaciones se procederá a la validación de datos MODIS y AERONET,  a partir de la programación Matlab para procesado y validación de datos ya implementada por S.Segura. Los datos obtenidos son datos AERONET de 2007 a 2011, y datos MODIS Terra & Aqua de 2007 a 2011. Para la validación se empleará el valor de AOD de la banda de 550nm que están disponible en los productos MODIS de terra y océano.

   Teniendo en cuenta además si están en el margen de error esperado (Levy est al. (2009)):

Océano: Δτa = ± (0.03 + 0.05τa)

 Tierra:   Δτa = ± (0.05 + 0.15τa)

Obteniendo finalmente graficas de correlación entre la media espacial de AOD de MODIS y la media temporal de AOD de AERONET, pudiendo así comparar directamente los datos.

 1) Resultados preliminares para la estación AERONET de Burjassot (Valencia):

Coordenadas y altitud:
  • Latitud: 39.50800° N
  • Longitud: 0.41800° W
  • Elevación: 30 m
Descripción de la Estación AERONET: La estación está ubicada en la localidad de Burjassot, concretamente en la terraza de la Facultad de Física del Campus de la Universidad de Valencia.A 5 km de la ciudad de Valencia y a 10 km de la costa.

 Tras realizar el procesado de las imágenes se procede a la validación de datos. Se puede ver a continuación una tabla con los diferentes resultados de % de datos dentro del error esperado:

Sensor MODIS % datos error esperado. (Tierra) % datos error esperado. (Mar)
Terra 85.01% 71.43%
Aqua 79.30% 63.30%

 Modis-Terra tiene mayor número de datos dentro del error esperado, muchos más datos bien validados en la zona de Tierra. Sin embargo Modis-Aqua tiene un valor un poco más bajo en la validación de datos, funcionando peor en la zona de agua. La más alta correlación de los datos es para Terra-Mar con un valor de 0.92. y un 71.43% de datos dentro del error esperado.

 Obteniendo las siguiente gráficas de validación, donde están expuestas la recta de ajuste, el coeficiente de correlación, la recta y=x, los limites de error esperado  según sea tierra o mar (Levy et al. (2009)) y el tanto por ciento de datos que están dentro del error esperado

CapturaGráficas de la validación de los diferentes valores de AOD para las medidas de: Terra sobre tierra (AODTT), Terra sobre mar (AODTO), Aqua sobre tierra(AODAT), y Aqua sobre mar (AODAO). Burjassot (España) datos desde 2007 a 2011

 Se observa que las figuras correspondientes a la comparación de las medidas de MODIS Terra sobre océano (AODTO) y MODIS Terra sobre Tierra (AODTT), son las que muestran una desviación menor en el ajuste con los datos de la estación del suelo. En el ajuste del AOD de Aqua para tierra (AODAT) como de Aqua sobre océano (AODAO), se aprecia que en ambos casos MODIS tiende a subestimar el AOD para valores altos, sobretodo en Terra sobre tierra (AODTT).

Una forma de analizar la validación del AODMODIS consiste en comprobar si el porcentaje de datos incluidos dentro del error esperado se encuentra alrededor del 66 %, lo que equivale a una desviación estándar de la media. En la tabla 4.1 se aprecia cómo en el caso del algoritmo sobre tierra, se obtienen buenos resultados, 85 % para Terra y 79 % para Aqua; sobre océano, el porcentaje disminuye, siendo de 71 % para Terra y 63 % para Aqua, aunque está próximo al límite permitido, y por tanto pueden considerarse resultados válidos, ya que la estimación del error sobre mar es mucho más exigente que sobre tierra. Por tanto, se puede considerar que los valores de AODMODIS en los 4 casos diferentes entran dentro del error esperado.

 Tabla 4.1. Resultados del ajuste: número total de datos (N), porcentaje dentro del error esperado (%), pendiente (m) e intersección (n) con sus respectivos errores, y coeficiente de correlación (r):

CapturaLos resultados del ajuste obtenidos en la tabla 4.1 permiten suponer que la validación de cada uno de los 4 valores de AOD de MODIS es bastante buena. En la evaluación del ajuste se ha tenido en consideración que valores de la pendiente (m) alejados de 1 indican  la existencia de algún tipo de diferencia entre el modelo microfísico de aerosoles empleado en el algoritmo de utilizado y la situación real (Zhao et al., 2002). Por otro lado, valores de la intersección (n) diferentes de 0 indican una desviación del algoritmo para valores bajos de AOD, que pueden estar relacionados con problemas de calibración o con la influencia de la reflectividad de la superficie (Zhao et al., 2002).

 En nuestro caso, se ha obtenido valores para las pendientes (m) del ajuste cercanos a 1, por encima de 0.88 tanto para Terra como para Aqua. Por otro lado, los de la intersección (n) son próximos a 0 en todos los casos, encontrándose alrededor de 0.01-0.032 para tierra y, entre 0.009-0.024 para mar, por tanto, situándose en el caso de océano dentro del error del AOD de AERONET (situado entre 0.01 – 0.02) y para tierra un poco alejado ya que la reflectividad de la superficie terrestre puede introducir diferencias mayores que las del océano.

El coeficiente de correlación (r) entre los diferentes parámetros hace notar la existencia de una buena relación entre los datos medidos por el sensor MODIS y los de suelo ya que toma valores por encima de 0.80, sobre todo para Terra.

 Para estudiar la desviación de las medidas de satélite respecto de las de referencia, se ha calculado la desviación cuadrática media (RMSD) y la desviación media (MBD) (tabla 4.2).

 Tabla 4.2: Estadísticas de la validación: desviación cuadrática media (RMSD), desviación media (MBD), y media de los valores de AOD medidos por el CIMEL (AODCIMEL) y por MODIS (AODMODIS), con sus respectivos errores.

CapturaLos resultados muestran desviaciones un poco altas (RMSD = 0.077) en el caso de AOD sobre tierra (Aqua-Tierra); mientras que, sobre océano, este parámetro es menor, obteniéndose valores de 0.058 y 0.039 en caso de Aqua y Terra, respectivamente. Como el error asociado a las medidas de MODIS es en general alto comparado con el de AERONET (por encima de 0.055 para tierra y por encima de 0.03 sobre océano), el RMSD obtenido en cada caso es bueno, al ser del orden de los errores de MODIS y menor que el error combinado de ambos. También se ha calculado el MBD. Este se emplea para estudiar la desviación media entre las medidas observadas y las de referencia. Los valores negativos para AODTT, AODAO, AODTO y AODAT indican que MODIS sobrestima ligeramente los valores de AOD, mientras que si hubiéramos obtenido algún valor positivo indicaría lo contrario. Además, el MBD para los 4 parámetros validados, no supera el valor de 0.023, lo que demuestra que, de forma sistemática, las medidas de MODIS se desvían menos que el valor combinado de los errores estimados.

En la tabla 4.2 se muestran también las medias del AOD de cada sensor junto con sus desviaciones estándar. Se observa que los valores medios obtenidos por uno y otro instrumento son prácticamente iguales excepto en el caso de AODAT que hay una diferencia de 0.03 entre ambos instrumentos.

Basándonos en los resultados mostrados en las tablas y de las gráficas, se puede extraer que los resultados con mayor exactitud son obtenidos mediante el empleo del algoritmo sobre océano tanto para Terra (m = 0.99, n = 0.01, r = 0.9, RMSD = 0.039, MBD = -0.008) como para Aqua (m = 0.91, n = 0.01, r = 0.77, RMSD =0.058, MBD = -0.013).

3 pensamientos en “Trabajo: Aerosoles (AOD)”

  1. Hola!! Muy interesante tu TFM. Este año tengo que hacerlo yo y ando algo perdida, pero sé que quiero hacerlo sobre Teledetección y aerosoles. El año pasado mi TFG trató sobre ello.
    Un saludo!!

    1. Gracias :-). Es un tema que me gusta mucho, los aerosoles son muy importantes para el clima.
      Pues sí quieres más datos, el trabajo o artículos te puedo dar la referencias o enviártelos,
      Un saludo

Responder

Introduce tus datos o haz clic en un icono para iniciar sesión:

Logo de WordPress.com

Estás comentando usando tu cuenta de WordPress.com. Cerrar sesión / Cambiar )

Imagen de Twitter

Estás comentando usando tu cuenta de Twitter. Cerrar sesión / Cambiar )

Foto de Facebook

Estás comentando usando tu cuenta de Facebook. Cerrar sesión / Cambiar )

Google+ photo

Estás comentando usando tu cuenta de Google+. Cerrar sesión / Cambiar )

Conectando a %s

Web de divulgación de la Astronomía y la Teledetección

GABRIEL ROSSELLÓ, ESCRITOR

Blog del escritor Gabriel Rosselló. Atrévete a compartir tus ideas, opiniones y críticas. "Sapere aude".

Scientia Plus Conscientia

Thoughts on Science and Nature

Una mujer chueca

Una mujer soñadora y una pesadilla de mujer.

Enriquecimiento Ambiental

Engánchate al bienestar animal!

HAPPY KAOS

EL APARENTEMENTE CASUAL KAOS DE LA VIDA

Estrella Polar sin norte

Cuando nací me otorgaron un obsequio muy especial: me regalaron la Estrella Polar. Llevo desde entonces intentando encontrar mi propio norte sin perder el sur por el camino.

A %d blogueros les gusta esto: