AVALIAÇÃO DO SIMULADOR DE CENÁRIOS CLIMÁTICOS PGECLIMA_R NA GERAÇÃO DE SÉRIES SINTÉTICAS DE RADIAÇÃO SOLAR GLOBAL PARA DIFERENTES LOCALIDADES DO PARANÁ RAFAELA STEIMBACH FRUTEIRA¹ 4, MAYSA DE LIMA LEITE², JORIM SOUSA DAS VIRGENS FILHO³, BRUNA LUISA DAL GOBBO 1, KETLEYN POBB¹ 1 Graduanda em Bacharelado em Ciências Biológicas, Departamento de Biologia Geral, UEPG, Ponta Grossa - PR. marfagirl@hotmail.com 4 2 Eng. Agrônoma, Prof. Associado do Departamento de Biologia Geral, UEPG, Ponta Grossa - PR. 3 Matemático, Prof. Associado do Departamento de Matemática e Estatística, UEPG, Ponta Grossa PR. RESUMO: A radiação solar é de grande relevância na análise climática de uma região. O seu conhecimento permite também que seja aproveitada na produção de energia. O presente estudo analisa o desempenho do programa PGECLIMA_R - Gerador Estocástico de Cenários Climáticos na geração de séries sintéticas de radiação solar global. Este desempenho foi avaliado para dias chuvosos em diferentes localidades paranaenses (Cascavel, Guarapuava, Guaraqueçaba, Londrina, Palmas, Paranavaí e Ponta Grossa). Para a comparação dos dados simulados com os dados observados analisaram-se os testes t, F e K-S. As séries simuladas apresentaram bom ajuste em relação às séries observadas. Os resultados permitem concluir que o gerador PGECLIMA_R é eficiente em simular dados diários de radiação solar global, constituindo-se em uma ferramenta importante em estudos ambientais. ABSTRACT: Solar radiation is very relevant in analysis of a climate region. His knowledge allows that be used in the production of energy. This study analyzes the performance of the program PGECLIMA_R - Generator Stochastic of Climate Scenarios in the generation of synthetic series of global solar radiation. This performance was evaluated for wet days in different locations of Paraná (Cascavel, Guarapuava, Guaraqueçaba, Londrina, Palmas, Paranavaí and Ponta Grossa). To compare the simulated data with observed data were analyzed the t-tests, F, and K-S. The simulated series showed good adjustment in relation to the observed series. The results indicate that the generator PGECLIMA_R is efficient in simulating the daily global solar radiation, thus becoming an important tool in environmental studies. INTRODUÇÃO O conhecimento da radiação solar e a sua incidência permitem caracterizar o clima de uma região, sendo, ainda, de grande importância nos procedimentos de estimativa de mudanças
climáticas, nos estudos agronômicos e na análise dos impactos ambientais nos diferentes ecossistemas. Além disso, a energia solar pode ser usada na produção de energia para diferentes aplicações, como energia elétrica, energia para máquinas bioconversoras e aquecedores (VIRGENS FILHO, 2005). Modelos computacionais para simulação de dados climáticos estimam variáveis climáticas, que têm como objetivo gerar um conjunto de valores numéricos, intitulado série sintética, com as mesmas características estatísticas da série histórica (EVANGELISTA, 2006). Vários modelos para geração de dados climáticos podem ser encontrados na literatura, onde as séries sintéticas de dados climáticos geradas são empregadas em estudos de mudanças climáticas sobre o potencial e o risco agrícola (SEMENOV e BARROW, 1997) e na perda de água e solo (CECÍLIO et al., 2004). Também são fundamentais na geração de dados em localidades onde apenas algumas variáveis são registradas, quando as séries históricas possuem muitas falhas na série, ou ainda naquelas onde os dados históricos são de um período mais recente, implicando em séries muito curtas (HOOGENBOM, 2000). Entretanto, muito desses simuladores não possuem bom desempenho para áreas mais abrangentes, pois seus parâmetros estão calibrados para algumas regiões e suas características. Por este motivo, torna-se necessário o desenvolvimento de geradores que representem melhor as condições edafoclimáticas brasileiras, como o GEPAC Gerador Estocástico de Parâmetros Climáticos, desenvolvido por Virgens Filho (1997). Nesse sentido, este trabalho teve como objetivo avaliar o desempenho do programa PGECLIMA_R Gerador Estocástico de Cenários Climáticos (VIRGENS FILHO et al., 2010), na geração de dados diários sintéticos de radiação solar global, para dias chuvosos. MATERIAL E MÉTODOS As séries históricas de radiação solar global referentes às sete localidades (Tabela 1) são provenientes de estações meteorológicas pertencentes ao Instituto Agronômico do Paraná IAPAR. Tabela 1. Coordenadas geográficas das localidades paranaenses selecionadas. Localidade Latitude (S) Longitude (W) Altitude (m) Cascavel 24 26 S 53 26 W 760 m Guarapuava 25 21 S 51 30 W 1058 m Guaraqueçaba 25 16 S 48 32 W 40 m Londrina 23 22 S 51 10 W 585 m Palmas 26 29 S 51 59 W 1100 m Paranavaí 23 5 S 52 26 W 480 m Ponta Grossa 25 13 S 50 1 W 880 m As séries de dados sintéticos de radiação solar global foram geradas pelo programa PGECLIMA_R Gerador Estocástico de Cenários Climáticos a partir dos dados históricos diários
de radiação solar global. As séries históricas compreenderam um período de 30 anos (1980-2009), que serviram para parametrização dos modelos probabilísticos dos dados simulados, originando outra série de 30 anos (2010-2039) simulada pelo programa. Efetuaram-se cinco simulações de dados de radiação solar global para dias chuvosos para cada localidade. Para analisar os dados gerados pelo PGECLIMA_R, estes foram comparados com os valores observados. Tal comparação serviu para testar a acurácia do programa por meio de diferentes testes estatísticos. Neste sentido, os dados gerados foram computados e avaliados através dos testes t, usado para comparar as médias mensais, e teste F para análise da variabilidade, ambos paramétricos. Outro teste empregado foi o teste de aderência não paramétrico de Kolmogorov- Smirnov (K-S) para avaliar as distribuições de frequências. RESULTADOS E DISCUSSÃO Os resultados dos testes t, F, K-S relativos às médias mensais de radiação solar global para dias chuvosos são encontrados na tabela 2. Para os dados de radiação solar global de dias chuvosos, das 420 simulações geradas 37 (8,81%) não ajustaram adequadamente para o teste t, 102 (24,29%) para o teste F e 111 (26,43) para o teste Kolmogorov-Smirnov (K-S). Tabela 2. Testes estatísticos para avaliação do desempenho do gerador climático, na simulação da radiação global em dias chuvosos, obtidos à partir da contagem do número de testes reprovados. Localidades t (5%) F (5%) K-S (5%) Cascavel 12 11 6 Guarapuava 15 12 4 Guaraqueçaba 2 13 51 Londrina 3 18 2 Palmas 0 32 45 Paranavaí 2 15 2 Ponta Grossa 3 1 1 TOTAL 37 102 111 Palmas ajustou totalmente para o teste t, enquanto Guarapuava obteve 12 não ajustes para o mesmo, sendo a localidade com maior reprovação. Ponta Grossa apresentou o melhor ajuste para o teste F com apenas uma reprovação, já a localidade com maior reprovação no teste F foi Palmas com 32 não ajustes. Para o teste K-S, Ponta Grossa obteve o melhor ajuste com apenas uma reprovação, Guaraqueçaba obteve 51 não ajustes para o teste K-S. O alto valor de ajuste encontrado para o teste t (91,19%) mostra que as médias simuladas estão muito próximas as observadas, assim como o valor do teste F (75,71%) mostra uma baixa variabilidade entre as médias simuladas e as observadas, ambos apontando um bom desempenho do gerador. Dentre os testes, K-S foi o que menos se ajustou, esse resultado pode ser explicado pelo alto nível de significância adotado (5%) e pela capacidade do teste de identificar qualquer diferença entre a
função de distribuição dos dados simulados e observados. As diferenças estatísticas encontradas entre os dados simulados e observados eram esperadas. Isso se deve à dificuldade identificada pela maioria dos geradores já desenvolvidos em reproduzir a variabilidade interanual das médias (SOLTANI & HOOGENBOOM, 2003). A figura 1 apresenta as curvas geradas pelas médias mensais observadas e simuladas para dias chuvosos. Através da comparação visual nota-se que o programa PGECLIMA_R reproduz de modo acurado médias de radiação solar global para as diferentes localidades analisadas. Pode-se identificar para cada localidade pequenas tendências de subestimativa ou superestimativa em alguns meses, sendo Paranavaí a que apresentou maior subestimativa para dias chuvosos. Ainda pode-se observar valores mais altos entre os meses de janeiro a abril, valores mais baixos durante o inverno e aumento no início da primavera, comportamento também verificado anteriormente por PEDRO JÚNIOR et al. (1989) para valores médios estimados para o Estado de São Paulo. FIGURA 1. Tendência anual das séries de radiação solar global em dias chuvosos. CONCLUSÕES Os resultados obtidos permitem concluir que o gerador PGECLIMA_R obteve bom desempenho na geração de séries sintéticas de radiação solar global para dias chuvosos nas diferentes localidades analisadas no Estado do Paraná, se constituindo em importante ferramenta para estudos ambientais e na criação de cenários de mudanças climáticas. AGRADECIMENTOS : Ao Instituto Agronômico do Paraná IAPAR, pela cessão dos dados utilizados neste trabalho.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS CECÍLIO, R. A.; RODRIGUES, R. D. G.; BAENA. L. G. N.; OLIVEIRA, F. G. Analysis of the RUSLE and WEPP models for a small watershed located in Viçosa, Minas Gerais State, Brazil. ISCO International Soil Conservation Organization Conference, 13., 2004, Brisbane, Austrália. Procedings Brisbane, 2004. n. 658. EVANGELISTA, A. W. P.; FERREIRA, P. A.; PRUSKI, F. F. & SEDIYAMA, G. C. Avaliação do desempenho do modelo CL IGEN em gerar dados climáticos para modelos hidrológicos e agronômicos. Rev Bras Eng Agric Amb, Campina Grande, v.10, n.1, p. 119 127, 2006. HOOGENBOOM, G. Contribution of agrometeorology to the simulation of crop production and its applications. Agr Forest Meteorol, v.103, p.137 157, 2000. PEDRO JÚNIOR, M. J.; ALFONSI, R. R.; CAMARGO, M. B. P.; CHIAVEGATTO, O. M. D. P.; ORTOLANI, A. A.; BRUNINI, O. Disponibilidade de radiação solar global para o Estado de São Paulo. Campinas, IAC, 13 p. 1989. (Boletim Técnico n. 123). SEMENOV, M. A.; BARROW, E. M. Use of a stochastic weather generator in the development of climate change scenarios. Climatic Change, v.35, p.397 414, 1997. SOLTANI, A.; HOOGENBOOM, G. A statistical comparison of the stocastic weather generators WGEN and SIMMETEO. Clim Res, Norwich, v.24, p.215-30, 2003. VIRGENS FILHO, J. S. Modelo computacional para simulação de dados climáticos. 1997. 86 f. Dissertação (Mestrado em Agronomia/Energia na Agricultura) Faculdade de Ciências Agronômicas, Universidade Estadual Paulista, Botucatu. VIRGENS FILHO, J. S.; LEITE, M. L.; CATANEO, A. Simulação de dados diários de radiação solar global utilizando o modelo computacional SIMRAD. In: V Congresso Brasileiro de Agroinformática e II Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação no Agronegócio Cooperativo, 2005, Londrina, Anais... Londrina, SBI-AGRO, p. 883-888. VIRGENS FILHO, J. S.; FÉLIX, R P.; LEITE, M. L.; TSUKAHARA, R. Y. Desenvolvimento de uma ferramenta computacional para geração de cenários climáticos, baseada em processos estocásticos. I - interface gerenciadora do banco de dados. In: IX Congreso Latinoamericano y del Caribe de Ingeniería Agrícola - CLIA e XXXIX Congresso Brasileiro de Engenharia Agrícola CONBEA, 2010, Vitória, Anais... Vitória, SBEA, 2010, p.1-4.