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Fil: Carbajal Benítez, Gerardo. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección Central de Monitoreo del Clima; Argentina. Fil: Barlasina, María Elena. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección Central de Monitoreo del Clima; Argentina. Fil: Condori, Lino Fabián. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección Central de Monitoreo del Clima; Argentina. El trabajo muestra los resultados de seis metodologías para analizar los datos de metano en la atmósfera y seleccionar el mejor método de ajuste y cálculo de sus tendencias. Los datos provienen de tres distintas fuentes, que son Global (GLO), del Observatorio Mauna Loa (MLO) y la Estación de Vigilancia Atmosférica Global (USH) de Ushuaia. El período de los datos es de 1994 a 2020 (26 años). Los resultados obtenidos, también se usa para reforzar al Boletín de Gases de Efecto Invernadero, editado por el SMN. Los métodos son polinomios; de 1er orden o lineal, 2do y 3er orden, el método no paramétrico de suavizado LOESS, polinomios; de 1er y 2do orden más la función seno. El análisis de los residuales en cada metodología, es el criterio que establecemos para evaluar la mejor opción. De esta manera, encontramos que LOESS suavizado es la mejor opción, debido a que, no presentan una tendencia significativa, mientras que los demás métodos sí tienen en sus residuales una tendencia. Después, se analiza las correlaciones para cada método, pero se usa el período de 2007 (inclusive) al 2020, debido a que: a) El CH4 a partir del año 2007, tiene un incremento exponencial, b) Hay una fluctuación del 2000 al 2006 que es difícil de representar. Se encuentra que el polinomio de 1er orden más la función seno, es la que mejor correlación presentan (r2 = 0.9941) de tal manera que es el usado para los datos producidos por la estación VAG de Ushuaia. This work shows the results of six methodologies to analyze the methane data in the atmosphere, and select the best method for adjusting and calculating its trends. The data comes from three different sources, which are Global (GLO), the Mauna Loa Observatory (MLO) and the Global Atmospheric Watch (GAW) of Ushuaia Station. The data period since 1994 to 2020 (26 years). The results obtained are also used to reinforce the Greenhouse Gas Bulletin, published by the SMN. The methods are polynomials; 1st order or linear, 2nd and 3rd order, nonparametric method of LOESS smoothing, polynomials; 1st and 2nd order plus the sine function. The analysis of the residuals in each methodology is the criterion that we establish to evaluate the best option. In this way, we find that smoothed LOESS is the best option, because they do not present a significant trend, while the other methods do have a trend in their residuals. Afterwards, the correlations for each method are analyzed, but the period from 2007 (inclusive) to 2020 is used, because: a) CH4 from 2007 has an exponential increase, b) There is a fluctuation from 2000 to 2006 which is difficult to represent. It is found that the 1st order polynomial plus the sine function is the one with the best correlation (r2 = 0.9941) in such a way that it is used for the data produced by the VAG station in Ushuaia.

Fil: Carbajal Benítez, Gerardo. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección Central de Monitoreo del Clima; Argentina. Fil: Barlasina, María Elena. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección Central de Monitoreo del Clima; Argentina. Fil: Condori, Lino Fabián. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección Central de Monitoreo del Clima; Argentina. El trabajo muestra los resultados de seis metodologías para analizar los datos de óxido nitroso en la atmósfera y seleccionar el mejor método de ajuste y cálculo de sus tendencias. Los datos provienen de tres distintas fuentes, que son Global (GLO), del Observatorio Mauna Loa (MLO) y la Estación de Vigilancia Atmosférica Global VAG de Ushuaia (USH). El período de los datos es de junio de 1997 a diciembre de 2020 (23 años). Los resultados obtenidos, también se usan para reforzar al Boletín de Gases de Efecto Invernadero, editado por el SMN. Los métodos son polinomios; de 1er orden o lineal, 2do y 3er orden, el método no paramétrico de suavizado LOESS, polinomios; de 1er y 2do orden más la función seno. El análisis de los residuales en cada metodología es el criterio que establecemos para evaluar la mejor opción. De esta manera, encontramos que LOESS suavizado es la mejor opción, debido a que no presentan una tendencia significativa, mientras que los demás métodos sí tienen en sus residuales una tendencia. Después, se analiza las correlaciones para cada método, se encuentra que el polinomio de 1er orden más la función seno, es la que mejor correlación presentan (r2 = 0.9941) de tal manera que es el usado para los datos producidos por la estación VAG de Ushuaia. This work shows the results of six methodologies to analyze the nitrous oxide data in the atmosphere, and select the best method for adjusting and calculating its trends. The data comes from three different sources, which are Global (GLO), the Mauna Loa Observatory (MLO) and the Global Atmospheric Watch GAW of Ushuaia (USH) Station. The data period since 1997 to 2020 (23 years). The results obtained are also used to reinforce the Greenhouse Gas Bulletin, published by the SMN. The methods are polynomials; 1st order or linear, 2nd and 3rd order, nonparametric method of LOESS smoothing, polynomials; 1st and 2nd order plus the sine function. The analysis of the residuals in each methodology is the criterion that we establish to evaluate the best option. In this way, we find that smoothed LOESS is the best option, because they do not present a significant trend, while the other methods do have a trend in their residuals. Afterwards, the correlations for each method are analyzed and it is found that the 1st order polynomial plus the sine function is the one with the best correlation (r2 = 0.9941) in such a way that it is used for the data produced by the VAG station in Ushuaia.

Fil: Carbajal Benítez, Gerardo. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección Central de Monitoreo del Clima; Argentina. Fil: Barlasina, María Elena. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección Central de Monitoreo del Clima; Argentina. El presente trabajo presenta seis metodologías para ajustar y calcular la tendencia de los datos de dióxido de carbono (CO2) y elegir objetivamente la más adecuada, para aplicarla los datos obtenidos en la Estación de Vigilancia Atmosférica Global (VAG) Ushuaia. También se utilizan para reforzar las conclusiones datos de CO2 globales y del Observatorio Mauna Loa. Las tres series de tiempo se igualan a las de Ushuaia (octubre de 1994 a diciembre 2020). Los métodos son polinomios; de 1er orden o lineal, polinomios de 2do y 3er orden, el método no paramétrico de suavizado LOESS, polinomios de 1er y 2do orden más la función seno. El análisis de los residuales para cada metodología es determinante, debido a que es el criterio que tomamos para evaluar cual es la mejor opción para los datos de CO2 para la VAG Ushuaia. Y encontramos que LOESS suavizado es la mejor opción para el ajuste, debido a que sus residuales no presentan una tendencia significativa, mientras que los demás métodos sí tienen en sus residuales una determinada tendencia. Posteriormente, se analiza las correlaciones para cada método y se encuentra que el polinomio de 2do y 3er orden son los que el que mejor correlación presentan (ambos; r2 = 0.9969). Otra situación que se encuentra es que los polinomios de 1er y 2do orden más la función seno, tienen buena correlación (ambos, r2 = 0.9954) pero cuando se usan las series completas de los datos globales y del Observatorio Muna Loa (1980 y 1958, respectivamente), estos no pueden reproducir las variaciones que se producen aproximadamente en el año 1992, situación que se observa en el ajuste y en los residuales. This work shows six methodologies to adjust and calculate the trend of the carbon dioxide (CO2) data, and objectively choose the most suitable one, to apply to data obtained in the Ushuaia Global Atmospheric Watch Station (GAW). Global CO2 data and from the Mauna Loa Observatory are also used to reinforce conclusions. The three-time series are equal in length to that of Ushuaia (October,1994 to December,2020). The methods are polynomials; 1st order or linear, 2nd and 3rd order polynomials, LOESS nonparametric smoothing method, 1st and 2nd order polynomials including the sine function. The analysis of the residuals for each methodology is decisive, because it is the criterion, we take to evaluate which is the best option for the CO2 data for the Ushuaia GAW. We find that smoothed LOESS is the best option for the adjustment, because its residuals do not show a significant trend, while the other methods do have a certain trend in their residuals. Subsequently, the correlations for each method are analyzed and it is found that the 2nd and 3rd order polynomials are the ones with the best correlation (both; r2 = 0.9969). Another situation found is that the 1st and 2nd order polynomials plus the sine function have good correlation (both, r2 = 0.9954) but when the complete series of global data and the Mauna Loa Observatory (1980, and 1958 are used, respectively), these cannot reproduce the variations that occurred approximately since 1992, a situation that is observed in the adjustment and in the residuals.

Fil: Barlasina, María Elena. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección Central de Monitoreo del Clima; Argentina. Fil: Carbajal Benítez, Gerardo. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección Central de Monitoreo del Clima; Argentina. Fil: Copes, Gustavo Emmanuel. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. La siguiente nota técnica, tiene el objetivo principal de analizar el entorno de la estación de Vigilancia Atmosférica Global (VAG) Ushuaia, analizando distintas concentraciones obtenidas de ciertos tipos de gases que se miden en la estación, e identificar el sector de la dirección del viento considerado libre de contaminación antropogénica, o sea que posea condiciones de fondo o background. De esta forma se podrá así diferenciar e identificar las mediciones realizadas en la estación, entre condiciones de fondo del planeta y libres de contaminación y las que poseen contaminación antropogénica proveniente de la ciudad de Ushuaia. The following technical note has the main objective of analyzing the environment of the Global Atmospheric Watch (GAW) Ushuaia station, analyzing different concentrations obtained from certain types of gases, which are measured at the station and identifying the wind direction considered free of contamination to have conditions of background. In this way, it will be possible to differentiate and identify the measurements made at the station, between background conditions of the planet and free of contamination and those that have anthropogenic contamination from the city of Ushuaia.

Fil: Barlasina, María Elena. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección Central de Monitoreo del Clima; Argentina. Fil: Carbajal Benítez, Gerardo. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección Central de Monitoreo del Clima; Argentina. Fil: Pérez Fogwill, Germán Andrés. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina. Esta nota técnica se ha desarrollado con el objetivo de presentar el sistema para obtener y procesar los datos de los analizadores de ozono de superficie Thermo Modelo 49C (TECO), instalados en las estaciones del Servicio Meteorológico Nacional (SMN). Los procedimientos descritos aquí están destinados a observadores, operadores y jefes de estaciones que tienen que cumplir con las rutinas descritas aquí, con el fin de garantizar la calidad de los datos obtenidos. This technical note has been developed with the aim of discussing the system for obtaining and processing data from the Thermo Model 49C surface ozone analyzers, installed at the National Meteorological Service (SMN) stations. The procedures described here are intended to observers, operators and station managers who have to comply with the routines described here, in order to ensure the quality of the data obtained.

Fil: Barlasina, María Elena. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Vigilancia de la Atmósfera y Geofísica; Argentina. Fil: Carbajal Benítez, Gerardo. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Vigilancia de la Atmósfera y Geofísica; Argentina. Fil: Sanchez, Ricardo. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Vigilancia de la Atmósfera y Geofísica; Argentina. Fil: Copes, Gustavo Emmanuel. Servicio Meteorológico Nacional. Gerencia de Investigación, Desarrollo y Capacitación. Departamento de Vigilancia de la Atmósfera y Geofísica; Argentina. La presente nota técnica ha sido elaborada con el objetivo de ser una guía para el mantenimiento de los analizadores de ozono superficial Thermo modelo 49C instalados en las Estaciones del Servicio Meteorológica Nacional (SMN). Los procedimientos aquí descriptos son dirigidos a observadores, operadores y jefes de estación quienes tienen que cumplir con las rutinas de mantenimiento descriptas aquí, a fin de lograr un correcto funcionamiento de los analizadores de ozono superficial y asegurar la calidad de los datos obtenidos. This technical note aims to be a guide for the maintenance of the Thermo model 49C surface ozone analyzers installed in National Meteorological Service stations (SMN). The procedures described here are intended to observers, operators and station managers who have to comply with the maintenance routines described here, in order to achieve a correct operation of surface ozone analyzers and ensure the quality of the obtained data.