Previamente, en Inversion térmica: Desentrañanando un fenómeno oculto e Inversion térmica: Análisis de caso se desarrollaron los fundamentos teóricos de dicho fenómeno, su relación con la aplicación de fitosanitarios y se realizó un análisis de caso para una localidad de la provincia de Santiago del Estero. Como se mencionó, las primeras aproximaciones al fenómeno fueron en línea con lo recopilado a partir de bibliografía y los intercambios con distintos actores del sector.
Para dar un paso más, desde BerecoLabs decidimos realizar un segundo abordaje más integral del fenómeno, estudiando su variabilidad espacial y temporal. Para esto se compiló la información transmitida durante una semana por 5 estaciones meteorológicas hechas ad-hoc para el proyecto, que miden y transmiten en tiempo real la diferencia de temperatura entre 1m y 2.5m. La disposición espacial de las estaciones es la siguiente:

VARIABILIDAD ESPACIAL

Un primer análisis que surge es el de la distribución espacial de la inversión térmica. En la Figura 1, si bien se puede observar un claro patrón de presencia de IT durante el período atardecer-amanecer, se ve que existen algunas diferencias entre los sitios. Encontramos sitios con IT más marcadas (como es el caso de Bandera) y otros con menor número de ocurrencia o intensidad (como Río Muerto). Estas diferencias en el número de ocurrencias
del fenómeno pueden visualizarse en la Figura 2, pudiendo ser hasta 4 veces mayor en un sitio que en otro. Resta averiguar los mecanismos que están operando detrás de estas diferencias.

Figura 1. Diferencia de temperaturas a 1m y 2.5m para las 5 estaciones meteorológicas en función del tiempo.

Figura 2. Cantidad de ITs por localidad.

VARIABILIDAD HORARIA

Un segundo análisis es el de la distribución horaria de la ocurrencia del fenómeno de inversión térmica. Según se desprende de la Figura 3, parece haber una clara limitación del fenómeno al período comprendido entre el atardecer (alrededor de las 19 horas) y el amanecer (alrededor de las 7 horas). Cabe destacar que este análisis fue realizado con datos correspondientes al mes de Octubre.
Si se restringen los datos sólo a aquellos momentos donde se detectó la presencia de inversión térmica, este patrón queda todavía más a la vista. Tal como se observa en la Figura 4, alrededor del 96% de los momentos con ocurrencia del fenómeno fueron entre las 19 y las 7 horas. Y el 4% de los momentos por fuera de esa ventana temporal, se corresponden con inversiones térmicas leves, menores a 1 grado centígrado de diferencia.

Figura 3. Distribución horaria de la diferencia de temperaturas a 1m y 2.5m para las 5 estaciones
meteorológicas.

Figura 4. Distribución horaria de los momentos con presencia de inversión térmica para las 5 estaciones
meteorológicas.

RELACIÓN VIENTO-IT
Por último, se realizó un análisis comparativo de la relación entre la velocidad del viento y la
ocurrencia de inversión térmica. En línea con los resultados obtenidos previamente,
encontramos que existe una fuerte relación entre ambas variables. En la Figura 5 puede
observarse como la mayor parte de los momentos donde se detectó una inversión térmica
coincidieron con momentos de velocidades de viento bajas. Los momentos de inversión
térmica que fueron acompañados de velocidades de viento altas fueron pocos y de
intensidad baja (menores a 1 grado centígrado).

Figura 5. Velocidad de viento para los momentos con presencia de inversión térmica.

 

Sobre Berecolabs
BerecoLabs es un desprendimiento de Bereco SA. Desde su fundación ha participado en diversos
proyectos de desarrollo. Entre ellos ha ganado y desarrollado proyectos con el programa FONTAR y
del programa FONARSEC del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva de
Argentina. Estos proyectos han generado relaciones de trabajo y desarrollo con universidades,
empresas y usuarios. Entre los productos que hemos desarrollado hay aplicaciones móviles tales
como AgroApp o Pampa Inteligente para mejorar la producción de alimentos en el campo; juegos

serios tales como Alerta Areco, para definir estrategias de gestión de ciudades frente a extremos
climáticos, o RMN – smart mobility para definir estrategias para mejorar la movilidad en el corredor
norte del área metropolitana del a ciudad de Buenos Aires; un modelo de pronóstico de energía
eólica en Bélgica en base a datos y algoritmos inteligentes.
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