modelos de estimación de la radiación solar global con limitación

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.