Desarrollo y evaluación de un índice de atenuación radiativa derivado de la radiación neta de onda corta
DOI:
https://doi.org/10.24215/18527744e013Palabras clave:
índice de atenuación radiativa, radiación neta de onda corta, balance energético superficial, cobertura nubosa, recurso solarResumen
La caracterización de la atenuación radiativa asociada a la nubosidad es fundamental para el análisis del balance energético superficial y la evaluación del recurso solar. Sin embargo, numerosas estaciones meteorológicas no disponen de mediciones confiables de irradiancia global horizontal. En este trabajo se desarrolla y analiza la consistencia física de un índice empírico de atenuación radiativa derivado exclusivamente de la radiación neta de onda corta, orientado a su aplicación en sitios con instrumentación radiométrica limitada. El índice se construye a partir de una variable adimensional normalizada respecto a una condición estadísticamente representativa de cielo claro, definida mediante el percentil 98 por su estabilidad interanual y estacional. La clasificación de los estados radiativos se establece mediante los percentiles 55 y 85 calculados en función de la geometría solar y parametrizados mediante polinomios cúbicos locales, permitiendo una segregación dinámica de condiciones despejadas, parcialmente nubladas y nubladas con resolución temporal de 15 minutos. La consistencia física del índice se verifica mediante su relación con la radiación neta de onda larga y el balance radiativo total, mientras que su consistencia externa se evalúa mediante comparación con estimaciones satelitales del índice de claridad obtenidas del modelo Physical Solar Model, alcanzando una correlación de 0.816. Los resultados demuestran que el índice constituye una herramienta robusta para caracterizar el estado radiativo de la atmósfera y ampliar el aprovechamiento climatológico de series históricas basadas exclusivamente en mediciones de radiación neta.
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Referencias
Antokoletz, E. D., Wziontek, H., Tocho, C. N. y Falk, R. (2020). Gravity reference at the Argentinean-German Geodetic Observatory (AGGO) by co-location of superconducting and absolute gravity measurements. Journal of Geodesy, 94(9), 81. https://doi.org/10.1007/s00190-020-01402-7
Campbell Scientific, Inc. (s.f.). CNR2-L: Long- and short-wave net radiometer. Recuperado el 29 de abril de 2026 de https://www.campbellsci.com/cnr2
Cawkwell, F. G. L. y Bamber, J. L. (2002). The impact of cloud cover on the net radiation budget of the Greenland ice sheet. Annals of Glaciology, 34, 141-149. https://doi.org/10.3189/172756402781817789
Duffie, J. A. y Beckman, W. A. (2013). Solar engineering of thermal processes. (4ª ed.). John Wiley & Sons, Inc. https://doi.org/10.1002/9781118671603
Ghausi, S. A., Tian, Y., Zehe, E. y Kleidon, A. (2023). Radiative controls by clouds and thermodynamics shape surface temperatures and turbulent fluxes over land. Proceedings of the National Academy of Sciences, 120(29), e2220400120. https://doi.org/10.1073/pnas.2220400120
Inamdar, A. K. y Guillevic, P. C. (2015). Net surface shortwave radiation from GOES imagery—product evaluation using ground-based measurements from SURFRAD. Remote Sensing, 7(8), 10788-10814. https://doi.org/10.3390/rs70810788
Iqbal, M. (1983). An introduction to solar radiation. Academic Press. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-373750-2.X5001-0
Kopp, G. y Lean, J. L. (2011). A new, lower value of total solar irradiance: Evidence and climate significance. Geophysical Research Letters, 38, L01706. https://doi.org/10.1029/2010GL045777
Long, C. N. y Shi, Y. (2008). An automated quality assessment and control algorithm for surface radiation measurements. The Open Atmospheric Science Journal, 2, 23-37. https://doi.org/10.2174/1874282300802010023
McArthur, L. J. B. (2005). Baseline Surface Radiation Network (BSRN) operations manual. WCRP-121 / WMO/TD-No. 1274. Versión 2.1. World Climate Research Programme. https://epic.awi.de/id/eprint/30644/
Mikolaj, M., Güntner, A., Brunini, C., Wziontek, H., Gende, M., Schröder, S., Cassino, A. M., Pasquaré, A., Reich, M., Hartmann, A., Oreiro, F. A., Pendiuk, J., Guarracino, L. y Antokoletz, E. D. (2019). Hydrometeorological and gravity signals at the Argentine-German Geodetic Observatory (AGGO) in La Plata. Earth System Science Data, 11(4), 1501-1513. https://doi.org/10.5194/essd-11-1501-2019
Ohmura, A., Dutton, E. G., Forgan, B., Fröhlich, C., Gilgen, H., Hegner, H., Heimo, A., König-Langlo, G., McArthur, B., Müller, G., Philipona, R., Pinker, R., Whitlock, C. H., Dehne, K. y Wild, M. (1998). Baseline Surface Radiation Network (BSRN/WCRP): New precision radiometry for climate research. Bulletin of the American Meteorological Society, 79(10), 2115-2136. https://doi.org/10.1175/1520-0477(1998)079⟨2115:BSRNBW⟩2.0.CO;2
Peel, M. C., Finlayson, B. L. y McMahon, T. A. (2007). Updated world map of the Köppen-Geiger climate classification. Hydrology and Earth System Sciences, 11(5), 1633-1644. https://doi.org/10.5194/hess-11-1633-2007
Perez, R., Ineichen, P., Seals, R. y Zelenka, A. (1990). Making full use of the clearness index for parameterizing hourly insolation conditions. Solar Energy, 45(2), 111-114. https://doi.org/10.1016/0038-092X(90)90036-C
Rodríguez-Muñoz, J. M., Alonso-Suárez, R., Bove, I. y Abal, G. (2024). Assessing the impact of diffuse fraction estimation on ground albedo modeling. Proceedings of EuroSun 2024. https://doi.org/10.18086/eurosun.2024.10.05
Sarazola, I., Laguarda, A., Ceballos, J. C. y Alonso-Suárez, R. (2023). Benchmarking of modeled solar irradiation data in Uruguay at a daily time scale. IEEE Latin America Transactions, 21(9), 1040-1048. https://doi.org/10.1109/TLA.2023.10251811
Sengupta, M., Xie, Y., Lopez, A., Habte, A., Maclaurin, G. y Shelby, J. (2018). The National Solar Radiation Data Base (NSRDB). Renewable and Sustainable Energy Reviews, 89, 51-60. https://doi.org/10.1016/j.rser.2018.03.003
Spencer, J. W. (1971). Fourier series representation of the position of the sun. Search, 2(5), 172.
Stull, R. B. (1988). An introduction to boundary layer meteorology. Kluwer Academic Publishers. https://doi.org/10.1007/978-94-009-3027-8
Tao, C., Zhang, M. y Xie, S. (2025). Cloud radiative effect dominates variabilities of surface energy budget in the dark Arctic. Scientific Reports, 15, 2976. https://doi.org/10.1038/s41598-025-86322-2
Wild, M. (2020). The global energy balance as represented in CMIP6 climate models. Climate Dynamics, 55(3), 553-577. https://doi.org/10.1007/s00382-020-05282-7
Wild, M., Hakuba, M. Z., Folini, D., Dörig-Ott, P., Schär, C., Kato, S. y Long, C. N. (2019). The cloud-free global energy balance and inferred cloud radiative effects: An assessment based on direct observations and climate models. Climate Dynamics, 52(7), 4787-4812. https://doi.org/10.1007/s00382-018-4413-y
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