Calibração e avaliação de modelos para estimativa da radiação solar global para o Brasil

A radiação solar global (RG) é uma das variáveis meteorológicas mais importantes para a compreensão de processos biofísicos em ferramentas ao suporte de decisão na agricultura. Atualmente, ela pode ser medida por diferentes sensores de custo relativamente baixos e, de modo geral, apenas estações...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: João Paulo Augusto Ramos
Other Authors: Fábio Ricardo Marin
Language:Portuguese
Published: Universidade de São Paulo 2017
Subjects:
Online Access:http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-25082017-093906/
Description
Summary:A radiação solar global (RG) é uma das variáveis meteorológicas mais importantes para a compreensão de processos biofísicos em ferramentas ao suporte de decisão na agricultura. Atualmente, ela pode ser medida por diferentes sensores de custo relativamente baixos e, de modo geral, apenas estações meteorológicas instaladas mais recentemente registram RG. Na falta de dados observados, torna-se necessário estimá-la através de modelos tão simples quanto possível e baseados em dados de entrada de fácil obtenção. O presente trabalho teve por objetivo analisar dois modelos (Bristow e Campbell (1984) (BC) e Hargreaves e Samani (1982) (H)) e otimizá-los estatisticamente, ajustando seus parâmetros, tomando como referência uma base de dados observados de 32 localidades pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais em todas as regiões brasileiras. O desempenho de cada modelo foi avaliado através do erro médio (EM), erro médio absoluto (EAM), coeficiente de determinação (R2), coeficiente de correlação (r), índice de concordância de Willmott (d) e raiz do erro médio quadrático (RMSE). Utilizando os parâmetros originais, o modelo H apresentou melhor desempenho, analisando RMSE, para todas as regiões brasileiras, com valores de 4.24 MJ.m-2d-1 para a região Norte, 4.55 MJ.m-2d-1 para a região Nordeste, 4.39 MJ.m-2d-1 para a região Centro Oeste, 4.61 MJ.m-2d-1 para a região Sul e 4.21 MJ.m-2d-1 para a região Sudeste. Após a otimização, o melhor desempenho foi dado pelo modelo BC, em todas as regiões do Brasil, com RMSE de 3.44 MJ.m-2d-1 para a Região Norte, 3.70 MJ.m-2d-1 para a região Nordeste, 3.62 MJ.m-2d-1 para a região Centro Oeste, 4.43 MJ.m-2d-1 para a região Sul e 3.50 MJ.m-2d-1 para a região Sudeste. Com a otimização dos parâmetros, encontraram-se valores médios para KT, utilizada pelo modelo de H: 0.152 °C-0,5 para a região Norte, 0.173 °C-0,5 para a região Nordeste, 0.145 °C-0,5 para a região Centro Oeste, 0.163 °C-0,5 para a região Sul e 0.152 °C-0,5 para a região Sudeste. Para os parâmetros adimensionais \"A\", \"B\" e \"C\" do modelo BC obteve-se para cada região, respectivamente, os seguintes valores: 0.619, 0.026 e 1.845 para a região Norte, 0.694, 0.074 e 1.489 para a região Nordeste, 0.635, 0.029 e 1.697 para a região Centro Oeste, 0.671, 0.044 e 1.580 para a região Sul e 0.702, 0.025 e 1.747 para a região Sudeste. === Global solar radiation (RG) is one of the most important weather variables for understanding the biophysical processes in agricultural support tools. Currently, it can be measured by different low cost sensors. In Brazil, weather stations just recently start to record RG values. In the absence of long term observed data, models for estimating RG are needed, and the objective of this study was to analyse two Bristow and Campbell (1984) (BC) and Hargreaves and Samani (1982) (H) models for different regions in Brazil against a reference database of 32 places collected the National Institute of Space Research (INPE) through the coefficient of determination (R2), correlation coefficient (r), Willmott concordance index (d), modelling efficiency (E), and root mean square error (RMSE). They were also statistically optimized based on an iterative approach. Using the original parameters, the H model presented the best performance for all Brazilian regions, with values with RMSE of 4.24 MJ.m-2d-1 for a North region, 4.55 MJ.m-2d-1 for the Northeast Region, 4.39 MJ.m-2d-1 for a Midwest region, 4.61 MJ.m-2d-1 for a South region and 4.21 MJ.m-2d-1 for a Southeast region. After the optimization process, the best performance was given by the BC model for all Brazilian regions, with RMSE of 3.44 MJ.m-2d-1 for a North Region, 3.70 MJ.m-2d-1 for a Northeast region, 3.62 MJ.m-2d-1 for a Midwest region, 4.43 MJ.m-2d-1 for a South region and 3.50 MJ.m-2d-1 for a Southeast region. After the parameter optimization, mean values for KT for H model were 0.152 °C-0.5 for the North region, 0.173°C-0.5 for the Northeast region, 0.145°C-0.5 for the Midwest region, 0.163 °C-0.5 for the South region and 0.152°C-0.5 for the Southeast region. For the BC´s dimensionless parameters \"A\", \"B\" and \"C\" it was found the following values, respectively: 0.619, 0.026 and 1.845 for the North region, 0.694, 0.074 and 1.489 for the Northeast region, 0.635, 0.029 and 1.697 for the Midwest region, 0.671, 0.044 and 1.580 for the South region, and 0.702, 0.025 and 1.747 for the Southeast region.