SIMULAÇÃO DE DADOS DIÁRIOS DE RADIAÇÃO SOLAR GLOBAL UTILIZANDO O MODELO COMPUTACIONAL SIMRAD
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- Ana Vitória Abreu Neto
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1 SIMULAÇÃO DE DADOS DIÁRIOS DE RADIAÇÃO SOLAR GLOBAL UTILIZANDO O MODELO COMPUTACIONAL SIMRAD JORIM SOUSA DAS VIRGENS FILHO 1 MAYSA DE LIMA LEITE 2 ANGELO CATANEO 3 RESUMO Este trabalho teve como objetivo a simulação de dados diários de radiação solar global para as localidades de Piracicaba-SP e Campos do Jordão-SP, utilizando para tanto o modelo computacional SIMRAD. Após efetuar 5 chamadas do modelo para cada localidade, realizouse a validação por meio de análise de regressão entre as médias mensais simuladas e observadas, onde foi constatado um excelente desempenho do modelo que obteve os coeficientes de determinação (r 2 ) de 0,97 e 0,90 para as localidades de Piracicaba e Campos do Jordão, respectivamente. PALAVRAS-CHAVE: SIMRAD, Simulação, Radiação Solar Global ABSTRACT This work had as objective the simulation of daily global solar radiation data to the places of Piracicaba-SP and Campos do Jordão-SP, using the software SIMRAD. After making 5 runs of the model to each place, it took place the validation through regression analysis among the simulated and observed monthly averages, where it was verified an excellent performance of the model which obtained the determination coefficients (r 2 ) of 0.97 and 0.90 for the places of Piracicaba and Campos do Jordão, respectively. KEYWORDS: SIMRAD, Simulation, Global Solar Radiation 1. INTRODUÇÃO Entre as técnicas de pesquisa, a de simulação, amplamente difundida após o grande avanço da informática, surgiu como de grande potencial, por oferecer a possibilidade de simular um sistema real com alto grau de semelhança, permitindo o estudo de sistemas complexos componentes do universo. Além de ser uma ferramenta poderosa, que proporciona 1 Doutor em Agronomia, Laboratório INFOAGRO, Depto. de Informática, UEPG - Universidade Estadual de Ponta Grossa, , Ponta Grossa-PR, Brazil, jvirgens@uepg.br. 2 Doutora em Agronomia, Depto. de Biologia Geral, UEPG - Universidade Estadual de Ponta Grossa, , Ponta Grossa-PR, Brazil, mleite@uepg.br. 3 Doutor em Agronomia, Depto. de Gestão e Tecnologia Agroindustrial, FCA/UNESP, , Botucatu-SP, Brazil, angelo@fca.unesp.br.
2 soluções a projetos e operações desses sistemas complexos, a simulação utiliza modelos que representam entidades a serem investigadas. A simulação de sistemas tem sido bastante utilizada em algumas áreas da atividade humana, como na engenharia, economia e principalmente na área militar. Porém, nas últimas décadas, como observou Portugal (1983), ela foi apontada como uma opção interessante na área da pesquisa agrícola, à medida que a agricultura se tornou uma atividade estratégica para a humanidade. Esta opção ganhou maior importância porque, além da complexidade própria da agricultura como uma atividade específica, as suas relações com outros setores da economia se tornaram cada vez mais complexas, local, regional ou mundialmente. Segundo Jones et al. (1972), um sistema de produção agrícola, cuja existência se deve à produção de alimentos e fibras para o homem, é um sistema que utiliza plantas selecionadas, um ambiente apropriado e máquinas adequadas para o controle do ambiente das plantas. Por outro lado, sendo o ambiente fortemente afetado pelo clima, que por sua vez apresenta intrinsicamente uma natureza probabilística, é passível de concordância a proposição apresentada por Bruhn et al. (1980), que sugere que a interação de componentes probabilísticos, com modelos de outros componentes de um sistema agrícola, deve fornecer um método para medir o risco de incerteza climática que está relacionado com gerenciamentos alternativos. Dados climáticos disponíveis e confiáveis são fundamentais numa eficaz previsão do crescimento, desenvolvimento e produção das culturas agrícolas por meio de modelos de simulação para determinada cultura. Na maioria das vezes, as informações climatológicas apresentam uma série de falhas que podem inviabilizar a sua aplicação nos modelos de simulação de crescimento e produção das culturas. Visando a solução para esses problemas, vários pesquisadores da área agronômica vêm se empenhando em obter técnicas que permitam a geração de dados climáticos sintéticos de modo a completar estas séries históricas ou mesmo expandi-las. Assim sendo, torna-se necessário que esses dados simulados, passem por um controle de avaliação no sentido de analisar a sua confiabilidade e proporcionar uma visão realística dos resultados significativos alcançados. Dentre os elementos climáticos, a radiação solar pode ser apontada como o principal elemento relacionado aos fenômenos meteorológicos, dado o caráter fundamental da sua intervenção direta sobre a vida na Terra. Além de sua importância na caracterização climática
3 das regiões, o conhecimento da sua incidência em determinado local, é fundamental para os estudos agroclimatológicos, uma vez que o Sol é a fonte primária de toda a energia utilizada na produção vegetal e animal. Além disso, a sua disponibilidade e previsão é essencial no desenvolvimento de projetos de aproveitamento da energia solar em suas variadas aplicações, como fonte de energia para máquinas bioconversoras, aquecedores, destiladores, secadores ou qualquer outra máquina capaz de aproveitar a energia gerada pelo Sol. Este trabalho objetivou a simulação de dados diários de radiação solar global para as localidades de Piracicaba-SP e Campos do Jordão-SP, utilizando para tanto o modelo computacional SIMRAD. 2. MATERIAL E MÉTODOS Neste trabalho foram utilizados dados diários de radiação solar global (Mj.m -2.d -1 ) para as localidades de Piracicaba e Campos do Jordão, pertencentes ao Estado de São Paulo, conforme resumo na Tabela 1. O modelo computacional SIMRAD é um dos módulos do SEDAC_R Simulador Estocástico de Dados Climáticos (Virgens Filho, 2001) e simula dados de radiação solar global a partir dos modelo probabilísticos da distribuição Gama e distribuição Beta. O modelo leva em consideração a ocorrência de dias úmidos e secos, que por sua vez, são modelados pela cadeia de Markov de primeira ordem com dois estados. Após efetuar 5 chamadas do modelo para cada localidade, a validação entre dados simulados e observados foi realizada por meio de análise dos gráficos de dispersão com base nos coeficientes de determinação r 2 e, pela aplicação do teste t de Student aos níveis de significância de 5% e 1%, na inferência concernente aos parâmetros da regressão. Os pontos nos gráficos representam respectivamente as médias mensais observadas (Observado) e as médias mensais simuladas nas 5 chamadas (Simulado).
4 Tabela 1 Localização geográfica, médias climáticas anuais, período observado e origem das séries utilizadas. Localidade Piracicaba C. do Jordão Latitude (S) 22º42 22º40 Longitude (W) 47º38 45º28 Altitude (m) Tempertaura Média (ºC) 21,6 14,8 Qg (Mj.m -2.d -1 ) 17,8 16,6 Precipitação (mm) Dias Chuvosos Período Origem USP/Piracicaba IPMet/Bauru 3. RESULTADOS E DISCUSSÃO A Figura 1 apresenta os gráficos de dispersão cujos pontos representam as médias mensais de dados de radiação solar global observadas e geradas pelo modelo SIMRAD, para as localidades de Piracicaba e Campos do Jordão respectivamente. Verifica-se por meio da dispersão dos pontos, que para a localidade de Piracicaba (Figura 1-A), onde o período parametrizado ( ) e simulado ( ) foi de 30 anos, que as médias obtidas pelo modelo, apresentaram pequenas diferenças em relação aos pontos da reta ajustada, obtendo um r 2 de 0.97 demonstrando que a simulação foi eficiente para todos os meses do ano. Para a localidade de Campos do Jordão (Figura 1-B), onde o período parametrizado foi de 10 anos ( ) e o período simulado foi de 7 anos ( ), foi observado uma ligeira queda no desempenho do modelo. Isto deve ter ocorrido pelo fato dos períodos parametrizados e simulados serem menores que o da localidade anteriormente avaliada. Na escala mensal ao longo do ano, conforme as regressões mostradas na Figura 1, nota-se que o modelo SIMRAD apresentou um desempenho bastante consistente, pois como apontaram os coeficientes de determinação das regressões (r 2 ), os mesmos alcançaram valores relativamente altos (0,97 e 0,90) para este índice nas localidades analisadas.
5 Simulado (Mj/m2) 23,0 22,0 21,0 20,0 19,0 18,0 17,0 16,0 15,0 14,0 13,0 12,0 Radiação Solar Global Diária Piracicaba /99 y = 1,0324x - 0,5461 r 2 = 0,97 12,0 13,0 14,0 15,0 16,0 17,0 18,0 19,0 20,0 21,0 22,0 23,0 Observado ( Mj/m2) ( A ) Simulado (Mj/m2) 20,0 19,0 18,0 17,0 16,0 15,0 14,0 13,0 Radiação Solar Global Diária Campos do Jordão /90 y = 0,9275x + 0,463 r 2 = 0,90 12,0 12,0 13,0 14,0 15,0 16,0 17,0 18,0 19,0 20,0 Observado ( Mj/m2) ( B ) Figura 1 Regressão entre as médias mensais observadas e as médias mensais simuladas de radiação solar global para as localidades avaliadas.
6 A Tabela 2 exibe o teste t de Student relativo às hipóteses concernentes aos parâmetros das regressões e mostra que para as localidades avaliadas, não ocorreram diferenças significativas aos níveis de 5% e 1% em relação a nulidade do coeficiente linear e a unidade do coeficiente angular da reta. De certa forma, a não ocorrência de significância estatística, aponta que não houve influência dos tamanhos dos períodos parametrizados e simulados, pois não se evidenciou por meio da análise dos coeficientes de determinação (r 2 ) verificados para as duas localidades, que quando o período base é diminuído, a exatidão dos dados simulados diminui. Tabela 2. Teste t de Student para verificação das hipóteses concernentes aos parâmetros da regressão, para radiação solar global nas localidades avaliadas. Piracicaba Campos do Jordão a -0,5461 0,4630 s(a) 1,0546 1,6681 t(a) -0,5179 0,2775 b 1,0324 0,9275 s(b) 0,0581 0,0976 t(b) 0,5566-0,7426 t ( 0,05 ; 10 gl ) = 2,228; t ( 0,01 ; 10 gl ) = 3, CONCLUSÕES O modelo computacional SIMRAD, simulou dados diários de radiação solar global muito semelhantes aos dados reais para as localidade de Piracicaba-SP e Campos do Jordão- SP, sendo uma alternativa interessante de aplicação em projetos agrícolas e ambientais. 5. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS Bruhn, J.A., Fry, W.E., Fick, G.W. Simulation of daily weather data using theoretical probability distributions. Journal of Applied Meteorology, v.19, n.9, p , Jones, J.W., Colwick, R.F., Threadgill, E. D. A simulated environmental model of temperature, evaporation, rainfall and soil moisture. Transactions of the ASAE, v.15, p , Portugal, A.D. Simulação de sistemas agropecuários. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v.18, n.4, p ,1983.
7 Virgens Filho, J.S. Ferramenta computacional para simulação de séries climáticas diárias, baseada na parametrização dinâmica das distribuições de probabilidade. Botucatu, p. Tese (Doutorado em Agronomia/Energia na Agricultura) - Faculdade de Ciências Agronômicas, Universidade Estadual Paulista.
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