VALIDACIÓN DE DATOS DE VIENTO DE UN PERFILADOR LIDAR DOPPLER PARA ESTUDIAR LA DINÁMICA DE LA CONTAMINACIÓN ATMOSFÉRICA EN LA CIUDAD DE MÉXICO.
La obtención de datos mediante percepción remota proporciona variables como perfiles de viento, temperatura y humedad con gran resolución temporal. Mientras que las mediciones in situ por radiosondeos se realizan solamente dos veces al día, los perfiladores de viento tipo Lidar Doppler obtienen datos de velocidad y dirección de vientos con resolución suficiente para estudiar turbulencia cada media hora. En el Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático, contamos con un perfilador Doppler WindCube 100S, capaz de obtener estas mediciones.
Sin embargo, debido al principio de medición de este sensor y de las incertidumbres asociadas, no todos los datos resultan confiables, por lo que se utiliza un coeficiente para filtrarlos: el CNR (Contrast-to-Noise Ratio), que se define como la relación entre la potencia de la señal portadora modulada recibida. Se llevó a cabo un estudio con los datos recopilados desde 2017 hasta 2026 para evaluar la condición del Lidar Doppler, bajo dicho coeficiente el cual preliminarmente arroja un crecimiento lineal respecto a la cantidad de datos válidos medidos. Aunado a esto también se muestran resultados del estudio de datos diurnos y nocturnos, tanto por estacionalidad y se visualizan los perfiles de vientos.
Recopilando los datos, es posible monitorear los perfiles de viento, en un año donde se obtuvo una cantidad confiable de estos bajo el coeficiente CNR en 2019, de acuerdo con su velocidad. Además, con la varianza de la velocidad vertical estimada a partir de estos datos de viento, es posible estimar la altura de la capa límite atmosférica. Este parámetro es fundamental para entender mejor la dilución de contaminantes en la Ciudad de México, por lo que evaluar los datos que la proveen resulta fundamental en un contexto de calidad del aire.