OTIMIZAÇÃO DE MODELOS LINEARES PARA ESTIMATIVA DA IRRADIÂNCIA SOLAR GLOBAL POR MEIO DE PRODUTOS DE SENSORIAMENTO REMOTO EM BOTUCATU (SP) - BRASIL

Autores/as

  • Marcus Vinícius Contes Calça Faculdade de Ciências Agronômicas da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho - UNESP de Botucatu, São Paulo – Brasil.
  • Daniele Cristina Lopes Mariano Faculdade de Ciências Agronômicas da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho - UNESP de Botucatu, São Paulo – Brasil.
  • José Rafael Franco Faculdade de Ciências Agronômicas da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho - UNESP de Botucatu, São Paulo – Brasil.
  • Matheus Rodrigues Raniero Faculdade de Ciências Agronômicas da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho - UNESP de Botucatu, São Paulo – Brasil.
  • Carlos Gabriel dos Santos Modesto Faculdade de Ciências Agronômicas da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho - UNESP de Botucatu, São Paulo – Brasil.
  • Enzo Dal Pai Faculdade de Ciências Agronômicas da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho - UNESP de Botucatu, São Paulo – Brasil.
  • Alexandre Dal Pai Faculdade de Ciências Agronômicas da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho - UNESP de Botucatu, São Paulo – Brasil.

DOI:

https://doi.org/10.59627/rbens.2024v15i1.450

Resumen

É consenso que o conhecimento sobre os níveis de irradiância solar obtidos na superfície terrestre por meio de sensores automáticos representa a situação mais desejável. Porém, a construção de estações solarimétricas apresenta aporte financeiro elevado, o que dificulta a implantação deste cenário em muitas localidades no Brasil. O objetivo deste estudo foi criar três modelos de regressão linear, com combinações de parâmetros de entrada diferentes, para estimar a irradiância solar global horária na superfície terrestre, utilizando informações obtidas pelo Global Land Data Assimilation System 2.1. Foi realizada uma avaliação para determinar qual combinação de variáveis independentes de regressão linear apresentaria o melhor ajuste as medidas coletadas na Faculdade de Ciências Agronômicas (UNESP) de Botucatu (SP) - Brasil, durante o período de 2020-2022. Foram criados, portanto, em Python três modelos de regressão linear usando a irradiância solar global, fornecida pelo produto de sensoriamento remoto, índice de transmissividade atmosférica e elevação solar, como variáveis independentes, em escala temporal horária. A avaliação dos modelos de regressão linear se deu a partir dos indicadores estatísticos MBE, rMBE, RMSE, rRMSE e R², usando como referência medidas obtidas por um piranômetro na superfície terrestre. A primeira combinação de ajuste linear produziu um R² de 0,83, com um rMBE de 18,13% e um rRMSE de 26,63%. Assim como, a segunda combinação de ajuste linear gerou um R² de 0,88, com um rMBE de 15,69% e um rRMSE de 26,31%. Por fim, a terceira combinação de ajuste linear apresentou um R² de 0,90, com um rMBE de 15,52% e um rRMSE de 20,75%. Usar a irradiância solar fornecida pelo produto de sensoriamento remoto, índice de transmissividade atmosférica e elevação solar, como variáveis independentes, criou o modelo de regressão linear que melhor compreendeu os processos atmosféricos e astronômicos ocorridos, permitindo obter estimativas de irradiância solar na superfície terrestre com maior precisão.

Publicado

2024-08-12

Cómo citar

Contes Calça , M. V., Lopes Mariano, D. C., Franco, J. R., Rodrigues Raniero, M., dos Santos Modesto, C. G., Dal Pai, E., & Dal Pai, A. (2024). OTIMIZAÇÃO DE MODELOS LINEARES PARA ESTIMATIVA DA IRRADIÂNCIA SOLAR GLOBAL POR MEIO DE PRODUTOS DE SENSORIAMENTO REMOTO EM BOTUCATU (SP) - BRASIL. Revista Brasileira De Energia Solar, 15(1), 27–37. https://doi.org/10.59627/rbens.2024v15i1.450