IMPLEMENTACIÓN Y EVALUACIÓN DE MÉTODOS NO PARAMÉTRICOS PARA DETECTAR VARIACIONES BRUSCAS EN SERIES DE TIEMPO GNSS

CARBONETTI, M.; GENDE M.

Geoacta

Asociación Argentina de Geofísicos y Geodestas

Lugar: La Plata; Año: 2021 vol. 43 p. 17 - 30

1852-7744

Los Sistemas Globales de Navegación por Satélite (GNSS) proveen a sus usuarios de series de tiempo de coordenadas de alta precisión y permiten fácilmente vincular mediciones al Marco de Referencia Terrestre (ITRF). Asimismo dan una herramienta significativa a la comunidad científica para observar y modelar la dinámica del planeta Tierra. Para comprender mejor los fenómenos geodésicos a escala regional, existe una creciente demanda en la detección de desplazamientos milimétricos a sub-milimétricos, lo que requiere mejoras en la sensibilidad de las soluciones GNSS, y enfatizan la importancia de mantener la consistencia de los soluciones en el tiempo. Se decidió hacer uso de métodos no paramétricos para contribuir a la localización de discontinuidades abruptas de manera automática. Estos tienen la ventaja frente a las aproximaciones funcionales, de no exigir conocer a priori el comportamiento de la señal. Se implementaron distintos algoritmos matemáticos de Cambio de Régimen (Regime Shift) y Análisis de Cambio Puntual (Change-point Analysis) para detectar offsets en las series de tiempo, llamados Promedio en Bloque, Promedio Secuencial y Suma Acumulativa. Posteriormente se hizo un análisis y comparación de los resultados obtenidos entre sí, y con un método clásico de maximización, denominado aquí estimador F, propuesto por Basseville y Nikiforov (1993). Los distintos algoritmos fueron aplicados a series de tiempo de 21 estaciones pertenecientes a la red SIRGAS-CON, que presentaban discontinuidades conocidas de distintas magnitudes. Luego de aplicados los algoritmos se les impusieron condiciones adicionales a los resultados de manera de minimizar la cantidad de falsos positivos detectados, sin sacrificar la sensibilidad de la detección. Todos los algoritmos propuestos fueron capaces de detectar los saltos en la gran mayoría de las estaciones analizadas. Su aplicación se vuelve más robusta al combinar las técnicas, y al cotejar para cada estación las ubicaciones de los offsets en las tres componentes. El método de Promedio Secuencial fue eficaz en un 87% de los casos analizados, mientras que el Promedio en Bloque fue exitoso en el 95% de ellos. El algoritmo de Promedio en Bloque fue el método más eficaz de los analizados para encontrar saltos en series de tiempo de coordenadas GNSS y cuantificarlos.