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Field estimates of solar irradiation at surface for the Northeastern territory of Brazil for the years 2008 and 2011 were made. It was used the Kriging interpolation method. An intercomparison was made using site specific values of incident solar irradiationestimated by interpolation of data collected by automatic meteorological stations (WMSs) and estimates made by the physical radiative transfer model BRAZIL-SR. The evaluation was performed using statistical indices combined with the cross validation method and the visual analysis of maps of the spatial variability of solar irradiation. The selected raw data were reformatted and organized based on a qualitative procedure and then submitted to the same data quality control adopted by the Baseline Surface Radiation Network (BSRN). In Kriging procedure, the careful adjustment of the semivariogram is critical. The measured data showed no anisotropy and trends that could otherwise have prejudiced the estimates by interpolation. The results showed that the Kriging interpolations were able to explain more than 70\% of the variability of the irradiance measured by the number of WMSs in 2010 and 60\% in 2011 Considering the whole period, the Absolute Mean Square Error (ARMSE) normalized by average of measured values had lower rates of around 5\% error, which characterizes an acceptable performance of the method showing that the deviations were minor. Furthermore, these statistical results qualified the methodology employed in the adequacy of the data used in this study. The visual analysis of maps of irradiation for the site specific points in four years showed that there was little spatial variability of the surface irradiance levels with average annual irradiance around 6000 Wh/$m^{2}$. However, all maps could presented sharp gradient in the Northern region of State of Bahia. This can be attributed to anomalies in the data measured by the WMSs that were not detected by data quality control. The BRAZIL-SR model performed better when compared to the Kriging method in estimating the site specific data. The coefficient of determination $r^{2}$ showed a value close to 0.74, showing that 74\% of the variability of the measured data was explained by the model estimates. The residues indicated that the model overestimated the values in 11 of the 14 reference points. When compared to the Kriging method, estimates showed a high degree of correlation and coefficient of determination. Regarding the ARMSE, the calculated error was below 5\%. The maps obtained by using the Kriging method showed greater spatial variability in amplitude.
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Foram feitas estimativas de campos de irradiação solar em superfície para o território do Nordeste brasileiro para os anos de 2008 a 2011. Para tanto, foi empregado um método de estimativa baseado em interpolação por krigagem. Para avaliação de seu desempenho, foi feita uma intercomparação dos valores estimados por interpolação com valores medidos em pontos amostrais representados por Plataformas Coletoras de Dados (PCDs) e estimativas realizadas pelo modelo físico de transferência radiativa BRASIL-SR. A avaliação foi realizada através de índices estatísticos aliados ao método de validação cruzada e a análise visual de mapas da variabilidade espacial da irradiação solar. Os dados brutos das PCDs foram selecionados e organizados com base em uma análise qualitativa dos mesmos. Os dados medidos passaram pelo mesmo procedimento de controle de qualidade adotado pela \emph{Baseline Surface Radiation Network} (BSRN). Na interpolação por krigagem, o ajuste cuidadoso do semivariograma é fundamental para o bom desempenho dessa técnica. As séries de dados amostrais não apresentaram anisotropia e tendência significativas e não influenciaram nas estimativas por interpolação. Os resultados mostraram que as interpolações por krigagem foram capazes de explicar mais de 70 \% da variabilidade da irradiância medida pelas PCDs na série de 2010 e 60\% na série de 2011. Considerando o período todo, o Erro Quadrático Médio Absoluto - EQMA ponderado pela média dos valores medidos - apresentou valores menores em torno de 5 \% de erro, o que caracteriza um desempenho admissível do método de krigagem mostrando que os desvios foram pouco acentuados. Ainda, esses resultados estatísticos qualificaram a metodologia empregada na adequação dos dados utilizados nesse estudo. A análise visual dos mapas de irradiação para os 4 anos nos pontos amostrais, permitiu verificar que houve pouca variabilidade espacial da irradiância em superfície com níveis de irradiância média anual em torno de 6000 Wh/$m^{2}$. No entanto, em todos os mapas pôde-se observar um gradiente acentuado na região norte do Estado da Bahia fato esse, que pode ser atribuído a anomalias nas séries de dados medidos pelas PCDs e que passaram pela qualificação empregada. O modelo BRASIL-SR apresentou um desempenho melhor comparado ao método de krigagem na intercomparação com os dados medidos. O coeficiente de determinação $r^{2}$ apresentou valor próximo de 0,74, mostrando que 74 \% da variabilidade dos dados medidos foi explicada pelas estimativas do modelo. Os resíduos indicaram que o modelo superestimou os valores em 11, dos 14 pontos de referência. Quando comparado ao método de krigagem, as estimativas apresentaram um grau elevado de correlação e coeficiente de determinação. Em relação ao EQMA, o erro calculado ficou abaixo 5 \%. Os mapas de variabilidade espacial apresentaram maior amplitude no método de krigagem.
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