Método Estadístico para el Monitoreo de la Capa Crítica F2

Método Estadístico para el Monitoreo de la Capa Crítica F2

26 noviembre 2010Astro1.074 comentarios

Introducción

Desde mediados del siglo XX, la relación ionosférica-sísmica ha sido ampliamente documentada y estudiada por la astrofísica y la geología, con el propósito de poder obtener un conocimiento acabado de la dinámica de este fenómeno, y con éllo, poder generar herramientas predictivas de comportamiento que posibiliten, entre otras cosas, el pronóstico sísmico con precisión y confiabilidad. Las primeras observaciones realizadas en Alaska por Davies and Baker (1964), permitieron descubrir que las frecuencias de absorción de la ionósfera variaban de manera importante antes, durante, y después de algunos sismos. Si bien el porqué de esta fenomenología aún no es totalmente definido, las conclusiones preliminares indicarían que dichas alteraciones provienen de dos fuentes clásicas: (a) perturbaciones producidas por tormentas solares y (b), perturbaciones producidas por el transporte energético de las fallas geológicas.  Con el uso de ionosondas y equipamiento espacial, se ha logrado verificar que, en la gran mayoría de los casos, las alteraciones ionosféricas estarían asociadas a la actividad solar, por lo que el estudio de las condiciones climáticas espaciales resultó ser crucial para definir el comportamiento de la ionosfera y con éllo, el comportamiento de la actividad sísmica.

Las observaciones de Hayakawa (1994) indicaron que existían importantes variaciones de la Capa Crítica F2 (foF2) previas a eventos sísmicos. Aunque este patrón no ha de ser constante, el estudio estadístico da un valor gravitante a esta relación. De ahí que muchos científicos han de seguir atentamente el comportamiento de la foF2, en busca de anomalías precursoras de sismos.

En el siguiente trabajo, se pretende exponer el desarrollo de una herramienta estadística de cálculo y monitoreo de la capa foF2 Local, para posteriormente aplicar empíricamente los resultados, contrastado con los registros sísmicos, en busca de la mencionada relación ionosférica-sísmica.

Método y Análisis

Es posible descubrir la relación ionosférica-sísmica mediante el uso de herramientas estadísticas?. Para resolver esta interrogante, se propone el análisis de los valores horarios de foF2, en busca de un valor de desviación de datos que evidencia anomalías referidas a un valor umbral nominal. Para este experimento, se considerará la data ofrecida por el Radio-Observatorio de Jicamarca, Perú (JRO) (11°57’05″S, 76°52’27.5″W). En el linkhttp://www.izmiran.ru/services/iweather/foF2/, se pueden descargar los datos diarios y mensuales de foF2 de las ionosondas instaladas por el IZMIRAN (Instituto de Estudio del Magnetismo Terrestre, Ionosfera y Propagación de Ondas de Radio, perteneciente a la Academia Rusa de Ciencias). Para efectos de estudio, se analizará el comportamiento de la foF2 para el mes de Mayo de 2010 (http://www.izmiran.ru/services/iweather/dcp1/10/jm1005f.txt).

La información es trasladada a una planilla Excel u otro sistema de trabajo similar (para esta demostración se utilizará Excel). La información es ordenada y graficada como se muestra a continuación:

Ordenamiento gráfico de la información de foF2

Posteriormente, se genera un normalizado de los datos, generando un gráfico logarítmico, tal como muestra el gráfico a continuación:

Ordenamiento logarítmico de los valores de foF2

Por último, se aplica un factor discriminante de anomalía, que para este caso será el porcentaje de desviación de datos superior (%DI), obtenido del modelo:

Donde X es el valor muestral, y UB es el límite de desviación superior, obtenido a partir del modelo:

Donde x’ es la media aritmética (promedio) de los datos, y IQR es el rango inter-quartil. En el Excel, el IQR se obtiene de la substracción del quartil 3 menos el quartil 1. Esta se haya en las funciones estadísticas del programa, como se muestra a continuación:

Función QUARTIL en Excel

El valor se obtiene seleccionando el rango de datos en estudio e indicando que quartil se desea obtener. Finalmente, se grafica el %DI, obteniendo los datos como muestra la gráfica a continuación:

Análisis gráfico del porcentaje de desviación de datos de foF2

Los peaks resultantes expresan las anomalías del comportamiento de la foF2, especialmente, aquellos valores que escapan del comportamiento natural de la serie, principalmente, variaciones anómalas y valores límites.

Correlación y Comprobación de los Resultados

Finalmente, se procede a la correlación de las anomalías de foF2 con los registros sísmicos locales. De acuerdo a los estudios de  Matsauka y Yamazaki (2001), las anomalías de la foF2 aparecen como precursoras de eventos sísmicos en periodos bien definidos: 192, 144, y 72 horas. Los resultados del  contraste del análisis estadístico confeccionado y la sismicidad local de la JRO (radio aproximado de 400 kms) son los siguientes:

Correlación de señal y sismicidad, área Perú (Mayo 2010)

Como puede verse, existe una relación bastante importante entre la detección de la señales y los eventos sísmicos, gobernados por un lapso de tiempo aproximado de 8 días o 192 horas.

Conclusiones y Reflexiones Finales

Como se puede observar, existe una relación importante entre las anomalías de la capa crítica F2 y la sismicidad. Los resultados demostrarían la existencia de un periodo de tiempo aproximado de 192 horas entre la variación ionosférica y el evento sísmico en cuestión. Si esta hipótesis resulta confiable, sería posible extender los lapsos de predicción del modelo solar-sísmico en hasta 8 días, permitiendo un margen de registro y análisis más acabado sobre dicho comportamiento. El monitoreo constante y serio de la foF2, y la utilización de la herramienta propuesta en el siguiente trabajo permitirán no sólo la consolidación del cálculo estadístico demostrado, sino que el afinamiento del entendimiento de la mecánica atmosférica en general, que es la base requerida para para generar metodologías de predicción y  pronóstico.

Astro 2010