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		<citationkey>MartinsPereAbre:2004:InÍnCo</citationkey>
		<title>Influência do índice de cobertura de nuvens obtido a partir de imagens de satelite na precisao das estimativas de energia solar incidente na superfície</title>
		<format>CD-ROM; On-line.</format>
		<project>Ciências atmosféricas - Ozônio x Radiação - Energias renováveis</project>
		<year>2004</year>
		<secondarytype>PRE CN</secondarytype>
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		<author>Martins, Fernando Ramos,</author>
		<author>Pereira, Enio Bueno,</author>
		<author>Abreu, Samuel Luna de,</author>
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		<affiliation>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Centro de Previsão do Tempo e Estudos Climáticos (INPE.CPTEC)</affiliation>
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		<affiliation>Universidade Federal de Santa Catarina, Laboratório de Energia Solar (UFSC.LABSOLAR)</affiliation>
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		<conferencename>Congresso Brasileiro de Meteorologia, 13.</conferencename>
		<conferencelocation>Fortaleza</conferencelocation>
		<date>29 ago.- 03 set.</date>
		<booktitle>Anais</booktitle>
		<tertiarytype>Sessão Oral</tertiarytype>
		<organization>SBMET</organization>
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		<contenttype>External Contribution</contenttype>
		<keywords>METEOROLOGIA, Cobertura de nuvens, Imagem de satélite, Energia solar, METEOROLOGY, Cloud cover, Satellite imagery, Solar energy.</keywords>
		<abstract>O índice de cobertura de nuvens (CCI) é o dado de entrada mais importante para a obtenção de estimativas de recurso energético solar com uso de modelos de transferência radiativa como, por exemplo, o modelo BRASIL-SR. A sua obtenção a partir de imagens de satélites é uma tarefa complexa devido à variabilidade das características climatológicas apresentadas no Brasil de modo que um grande esforço científico tem sido desenvolvido para obtenção de valores precisos e confiáveis. Este trabalho descreve duas técnicas desenvolvidas com o objetivo de maximizar a precisão dos valores de CCI obtidos a partir das imagens dos canais 1 e 4 do satélite GOES. Essas técnicas baseiam-se em análise estatística e geométrica para cada um dos píxeis da imagem do satélite. Ambas as técnicas são analisadas, em relação à técnica de limiar, por meio da comparação dos desvios das estimativas de irradiação solar fornecidas pelo modelo BRASIL-SR. Os dados de superfície foram medidos na estação instalada em Caicó(PE) como parte do projeto SWERA. Verificou-se uma redução de até 66% no desvio médio e de até 50% no erro quadrático médio com a aplicação das novas técnicas. A correlação entre valores medidos e estimados foi incrementada em até 50% com a aplicação das técnicas propostas. ABSTRACT: Cloud cover index (CCI) is a very important input data for radiative transfer models and great effort is being made to its determination from satellite images with high confidence. The influence of CCI on solar radiation assessment becomes evident in large continental areas such as the Brazilian territory, with a wide range of climatic environments. This work describes two techniques to obtain CCI information using channel 1 (visible) and channel 4 (infrared) data from GOES satellite in order to maximize the reliability of CCI evaluation. The techniques are based on statistical and geometry analyses for each pixel of satellite data. This work also presents a comparison among ground measurements and solar irradiation estimates provided by the BRASIL-SR using CCI data obtained with both techniques and with the threshold methodology. The ground data were measured in Caicó/PE as part of the SWERA project. The MBE was reduced up to 66% and the RMSE was decreased up to 50% due to implementation of the new techniques. The correlation factor among measured and estimated values of surface global solar irradiation increased 50% when new techniques were used to get CCI values.</abstract>
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		<language>pt</language>
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