Estimación de las velocidades en superficie de un glaciar mediante técnicas de Kriging Bayesiano
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Iván Pérez-Doña [1] ; Jaime Otero [1]
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[1] Universidad Politécnica de Madrid
Universidad Politécnica de Madrid
Madrid, España
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- Localización: Topografía y cartografía: Revista del Ilustre Colegio Oficial de Ingenieros Técnicos en Topografía, ISSN 0212-9280, Nº 179, 2022 (Ejemplar dedicado a: XII Congreso Internacional de Geomática y Ciencias de la Tierra 2022.), págs. 59-64
- Idioma: español
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Resumen
La velocidad en superficie de un glaciar es un parámetro complicado de medir in situ por las dificultades, tanto de accesibilidad, como logísticas que presentan este tipo de medidas.
Esto hace que las medidas que usualmente se tienen son las que se obtienen mediante medidas repetidas de la posición de estacas clavadas en el glaciar. Estas medidas suelen ser escasas y estar mal distribuidas espacialmente, debido a que suelen estar en zonas de facil acceso. En cambio, pueden tener una amplia cobertura temporal.
En los últimos años podemos encontrar estimaciones de la velocidad en superficie de glaciares obtenidas a partir de medidas de satelite. Estas medidas presentan la característica de que suelen tener una buena cobertura espacial pero nos dan la velocidad para un periodo de tiempo determinado.
No obstante, este es un parámetro muy importante a la hora de estimar el comportamiento de los glaciares mediante modelos numéricos, que necesitan las velocidades en superficie bien para ajustar parámetros libres como para ajustar los resultados de los modelos.
El objetivo de este trabajo es estimar la evolución, entre mayo de 2005 y abril de 2011, del campo de velocidad horizontal en superficie del glaciar Hansbreen (Svalbard), a partir un conjunto de datos medidos por satélite que representa la velocidad media entre enero de 2013 y agosto de 2014, y otro conjunto de velocidades medidas diariamente, entre mayo de 2005 y abril de 2011, de forma indirecta a través de estacas clavadas sobre la superficie del glaciar.
La estimación se realizará utilizando técnicas de Kriging Bayesiano usando como prior inicial el campo de velocidades de satélite, lo que nos permitirá llegar a estimaciones realistas del campo de velocidades en superficie del glaciar durante todo el periodo de estudio.
