DESARROLLO DE UNA HERRAMIENTA BASADA EN PYTHON PARA ESTIMAR LA EFICIENCIA DE DETECCIÓN EN SISTEMAS DE LOCALIZACIÓN DE RAYOS (DEVELOPMENT OF A PYTHON-BASED TOOL FOR ESTIMATION OF DETECTION EFFICIENCY IN LIGHTNING LOCATION SYSTEMS)

Resumen

Resumen
Los sistemas de localización de rayos (LLS) son redes de medición avanzada para detectar y ubicar descargas eléctricas atmosféricas. Estos sistemas son cruciales para prevenir y mitigar daños causados por estos fenómenos atmosféricos. No obstante, la calidad de información que proporciona un LLS depende de su capacidad para detectar y registrar eventos (flashes) en un área determinada, característica conocida como eficiencia de detección (ED). Este artículo describe la implementación de un software desarrollado en Python® para la estimación de la ED de un LLS y su representación geoespacial usando mapas. Adicionalmente, usando la información de una red instalada en Colombia, se muestran las ventajas de la herramienta, incluyendo la gestión y análisis de grandes paquetes de datos, la disminución del tiempo de procesamiento y la reducción de la carga computacional para ejecutar diversas tareas (consulta, filtrado, cálculos y análisis estadístico).
Palabras Clave: Análisis estadístico, Eficiencia de detección, Procesamiento de datos, Python, Sistemas de localización de rayos.

Abstract
Lightning Location Systems (LLS) are advanced measurement networks designed to detect and locate atmospheric electrical discharges. These systems are crucial for preventing and mitigating damage caused by these atmospheric phenomena. However, the quality of information provided by an LLS depends on its ability to detect and record events (flashes) in each area, a characteristic known as detection efficiency (ED). This paper describes the implementation of a software developed in Python® for estimating the DE of an LLS and its geospatial representation using maps. In addition, using information from a network installed in Colombia, the advantages of the tool are shown, including the management and analysis of large data packages, the reduction of processing time, and the reduction of the computational load to execute several tasks (query, filtering, calculations, and statistical analysis).
Keywords: Data processing, Detection efficiency, Lightning location systems, Python, Statistical analysis.