DESEMPENHO DO GERADOR CLIMÁTICO PGECLIMA_R, NA SIMULAÇÃO DE DADOS DE RADIAÇÃO SOLAR GLOBAL EM DIAS SECOS

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1 DESEMPENHO DO GERADOR CLIMÁTICO PGECLIMA_R, NA SIMULAÇÃO DE DADOS DE RADIAÇÃO SOLAR GLOBAL EM DIAS SECOS Ketleyn Pobb¹, Maysa de Lima Leite², Jorim Souza das Virgens Filho³,Bruna Luisa Dal Gobbo 4, Rafaela Steimbach Fruteira 5 1, 4 e 5 Acadêmico de Bacharelado em Ciências Biológicas, Departamento de Biologia Geral, UEPG, Ponta Grossa - PR, Brasil, ² Engenheiro Agrônomo, Prof. Associado, Departamento de Biologia Geral, UEPG, Ponta Grossa - PR, Brasil. ³ Matemático, Prof. Associado, Laboratório de Estatística Computacional e Aplicada - LECA/Departamento de Matemática e Estatística, Universidade Estadual de Ponta Grossa - UEPG, Ponta Grossa - PR, Brasil. RESUMO: Este trabalho objetivou avaliar o desempenho do gerador climático PGECLIMA_R na simulação de dados diários de radiação solar global em dias secos. O PGECLIMA_R pode ser considerado um gerador climático abrangente, apresentando rotinas computacionais para cálculos de estatísticas descritivas elementares, além de alguns testes estatísticos, como o teste t, teste F e K-S. Os resultados permitem concluir que o gerador PGECLIMA_R mostrou-se eficiente na simulação dados diários de radiação solar global para as localidades avaliadas. ABSTRACT: This study aimed to evaluate the performance of the climate generator PGECLIMA_R in the simulation of daily data of global solar radiation on dry days. PGECLIMA_R can be considered a wide tool, with computational algorithms for calculating basic descriptive statistics, and some statistical tests such as t test, F and K-S. The results indicate that the generator PGECLIMA_R proved to be efficient in simulating the daily global solar radiation for the localities evaluated. INTRODUÇÃO: Os geradores climáticos são simuladores de variáveis climáticas, capazes de estimar ocorrências de variações no clima. Têm como função a geração de dados simulados, conhecidos por séries sintéticas, à partir de dados observados por um determinado período de tempo. Esta série sintética de dados climáticos pode ser utilizada para analisar eventos climatológicos, apresentando grande utilização na área agronômica. As variáveis analisadas são várias, como por exemplo, temperatura e umidade do ar, ventos, precipitação pluviométrica e a radiação solar. Dentre os geradores climáticos mais citados na literatura encontram-se: CLIGEN (NICKS

2 et.al., 1995), ClimaBR (ZANETTI, 2003), SEDAC_R Simulador estocástico de Dados Climático (VIRGENS FILHO, 2001) e LARS-WG (SEMENOV & BARROW, 1997). Em 2010, Virgens Filho et.al. desenvolveram o gerador estocástico PGECLIMA_R no qual foram implementadas rotinas computacionais para cálculos de estatísticas elementares como freqüências simples e acumuladas, tanto absolutas como relativas, médias e desvios-padrões. Para a realização de inferências estatísticas, foram codificados os algoritmos para o teste de Kolmogorov-Smirnov (K-S), que avalia as formas das distribuições de freqüências; o teste F, que avalia a homocedasticidade das variâncias e o teste t, que foi implementado com o objetivo de comparar as médias observadas e simuladas. Dentre as variáveis climáticas, 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 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 (VIRGENS FILHO, 2005). Com base no apresentado, objetivou-se neste trabalho avaliar o desempenho do gerador PGECLIMA_R - Gerador Estocástico de Cenários Climáticos, na análise de dados diários de radiação solar global em sete localidades do estado do Paraná, em dias secos. MATERIAIS E MÉTODOS: Este trabalho foi desenvolvido a partir de séries históricas de radiação solar global para dias secos referentes a sete localidades espacialmente bem distribuídas no Estado do Paraná (Cascavel, Guarapuava, Guaraqueçaba, Londrina, Palmas, Paranavaí e Ponta Grossa) (Tabela 1). As séries históricas foram cedidas pelo Instituto Agronômico do Paraná IAPAR. Tabela 1: Coordenadas geográficas das localidades paranaenses analisadas. Localidade Latitude (S) Longitude (W) Altitude (m) Cascavel S W 760 m Guarapuava S W 1058 m Guaraqueçaba S W 40 m Londrina S W 585 m Palmas S W 1100 m Paranavaí 23 5 S W 480 m Ponta Grossa S 50 1 W 880 m Na sequência, as séries de dados sintéticos de radiação solar global foram geradas pelo programa PGECLIMA_R à partir dos dados históricos diários de radiação solar global. As séries históricas compreenderam um período de 30 anos ( ), que serviram para parametrização dos dados simulados, gerando novas séries de 30 anos ( ) simuladas

3 pelo programa. Cinco simulações de dados de radiação solar global para dias secos foram efetuadas para cada localidade. Os dados gerados pelo PGECLIMA_R foram comparados com os valores observados historicamente. Para testar a eficiência do programa, foram utilizados os seguintes testes estatísticos: teste t, teste F e teste K-S. O teste t, foi usado para comparar as médias observadas e as médias simuladas. O teste F avaliou a variabilidade entre os dados observados e simulados diários de cada mês, e finalmente o teste de Kolmogorov-Smirnov (K-S) avaliou as curvas de distribuição de freqüência. A vantagem do teste de Kolmogorov-Smirnov é que ele detecta todos os tipos de diferenças que possam existir entre duas distribuições (CONOVER,1971). Além disso, foram utilizados também gráficos e tabelas para a comparação detalhada dos resultados. RESULTADOS E DISCUSSÃO: Para avaliar o desempenho do gerador climático, foram contabilizados os totais de reprovações dos testes estatísticos. Quanto menor o número de reprovações, melhor o seu desempenho. Dos 420 testes realizados nas sete localidades, 51 (12,14%) obtiveram reprovações para o teste t, 239 (56,90%) para o teste F e 172 (40,96%) para o teste K-S. Tabela 2: Tabela referente às reprovações dos testes estatísticos t, F e K-S, à partir de dados de radiação solar global para dias secos, em sete localidades do Estado do Paraná. Localidades t(5%) F(5%) K-S (5%) Cascavel 1 (0,24%) 32 (7,62%) 25 (5,95%) Guarapuava 7 (1,67%) 41 (9,76%) 0 (0%) Guaraqueçaba 9 (2,14%) 48 (11,43%) 13 (3,09%) Londrina 2 (0,48%) 43 (10,24%) 13 (3,09%) Palmas 28 (6,67%) 12 (2,86%) 46 (10,95%) Paranavaí 4 (0,95%) 26 (6,19%) 37 (8,81%) Ponta Grossa 0 ( 0%) 37 (8,81%) 18 (4,29%) TOTAL 51 (12,14%) 239 (56,90%) 172 (40,96%) Com o nível de significância de 5% utilizado, as porcentagens encontradas referentes à aceitação do gerador, são satisfatórias. Apesar de grandes reprovações no teste F, e K-S para radiação solar global em dias secos, o gerador pode ser considerado bom, pois essa diferença representa a variabilidade interanual entre as médias observadas e simuladas pelo gerador. Segundo Semenov et al. 1998, para 144 teste estatísticos realizados, entre 1 e 20 reprovações, pode ser considerado satisfatório. Proporcionalmente, poderíamos dizer, que para os 420 testes realizados, entre 1 e 58 reprovações ainda seriam consideradas satisfatórias. Seguindo essa linha de raciocínio, todas as localidades analisadas, obtiveram ajuste adequado para os teste t, F e K-S.

4 Figura 1. Tendência anual das séries de radiação solar global em dias secos para avaliação do desempenho do gerador climático. Analisando a Figura 1, observamos que a cidade de Paranavaí, foi a que obteve maior diferença entre as médias simuladas e observadas. Ao contrário de Ponta Grossa e Cascavel que apresentaram uma linha sobreposta completamente sobre a outra, mostrando variabilidade imperceptível entre a média simulada e a média observada. Guarapuava e Londrina apresentam uma pequena variabilidade, principalmente do período do verão. Palmas apresenta uma pequena sobreposição de linhas, apenas no mês de Janeiro, e no restante do ano uma maior variabilidade entre as médias observadas e simuladas. CONCLUSÃO: Com base nos resultados obtidos, pode-se concluir que o gerador climático PGECLIMA_R originou dados sintéticos estaticamente concordantes com os dados históricos de radiação solar global em dias secos para as localidades estudadas, permitindo a simulação de cenários climáticos futuros, os quais poderão ser largamente empregados, principalmente em estudos voltados ao meio ambiente. AGRADECIMENTOS: Os autores agradecem ao IAPAR, ao CNPq, à Fundação Araucária e ao FINEP. REFERENCIAS EVANGELISTA, A.W.P. Avaliação do desempenho do modelo CLIGEN em gerar dados climáticos para modelos hidrológicos e agronômicos. Rev Bras de Eng Agri e Amb, Campina Grande, v. 10, n.1, p , mar

5 NICKS, A.D.; LANE, L.J.; GANDER, G.A. Weather Generator. In: USDA-ARS National Soil Erosion Research Laboratory. Water erosion prediction project (WEPP). West Lafayette: USDA, Cap.2, p SEMENOV, A.M.; BROOKS, R.J.; BARROW, E.M.; RICHARDSON, C.W. Comparison of the WGEN and LARS-WG stochastic. Clim Res, v.10, p , Aug VIRGENS FILHO, J.S.; FÉLIX, R.P.; LEITE, M.L.; TSUKAHARA, R.Y. PGECLIMA_R: Gerador estocástico para simulação de cenários climáticos Brasileiros.I Desenvolvimento do gerenciador do banco de dados climáticos. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 12, 2011, Guarapari. 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 Área de Concentração em Energia na Agricultura) Faculdade de Ciências Agronômicas, Universidade Estadual Paulista. VIRGENS FILHO, J.S.; LEITE, M. L.; CATANEO, A. Avaliação de dois simuladores de dados climáticos na geração de dados diários de radiação solar global. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMATICA, 5., 2005, Londrina. ZANETTI, S.S. Modelo computacional para geração de séries sintéticas de precipitação e do seu perfil instantâneo. Viçosa, p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola). Universidade Federal de Viçosa.

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