dc.contributorGularte Scarone, Ángela Erika
dc.contributorCarpintero, Daniel Diego
dc.creatorJaen, Juliana María
dc.date2017
dc.date2017
dc.date2019-07-03T16:16:22Z
dc.identifierhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/77597
dc.descriptionLa ionosfera es una región importante de la atmósfera, caracterizada por responder a las propiedades de un plasma. La señal electromagnética que la atraviesa sufre alteraciones; por esta razón, es de gran interés estudiarla y modelarla tanto para las telecomunicaciones como para la radioastronomía, entre otras ciencias. El modelo más utilizado hoy en día es el modelo Ionosférico Internacional de Referencia (International Reference Ionosphere, IRI). Es un modelo semiempírico que describe tanto las densidades como las temperaturas electrónicas e iónicas de la ionosfera. Desde su creación en 1969, el modelo ha ido mejorando constantemente. Uno de los parámetros más relevantes de la ionosfera es la frecuencia crítica de la capa F2, foF2, que corresponde al máximo de densidad de electrones de la ionosfera. El IRI calcula la foF2 a través de una serie de coeficientes que provienen de un conjunto de funciones en términos de la latitud y longitud geográficas y del tiempo universal. Dichos coeficientes fueron calculados en 1962 y ajustados con los datos de ionosondas disponibles en el mundo entre los años 1954 y 1958. La distribución y disponibilidad del dato de sondadores ionosféricos en los años ’50 se hallaba en su mayoría ubicados en el hemisferio norte y por lo tanto la representación del hemisferio sur fue mínima en el cálculo de los coeficientes. Hoy en día se dispone de más estaciones y observaciones a nivel mundial; sin embargo, los coeficientes que calculan la foF2 provistos por el IRI siguen siendo los mismos calculados en el año 1962. En este trabajo se propone probar la capacidad de un algoritmo genético para recalcular los coeficientes utilizando nueva información de ionosondas distribuidas en América del Sur. Estos algoritmos se basan en conceptos tomados de la evolución biológica y su ventaja es que poseen la capacidad de explorar espacios de soluciones de muchas dimensiones, así como también, de afrontar muestras desfavorables.
dc.descriptionFacultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas
dc.formatapplication/pdf
dc.languagees
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rightsCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.subjectCiencias Astronómicas
dc.subjectalgoritmo genético
dc.subjectionosfera
dc.titleAplicación de algoritmos genéticos en mapas ionosféricos de <i>f</i><SUB>o</SUB>F2 para América del Sur
dc.typeTesis
dc.typeTesis de grado


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