Revista de Geología y Geofísica

Revista de Geología y Geofísica
Acceso abierto

ISSN: 2381-8719

abstracto

Evaluación y valoración de los métodos de paletermometría de pozo para inferir el cambio climático pasado

Jia Liu*, Tingjun Zhang

El problema de inferir el historial de temperatura de la superficie terrestre (GSTH) a partir de los datos de profundidad de temperatura del pozo, como prácticamente cualquier otro problema geofísico inverso, se caracteriza por la inestabilidad debido a presencia de ruido. Debido a las diferentes formas en que se puede parametrizar y optimizar el problema, la solución depende del método. En este trabajo intentamos analizar los resultados obtenidos por cuatro métodos, incluyendo la Inversión del Espacio Funcional (FSI) y la Descomposición de Valores Singulares (SVD) ampliamente utilizados actualmente, y también el nuevo Método de Soluciones Fundamentales (MFS) y el método Tikhonov. Los cuatro métodos se basan en la teoría de la conducción de calor 1-D. Para evaluar la efectividad de varios métodos, se prepararon datos sintéticos del perfil de temperatura del suelo con ruido y se usaron para comparar diferentes métodos. Analizamos cinco modelos matemáticos que describen el GSTH: (1) Señal de un paso, (2) Señal de rampa única, (3) Señal de rampa única suave, (4) Señal sinusoidal y (5) Señal sinusoidal mixta. Usamos el mismo solver directo y la discretización espacial y temporal en los cuatro métodos para eliminar las posibles diferencias que surgen de estas fuentes. Los cuatro métodos inversos arrojan resultados similares de las tendencias de variación de los GSTH en cuestión. Sin embargo, los GSTH estimados difieren en los detalles del momento y la magnitud de los cambios. La efectividad de los cuatro métodos se vuelve dependiente de la señal, ya que la señal sinusoidal se puede invertir de manera robusta mediante el método MFS, otros tipos de señales se reconstruyen exactamente mediante el método Tikhonov al agregar un pequeño nivel de ruido, y FSI es bueno para suprimir el ruido.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado.
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