EQUAÇÕES DE ESTIMATIVA ANUAL, SAZONAL E MENSAL DA RADIAÇÃO SOLAR DIRETA NA INCIDÊNCIA NORMAL

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1 1 EQUAÇÕES DE ESTIMATIVA ANUAL, SAZONAL E MENSAL DA RADIAÇÃO SOLAR DIRETA NA INCIDÊNCIA NORMAL E.N. Gomes 1, J.F. Escobedo 2 1. Eng o Agrônomo, Pós-Doutorndo, bolsist PDJ-CNPq, Depto. de Rec. Nturis, FCA/UNESP, Botuctu SP, engomes@fc.unesp.br 2. Físico, Prof. Dr, Depto. de Recursos Nturis, FCA, UNESP, Botuctu - SP, Fone: (0 xx 14) , escobedo@fc.unesp.br. Apresentdo no XVI Congresso Brsileiro de Agrometeorologi de setembro de 2009 GrnDrrell Mins Hotel, Eventos e Convenções - Belo Horizonte, MG. RESUMO: No trblho é presentd propost e vlidção do modelo esttístico de Liu & Jordn Anul, Szonl e Mensl pr estimtiv diári d rdição diret n incidênci. Os resultdos mostrm que: A equção de estimtiv nul com R 2 = 0,9120, pode estimr rdição diret n incidênci diári em função de Kt com MBE =-1,13MJm -2, RMSE = 3,49MJm -2, e o índice de justmento d=0,97; As equções de estimtiv szonl d rdição diret n incidênci diári, com R 2 entre 0,8772 (Verão) e 0,9281 (Inverno) podem estimr Kb em função de Kt com MBE entre -0,51MJm -2 (Verão) -1,73MJm -2 (Primver), RMSE entre 3,34MJm -2 (Inverno) e 3,85MJm -2 (Verão) e elevdo índice de justmento (superior 0,96); As equções mensis de estimtiv diári d rdição diret n incidênci presentrm elevdos coeficientes de determinção entre 0,8472 (Fevereiro) e 0,9437 (Setembro) com MBE entre 0,22 MJm -2 (Junho) -2,45MJm -2 (Setembro), RMSE entre 2,57MJm -2 (junho) 4,68MJm -2 (Mrço), e elevdo índice de justmento superior 0,930. PALAVRAS-CHAVE: rdição solr, estimtiv, diret n incidênci. ANNUAL, SEASONAL AND MONTHLY ESTIMATIVE EQUATIONS OF SOLAR BEAM ABSTRACT: In this work is proposed in the sttisticl model of Liu & Jordn Annul, Sesonl nd Monthly to estimte dily solr bem nd the vlidtion of models by mens of sttisticl indictors MBE, RMSE nd d-willmott. The results show tht: The eqution to nnul estimtive, second-order polynomil, with R 2 = , cn estimte the dily solr bem with MBE =1.13MJm -2, RMSE = 3.49MJm -2, nd with index of djustment d = The Sesonl Equtions to estimte dily direct bem, with R 2 from (Summer) to (Winter) cn subestimte the direct bem with MBE from -0.51MJm -2 (Summer) to MJm -2 (Spring), RMSE from 3.34MJm -2 (Winter) to 3.85MJm -2 (Summer) with index of djustment d= 0.96; The Monthly Equtions to estimte dily solr bem showed determintion coefficients from (Februry) to (September) with MBE from 0.22 MJm -2 (June) to -2.45MJm -2 (September), RMSE from 2.57MJm -2 (june) to 4.68MJm -2 (Mrch), with index of djustment higher thn KEYWORDS: solr rdition, estimtive, solr bem. 1. INTRODUÇÃO: Atulmente, o Brsil encontr-se em pleno desenvolvimento científico e tecnológico n busc de fontes lterntivs e renováveis de energi. A rdição solr present grnde destque neste contexto, principlmente n conversão d rdição solr pr plicções térmics, fotovoltics, n produção biomss e biodiesel, entre outrs. O monitormento ds rdições solres ns Universiddes é restrito à globl, difus, PAR e onds longs (Cvlcnti, 1991; Oliveir et l., 2002; Souz et l., 2005; Tib et l., 2005;

2 2 Escobedo et l., 2009). Escsss são s informções sobre equções de estimtivs d rdição diret n incidênci em função d globl. A cus principl dess limitção dos grupos está no custo instrumentl e de mnutenção do pireliômetro e rstredor solr que é importdo e cro. A rdição solr diret n incidênci é um frção d rdição solr globl e possui plicções em diverss áres, e os modelos de estimtiv são um lterntiv de grnde importânci, pois podem ser utilizdos em projetos de simulção d rdição solr em outros locis de crcterístics climátics similres. Assim, objetivou-se no trblho Propor equções Anul, Szonl e Mensl de estimtiv diári d rdição diret n incidênci estimtiv diári d rdição diret n incidênci utilizndo-se do modelo de Liu & Jordn (1961). 2. MATERIAL E MÉTODOS: A Estção de Rdiometri Solr de Botuctu está inserid em mbiente rurl n Fculdde de Ciêncis Agronômics d UNESP de Botuctu (ltitude 22,85ºS, longitude 48,45ºO e ltitude 786m), e monitor de rotin rdição solr: globl e diret n incidênci, desde O clim locl é clssificdo como Cw (critérios de KÖPPEN), temperdo quente (mesotérmico), o verão é quente e úmido e o inverno é seco. O bnco de ddos de rdição solr utilizdo n gerção ds equções de estimtivs compreende os nos e os nos de 2006 e 2007 form utilizdos n vlidção. Form elimindos do bnco de ddos os dis em que houve prlisção de pelo menos um dos rdiômetros devido problems elétricos, clibrção, etc. A irrdiânci globl foi monitord por um pirnômetro Eppley PSP enqunto diret n incidênci por um pireliômetro Eppley NIP, copldo um rstredor solr ST3 d Eppley. N quisição dos ddos foi utilizdo um Dtlogger d Cmpbell CR23X operndo n freqüênci de 1 Hz. As rdições diáris em MJ m 2 form clculds prtir d integrção diári ds irrdiâncis globl, e diret em W m -2 determinndo-se s rdições diáris: globl (H G ), diret n incidênci (H b ). N modelgem Anul, Szonl e Mensl estbeleceu-se correlções entre o índice de clridde (Kt) (trnsmissividde tmosféric d rdição globl) com frção diret n incidênci d rdição no topo d tmosfer n incidênci (Kb). Ests frções estão representds pels relções:kt=h G /H o, e Kb=H b /H ob, respectiv,mente, onde H G é rdição globl, H o é rdição no topo d tmosfer, H b é rdição diret n incidênci e H ob é rdição no topo d tmosfer n incidênci, clculd de cordo com Iqbl, As equções Anul, Szonis e Mensis de estimtiv diári d rdição diret n incidênci form justds por meio de regressão polinomil de segundo gru ns correlções entre Kb e Kt. N vlidção dos modelos propostos utilizou-se dos indictivos esttísticos MBE, RMSE e índice de justmento d como lterntiv dequd pr vlidção de modelos esttísticos, pois permite nálise simultâne do desvio d médi, identificndo ocorrênci de sub ou superestimtiv, esplhmento e justmento do modelo em relção s medids. N vlidção szonl comprou-se o desempenho ds equções Szonis contr equção Anul, enqunto que n modelgem Mensl comprou-se o desempenho ds equções Mensis contr equção Anul. 3. RESULTADOS E DISCUSSÃO: A Figur 1 mostr s correlções Szonis (Fig. 1() 1(d)), e Mensis (Fig. 1 (e) 1 (p)) entre Kb e Kt diários de 10 nos (3370 dis), e s equções polinomiis justds. Em tods s correlções, not-se que frção Kb cresce no sentido que Kt ument, e vrição de Kb pr um vlor fixo de Kt é elevdo, resultndo no grnde esplhmento d correlção. Segundo Olmo et l., (1996), este elevdo esplhmento de Kb, se deve demis vriáveis lém Kt, que são dependentes ds condições locis e não form contbilizds n estimtiv.

3 3 Figur 1. Correlções Szonis e Mensis de Kb e Kt pr os nos de Os elevdos coeficientes de determinção (R 2 ) ds equções szonis indicm que cerc de 90% d vrição de Kb foi explicd por Kt. Os melhores justes ocorrerm ns estções do no de mior estbilidde tmosféric (inverno e primver), enqunto que os piores justes ocorrerm ns estções sujeits miores nebulosiddes (verão e outono). Pr equções de estimtivs mensis, os R 2 tmbém form elevdos, contudo os vlores form inferiores os obtidos pr s equções szonis. Pr os meses de jneiro bril e dezembro os R2 form ligeirmente inferiores 0,90, enqunto nos demis meses form superiores, indicndo que os miores esplhmentos ocorrerm nos meses de lt nebulosidde. Diversos utores obtiverm resultdos semelhntes: em Mrrocos, Rerhrhye et l., (1995), obtiverm R 2 entre 0,90 e 0,91; n Espnh, Olmo et l., (1996) encontrrm R 2 entre 0,89 e 0,62; em Hong Kong, Lm & Li (1996) encontrrm R 2 entre 0,912 n estção fri, e 0,988 no modelo nul. A Figur 2 mostr os resultdos d vlidção ds equções por meio dos indictivos esttísticos MBE, RMSE e d pr modelgem szonl (Fig. 2 2c) e pr modelgem mensl (Fig 2d 2f). Tods s equções de estimtiv em gerl subestimrm os vlores experimentis em té 2MJm -2 n modelgem szonl e 3MJm -2 n modelgem mensl, ssim como presentrm esplhmentos inferiores 4MJm -2 n modelgem szonl e 5MJm -2 n modelgem mensl e elevdos índices de justmento (cim de 0,96 n modelgem szonl e cim de 0,93 n mensl).

4 4 No comprtivo entre s modelgens Anul e Szonl, somente s equções szonis do outono e inverno form melhores n estimtiv, enqunto que n primver e verão equção nul presentou melhores resultdos nos indictivos esttísticos. Já no comprtivo entre s modelgens Anul e Mensl, s equções mensis mostrrm-se mis dequds estimtiv diári d rdição diret n incidênci nos 6 meses do período de mrço gosto, sendo que equção nul presentou melhores resultdos nos indictivos esttísticos de vlidção nos meses de setembro fevereiro. Tbel 1. Coeficientes de regressão dos modelos de estimtiv diári de Kb em função de e coeficientes de determinção no modelo de Liu & Jordn Período Kb = 2 i (Kt ) i= i R 2 Primver 0, , , ,9139 Verão 0, ,5407 1, ,8772 Outono 0, , ,8209 0,9076 Inverno 0, , , ,9281 Jneiro 0, , , ,8901 Fevereiro 0, ,5773 1, ,8472 Mrço 0, , ,6406 0,8988 Abril 0, , , ,8880 Mio 0, , , ,9229 Junho 0, , , ,9052 Julho 0, , , ,9233 Agosto 0, ,8624 2, ,9245 Setembro 0, , ,8221 0,9437 Outubro 0,0669-0, , ,9108 Novembro 0,0888-0, , ,9098 Dezembro 0, , ,6486 0,8985 Anul 0, , , ,9120 d K t Figur 2. Resultdos d vlidção ds equções por meio dos indictivos esttísticos MBE, RMSE e d. 4. CONCLUSÕES: As equções de estimtiv szonis presentrm R 2 vrindo entre 0,8772 (Verão) e 0,9281 (Inverno), e s mensis, presentrm R 2 entre 0,8472 (Fevereiro) e 0,9437 (Setembro), ms em gerl inferiores os ds equções szonis. Os melhores

5 5 resultdos szonis ocorrerm ns estções do no de mior estbilidde tmosféric (inverno e primver), e os piores justes ocorrerm ns estções sujeits miores nebulosiddes (verão e outono). Nos indictivos esttísticos, em gerl tods s equções presentrm subestimtivs ds medids experimentis: As equções de estimtiv szonl d rdição diret n incidênci diári, podem estimr com MBE entre -0,51MJm -2 (Verão) -1,73MJm -2 (Primver), RMSE entre 3,34MJm -2 (Inverno) e 3,85MJm -2 (Verão) e elevdo índice de justmento (superior 0,96); 3) As equções mensis de estimtiv diári d rdição diret n incidênci presentrm com MBE entre 0,22 MJm -2 (Junho) -2,45MJm -2 (Setembro), RMSE entre 2,57MJm -2 (junho) 4,68MJm -2 (Mrço), e elevdo índice de justmento superior 0,930. AGRADECIMENTOS À FAPESP, e o CNPq pelo poio finnceiro. 5. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS: CAVALCANTI, E.S.C. Anlysis of experimentl solr rdition for Rio de Jneiro, Brzil. Solr Energy, v.47, p , ESCOBEDO, J ; GOMES, E ; OLIVEIRA, A ; SOARES, J., Modeling hourly nd dily frctions of UV, PAR nd NIR to globl solr rdition under vrious sky conditions t Botuctu, Brzil. Appl. Energy, 86, IQBAL, M., An introduction to solr rdition. Cnd: Acdemic Press, 390 págs. LAM, J.C., LI, D.H.W. Correltions between globl solr rdition nd its direct nd diffuse components. Building nd Environment, v.31, p , LIU, B. Y. H., JORDAN, R. C. The interreltionship nd chrcteristic distribution of direct, diffuse nd totl solr rdition. Solr Energy, v.3, n.4, p.1-19, OLIVEIRA, A.P., ESCOBEDO, J.F., MACHADO, A.J., SOARES, J. Correltion models of diffuse-solr rdition pplied to the city of São Pulo, Brzil. Applied Energy, v.71, p.59-73, OLMO, F.J., BATLLES, F.J., ALADOS-ARBOLEDAS, L. Performnce of globl to direct/diffuse decompotion models before nd fter the eruption of mt. Pintubo. June Solr Energy, v.57, p , RERHRHAYE, A., ZENAF, M., FLECHON, J. Estimtion of the bem from sesonl correltions. Renewble. Energy, v.6, p , SOUZA, J.L., NICÁCIO, R.M., MOURA, M.A.L. Globl solr rdition mesurements in Mceió, Brzil. Renewble Energy, v.30, p , TIBA, C. AGUIAR, R., FRAIDENRAICH, N. Anlysis of new reltionship between monthly globl irrdition nd sunshine hours from dtbse of Brzil. Renewble Energy, v.30, p , WILLMOTT, C.J. On the vlidtion of models. Physicl Geogrphy. v.2, p , 1981.