Por Ramón Oniel Jimenez Rodríguez (Agrimensor)
La aplicación de la tecnología GNSS, en la industria de la agrimensura, nos motiva a estudiar el cielo, en esta ocasión esa parte más cercana a la tierra llamada la troposfera.

La troposfera es la capa más baja de la atmósfera terrestre. La mayor parte de la masa (aproximadamente el 75-80%) de la atmósfera se encuentra en la troposfera. La mayoría de los tipos de nubes se encuentran en la troposfera y casi todos los fenómenos meteorológicos ocurren dentro de esta capa. La troposfera es, con diferencia, la capa más húmeda de la atmósfera (todas las demás capas contienen muy poca humedad).
La parte inferior de la troposfera se encuentra en la superficie de la Tierra. La troposfera se extiende hacia arriba hasta unos 10 km (6,2 millas o unos 33.000 pies) sobre el nivel del mar.
La altura de la parte superior de la troposfera varía con la latitud (es más baja sobre los polos y más alta en el ecuador) y según la estación (es más baja en invierno y más alta en verano). Puede alcanzar los 20 km (12 millas o 65.000 pies) cerca del ecuador y los 7 km (4 millas o 23.000 pies) sobre los polos en invierno.
El aire es más cálido en la parte inferior de la troposfera, cerca del nivel del suelo. El aire se enfría a medida que se asciende por la troposfera. Por eso, las cimas de las montañas altas pueden estar cubiertas de nieve incluso en verano.
La presión atmosférica y la densidad del aire también disminuyen con la altitud hacia la tropopausa, que es el límite entre la troposfera y la estratosfera. Debido a esta disminución de la presión atmosférica con la altura, las cabinas de los aviones a reacción que vuelan a gran altura, que vuelan en la parte superior de la troposfera, o a menudo justo por encima de la tropopausa en la estratosfera más estable, están presurizadas.
Según SK Dhaka, Vinay Kumar, en. Teledetección atmosférica, 2023, define la troposfera de la siguiente manera:
La capa de la troposfera comienza en la superficie de la Tierra y se extiende hasta unos 8-18 km, dependiendo de la latitud, la longitud y las estaciones. En la región ecuatorial, tiene una altura máxima de casi 18 km y en la región polar se encoge hasta una altura mínima de 7 km. En esta capa, la temperatura disminuye a medida que aumenta la altitud con una tasa de vueltas promedio de 7 °C/km en condiciones húmedas. La troposfera contiene cerca del 75-80% de la masa de la atmósfera y todos los gases de efecto invernadero, como el vapor de agua y los principales gases de efecto invernadero.
La temperatura troposférica está gobernada por el H2Oy los gases de efecto invernadero debido al intercambio radiativo y convectivo. La variación vertical en la troposfera está controlada por la convección que lleva el calor desde la superficie inferior hacia arriba. Casi todos los fenómenos meteorológicos y la formación de nubes tienen lugar en esta región. Desde la superficie hasta la cima, la densidad del aire en esta región disminuye de ρ0(∼1,29 kg m–3) a p0/10 La capa que separa la troposfera de la siguiente capa, la estratosfera, se llama tropopausa.
Las nubes se forman generalmente en la troposfera, la capa de la atmósfera más cercana a la Tierra. A medida que se elevan y descienden, pueden aparecer en infinitas variaciones. Para poner un poco de orden, los científicos han establecido tres grandes categorías en las que se pueden agrupar la mayoría de ellas.
En la parte superior de la troposfera se encuentran las nubes altas, que, dependiendo de la ubicación geográfica, se dan entre los 3,05 y los 18,29 kilómetros aproximadamente. Por debajo se encuentran las nubes de nivel medio, que suelen estar entre los 1,83 y los 7,62 kilómetros. Por último, las más cercanas a la superficie de la Tierra son las nubes bajas, que se sitúan a 1,98 kilómetros o menos.
Dentro de cada uno de estos tres niveles, los científicos organizan las nubes en 10 grandes categorías basadas en las formas generales que adoptan.
Las nubes altas se clasifican como cirros, cirrostratos o cirrocúmulos. Los cirros están formados por cristales de hielo y tienen un aspecto fino, blanco y difuso. Las nubes cirrostratus son blanquecinas y transparentes y tienden a cubrir todo el cielo, creando a veces un efecto de halo alrededor del sol o la luna. Las nubes cirrocumulus también son blancos y pueden tener forma de lámina y ondulada.
Las nubes de nivel medio suelen ser grises y se identifican como altocúmulos, altoestratos o nimbostratos. Las nubes altocumulus están llenas de agua líquida, pero generalmente no producen lluvia. Son irregulares y a menudo aparecen en forma de ondas o hileras. Las nubes altostratus cubren el cielo, pero son más oscuras que las cirrostratus y pueden dar al sol o a la luna un aspecto borroso. Las nubes altostratus pueden presagiar una tormenta. Las nubes nimbostratus son gruesas y oscuras y pueden producir tanto lluvia como nieve.
Las nubes bajas se dividen en cuatro categorías: cúmulos, estratos, cumulonimbos y estratocúmulos. Los cúmulos son los favoritos de los observadores de nubes: son grandes, blancas y algodonosas y -dependiendo de la imaginación de cada cual- pueden parecerse a un oso, una manzana o cualquier otro objeto familiar.
Las nubes cumulonimbus son pesadas y densas; tienden a crecer de forma espectacular y suelen ser precursoras de tormentas eléctricas, granizo o tornados. Las nubes stratus aparecen como una fina capa gris en el cielo. Las nubes stratocumulus son irregulares, grises y blancos, y suelen parecerse a un panal.
Las variaciones en el retraso troposférico son causadas por cambios de humedad, temperatura y presión atmosférica.
Dado que las condiciones troposféricas son muy similares dentro de un área local, los receptores de la estación base y del móvil experimentan un retraso muy similar. Esto permite que los sistemas DGNSS y RTK compensen el retraso troposférico.
Los receptores GNSS también pueden utilizar modelos troposféricos para estimar la cantidad de error causado por el retraso troposférico.
La nubosidad puede interferir con la recepción del GNSS porque las nubes pueden bloquear o debilitar las señales de los satélites GNSS. Esto puede hacer que el receptor GNSS tarde más en adquirir una señal y, en algunos casos, incluso que no reciba ninguna señal.
Además, la lluvia intensa o la nieve pueden interferir con la recepción del GNSS, porque la humedad adicional en el aire puede actuar como una barrera para las señales GNSS. Pareciera un trabalenguas GNSS.
Aunque nos concentramos mayormente en el levantamiento de forma horizontal, tenemos un techo que estudiar y analizar, cabe destacar que existen variables que no se pueden dejar fueras de la ecuación, saber que hay tipo de nubes, que en diferente parte de las estaciones del año se presentan como una obra de arte, están combinada con la presión atmosférica y la densidad del aire.
La presión atmosférica es la fuerza por unidad de superficie que ejerce la atmósfera en un punto específico. Es la consecuencia de la acción de la fuerza de la gravedad sobre la columna de aire situada por encima de este punto.
En la antigüedad estaban lejos de sospechar el peso del aire. Lo consideraban como un cuerpo que por su naturaleza tendía a elevarse, explicándose la ascensión de los líquidos en las bombas por el horror vacui, «horror al vacío», que tiene la naturaleza.
En 1643, Torricelli tomó un tubo de vidrio de un metro de longitud y lo llenó de mercurio. Manteniendo el tubo cerrado con el dedo, lo invirtió e introdujo en una vasija con mercurio. Al retirar el dedo comprobó que el metal descendía hasta formar una columna cuya altura era 13,6 veces menor que la que se obtenía al realizar el experimento con agua.
Como sabía que el mercurio era 13,6 veces más pesado que el agua, dedujo que ambas columnas de líquido soportaban el mismo contrapeso, sospechando que solo el aire era capaz de realizar dicha fuerza.
Luego de la temprana muerte de Torricelli, llegaron sus experimentos a oídos de Pascal, a través del Padre Mersenne, que los dio a conocer por medio de un tratado, actualmente depositado en París.
Aunque aceptando inicialmente la teoría del horror al vacío, no tardó Pascal en cambiar de idea al observar los resultados de los experimentos que realizó. Empleando un tubo curvado y usándolo de forma que la atmósfera no tuviera ninguna influencia sobre el líquido, observó que las columnas llegaban al mismo nivel. Sin embargo, cuando permitía la acción de la atmósfera en uno de los ramales, el nivel variaba.
La densidad del aire o densidad atmosférica, denominada ρ, es la masa por unidad de volumen de la atmósfera terrestre. La densidad del aire, como la presión del aire, disminuye al aumentar la altitud.
También cambia con la variación de la presión atmosférica, la temperatura y la humedad. A 101,325 kPa (abs) y 20 °C (68 °F), el aire tiene una densidad de aproximadamente 1,204 kg/m3 (0,0752 lb/cu ft), según la Atmósfera estándar internacional (ISA). A 101,325 kPa (abs) y 15 °C (59 °F), el aire tiene una densidad de aproximadamente 1,225 kg/m3(0,0765 lb/cu ft), que es aproximadamente 1⁄800 la del agua, según la Atmósfera Estándar Internacional (ISA). El agua líquida pura tiene 1000 kg/m3 (62 libras/pies cúbicos).
La densidad del aire es una propiedad utilizada en muchas ramas de la ciencia, la ingeniería y la industria, incluida la aeronáutica; análisis gravimétrico; la industria del aire acondicionado; investigación atmosférica y meteorología; ingeniería agrícola (modelado y seguimiento de modelos de Transferencia de Suelo-Vegetación-Atmósfera (SVAT)); y la comunidad de ingenieros que se ocupa del aire comprimido.
La presión atmosférica y la densidad del aire están directamente relacionadas. Cuando la densidad del aire aumenta, la presión atmosférica también aumenta. Esto se debe a que la densidad del aire es la masa de las moléculas de aire en un volumen determinado, y la presión es la fuerza ejercida por estas moléculas por unidad de área.
Por lo tanto, más moléculas en un volumen determinado significa que se ejerce más fuerza, lo que resulta en una mayor presión. Por el contrario, cuando la densidad del aire disminuye, la presión atmosférica también disminuye.
De ese techo se desprende tanta información en el mundo de la agrimensura, que su administración es fundamental para comprender un poco más la tecnología GNSS, sus impactos y desafíos.
Observamos las nubes, que forman parte de un mundo que se relaciona con tantán información valiosa, que va más allá de saber aplicar la tecnología en el campo de ta topografía y la geodesia, las cargas ambientales.
Las cargas ambientales son cargas causadas por el viento, las olas, las corrientes y otras fuerzas externas. El viento, las olas y las cargas actuales también pueden inducir movimientos de la plataforma. Las cargas hidrodinámicas que actúan sobre el tubo ascendente se dividen en dos categorías: 1) fuerzas de arrastre, elevación e inercia, y 2) desprendimiento de vórtices inducido por el flujo en el tubo ascendente.
Las series temporales de coordenadas de las estaciones de referencia del sistema mundial de navegación por satélite (GNSS) acumuladas durante los últimos 30 años contienen una gran cantidad de información geofísica que proporciona datos básicos valiosos para la investigación geodésica y geodinámica.
Existen variaciones no lineales significativas dentro de las series temporales de coordenadas del GNSS, y el establecimiento de modelos de movimiento no lineal precisos es crucial para determinar posiciones y velocidades precisas de las estaciones de referencia, así como para construir y mantener un marco de referencia terrestre dinámico.
Además, esto mejora la aplicabilidad de las series temporales de coordenadas del GNSS a una amplia gama de cuestiones geofísicas de vanguardia, incluidos los movimientos tectónicos de placas, los cambios en la masa de hielo y nieve y las variaciones del nivel del mar, lo que resalta su valor científico y de aplicación.
La redistribución de la masa superficial en la atmósfera, los océanos y el agua terrestre es una de las principales causas del movimiento no lineal en las estaciones de referencia GNSS. Desde finales de la década de 1980, muchos científicos han estudiado las contribuciones de las cargas ambientales resultantes de las variaciones en la presión atmosférica, el almacenamiento de agua continental y la presión del fondo oceánico a las series temporales de coordenadas GNSS.
Se ha confirmado que los desplazamientos superficiales causados por cargas atmosféricas, hidrológicas y oceánicas no mareales están fuertemente correlacionados con los desplazamientos verticales de las estaciones GNSS.
Los continuos avances en la precisión de los productos de distribución de masa superficial, el rendimiento de los modelos terrestres y las técnicas precisas de procesamiento de datos han hecho avanzar significativamente la investigación sobre los efectos de la carga ambiental en las variaciones no lineales de las series temporales de coordenadas GNSS.
Sin embargo, siguen existiendo discrepancias entre la carga ambiental y los desplazamientos de las estaciones de referencia GNSS. Por ejemplo, el desplazamiento de la carga ambiental solo puede explicar parcialmente las amplitudes anuales y semestrales del desplazamiento vertical.
Se han observado diferencias sistemáticas en las fases anuales verticales, y la correlación con los desplazamientos horizontales de las estaciones de referencia es relativamente baja. Además, las contribuciones de las cargas ambientales a las variaciones no lineales de las series temporales de coordenadas GNSS estimadas en diferentes estudios difieren significativamente.
Esto plantea las siguientes preguntas: además de las tres cargas ambientales bien conocidas, ¿existen otros tipos de carga o efectos geofísicos desconocidos que hayan contribuido a los desplazamientos estacionales en las estaciones de referencia GNSS? ¿Qué causa las diferencias sistemáticas de fase anual y la baja correlación horizontal? Los modelos de carga ambiental actuales se basan en un modelo elástico de la Tierra con una estructura cortical homogénea; pero ¿son adecuados?
Entre los diversos productos de carga ambiental, ¿cuál es el más eficaz para corregir el movimiento no lineal de las estaciones de referencia GNSS? ¿Cómo se pueden minimizar los impactos de los errores sistemáticos relacionados con la tecnología GNSS causados por factores no modelados o modelados de manera imperfecta, ya que estos errores pueden combinarse con los efectos de la carga ambiental y dar como resultado una interpretación geofísica errónea del movimiento no lineal observado en las estaciones de referencia GNSS?
Actualmente, el complejo movimiento no lineal de las estaciones de referencia sigue siendo un factor importante que limita la precisión del marco de referencia terrestre, por lo que abordar estas preguntas es crucial.
El desplazamiento de las estaciones de referencia GNSS causado por los efectos de carga ambiental se modela típicamente utilizando dos métodos: el enfoque de la función de Green de carga y el método de la función armónica esférica. La función de Green de carga fue desarrollada por Farrell basándose en la teoría de carga terrestre de Longman.
La función de Green estática para una tierra esféricamente simétrica bajo una carga de masa puntual unitaria se deriva teóricamente para un modelo terrestre dado. La deformación de la superficie causada por tal carga se puede determinar convolucionando las variaciones en la masa de la superficie, como las masas atmosféricas, hidrológicas y oceánicas.
El método de la función armónica esférica expande la carga de masa global en armónicos esféricos. El desplazamiento de la carga ambiental en el sistema de coordenadas topocéntricas se obtiene integrando y sumando sobre los dominios armónicos esféricos en función de la ubicación de la estación y aplicando la definición de Farrell de los números de Love de carga.
En matemáticas, una función de Green es una función matemática usada como núcleo de un operador lineal integral y usada en la resolución de ecuaciones diferenciales no homogéneas con condiciones de contorno especificadas. La función de Green recibe ese nombre por el matemático británico George Green, que desarrolló el concepto hacia 1830.
El término también aparece en física, particularmente en teoría cuántica de campos, para referirse a varios tipos de funciones de correlación y operadores integrales para ciertas magnitudes calculables a partir del operador de campo.
Las nubes y los drones, todo tipo de condiciones climáticas, incluidas las temperaturas extremas de calor y frío, así como el viento, la lluvia y la nieve, tienen un impacto en la seguridad y conveniencia de volar un dron. Por lo general, es una buena idea evitar volar en condiciones extremas o con mal tiempo.
Muchas informaciones técnicas y científicas se entrelazan, aumentando significativamente el perfil del agrimensor, ya que se abordan temas que pensáramos no existieran o no guardan relación.
Hablar de nubes para el mundo GNSS es solo un componente de tantos o de otros, saber que esto guarda relación con otros de alcances terrestres, ya que son factores que se integran y facilitan o complican el resultado final que son las coordenadas, lógico, sólo para una parte de la topografía y geodesia. Lo que indica que ese impacto de las nubes nos motiva a estudiar, analizar e investigar más sobre estos detalles.
Feliz y bendecida mañana, éxitos en esta nueva oportunidad que la vida nos brinda.
“La vida solo puede entenderse hacia atrás, pero debe vivirse hacia delante». Søren Kierkegaard.