Variabilidade temporal da irradiação solar global diária em Mata Grande AL

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1 Variabilidade temporal da irradiação solar global diária em Mata Grande AL Cícero Manoel dos Santos 1, Ludmila Akemi Fukunaga 2, Érico Tadao Teramoto 3 & Thiago do Nascimento Santana de Almeida 4 1 Doutorando em Agronomia / Irrigação e Drenagem, Faculdade de Ciências Agronômicas / Universidade Estadual Paulista / Departamento de Engenharia Rural, ciceromanoel2007@gmail.com. 2 Mestranda em Agronomia / Energia na Agricultura, Faculdade de Ciências Agronômicas / Universidade Estadual Paulista / Departamento de Engenharia Rural, lafukunaga@fca.unesp.br. 3 Doutorando em Agronomia / Energia na Agricultura, Faculdade de Ciências Agronômicas / Universidade Estadual Paulista / Departamento de Engenharia Rural, ericoengineer@fca.unesp.br. 4 Mestrando em Agronomia / Energia na Agricultura, Faculdade de Ciências Agronômicas / Universidade Estadual Paulista / Departamento de Engenharia Rural, almeida.tns@fca.unesp.br. Resumo - O conhecimento da variação temporal da irradiação solar global (Hg) é de fundamental importância para diversas áreas de estudos: agricultura, engenharia, estudos climáticos, energia renovável. O presente trabalho objetivou analisar a variabilidade temporal da irradiação solar global diária (H g d ) na região de Mata Grande (9,0 7,0 15,6 S e 37,0 44,0 9,6 W). Os dados utilizados foram diários, para o período de 2007 a A análise estatística e a geoestatística foi realizada através do software GS+. A irradiação solar global diária mostrou moderada dependência temporal, com melhor ajuste para o Gaussiano modelo. Palavras-chave: radiação solar; geoestatística; sazonalidade. Temporal variability of daily global solar radiation in Mata Grande AL Abstract The knowledge of temporal variation of global solar irradiation (Hg) has fundamental importance for many areas of study: agriculture, engineering, climate studies and renewable energy. This study aimed to analyze the temporal variability of daily global solar irradiation (H g d ) in the region of Mata Grande ( '15,6"S and '9,6"W). The data used are daily for the period 2007 to Statistical analysis and geostatistical was performed using the software GS+. The daily global solar irradiation showed moderate temporal dependence, with best fit to the Gaussian model. Keywords: solar radiation; geostatistics; seasonality. Introdução A irradiação solar global (Hg), em MJm -2, é componente de extrema importância para estudos relacionados com a arquitertura (aquecimento e iluminação natural de ambientes), construção civil, estudos climáticos, agricultura (disponibilidade hídrica e produtividade potencial) e na utilização pratica como recursos de energia renovável. Na agricultura Hg é um dos fatores na determinação da evapotranspiração - transferência de água para a atmosfera na forma de vapor a partir da evaporação do solo e transpiração das plantas, útil no conhecimento do uso de água pela planta e consequentemente da produtividade (PEREIRA et al., 2002). Por ser uma fonte de energia quase inesgotável, Hg é de fundamental importância no processo de conversão direta de energia solar em elétrica. Para o conhecimento de Hg em um dado período, é necessário gravar as observações em pequenos intervalos de tempo. Desse modo viabializar-se-á um estudo detalhado da evolução (temporal e sazonal) em diferentes graus de integrações (horária, diária, mensal, anual), facilitando a análise da dispersão e absorção ocasionada pelos constituintes atmosféricos (DOS SANTOS et al., 2012). A variabilidade espacial e temporal de uma variável de interesse pode ser realizada com base na geoestatística, que juntamente com a estatística clássica são ferramentas de extrema importância em diferentes áreas de estudo, especialmente na área agronômica (CARVALHO et al., 2003). A geoestatística é a metodologia para o estudo das chamadas variáveis regionalizadas, ou seja, variáveis com condicionamento espacial (temporal), as quais têm um comportamento espacial (temporal) (LANDIM, 2003). A ideia básica em geoestatística é que, para muitos dos fenômenos naturais, tais como a irradiação solar, amostras retiradas próximas umas das outras (ou em intervalo de tempo específico) têm maior III Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias 1

2 probabilidade de serem semelhantes em magnitude do que as amostras colhidas mais afastadas (SEN et al., 2001), implicando na estrutura de correlação espacial (temporal) nos fenômenos. Sendo assim, este trabalho visa analisar a variabilidade temporal da irradiação solar global diária (H g d ), observados no período de 2007 a 2010 na região de Mata Grande localizada no Sertão do Estado de Alagoas Brasil, utilizando técnicas da estatistica clássica e da geoestatistica. Material e Métodos Os dados de irradiação solar global diária (H g d, MJm -2 ), foram medidos no período de janeiro de 2007 a dezembro de 2010 em uma estação meteorológica convencional instalada na região de Mata Grande (9,0 7,0 15,6 S e 37,0 44,0 9,6 W), situada no Sertão do Estado de Alagoas Brasil (Figura 1). A região é caracterizada por ser de clima semiárido e megatérmico, com altitude e precipitação média de 620 m e 1131,5 mm, respectivamente. Os dados foram medidos pelo Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) e fornecidos pelo Grupo de Radiação Solar e Terrestre da DSA/CPTEC/INPE. Figura 1. Localização do município de Mata Grande - AL. Os dados foram fornecidos em irradiância solar global (Rg, Wm -2 ) e posteriormente integrados para irradiação solar global diária ( ) (Equação 1). Dados duvidosos, falhas relacionadas com o período de calibração e mau funcionamento dos sensores foram removidos, para garantir sua qualidade. Em análise, o valor de irradiação solar global média no dia deve estar no intervalo de 2,59 a 34,56 MJm -2. Para o ano de 2007 foram excluídos 4 dias (1,095%) dos 365 dias possíveis, em 2008 foram eliminados 3 dias (0,821%), 2009 foram excluídos 30 dias (8,219%) e 24 dias (6,575%) em t f d H R (1) g to g em que: t 0 corresponde ao período da manhã (inicio de registro de Rg); t f período da tarde (ultimo registro de Rg). Realizou-se a análise da estatística descritiva e da geoestatística dos dados de H g d. Na análise descritiva observou-se: a média; mediana; valor mínimo e máximo; desvio-padrão; coeficientes de variação, coeficiente de assimetria e curtose. Na análise geoestatística verificou-se a existência e a quantificação do grau de dependência temporal de H g d, a partir do ajuste de funções teóricas aos modelos de semivariogramas experimentais, com base na pressuposição de estacionariedade da hipótese intrínseca, a qual é estimada pela equação 2, de acordo com Vieira et al. (1983). III Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias 2

3 * h Z x Z x h N(h) 2 1 i i 2N h i 1 (2) em que: γ*(h) é a semivariância estimada para um vetor h (dias); N (h) é o número de pares de valores medidos; Z(x i ) e Z(x i +h) são os pares de observações de H g d, separados pelo vetor h (dias). Com a análise geoestatística e o ajuste do melhor modelo teórico pela variância dos dados, definiu-se os parâmetros: efeito pepita (C o ), patamar (C o + C 1 ), variância estrutural em relação ao patamar (C 1 ) e alcance efetivo (A o ). Os modelos foram ajustados pelo programa GS+ 7.0 (ROBERTSON, 2004), considerando a menor soma do quadrado dos resíduos (SQR) e o maior coeficiente de determinação (r 2 ). Na classificação do Índice de Dependência Temporal (IDT) adotaram-se os limites propostos por Zimback (2001) (equação 3), IDT C1 C C o 1 x100 (3) em que: IDT 25% é considerada dependência temporal fraca; 26% < IDT < 75% moderada e 75% dependência forte. A hipótese de normalidade foi verificada, pelo teste de Kolmogorov-Smirnov, a 5% de probabilidade. Resultados e Discussão A Tabela 1 mostra a medida de posição (média, mediana), as medidas de dispersão (valor mínimo e máximo, desvio padrão), as medidas de forma (assimetria, curtose e coeficiente de variação) e o número de dados da amostra. A dispersão dos dados é relativamente baixa (S dd = 5,216 MJm -2 ) com alta variabilidade (CV = 27,210 %). Em geral, os coeficientes de variação (CV) foram elevados (>27,210%), indicando que os valores observados encontram-se afastados da média, representando grande variabilidade dos dados em função dos dias. De acordo com Landim (2003), o coeficiente de variação fornece uma medida relativa da precisão experimental, sendo bastante útil na ponderação da dispersão dos dados. Pode-se compreender melhor essa variabilidade observando os valores máximos e mínimos, que indicam grandes amplitudes. Nota-se que os anos de 2008, 2009 e 2010 (Tabela 1), indicaram H g d e S dd similares entre si, com média de 19,074 ± 0,257 MJm -2 e 5,456 ± 0,095 MJm -2, respectivamente. A dispersão (S dd ) em torno da média representa uma variabilidade de 30,895, 29,645 e 28,806 % para os anos de 2008, 2009 e 2010, respectivamente. A semelhança da distribuição de frequência entre os valores da média e mediana, mostra simetria dos dados. Os valores de assimetria e curtose foram negativos e próximos de zero e, mostram uma distribuição Platicúrtica, que representam uma proximidade entre a distribuição de frequências dos dados e a distribuição normal (COSTA et al., 2011). Pelo teste de Kolmogorov-Smirnov, os dados de 2009 não apresentaram uma distribuição normal, embora a não normalidade seja comum quando se trata de dados obtidos na natureza (WEBSTER, 1985). Ressalta-se que o programa computacional utilizado na análise possui como padrão o valor zero (0) para a distribuição mesocúrtica e simétrica dos dados. Tabela 1. Estatística descritiva para irradiação solar global diária (H g d ). Ano n Média Mediana S dd CV (%) Min Máx C a C c d ,096 19,593 5,216 27,210 5,400 33,090-0,220-0,480 ns ,311 19,800 5,556 30,895 4,500 34,190-0,240-0,470 ns ,110 19,500 5,445 29,645 5,500 33,100-0,250-0,830 * ,801 19,300 5,367 28,806 4,000 33,500-0,370-0,270 ns n: número de observações; S dd: desvio-padrão (MJm -2 ); CV: Coeficiente de Variação (%), Min.: mínimo (MJm -2 ); Máx.: máximo (MJm -2 ); C a: Coeficiente de assimetria; C c:coeficiente de curtose; d = teste de normalidade, ns: não significativo e *:significativo pelo teste de Kolmogorov-Smirnov. Os resultados da análise geoestatística mostraram que os dados de todos os anos (2007, 2008, 2009 e 2010) apresentaram moderada dependência temporal (26% < DT < 75%) na região de estudo (Tabela 2 e III Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias 3

4 Figura 2). O modelo gaussiano foi o que melhor ajustou-se para todos os anos, isto implica dizer que a variabilidade anual da irradiação solar global na região de Mata Grande é mais representativa por este tipo de modelo. O modelo gaussiano é representativo de fenômenos contínuos e indica suave variação em pequenas distâncias (períodos) de observação. O efeito pepita que representa a variabilidade não explicada, apresentou baixa flutuação, mínimo 15,470 (%) em 2009, máximo 17,880 (%) em 2008 e média de 165,34%. O patamar (C o +C 1 ) indicou valores no intervalo de 40,000 a 48,820 (%), este parâmetro facilita a comparação do grau de dependência temporal das variáveis em estudo. O alcance (A) que tem importância na determinação do limite da dependência temporal, mostrou que a irradiação solar global diária apresenta o mesmo alcance (182 dias) de dependência temporal nos 4 períodos (anos) distintos, ou seja, dados coletados no período inferior a 182 dias possui dependência temporal ou vice-versa. Tabela 2. Parâmetros semivariográficos para a irradiação solar global diária (H g d ). Ano Modelo C o (C o +C 1 ) A (dias) r 2 SQR IDE DT 2007 Gaussiano 15,500 40, ,984 17,600 61,250 Moderada 2008 Gaussiano 17,880 48, ,984 19,500 63,376 Moderada 2009 Gaussiano 15,470 44, ,989 17,600 65,353 Moderada 2010 Gaussiano 16,500 45, ,978 24,300 63,704 Moderada C o: efeito pepita; (C o+c 1): patamar; (A): alcance; (r 2 ) coeficiente de determinação; (SQR): Soma do Quadrado do resíduo; (IDT): Índice de Dependência Temporal; (DT): Dependência Temporal. No modelo gaussiano o alcance foi de 182 dias, causado pelo longo espaço de curvatura da curva. O coeficiente de determinação, que indica quanto dos pontos do semivariograma experimental encontra-se na curva do modelo apresentou entre os anos valores próximos, indicando que os modelos teóricos estão bem ajustados. A soma de quadrados dos resíduos (SQR) apresentou maiores valores para os anos de 2010 e 2008 (Tabela 2). Figura 2. Semivariograma da irradiação solar global diária (H g d ) na região de Mata Grande, para os anos de a) 2007, b) 2008, c) 2009 e d) III Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias 4

5 As Figuras 3a, 3b, 3c e 3d ilustram a variação anual das irradiações solar global diárias (H d g ) na região de Mata Grande, para os anos de 2007, 2008, 2009 e 2010, respectivamente. As Figuras apresentam um comportamento similar, com maiores valores no verão e menores no inverno (variação em função da declinação solar). As regiões com tonalidades mais claras indicam dias com bastante nebulosidade (outono e inverno), enquanto a tonalidade mais escura representa elevada incidência de H d g (primavera verão). Estes resultados estão de acordo com as variações sazonais na nebulosidade, que são comprovadas na análise da transmitância atmosférica. A variação sazonal mostra que no ano de 2007 o valor máximo de H d g (33,089 MJm -2 ) foi verificado para d o dia Juliano 304 e mínimo (H g = 5,398 MJm -2 ) no dia Juliano 132 (Figura 3a). Por outro lado, o ano de 2008 indicou máximo (H d g = 33,200 MJm -2 d ) para o dia Juliano 65 e mínimo (H g = 4,500 MJm -2 ) no dia d Juliano 79 (Figura 3b). O ano de 2009 apresentou amplitude anual de H g =27,600 MJm -2, mínimo de H d g = 5,500 MJm -2 verificado no dia Juliano 237 e máximo H d g = 33,100 MJm -2 no dia Juliano 289 (Figura 3c). Com média de 18,801 ± 5,367 MJm -2, o ano de 2010 indicou máximo valor (33,500 MJm -2 ) no do Juliano 298 e mínimo (4,00 MJm -2 ) no dia Juliano 155. MJm -2 Figura 3. Variação anual da irradiação solar global diária (H g d, MJm -2 ) para região de Mata Grande, nos anos de a) 2007, b) 2008, c) 2009 e d) Conclusão A irradiação solar global diária apresentou moderada dependência temporal, sendo tendo melhor ajuste ao modelo gaussiano. O alcance encontrado para a irradiação solar global diária nos diferentes anos foi o mesmo (182 dias), O uso da geoestatística para análise da variação temporal da irradiação solar global diária mostrou que a variação temporal é aleatória. Agradecimentos Ao Instituto Nacional de Meteorologia INMET e ao Grupo de Radiação Solar e Terrestre da DSA/CPTEC/INPE, pelos dados fornecidos. Referências CARVALHO, M. P.; TAKEDA, E. Y.; FREDDI, O. S. Variabilidade espacial de atributos de um solo sob videira em Vitória Brasil (SP). R. Bras. Ci. Solo, Viçosa, vol. 27, n. 4, p COSTA, F. P.; LIMA, J. S. S. Cokrigagem na distribuição espacial do cálcio baseado no ph em um latossolo cultivado com café conilon. Nucleus, v.8, n.1, abr III Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias 5

6 DOS SANTOS, C. M.; SOUZA, J. L.; CHAGAS, M. V. S.; TEODORO, I.; TIBA, C.; MELO, R. O. Irradiação solar global horária sazonal no Agreste de Alagoas. Inc. IV CONGRESSO BRASILEIRO DE ENERGIA SOLAR E V CONFERENCIA LATINO-AMERICANA DA ISES, 2012, São Paulo. Anais Sociedade Brasileira de Energia Solar, GUERRA, P. A. G. Geoestatística operacional. Brasília, MME/DNPM, p. GUIMARÃES, E. C. Geoestatística básica e aplicada. Universidade Federal de Uberlândia, v.1, 78p, LANDIM, P. M. B. Análise estatística de dados geológicos. 2. ed. São Paulo. UNESP, 253 p PEREIRA, A. R.; ANGELOCCI, L. R.; SENTELHAS, P. C. Agrometeorologia: fundamentos e aplicações. Agropecuária, Guaíba, 2002, 478p. ROBERTSON, G. P. GS+: Geoestatistics for the environmental sciences GS+ User s Guide. Plainwell, Gamma Desing Software, p. SEN, Z.; SAHIN, A. D. Spatial interpolation and estimation of solar irradiation by cumulative semivariograms. Solar Energy, Vol. 71, No. 1, p , VIEIRA, S. R.; HATFIELD, T. L.; NIELSEN, D. R.; BIGGAR, J. W. Geostatistical theory and application to variability of some agronomical properties. Hilgardia, Oakland. v. 51, n. 3, p. 1-75, WEBSTER, R. Quantitative spatial analysis of soil in the field. Advances in Soil Science, New York, v.3, n.1, p.1-70, ZIMBACK, C. R. L. Análise espacial de atributos químicos de solos para fins de mapeamento da fertilidade p. Tese de Livre-Docência. Botucatu: FCA/UNESP. III Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias 6