Análisis de Aerosoles en el Emplazamiento de Sevilla Utilizando Datos del Espectrorradiómetro POM-02: Caracterización e identificación de periodos atípicos

Abstract

El objeto del presente estudio es la caracterización de las propiedades ópticas de los aerosoles atmosféricos medidas desde enero de 2019 hasta octubre de 2023 en la estación radiométrica del Grupo de Termodinámica y Energías Renovables (GTER), situada en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Sevilla. Estas propiedades de los aerosoles atmosféricos se detallarán en el interior de este documento, y en su análisis se emplearán diagramas de dispersión y boxplots o diagramas de cajas para observar su variabilidad y juzgar la existencia de posibles estacionalidades. Secundariamente, se va a tratar de componer una metodología que permita identificar días con presencia de aerosoles (calima). Para comprobar comprobar esta posibilidad, se va a llevar a cabo un procedimiento de Machine Learning denominado "Clustering", que consiste en un análisis de los datos clasificándolos en diferentes grupos a través de las similitudes entre los mismos. Con lo anterior, este Trabajo de Fin de Máster está dirigido a ampliar el campo de conocimiento sobre los aerosoles atmosféricos y a abrirle las puertas a futuras investigaciones en este ámbito.

The objective of this study is the characterisation of the optical properties of atmospheric aerosols measured from January 2019 to October 2023 at the radiometric station of the Thermodynamics and Renewable Energies Group (GTER), located at the Higher Technical School of Engineering of Seville. These properties of atmospheric aerosols will be detailed inside this paper, and their analysis will use scatter plots and box plots to observe their variability and judge the existence of possible seasonalities. Secondly, an attempt will be made to compose a methodology to identify days with the presence of aerosols (haze). In order to test this possibility, a Machine Learning procedure called "Clustering" will be carried out, which consists of an analysis of the data by classifying them into different groups. With the above, this Master’s Thesis is aimed at widening the field of knowledge about atmospheric aerosols and opening the doors to future research.