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Resumen
Los estudios del radar de apertura sintética interferométrico (InSAR) sobre el desplazamiento del suelo suelen estar plagados de artefactos troposféricos, que son retrasos de fase resultantes de las variaciones espacio-temporales de la refractividad del aire dentro de la troposfera. En este estudio, nos centramos en los productos InSAR COSMO-SkyMed (banda X) obtenidos sobre dos tipos diferentes de volcanes en Nicaragua: el estratovolcán Telica y la caldera Masaya. Examinamos la aplicabilidad de un método de corrección lineal empírica y de tres Modelos Meteorológicos Globales (GWM) con diferentes resoluciones espaciales y temporales para eliminar la componente de fase troposférica. Invertimos linealmente los interferogramas corregidos por la troposfera utilizando la técnica de series temporales del Small BAseline Subset (SBAS) para producir series temporales de desplazamiento del suelo. Se realizaron evaluaciones estadísticas en los interferogramas corregidos para examinar la importancia de las correcciones aplicadas en los interferogramas individuales y los resultados de las series temporales. Encontramos que la aplicabilidad de los métodos de corrección depende en gran medida de cada caso y que, en general, la resolución temporal de los GWM influye en su capacidad para captar los retrasos de fase turbulentos de la troposfera. En los dos volcanes objetivo, nuestro estudio muestra que ninguno de los GWMs es capaz de capturar con precisión los retrasos de fase troposféricos. Nuestro estudio proporciona una guía para los investigadores que utilizan datos InSAR en regiones tropicales y que desean utilizar correcciones de modelos troposféricos para evaluar cuidadosamente la aplicabilidad de los diferentes tipos de métodos de corrección troposférica.
Introducción
El radar de apertura sintética interferométrico (InSAR) es una técnica que combina adquisiciones repetidas de satélites SAR para obtener imágenes del desplazamiento del suelo en regiones específicas de la Tierra. En los últimos 25 años, InSAR se ha utilizado para examinar el desplazamiento del suelo en regiones volcánicas activas, lo que ha permitido mejorar la comprensión del alcance del almacenamiento y el transporte de magma en los sistemas de tuberías de magma, así como el crecimiento y la estabilidad de los edificios volcánicos.
Que incluyen el desplazamiento real del suelo (Δϕdef), las diferencias en la geometría orbital del satélite (Δϕorbit), las contribuciones de la topografía (Δϕtopo), las contribuciones de retardo de fase de la ionosfera y la troposfera (Δϕatm), y otras contribuciones de ruido como el ruido de los instrumentos y los cambios en las propiedades de dispersión del suelo (Δϕnoise
Las contribuciones topográficas pueden tenerse en cuenta utilizando modelos digitales de elevación [13] y las contribuciones de la geometría orbital pueden eliminarse utilizando órbitas precisas de los satélites (también conocido como aplanamiento). Con la mejora de la tecnología de los satélites, se pueden evaluar las contribuciones de ruido térmicamente correlacionadas de los instrumentos a bordo de los satélites. Los píxeles de baja coherencia (baja relación señal/ruido) debidos a cambios en las propiedades de dispersión del suelo pueden enmascararse en el campo de desplazamiento del suelo.
Las contribuciones atmosféricas, sin embargo, son más difíciles de contabilizar ya que a menudo implican contribuciones de retardo de fase tanto de la ionosfera (60-1000 km) como de la troposfera (0-10 km), lo que puede sesgar las mediciones de desplazamiento del suelo reales. La ionización de átomos y moléculas neutras en la ionosfera por la radiación solar de alta energía da lugar a una mezcla de moléculas de gas neutras, iones libres y electrones. Esto influye en la propagación de la radiación de microondas a través de la capa ionosférica, causando desplazamientos de fase como adelantos de fase y retrasos de grupo, que se traducen en desplazamientos de acimut y desenfoques entre las adquisiciones del SAR. Los efectos ionosféricos tienen un impacto significativo en las imágenes satelitales SAR adquiridas utilizando radiación de mayor longitud de onda, como la banda L (~24 cm), en comparación con las longitudes de onda más cortas, como la banda C (~6 cm) y la banda X (~3 cm) [18]. Por otra parte, los gradientes de refractividad del aire troposférico son una función de la temperatura, la presión y el vapor de agua, y todos ellos varían verticalmente en función de la altura de la atmósfera. El vapor de agua también varía lateralmente entre los tiempos de adquisición de los satélites de radar, independientemente del terreno, y por tanto influye en la refractividad espacial 3D dentro de la troposfera. Los cambios espaciales y temporales en la humedad relativa de ~20% pueden dar lugar a un error de hasta 10 cm en los mapas de desplazamiento del suelo InSAR [20]. Los retrasos de fase que varían temporal y espacialmente en la troposfera se denominan retrasos de fase turbulentos y son el resultado de los procesos de mezcla turbulenta dentro de la troposfera, como la convección debida al calentamiento solar de la superficie de la Tierra, el arrastre por fricción, los cambios en la dirección y velocidad del viento a diferentes niveles de presión y las variaciones estacionales en las condiciones de vapor de agua, temperatura y presión. Los retrasos de fase estratificados están típicamente asociados con la topografía como franjas concéntricas centradas en las características topográficas [12,19]. Los retrasos de fase troposféricos son independientes de la longitud de onda del satélite del radar, ya que la troposfera es un medio no dispersivo. Sin embargo, ha habido casos en los que se han detectado eventos de precipitación intensa a gran escala en imágenes SAR de banda X y C.
Métodos
Análisis de series temporales InSAR
Para las dos regiones de estudio de caso en Nicaragua, la técnica InSAR se aplicó a los datos obtenidos de la constelación CSK de banda X (3,1 cm) de la Agencia Espacial Italiana de cuatro satélites, que tiene una resolución temporal que oscila entre 1-14 días y una resolución espacial de 3 m en rango y azimut. Los pares de fechas potenciales para crear interferogramas se examinaron trazando la línea de base perpendicular frente a la fecha de adquisición del satélite radar. La primera fecha de adquisición se fijó en una línea de base cero, y se utilizó un umbral de línea de base perpendicular inferior a 300 m y un umbral temporal inferior a 180 días para determinar los pares de interferogramas que debían realizarse. Cada gráfico de línea de base perpendicular frente a la fecha de adquisición del satélite de radar se examinó para comprobar la conectividad de la red y las separaciones de la línea de base, lo cual es importante cuando se utiliza la técnica de análisis de series temporales del Small BAseline Subset (SBAS). Una red bien conectada se define como un gráfico perpendicular frente a la línea de base temporal en el que cada fecha tiene al menos dos pares de interferogramas asociados. Los interferogramas se procesaron utilizando el software GAMMA, y se utilizó un modelo de elevación digital TanDEM-X de 12 m de resolución espacial para eliminar las contribuciones de la fase topográfica. Los interferogramas se suavizaron utilizando un filtro espectral adaptativo y se desenvolvieron utilizando la técnica de flujo de coste mínimo y la red irregular triangular. Los interferogramas desenvueltos se convirtieron de fase de línea de visión del radar (LOS) en radianes a desplazamiento del suelo LOS en centímetros con respecto al suelo. Los interferogramas se redujeron de 12 m a 90 m de espacio entre píxeles para mantener la coherencia entre los diferentes conjuntos de datos del GWM y se volvieron a referenciar a una región que se supone que experimenta poco o ningún desplazamiento. Se examinaron los interferogramas individuales desmuestreados para comprobar los errores de desenvolvimiento y la coherencia en las proximidades de cada volcán de estudio y en las regiones que se utilizarían como referencia. Antes del análisis de las series temporales, se utilizó un umbral de coherencia de 0,3 para enmascarar los píxeles ruidosos en cada interferograma.
Modelos meteorológicos globales (GWM)
Seleccionamos los GWMs usando los siguientes criterios: cobertura geográfica sobre Nicaragua, resolución espacial de menos de 35 km, y resolución temporal de 6 h o menos. Se seleccionaron tres GWM para las pruebas el conjunto de datos NARR, el conjunto de datos de reanálisis ERA5, y los productos HRES ECMWF (accesibles a través de GACOS). Los tiempos de los modelos de los GWM se seleccionaron de forma que estuvieran dentro de la media hora de las adquisiciones descendentes (hora de adquisición 23:30 UTC, hora del modelo 00:00 UTC) de Telica y ascendentes (hora de adquisición 11:40 UTC, hora del modelo 12:00 UTC) de Masaya CSK. La interpolación temporal entre los tiempos de modelo subsiguientes no se realizó, excepto para el conjunto de datos HRES ECMWF que se interpolan linealmente de forma temporal utilizando el tiempo de adquisición a través de GACOS. Los conjuntos de datos NARR y ERA5 se generan utilizando el concepto de reanálisis de datos en el que las previsiones anteriores se reevalúan utilizando observaciones atmosféricas más recientes para poder generar una previsión mejorada. En los datos brutos del GWM, cualquier nivel de presión por debajo de las elevaciones locales de los nodos de la red son extrapolaciones. Todos los GWM están disponibles gratuitamente en línea, excepto el HRES ECMWF, al que se puede acceder a través de GACOS o de una licencia personal.
