Análisis comparativo entre mediciones de radiación solar en Tucumán (26.8°S, 65.1°O) y las bases de datos de reanálisis ERA5 y NCEP/NCAR
Palabras clave:
reanálisis, ERA5, NCEP/NCAR, energía solar, radiación solarResumen
Las bases de datos de reanálisis constituyen una alternativa para evaluar distintos parámetros meteorológicos en áreas y períodos de tiempo en los cuales no se cuenta con datos medidos, pero requieren una validación previa a través de análisis de comparación y de error respecto a mediciones disponibles. Con este propósito, en este trabajo se realiza un análisis comparativo entre los datos de radiación solar global medidos en superficie en Tucumán (26.8°S, 65.1°O) y los obtenidos a partir de dos bases de datos de reanálisis: ERA5 y NCEP/NCAR. Los datos medidos con una frecuencia de minutos fueron obtenidos de la red solarimétrica del Servicio Meteorológico Nacional (SMN) de Argentina, correspondientes a los años 2017 y 2018. Seleccionamos cinco estadísticos para realizar la comparación considerando valores acumulados diarios. El ERA5 presenta un mejor desempeño que NCEP/NCAR, si bien ambos sobreestiman en general los valores medidos. Los estadísticos de error resultan entre 10 y 25% en el caso de ERA5 y entre 40 y 50% en el caso de NCEP/NCAR. Con respecto a la detección de la variabilidad de la radiación diaria en los dos años considerados, ERA5 también presenta un mejor ajuste resultando en un coeficiente de correlación de 0.9 en comparación con 0.6 en el caso de NCEP/NCAR.
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Referencias
Bosilovich, M. G., Chaudhuri, A. H., & Rixen, M. (2013). Earth system reanalysis: Progress, challenges, and opportunities. Bulletin of the American Meteorological Society, 94, ES110–ES113. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-12-00191.1
Gueymard, C. A. (2014). A review of validation methodologies and statistical performance indicators for modeled solar radiation data: Towards a better bankability of solar projects. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 39, 1024–1034. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.07.117
Gueymard, C. A. (2017). Cloud and albedo enhancement impacts on solar irradiance using high-frequency measurements from thermopile and photodiode radiometers. part 1: Impacts on global horizontal irradiance. Solar Energy, 153, 755–765. https://doi.org/10.1016/j.solener.2017.05.004
Hersbach, H., Bell, B., & Berrisford, P. e. a. (2020). The ERA5 global reanalysis. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 146, 1999–2049. https://doi.org/10.1002/qj.3803
Kalnay, E., Kanamitsu, M., Kistler, R., & Collins, W. e. a. (1996). The NCEP/NCAR 40-year reanalysis project. Bulletin of the American Meteorological Society, 77, 437–470. https://doi.org/10.1175/1520-0477(1996)077<0437:TNYRP>2.0.CO;2
Medina, F., Zossi, B., Bossolasco, A., & Elias, A. (2023). Performance of CHIRPS dataset for monthly and annual rainfall-indices in Northern Argentina. Atmospheric Research, 283, 106545. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2022.106545
Nash, J. & Sutcliffe, J. (1970). River flow forecasting through conceptual model. part 1-A discussion of principles. Journal of Hydrology, 10, 282–290. https://doi.org/10.1016/0022-1694(70)90255-6
Nollas, F., Luccini, E., Orte, P., & Skansi, M. e. a. (2022). Comparación entre datos de radiación solar de tres bases de datos de reanálisis y mediciones en superficie en Argentina. Libro de resúmenes extendidos del XIV CONGREMET 2022. http://cenamet.org.ar/congremet/wp-content/uploads/2023/02/LibroActas_compressed.pdf
Peng, X., She, J., Zhang, S., Tan, J., & Li, Y. (2019). Evaluation of multi-reanalysis solar radiation products using global surface observations. Atmosphere, 10, 42. https://doi.org/10.3390/atmos10020042
Sianturi, Y., Sopaheluwakan, A., & Sartika, K. (2021). Evaluation of ECMWF model to predict daily and monthly solar radiation over Indonesia region. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 893, 012074. https://doi.org/10.1088/1755-1315/893/1/012074
Silvero, C., Medina, F., & Zossi, B. e. a. (2024). Comparación entre datos de radiación solar global de Tucuman (26.8°S, 65.1°O) y la base de datos de reanálisis ERA5. Enviado, noviembre 2023.
Tahir, Z., Asim, M., & Azhar, M. e. a. (2021). Correcting solar radiation from reanalysis and analysis datasets with systematic and seasonal variations. Case Studies in Thermal Engineering, 25, 100933. https://doi.org/10.1016/j.csite.2021.100933
Tong, L., He, T., Ma, Y., & Zhang, X. (2023). Evaluation and intercomparison of multiple satellite-derived and reanalysis downward shortwave radiation products in China. International Journal of Digital Earth, 16(1), 1853–1884. https://doi.org/10.1080/17538947.2023.2212918
Wilczak, J., Akish, E., Capotondi, A., & Compo, G. (2024). Evaluation and bias correction of the ERA5 reanalysis over the United States for wind and solar energy applications. Energies, 17, 1667. https://doi.org/10.3390/en17071667
Zhang, X., Liang, S., & Wang, G. e. a. (2016). Evaluation of the reanalysis surface incident shortwave radiation products from NCEP, ECMWF, GSFC, and JMA using satellite and surface observations. Remote Sensing, 8, 225. https://doi.org/10.3390/rs8030225
Zhang, X., Lu, N., Jiang, H., & Yao, L. (2020). Evaluation of reanalysis surface incident solar radiation data in China. Scientific Reports, 10, 3494. https://doi.org/10.1038/s41598-020-60460-1
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