Anales AFA Vol. 35 Nro. 2 (Junio 2024 - Septiembre 2024) 38-52
COMPORTAMIENTO SECULAR EN LOS DATOS GEOMAGNÉTICOS DE LOS
OBSERVATORIOS PERMANENTES DE ARGENTINA
SECULAR BEHAVIOR IN THE GEOMAGNETIC DATA AT PERMANENT
OBSERVATORIES IN ARGENTINA
P. A. Sallago*1
1Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas – Universidad Nacional De La Plata
Paseo del Bosque s/n – (1900) La Plata – Prov. Buenos Aires – Argentina
Recibido: 29/12/2021 ; Aceptado: 27/04/2024
La variación secular del campo geomagnético es la variación temporal que se presenta en los distintos elementos
del campo en escalas de tiempo entre algunos años y cientos o miles de años. Por otra parte, los impulsos o ”jerks
geomagnéticos” indican un cambio rápido en la pendiente de la variación secular. El origen de estos fenómenos se
vincula al comportamiento del geodínamo y a la contribución de la interacción manto-núcleo externo.
La Red de Observatorios Magnéticos Permanentes (ROMP) está compuesta por las siguientes estaciones: ”Las Acacias”
(LAS) en la Provincia de Buenos Aires, ”Trelew”(TRW) en la Provincia de Chubut, ”Pilar”(PIL) en la Provincia de
Córdoba y ”Orcadas”(ORC) en la Antártida Argentina; las dos primeras dependientes de la Universidad Nacional de
La Plata y las últimas dependientes del Servicio Meteorológico Nacional.
En el presente trabajo se analiza la variación secular y la determinación de los impulsos geomagnéticos en los elementos
registrados en las estaciones de la ROMP en tiempos históricos con los datos registrados hasta el presente.
Palabras Clave: geomagnetismo, variación secular, impulsos seculares.
The secular variation of the geomagnetic field is the temporal variation that takes place in the field on time scales
between few years to hundreds or thousands of years. On the other hand, impulses or ”geomagnetic jerks” indicate
a rapid change in the slope of the secular variation. The origin of these phenomena is linked to the behavior of the
geodynamo and the contribution of the outer mantle-core interaction.
ROMP (acronym from spanish “ Red de Observatorios Magnéticos Permanentes”) is composed by the following obser-
vatories: ”Las Acacias ”(LAS) at Buenos Aires,” Trelew ”(TRW) at Chubut,” Pilar ”(PIL) at Córdoba and ”Orcadas”
(ORC) at the Argentine sector in Antartic; the first two depend on the National University of La Plata and the latter on
the National Meteorological Service.
In the present work one analyzes the secular variation and the determination of jerks in the geomagnetic elements
recorded at the ROMP stations, in historical times up to the present.
Keywords: geomagnetism, secular variation, secular impulse.
https://doi.org/10.31527/analesafa.2024.35.2.38 ISSN - 1850-1168 (online)
*pato@fcaglp.unlp.edu.ar
©2024 Anales AFA
I. INTRODUCCIÓN
Al analizar las variaciones del campo geomagnético debe tenerse en cuenta que el mismo está compuesto por con-
tribuciones debido a fuentes de origen interno y externo [1]. Además, puede observarse que sus variaciones temporales
tienen lugar en escalas de tiempo que va desde los segundos a los millones de años [2]. El campo de origen interno se
compone por la contribución llamada “principal” y la correspondiente a la litósfera. El primero se genera en el núcleo ex-
terno, mientras que el segundo resulta de la superposición de la magnetización remanente e inducida de los materiales que
constituyen las rocas de la corteza y el manto superior [3]. El campo de origen externo se debe a corrientes ionosféricas y
magnetosféricas, siendo el principal actor en las variaciones de origen externo el Sol [1] .
Las variaciones temporales llamadas variación secular (SV por su sigla en inglés) son aquéllas que pertenecen a la
escala de tiempo entre algunos años y cientos de años [4]. Estas variaciones son distintas en un sitio que en otro. Para
determinar la variación secular de las componentes del campo se usan los valores promedios anuales de las observaciones
de los elementos geomagnéticos y se calculan como la derivada primera entre los valores medios anuales [5]:
SVj(tm −0,5) = Bj(tm)−Bj(tm −1),(1)
ésto es la variación secular componente j centrada en tm−0,5 , donde el intervalo de tiempo tm es un año.
La SV también puede presentar un comportamiento “irregular”, un cambio abrupto en su tendencia. Este fenómeno tiene
lugar en la escala de tiempo entre los años y las décadas. Son los impulsos seculares o “jerks geomagnéticos” [6]. Estos
cambios fueron estudiados desde 1978, donde se describe al jerk de 1970 como un cambio abrupto, un punto de separación
entre dos comportamientos lineales de la componente analizada. Malin y Hodder [7] sugirieron que los impulsos tenían
su origen en el comportamiento del campo de origen interno. Alldredge [8], discutió sobre la posible influencia de alguna
componente de origen externo presente en los registros de las estaciones. Finalmente, mediante los estudios utilizando
wavelet de Alexandrescu et al. [9] y el análisis en esféricos armónicos de Le Huy et al. [10] fue confirmado el punto de
vista de que los impulsos seculares son de origen interno. Estos impulsos, postulados como debido a interacciones entre
el manto y el núcleo externo, pueden identificarse en la SV por tener forma de V o de V invertida [6] y, además, pueden
no ser observados en todas las componentes en todas las estaciones geomagnéticas.
Al revisar el comportamiento de los impulsos seculares durante algunas décadas se puso en evidencia que los mismos
se presentan a intervalos de entre tres a seis años, algunos tienen impacto global y otros local [11]. Se pueden hallar
“adelantados” en el hemisferio norte y “atrasados” en el hemisferio sur [12] por motivos que se le atribuyen a las caracte-
rísticas intrínsecas del geodínamo (ver por ejemplo, el mapa del estudio del jerk de 1969 en el trabajo de De Michelis y
Tozzi [12]).
Actualmente han sido identificados una serie de impulsos para los años 1901, 1913, 1925, 1932, 1938, 1949, 1958,
1969, 1978, 1986, 1991, 1999, 2003, 2006, 2014 y 2017 (ver Bhardwaj y Subba-Rao [13] , Torta et al. [14]).
Algunos de los autores mencionados han analizado los impulsos seculares estudiando los promedios mensuales en lugar
de los promedios anuales de los registros de las estaciones. Esta elección depende de lo que se intente estudiar, de acuerdo
con Pinheiro y Travassos [15]: si se desea atenuar las contribuciones externas se toman los promedios anuales mientras
que si se desea precisar el momento del impulso secular se toman los promedios mensuales [15]. Más aún, distintos
impulsos observados en una misma región pueden comportarse en forma diferente (ver Kotzé [11] y referencias en ese
trabajo).
La comprensión de este fenómeno es de gran importancia en los estudios del interior terrestre porque proveen informa-
ción tanto de la dinámica del núcleo como, posiblemente, de la conductividad eléctrica del manto [16,17]. En los últimos
años han sido propuestos diversos modelos para explicar este fenómeno: por ejemplo asociados a aceleraciones en el flujo
del núcleo externo (ver por ejemplo Silva y Hulot [18]) y otros que sugieren que son expresiones de un comportamiento
más “impredecible” del campo magnético principal [19]. El modelo más reciente es el publicado por Aubert y Finlay [20],
ellos lo explican “como la propagación de paquetes de ondas magnetohidrodinámicas que cuando alcanzan la superficie
del núcleo enfocan su energía a lo largo de las líneas de campo hacia el plano ecuatorial produciendo los cambios que se
observan”.
En lo relacionado a los registros de las estaciones bajo análisis, en los trabajos de Gianibelli et al. [21] (1988), Gianibelli
y Cabassi [22] (2001) se hallan algunos antecedentes para los estudios del comportamiento secular de los registros entre
1965-1987 para LAS y entre 1993-1999 para TRW, respectivamente. Ellos describen un comportamiento parabólico
para el polinomio de ajuste de la serie de promedios anuales de los registros en las estaciones. Además, Gianibelli [23]
realizó un estudio de la tendencia lineal de la variación secular y su pronóstico para el año 2100. En ese trabajo incluyó
los observatorios situados en Islas Argentinas AIA, ORC, TRW y PIL, contando con información hasta el año 2001,5
para PIL y ORC, y 2006,5 para TRW. Además, señalan que el hecho de que ajustaran adecuadamente la SV mediante un
modelo lineal está asociado con que la serie de los valores promedios anuales mostraran mejor ajuste mediante polinomios
de grado 2.
Es importante remarcar que tanto en los trabajos ante-riormente mencionados como en Bhardwaj y Subba-Rao [13] ,
existen antecedentes del ajuste de la serie de los promedios anuales mediante polinomios de alto grado.
Por otra parte, siempre en relación a los registros en la ROMP, tanto Alexandrescu et al.[9] como Pinheiro et al.
[24] han estudiado los impulsos seculares, incluyendo los de 1969, 1978, y 1991 que han sido detectados globalmente.
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Alexandrescu et al. [9] han estudiado los datos de LAS y TRW, detectando en ellos los impulsos de 1969 y 1978. Pinheiro
et al. [24] han tomado en su estudio la mayor cantidad de estaciones de las que se disponían los datos, en éste incluyen a
las estaciones La Quiaca, (LQA), Pilar (PIL), Las Acacias (LAS) y Trelew (TRW) encontrando evidencias de los impulsos
de 1969, 1978 y 1991 en algunas componentes en algunas estaciones.
En el presente trabajo se analiza el comportamiento secular del campo geomagnético registrado en las estaciones PIL,
LAS, TRW y ORC y se tendrá especial consideración a los intervalos de tiempo sin descripción o análisis previos. En
el inciso 2 se presentan los datos estudiados, en el 3 se analiza la tendencia secular, la influencia solar, la posibilidad
de contaminación por influencia del campo exterior en los registros, se calcula la variación secular y se describe su
comportamiento. Se compara con los resultados descriptos por otros autores y, finalmente, se proponen señales candidatas
para mostrar los impulsos seculares de 2014 y 2017.
II. PRESENTACIÓN DE LOS DATOS
Los datos utilizados en este estudio son los valores promedios anuales (VPA) de las componentes al norte, al este, verti-
cal, horizontal e intensidad total (X, Y, Z, H y F) de las series de datos de las cuatro estaciones de la Red de Observatorios
Geomagnéticos Permanentes (ROMP). Esta red está conformada por las estaciones de PIL (Pilar, -31°40’, 296°7’), LAS
(Las Acacias, -35°0’, 302°19’), TRW (Trelew, -43°16’, 294°37’) y ORC (Orcadas, -60°44’, 315°13’), su ubicación está
representada esquemáticamente en el mapa de la Fig. 1. La Tabla 1muestra el código de IAGA y el período de datos que
se considera en el análisis. Los datos fueron obtenidos de centros internacionales, del British Geological Survey (BGS)
http://www.geomag.bgs.ac.uk se descargaron los promedios anuales y de la red Intermagnet https://www.intermagnet.org
para el cálculo del los promedios no publicados hasta noviembre de 2021, incluyendo datos de hasta el año 2020. Los
valores correspondientes a LAS fueron calculados en el departamento de Geomagnetismo y Aeronomía de la Facultad de
Ciencias Astronómicas y Geofísicas de la Universidad Nacional de La Plata.
FIG. 1: Esquema de la ubicación de las estaciones geomagnéticas permanentes de la República Argentina (ROMP). Mapa realizado
desde https://www.google.com.ar/maps.
TABLA 1: Estaciones, componentes e intervalos de tiempo con datos disponibles
Estación H,X,Y,Z,F
PIL 1905,5−2001,5;2005,5−2007,5;
2012,5−2020,5
LAS 1961,5−1996,5;2001,5−2020,5
TRW 1957,5−2019,5
ORC 1905,5−1912,5;1929,5−1959,5;
1995,5−2001,5;2016,5−2020,5
Los observatorios geomagnéticos PIL y ORC, dependientes del Servicio Meteorológico Nacional, fueron instalados en
1904 y 1905, el registro de las componentes geomagnéticas pasó de analógico a digital en 2011 y 2012 respectivamente
[23]. Los observatorios geomagnéticos de TRW y LAS, dependientes de la Universidad Nacional de La Plata, fueron
instalados en 1957 y 1961, sus registros pasaron de analógicos a digitales en 1993 y 1997, respectivamente. Debe señalarse
que únicamente se registra la intensidad total del campo geomagnético (F) en LAS desde 1997 [23].
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En las Figs. 2a5se muestran los VPA de las componentes en las cuatro estaciones, éstos se asignan temporalmente a
la mitad del año.
III. ANÁLISIS
Comportamiento secular de los promedios anuales
Se calcularon los polinomios de ajuste para los valores medios anuales de las componentes en las cuatro estaciones,
encontrando que los de mejor ajuste se hallan hasta grado tres. La variable utilizada wes el número de muestra asignado a
los años de un intervalo de tiempo específico correspondiente al análisis de una serie en particular, esto es w: 1,n. Utilizar
wen lugar de utilizar el valor “año” mejora el resultado para el cálculo de los coeficientes de los polinomios.
La función de ajuste f(w)es un polinomio,
f(w) = a jw j(2)
con j=0,3, donde wes el número de dato en cada intervalo, como se ha definido anteriormente.
Para los datos de las estaciones PIL, LAS y TRW se consideró como único intervalo a 1905,5-2020,5; 1961,5-2020,5 y
1957,5-2020,5 para el cálculo del ajuste, respectivamente; mientras que para los datos de ORC se procedió de la siguiente
manera: para el estudio de las componentes X e Y se tomaron los intervalos 1905,5-1912,5 y 1929,5-1954,5, mientras
que para el estudio de las otras componentes (Z, H y F) se consideraron los intervalos 1905,5-1912,5; 1929,5-1954,5 y
2016,5-2019,5. En las Tablas 2a -2e se muestran los coeficientes de los polinomios de mejor ajuste calculados para las
componentes registradas en las estaciones analizadas en función del número de dato.
Puede verse que las tendencias seculares de los valores medios anuales de las estaciones vienen dadas, en forma pre-
dominante, por parábolas. La tendencia secular con ajuste parabólico calculada para F en las estaciones de LAS y TRW
para los valores medios anuales (ver Tabla 2e) es acorde al comportamiento referido por otros autores. Recordar que los
datos para LAS y TRW han sido analizados previamente en los intervalos 1965,5-1987,5 para promedios mensuales [21]
y 1993,6-1999,9 para los valores medios de los días quietos en el intervalo 00-03hs TU [22], respectivamente.
TABLA 2a: Coeficientes del mejor ajuste polinómico para la componente al norte
a0 a1 a2 a3
XPIL 25757,5 −44,89 −0,15 ——
XLAS 21616,4 −75,79 −0,01 ——
XTRW 22513,3 −66,61 −0,01 ——
XORC 25599 −46,06 —— ——
24250,3 −82,3 0,21 ——
TABLA 2b: Coeficientes del mejor ajuste polinómico para la componente al este
a0 a1 a2 a3
YPIL 4403,8 −59,24 0,04 ——
YLAS −378,8−58,45 0,37 ——
YTRW 3811,5 −55,39 0,14 ——
YORC 2392,5 −37,69 —— ——
1469,5 −36,78 0,23 0,01
TABLA 2c: Coeficientes del mejor ajuste polinómico para la componente vertical
a0 a1 a2 a3
ZPIL −12561 25,22 −0,25 ——
ZLAS −13381,4−5,21 −0,49 ——
ZTRW −18614,9 25,97 −0,14 ——
ZORC −36114 88,14 —— ——
−33151,7 31,31 7,42 −0,21
−26150,1−978,2 409,8 −50,6
Influencia del comportamiento solar y de las corrientes magnetosféricas
Es importante poder evaluar la posible influencia tanto de la actividad solar como de las corrientes magnetosféricas en
el análisis de las series de datos registrados en las estaciones cuando se desea estudiar los efectos de origen interno, como
es el caso de la SV.
Influencia Solar en los promedios anuales
Como es bien conocido, en 1843 Schwabe discutió la existencia del ciclo solar de 11 años para el comportamiento de
las manchas solares y en 1852 se halló que éste y la ocurrencia de tormentas geomagnéticas se encuentran relacionados
[25]. Con el fin de mostrar el comportamiento de la actividad solar se recurrió a la serie del número de manchas solares Rz,
para el intervalo de interés (desde 1900 al presente), obtenidos desde el Observatorio Real de Bélgica http://sidc.be/silso.
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TABLA 2d: Coeficientes del mejor ajuste polinómico para la componente horizontal
a0 a1 a2 a3
HPIL 26140 −54,83 −0,09 ——
HLAS 21618,2 −74,22 0,03 ——
HTRW 22849,8 −75,03 0,05 ——
HORC 25710,2 −49,15 —— ——
24297 −84,85 0,27 ——
18363,3 −1061,2 487,9 ——
TABLA 2e: Coeficientes del mejor ajuste polinómico para el módulo del campo (f)
a0 a1 a2 a3
FPIL 29028,7 −62,72 0,06 ——
FLAS 25385,6 −54,33 0,18 ——
FTRW 29409,1 −74,76 0,15 ——
FORC 44343,8 −101,4 —— ——
41007,7 −69,83 −6,61 0,19
32521,9 −112,2 6,85 ——
FIG. 2: Valores promedios anuales de las componentes H, X, Y, Z, F en la estación geomagnética de PIL.
Por otra parte, autores de otras disciplinas, por ejemplo: Usoskin et al. [26] (2005) en el análisis comparativo de la
actividad solar, los rayos cósmicos y la temperatura terrestre o Love et al. [27] (2011) en la ponderación de la correlación
entre el número de manchas solares, la actividad geomagnética y la temperatura global, han discutido ampliamente el
problema del uso de los valores de los coeficientes de correlación cruzada. La dificultad del uso de la correlación cruzada
en el análisis de series de datos temporales reside principalmente en la posible no estacionariedad de los datos. Esta
propiedad de las series de datos debe verificarse con anterioridad al cálculo de los valores de los coeficientes de correlación
cruzada ya que, en estas condiciones, no constituyen relaciones reales entre las variables sino espúreas [28] . Mayores
apreciaciones pueden encontrarse en el trabajo de Guevara Diaz [28] (2014).
A continuación, se describe el procedimiento por el que es posible observar de manera intuitiva la no estacionariedad
de las series de los datos de las componentes del campo geomagnético registradas en las estaciones, según el criterio de
análisis de Love et al. [27] (2011). A los valores de las series de datos (S), que se extienden temporalmente entre los ciclos
solares 14 a 25, se les efectúa el promedio por ciclo solar. Los promedios por ciclo solar se forman para intervalos definidos
desde un mínimo de manchas solares hasta el siguiente y se denotan con <S>. A modo de ejemplo, se grafican los pares
de conjuntos de datos de S y <S>para las componentes horizontal y vertical de las estaciones PIL y TRW, respecto
del número de manchas solares. Aquí se dividieron los datos de la siguiente manera: ciclos solares 14-18 (símbolos en
naranja), 19-22 (símbolos en azul) y ciclos 23-25 (símbolos en verde). En las Figs. 6y7 (a y b) se pone en evidencia que
las distribuciones han cambiado con el tiempo y que, por lo tanto, presentan no estacionariedad.
Tanto Usoskin et al. [26] (2005) como Love et al. [27] (2011) han propuesto estrategias para resolver el inconveniente
citado anteriormente y poder decidir la consistencia de los valores de las correlaciones. A pesar de que estos métodos
están disponibles, en este trabajo se muestra solamente la no estacionariedad de las series de datos.
Es de importancia extraer la contribución debida al campo de origen externo, cuando se busca analizar la variación
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FIG. 3: Valores promedios anuales de las componentes H, X, Y, Z, F en la estación geomagnética de LAS.
FIG. 4: Valores promedios anuales de las componentes H, X, Y, Z, F en la estación geomagnética de TRW.
secular en las series de datos. En este tópico existen dos puntos de vista diferentes en relación a las variaciones corres-
pondientes al ciclo solar. Por un lado, según Mandea et al. [29] (2010) las variaciones con ciclo de 11 años son atribuibles
directamente a fuentes externas. Siguiendo esa afirmación pueden encontrarse una larga lista de artículos de referencia
Demetrescu y Dobrica [30] (2014), Dobrica et al. [31,32] (2013; 2018), donde se aplican diversas técnicas con el objetivo
de eliminar la contribución del campo de origen externo por el ciclo de 11 años.
Por otra parte Finlay et al. [33] (2017), resalta la complejidad de caracterizar en forma adecuada la contribución del
campo externo, ya que que las fuentes en el núcleo también podrían contribuir a la señal de 11 años, por ejemplo mediante
la señal de 6 años [34-36]. Otras variaciones temporales del orden de la decena de años y subdecenales, también pueden
atribuirse a variaciones en el movimiento del núcleo e interacciones en el límite núcleo-manto [37-40].
En el concepto de Wardinski [41] (2005): “filtrar una serie de datos es una tarea delicada de realizar: por un lado
la aplicación de un filtro puede remover parte de la información y, por otra parte, puede introducir una señal artificial.
El balance de los efectos es la clave para poder hacer conclusiones”. Con el objetivo de buscar dicho “balance” en este
trabajo se emplean dos metodologías, la primera filtrando la series de datos mediante la síntesis armónica correspondientes
a períodos llamados “solares o de origen externo” (siguiendo la idea de Mandea). La otra metodología, siguiendo la idea
de Finlay, fue tomada del trabajo de Zossi et al. [42] (2021). La misma consiste en un filtrado realizado mediante los
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FIG. 5: Valores promedios anuales de las componentes H, X, Y, Z, F en la estación geomagnética de ORC.
residuos entre cada serie de datos y la serie de Rz11, los promedios con ventana móvil de longitud 11 años calculado
sobre el número de manchas solares Rz.
Se ponderó la influencia solar mediante el análisis armónico de las series de los residuos, la diferencia entre la serie
de valores promedios anuales y su respectivo polinomio de ajuste. El análisis armónico pudo llevarse adelante para los
intervalos en que la series de datos fueran suficientemente largas (mayores a doce años consecutivos). A continuación
se muestran los valores de los coeficientes cn del desarrollo de Fourier en el análisis de las series de los residuos de los
promedios anuales (ver Tablas 3a -3d). Estos valores se redondearon a la décima de nT. También se ha determinado que
el valor del ruido es de 4nT ( PIL y LAS) y de 2nT (TRW y ORC).
TABLA 3a: Coeficientes del análisis armónico - series de los residuos en las distintas componentes PIL
n X cn [nT] Y cn [nT] Z cn [nT] H cn [nT] F cn [nT]
195,5 25,1 94,8 55,4 127,1 73,3 84,4 28,5 71,5 68,4
254,7 3,4 6,7 17,3 16,23 12,7 53,2 4,9 57,3 4,4
324,8 13,6 7,7 16,1 6,4 724,2 15,3 23,5 15,8
420,5 8,3 0,8 5,2 7,4 12 19,7 9,6 18,5 10,9
59,6 3,9 1,9 6,1 2,1 6,2 10,5 5,2 11,9 6,8
69,5 3,9 3,6 4258,6 3,2 10,7 4,6
L (1905,5-1958,5) L (1959,5-2001,5)
TABLA 3b: Coeficientes del análisis armónico - series de los residuos en las distintas componentes LAS
n X cn [nT] Y cn [nT] Z cn [nT] H cn [nT] F cn [nT]
1 2,7 0,3 6,9 3,3 15,7 13,3
2 6,7 2,2 22 6,5 11,5 17,2
3 6 2 3,5 5,8 12,3 11,2
4 3,7 6,9 9,5 3,4 5,7 3,35
5 4,7 3,1 6,6 4,5 13 1,5
6 4,1 4,3 1,9 4 6,4 0,8
L (1960,5-1996,5) L (1998,5-2020,5)
En la Fig. 8se muestran los valores de los coeficientes del desarrollo de Fourier en función de los períodos correspon-
dientes, separados por componentes. Entre los 9 y 13 años yacen los coeficientes correspondientes al ciclo solar, de 18 a
26 años al doble ciclo y entre 36 y 52 años corresponden a cuatro veces el ciclo solar.
Finalmente se muestra, del conjunto de valores residuales de las componentes y las síntesis correspondientes, un caso
en el que resulta de interés evaluar la posibilidad de contaminación por contribución de campo externo, que es siguiente
punto de estudio (ver Fig. 9).
En la figura, la línea a trazos negra corresponde al residuo mientras que la línea a trazos magenta corresponde al
residuo sintético, calculado con los coeficientes de los armónicos correspondientes a un ciclo solar, el doble y cuatro
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FIG. 6: (a) Valores promedios anuales de las componentes H y promedio por ciclo solar <H>. (b) Valores promedios anuales de la
componente Z y promedio por ciclo solar <Z>en la estación geomagnética de PIL.
veces el mismo. La línea continua en cian corresponde al valor residual obtenido mediante el estudio con ventana móvil
Rz11. Se observa que los residuos obtenidos mediante el método de ventana móvil Rz11 son comparables a los filtrados
sintéticos.
En lo que sigue de este trabajo se analizan los valores resultantes de restar a los valores residuales la correspondiente
serie de los residuos sintética.
Influencia de la contribución del campo de origen externo en los promedios
Según consta en la página del BGS, los promedios anuales enviados por las estaciones a este centro internacional
es calculado de forma diversa en origen: ya sea por déficit de meses registrados, por cálculo mediante determinaciones
absolutas y otras causas. En ocasiones se calculan con los datos de todos los días, o sea que se incluyen los valores de los
días geomagnéticamente perturbados. Al realizar el promedio anual se espera que la contribución de los días perturbados
resulte atenuada. De acuerdo con Maus y Weidelt [43], es posible determinar la influencia del campo externo mediante
el análisis de la correlación entre la variación secular con el índice Dst y su derivada. El índice Dst es un indicador de la
actividad magnetosférica correspondiente a la corriente anillo, por lo que brinda una medida de la influencia de los días
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FIG. 7: (a) Valores promedios anuales de las componentes H y promedio por ciclo solar <H>. (b)Valores promedios anuales de la
componente Z y promedio por ciclo solar <Z>en la estación geomagnética de PIL.
perturbados en los registros y la derivada temporal del índice Dst indica la influencia del ingreso de energía del viento
solar a la magnetósfera [44]. Si la correlación entre el índice Dst y la SV es alta estaría indicando la influencia de la
corriente anillo en los valores utilizados. Los valores del índice Dst se obtuvieron de http://isgi.unistra.fr/indices_dst.php
y se calcularon los promedios anuales y su derivada.
A continuación se muestran en las Tablas 4a -4c los valores de los coeficientes de correlación con la SV calculada con
los residuos de las series de los promedios anuales filtrados, para cada componente y cada estación, excepto para los datos
de la estación ORC.
Previamente se definió a la variación secular como la derivada primera de los datos de los valores medios anuales, ver la
ecuación (1). Para estudiar la variación secular en todos los casos y, en particular, para SVZ en PIL, se procedió al filtrado
de los residuos para las frecuencias mencionadas anteriormente. La SVZ en PIL, calculada a partir de la señal filtrada,
presenta los siguientes valores en los coeficientes de correlación: para el coeficiente de correlación entre PILSVZ y Dst es
-0,22 y para el coeficiente de correlación entre PILSVZ y dDst/dt es 0,37. En consecuencia, luego de filtrar las frecuencias
correspondientes al ciclo solar, el doble y cuatro veces el mismo, la SV no resulta influenciada por las contribuciones del
campo de origen externo.
Se debe considerar a la SV compuesta por la derivada temporal de las expresiones de los polinomios de ajuste de las
series de promedios anuales y los residuos filtrados, por lo que se las identifica en lo que resta de este trabajo como SV
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TABLA 3c: Coeficientes del análisis armónico - series de los residuos en las distintas componentes TRW
n X cn [nT] Y cn [nT] Z cn [nT] H cn [nT] F cn [nT]
117,1 10,5 12,3 15,1 25,2 8,5 13,3 5,9 7,6 8,4
26,1 9,7 4,3 10,3 6,9 7,8 9,5 14,9 0,6 9,4
34,2 7,9 3,2 1,7 5,6 5,3 7,1 9,8 4,2 7,8
45,9 5,4 2,9 2,8 52,3 4,9 61,5 6,2
53,3 3,4 1,4 1,9 3,8 3,2 3,8 3,2 2,9 1,8
66,3 3,1 1,3 1,7 5,4 3,8 6,6 4,4 1,5 1,1
L (1957,5-1993,5) L (1994,5-2020,5)
TABLA 3d: Coeficientes del análisis armónico - series de los residuos en las distintas componentes ORC
n X cn [nT] Y cn [nT] Z cn [nT] H cn [nT] F cn [nT]
1 1,6 1 8,6 1,9 2,7
2 9,4 1,5 6,7 9,6 17,6
3 14 3,9 8,6 13,8 32,4
4 9,7 4,9 19,6 10,6 27,9
5 9,9 3,2 19,2 9,9 17,9
6 6,5 1 7,2 7,3 23,1
L (1929,5-1958,5)
del tipo 1 y SV del tipo 2, respectivamente. Ya que los los polinomios de ajuste de los VPA son en su mayoría polinomios
de segundo grado, las expresiones de la SV de tipo 1 de las distintas componentes quedan expresadas por medio de rectas,
excepto para los datos de las distintas componentes registradas en ORC donde la SV de tipo 1 son polinomios de segundo
grado. A continuación se presenta un gráfico de las SV de tipo 2 para las componentes al este en las cuatro estaciones, a
modo de ejemplo, ver Fig. 10.
TABLA 4a: Coeficientes de correlación para los VPA filtrados para la estación PIL
PIL Coef corr con
Dst
Coef corr con
dDst/dt
SVX −0,2 0,29
SVY −0,01 0,14
SVZ −0,22 0,37
SVH −0,16 0,23
SVF −0,17 0,02
Impulsos seculares o Jerks geomagnéticos
Los impulsos repentinos en la SV son un cambio de comportamiento que es postulado como debido a interacciones
entre el manto y el núcleo externo. En particular pueden identificarse en la SV por tener forma de V o de V invertida
[45]. Estos impulsos no se observan en todas las componentes en todas las estaciones o al mismo tiempo. Para los últimos
veinte años, donde tanto los instrumentos como las metodologías de medición han sido comparables y estandarizadas por
la red Intermagnet, pueden esperarse resultados interesantes. Se encuentran evidencias de la posibilidad de identificación
de un impulso en 1938 ORCSVY (ver Fig. 11). Este podría representar al identificado para 1932. Debido al retardo que
se experimenta en el hemisferio sur [12], éste no podría identificarse como el impulso de 1938.
Con la metodología utilizada en el presente trabajo también se pudieron identificar los impulsos correspondientes a
PILSVY (1973), TRWSVX (1988) y TRWSVZ (1988) (ver Figs. 12 (a-c)) estos impulsos también fueron descriptos por
Pinheiro et al. (2011) [24].
Por otra parte, para el impulso de 2014 se encuentra una posible identificación en TRWSVF en 2016 (ver Fig. 13).
Finalmente, el impulso de 2017 detectado con los datos satelitales de SWARM, descripto en el trabajo publicado por
Brown et al. [45] (2019) pudiera ser identificado en los datos de PILSVY en 2019 (ver Fig. 14).
Recientemente, según un trabajo publicado en agosto de 2021, hay evidencias de un posible impulso en 2019-2020
a partir de los datos de SWARM [46]. Para poder observarlo en las estaciones del Hemisferio Sur habrá que esperar al
menos hasta fines de 2022.
IV. CONCLUSIONES
Los datos de las estaciones de la ROMP han sido medidos con distintos tipos de instrumentos a lo largo del tiempo,
para los últimos veinte años, donde tanto los instrumentos como las metodologías de medición han sido comparables y
estandarizadas por la red Intermagnet, pueden verse resultados interesantes. Se procedió al ajuste de las series de datos
mediante polinomios de hasta orden tres, encontrando que en general la tendencia secular es parabólica.
La influencia solar se encuentra presente en la serie de los promedios anuales (ciclo solar, doble y cuatro veces el
mismo) hallado mediante el análisis armónico de los residuos de los valores medios anuales de las componentes. Con el
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FIG. 8: Coeficientes del desarrollo de Fourier (en nT) calculadas para las componentes X, Y, Z, H, F en las estaciones PIL, LAS, TRW
y ORC en función de los períodos
fin de estudiar la variación secular y los impulsos, se utilizaron los residuos filtrados. Se pudo observar que los residuos
obtenidos mediante el método de ventana móvil Rz11 son comparables a los filtrados.
Por otra parte se analizó la posible influencia de los campos de origen externo en los promedios anuales filtrados
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FIG. 9: Residuos de los valores promedios anuales de la componente Z en línea en línea a trazos negra, su residuo sintético en línea a
trazos color magenta y valor residual obtenido mediante el estudio con ventana móvil Rz11 en línea continua color cian.
TABLA 4b: Coeficientes de correlación para los VPA filtrados para la estación LAS
LAS Coef corr con
Dst
Coef corr con
dDst/dt
SVX −0,05 −0,09
SVY 0,01 0,02
SVZ 0,07 0,11
SVH −0,06 −0,06
SVF −0,15 −0,14
FIG. 10: Variación secular de tipo 2 para la componente Y en las distintas estaciones de la ROMP.
mediante un estudio con el índice Dst y su derivada temporal.
Se encontraron evidencias de la posibilidad de identificación de un impulso en 1938 en ORCSVY. Así mismo, para el
impulso de 2014 se presenta una señal candidata en TRWSVF en 2016. Finalmente, el impulso de 2017 descripto por los
datos satelitales de SWARM pudiera ser identificado en los datos de PILSVY en 2019.
La propuesta a futuro consiste en continuar con este estudio, esperando la posible detección del impulso de 2019-2020
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TABLA 4c: Coeficientes de correlación para los VPA filtrados para la estación TRW
TRW Coef corr con
Dst
Coef corr con
dDst/dt
SVX 0,01 0,19
SVY 0,06 0,06
SVZ −0,32 0,34
SVH 0,04 0,15
SVF 0,11 0,01
FIG. 11: Posible identificación de un impulso en 1938 - ORCSVY
en los registros de las estaciones de la ROMP.
V. AGRADECIMIENTOS
Se agradece al del British Geological Survey http://www.geomag.bgs.ac.uk que mantiene disponible los promedios
anuales de las componentes calculadas en distintos observatorios geomagnéticos del mundo; asimismo se agradece a los
colaboradores de la red Intermagnet https://www.intermagnet.org.
Se agradece en particular, al personal que mantiene en funcionamiento a las estaciones PIL, LAS; TRW y ORC. Se
agradece a los colaboradores del Observatorio Real de Bélgica http://sidc.be/silso que mantienen disponible el número de
manchas solares R, que es utilizado en este trabajo.
Los resultados presentados aquí se basan en el índice Dst, calculado y puesto a disposición por el World Data Center
for Geomagnetism, Kyoto a partir de datos recopilados en observatorios magnéticos.
Se agradece a los institutos nacionales involucrados y al ISGI (http://isgi.unistra.fr/).
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FIG. 12: (a) Identificación de un impulso en 1973 - PILSVY; (b) Identificación de un impulso en 1988 - TRWSVX y (c) Identificación
de un impulso en 1988 - TRWSVZ.
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FIG. 14: Posible identificación del impulso de 2017 en 2019- PILSVY.
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