A-06 MODELOS DE ESTIMACIÓN DE LA RADIACIÓN SOLAR GLOBAL CON LIMITACIÓN DE DATOS Martínez Romero, A.1, de Juan Valero, J.A.2, Moreno, M.A., Ortega Álvarez, J.F.3, Tarjuelo Martín Benito, J.M.5 1 Ingeniero agrónomo, becario de investigación, CREA. Doctor Ingeniero agrónomo, profesor titular, CREA. 3 Doctor Ingeniero agrónomo, contratado de proyecto, CREA. 4 Doctor Ingeniero agrónomo, profesor contratado doctor, CREA. 5 Doctor Ingeniero agrónomo, Catedrático de universidad, Centro Regional de Estudios del Agua (CREA), Universidad de Castilla-La Mancha, Carretera de Las Peñas km 3.2, 02071 Albacete, Spain. –Telef : +34 967 599 304; Fax: +34 967 599 269, Email: [email protected] 2 1.- Introducción. Objetivos La energía solar es un recurso natural y el conocimiento de la disponibilidad de la misma en una región, distribución geográfica y comportamiento a lo largo del año, permite su aprovechamiento de forma racional, así como la planificación de actividades relacionadas con ella. La importancia de conocer con cierto detalle la energía solar que incide en un lugar del globo tiene una enorme importancia en términos ecológicos y económicos (el Sol proporciona el 99.97% de la energía usada en la superficie de la Tierra para todos los procesos naturales). La estimación de la radiación solar global (Rs) constituye un procedimiento necesario cuando se carece de los registros observados en una región, a la hora de estudiar la distribución espacial y temporal de parámetros energéticos con distintos fines. Adquiere gran importancia en la planificación de actividades como: agricultura, turismo, planificación urbana, y posible utilización directa de la energía solar como fuente de energía renovable. El objetivo del presente trabajo es determinar uno o más modelos, con diferente grado de complejidad, que permitan estimar la Rs en la región de Castilla-La Mancha (CLM), a partir de los datos medios mensuales registrados en estaciones termopluviométricas. 2.- Materiales y Métodos Este trabajo se engloba dentro del marco de un estudio orientado a la caracterización de diversos parámetros climáticos en situaciones con limitación de registros. Se enmarca en la región de C-LM, región ibérica de clima semiárido, donde por ejemplo, la radiación solar global media diaria se sitúa alrededor de los 16,5 MJ m -2. Se plantea la estimación de valores de Rs a partir de los registros disponibles en estaciones termopluviométricas (temperaturas medias y precipitación acumulada) o derivados de éstos (Evapotranspiración de referencia estimada mediante la ecuación de Hargreaves), aplicando modelos regionales generados mediante técnicas de regresión lineal (RL) y redes neuronales artificiales (RNA). Así, con los valores medios mensuales de las variables temperatura mínima (Tmin), temperatura máxima (Tmax) y precipitación acumulada (P), registrados en las 44 estaciones completas de la red del Servicio de Información Agroclimática para el Regadío ubicadas en el territorio de C-LM, para el período comprendido entre los años 1999 y 2007, se crean diversos modelos crecientes en complejidad, y se contrastan estadísticamente los resultados predichos (estimados por los distintos modelos) de Rs vs. los observados (registrados en estas estaciones completas). Además se valoran los resultados obtenidos mediante la ecuación propuesta por Hargreaves en la estimación de la Rs y aceptada por FAO. 3.- Resultados y Discusión Tras generar diversos modelos de estimación de la Rs en el ámbito de la región de C-LM, y contrastar estadísticamente los resultados obtenidos con los valores reales registrados en las estaciones agroclimáticas completas para los mismos períodos de tiempo, se pueden observar los resultados siguientes: La bondad del ajuste en los resultados, al utilizar las mismas variables independientes, es similar para las estimaciones de la Rs obtenidas al aplicar, tanto modelos basados en técnicas de RL múltiple, como en RNA. Los coeficientes de determinación oscilan entre el 80 % y el 98 % dependiendo de la complejidad del modelo, número y tipo de variables independientes incluidas en el mismo. En general, la homoscedasticidad y normalidad en los resultados mejora con el aumento del número de variables independientes utilizadas en la estimación. Los resultados obtenidos, con los datos utilizados, tras aplicar los distintos modelos desarrollados ofrecen mayor afinidad, en el territorio de C-LM, con respecto a los valores observados que la estimación mediante la ecuación propuesta por Hargreaves en la estimación de la Rs y admitida por FAO. Por sencillez en la aplicación del modelo y resultados obtenidos, se puede recomendar la estimación de la Rs en la región de C-LM, mediante la aplicación de la ecuación (1): Rs (MJ m 2 día -1) = 0,894552*Tmax (ºC) – 0,179337*Tmin (ºC) (1) con un coeficiente de determinación del 97% y un error de 3,3 MJ m2 día-1 (contabilizado como raíz cuadrada del error cuadrático medio). 4.- Conclusiones y Recomendaciones Analizando los resultados obtenidos tras aplicar los distintos modelos, se puede pensar que en el ámbito del territorio estudio, se ha generado una herramienta útil, que con datos básicos ofrecidos por estaciones termo-pluviométricas, permite la estimación de la Rs.