@MastersThesis{Santos:2014:EsNoBr,
author = "Santos, Roque Magalh{\~a}es Brito dos",
title = "Aplica{\c{c}}{\~a}o do m{\'e}todo de Kriging para estimar
campos de radia{\c{c}}{\~a}o solar: um estudo para o nordeste do
Brasil",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "2014",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "2014-05-26",
keywords = "radia{\c{c}}{\~a}o solar, interpola{\c{c}}{\~a}o Kriging,
energias renov{\'a}veis, solar radiation, Kriging interpolation,
renewable energy.",
abstract = "Foram feitas estimativas de campos de irradia{\c{c}}{\~a}o solar
em superf{\'{\i}}cie para o territ{\'o}rio do Nordeste
brasileiro para os anos de 2008 a 2011. Para tanto, foi empregado
um m{\'e}todo de estimativa baseado em interpola{\c{c}}{\~a}o
por krigagem. Para avalia{\c{c}}{\~a}o de seu desempenho, foi
feita uma intercompara{\c{c}}{\~a}o dos valores estimados por
interpola{\c{c}}{\~a}o com valores medidos em pontos amostrais
representados por Plataformas Coletoras de Dados (PCDs) e
estimativas realizadas pelo modelo f{\'{\i}}sico de
transfer{\^e}ncia radiativa BRASIL-SR. A avalia{\c{c}}{\~a}o
foi realizada atrav{\'e}s de {\'{\i}}ndices
estat{\'{\i}}sticos aliados ao m{\'e}todo de
valida{\c{c}}{\~a}o cruzada e a an{\'a}lise visual de mapas da
variabilidade espacial da irradia{\c{c}}{\~a}o solar. Os dados
brutos das PCDs foram selecionados e organizados com base em uma
an{\'a}lise qualitativa dos mesmos. Os dados medidos passaram
pelo mesmo procedimento de controle de qualidade adotado pela
\emph{Baseline Surface Radiation Network} (BSRN). Na
interpola{\c{c}}{\~a}o por krigagem, o ajuste cuidadoso do
semivariograma {\'e} fundamental para o bom desempenho dessa
t{\'e}cnica. As s{\'e}ries de dados amostrais n{\~a}o
apresentaram anisotropia e tend{\^e}ncia significativas e
n{\~a}o influenciaram nas estimativas por
interpola{\c{c}}{\~a}o. Os resultados mostraram que as
interpola{\c{c}}{\~o}es por krigagem foram capazes de explicar
mais de 70 \% da variabilidade da irradi{\^a}ncia medida pelas
PCDs na s{\'e}rie de 2010 e 60\% na s{\'e}rie de 2011.
Considerando o per{\'{\i}}odo todo, o Erro Quadr{\'a}tico
M{\'e}dio Absoluto - EQMA ponderado pela m{\'e}dia dos valores
medidos - apresentou valores menores em torno de 5 \% de erro, o
que caracteriza um desempenho admiss{\'{\i}}vel do m{\'e}todo
de krigagem mostrando que os desvios foram pouco acentuados.
Ainda, esses resultados estat{\'{\i}}sticos qualificaram a
metodologia empregada na adequa{\c{c}}{\~a}o dos dados
utilizados nesse estudo. A an{\'a}lise visual dos mapas de
irradia{\c{c}}{\~a}o para os 4 anos nos pontos amostrais,
permitiu verificar que houve pouca variabilidade espacial da
irradi{\^a}ncia em superf{\'{\i}}cie com n{\'{\i}}veis de
irradi{\^a}ncia m{\'e}dia anual em torno de 6000 Wh/\$m^{2}\$.
No entanto, em todos os mapas p{\^o}de-se observar um gradiente
acentuado na regi{\~a}o norte do Estado da Bahia fato esse, que
pode ser atribu{\'{\i}}do a anomalias nas s{\'e}ries de dados
medidos pelas PCDs e que passaram pela qualifica{\c{c}}{\~a}o
empregada. O modelo BRASIL-SR apresentou um desempenho melhor
comparado ao m{\'e}todo de krigagem na
intercompara{\c{c}}{\~a}o com os dados medidos. O coeficiente de
determina{\c{c}}{\~a}o \$r^{2}\$ apresentou valor pr{\'o}ximo
de 0,74, mostrando que 74 \% da variabilidade dos dados medidos
foi explicada pelas estimativas do modelo. Os res{\'{\i}}duos
indicaram que o modelo superestimou os valores em 11, dos 14
pontos de refer{\^e}ncia. Quando comparado ao m{\'e}todo de
krigagem, as estimativas apresentaram um grau elevado de
correla{\c{c}}{\~a}o e coeficiente de determina{\c{c}}{\~a}o.
Em rela{\c{c}}{\~a}o ao EQMA, o erro calculado ficou abaixo 5
\%. Os mapas de variabilidade espacial apresentaram maior
amplitude no m{\'e}todo de krigagem. ABSTRACT: Field estimates of
solar irradiation at surface for the Northeastern territory of
Brazil for the years 2008 and 2011 were made. It was used the
Kriging interpolation method. An intercomparison was made using
site specific values of incident solar irradiationestimated by
interpolation of data collected by automatic meteorological
stations (WMSs) and estimates made by the physical radiative
transfer model BRAZIL-SR. The evaluation was performed using
statistical indices combined with the cross validation method and
the visual analysis of maps of the spatial variability of solar
irradiation. The selected raw data were reformatted and organized
based on a qualitative procedure and then submitted to the same
data quality control adopted by the Baseline Surface Radiation
Network (BSRN). In Kriging procedure, the careful adjustment of
the semivariogram is critical. The measured data showed no
anisotropy and trends that could otherwise have prejudiced the
estimates by interpolation. The results showed that the Kriging
interpolations were able to explain more than 70\% of the
variability of the irradiance measured by the number of WMSs in
2010 and 60\% in 2011 Considering the whole period, the Absolute
Mean Square Error (ARMSE) normalized by average of measured values
had lower rates of around 5\% error, which characterizes an
acceptable performance of the method showing that the deviations
were minor. Furthermore, these statistical results qualified the
methodology employed in the adequacy of the data used in this
study. The visual analysis of maps of irradiation for the site
specific points in four years showed that there was little spatial
variability of the surface irradiance levels with average annual
irradiance around 6000 Wh/\$m^{2}\$. However, all maps could
presented sharp gradient in the Northern region of State of Bahia.
This can be attributed to anomalies in the data measured by the
WMSs that were not detected by data quality control. The BRAZIL-SR
model performed better when compared to the Kriging method in
estimating the site specific data. The coefficient of
determination \$r^{2}\$ showed a value close to 0.74, showing
that 74\% of the variability of the measured data was explained
by the model estimates. The residues indicated that the model
overestimated the values in 11 of the 14 reference points. When
compared to the Kriging method, estimates showed a high degree of
correlation and coefficient of determination. Regarding the ARMSE,
the calculated error was below 5\%. The maps obtained by using
the Kriging method showed greater spatial variability in
amplitude.",
committee = "Ceballos, Juan Carlos (presidente) and Pereira, Enio Bueno
(orientador) and Thomaz J{\'u}nior, Jos{\'e} Celso and Martins,
Fernando Ramos",
englishtitle = "Applying the method to Kriging to estimate fields of solar
radiation: a study for northeastern Brazil",
language = "pt",
pages = "114",
ibi = "8JMKD3MGP5W34M/3G9DAR2",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP5W34M/3G9DAR2",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "09 maio 2024"
}