LED-Based Sun Photometer Network for Dynamic AOD Characterization
El espesor óptico de los aerosoles (AOD) es la tasa de agotamiento radiativo en la atmósfera causada por estas partículas. Los fotómetros solares y LIDAR son instrumentos para medir AOD, tienen buena resolución y precisión temporal, pero una resolución espacial baja debido a su alto costo. También e...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2020 |
| País: | Chile |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.anid.cl:10533/253041 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/10533/253041 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Ingeniería y Tecnología Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica, Informática Ingeniería Eléctrica y Electrónica |
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El espesor óptico de los aerosoles (AOD) es la tasa de agotamiento radiativo en la atmósfera causada por estas partículas. Los fotómetros solares y LIDAR son instrumentos para medir AOD, tienen buena resolución y precisión temporal, pero una resolución espacial baja debido a su alto costo. También existen radiómetros en satélites tienen una mejor resolución espacial pero baja precisión y resolución temporal. Este trabajo busca llenar el vacío entre la resolución espacial y la precisión desarrollando un fotómetro solar automático y de bajo costo para caracterizar la variabilidad de AOD en ciudades, utilizando los instrumentos en red. Se sigue un enfoque iterativo en el diseño, el costo final es de USD 218 por instrumento. Además, se propone una nueva metodología de calibración y se compara con el procedimiento típico, teniéndose resultados similares. Finalmente, siete unidades midieron AOD durante unos días en Santiago. Las mediciones muestran la variabilidad de aerosoles en la ciudad. Este trabajo presenta el diseño, metodología, calibración y campañas de los instrumentos. La capacidad automática lograda media fue de 15 días de medición continua, la precisión estimada de las mediciones de AOD es inferior a 0,02 y la consistencia en el tiempo es de más de un mes. |
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Este trabajo busca llenar el vacío entre la resolución espacial y la precisión desarrollando un fotómetro solar automático y de bajo costo para caracterizar la variabilidad de AOD en ciudades, utilizando los instrumentos en red. Se sigue un enfoque iterativo en el diseño, el costo final es de USD 218 por instrumento. Además, se propone una nueva metodología de calibración y se compara con el procedimiento típico, teniéndose resultados similares. Finalmente, siete unidades midieron AOD durante unos días en Santiago. Las mediciones muestran la variabilidad de aerosoles en la ciudad. Este trabajo presenta el diseño, metodología, calibración y campañas de los instrumentos. La capacidad automática lograda media fue de 15 días de medición continua, la precisión estimada de las mediciones de AOD es inferior a 0,02 y la consistencia en el tiempo es de más de un mes.MagísterNacional/2018-2218120https://hdl.handle.net/10533/253041instname: Conicytreponame: Repositorio Digital RI2.0info:eu-repo/grantAgreement//MagísterNacional/2018-2218120info:eu-repo/semantics/dataset/hdl.handle.net/10533/93488http://repositorio.uchile.cl/bitstream/handle/2250/179149/Led-Based-sun-photometer-network-for-dynamic-AOD-characterization.pdf?sequence=1info:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chilehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/Ingeniería y TecnologíaIngeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica, InformáticaIngeniería Eléctrica y ElectrónicaLED-Based Sun Photometer Network for Dynamic AOD Characterizationinfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTesisTesishttps://hdl.handle.net/10533/253041THUMBNAILLed-Based-sun-photometer-network-for-dynamic-AOD-characterization.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4912https://repositorio.anid.cl/bitstreams/f4621bbe-de93-4070-9152-babc669b01f4/download7510c69abcfdd6e09eca4887eb609d7aMD51TEXTLed-Based-sun-photometer-network-for-dynamic-AOD-characterization.pdf.txtExtracted texttext/plain131940https://repositorio.anid.cl/bitstreams/bc3b96d7-519b-48b4-b28b-6a1b81cfbe48/download830bdbd9c467d70a0a29b295818b2a71MD52CC-LICENSElicense_rdfapplication/octet-stream1232https://repositorio.anid.cl/bitstreams/4de2d911-9cc3-4042-b6a2-40b711c065fa/downloadf97bcfdf58f3e17b5cec231112dab5b1MD53LICENSElicense.txttext/plain1779https://repositorio.anid.cl/bitstreams/f6037556-5220-4991-aca5-c37dd369f34c/download593a6e7305c66c56041a9f9e15a649c1MD54ORIGINALLed-Based-sun-photometer-network-for-dynamic-AOD-characterization.pdfArticulo principalapplication/pdf4483301https://repositorio.anid.cl/bitstreams/9d035240-fb47-4d59-9c85-26ce4f0291e1/download6c4edc7b7c69a5256ce4b401c839e147MD5510533/253041oai:repositorio.anid.cl:10533/2530412023-07-24 17:20:52.207http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://repositorio.anid.clRepositorio ANIDaletelier@anid.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 |
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