@Article{LucianoVale:2016:MaDiRa,
author = "Luciano, Ana Cl{\'a}udia dos Santos and Valeriano, M{\'a}rcio de
Morisson",
affiliation = "{Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)} and {Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
title = "Mapeamento da distribui{\c{c}}{\~a}o de radia{\c{c}}{\~a}o
solar devida ao relevo em diferentes per{\'{\i}}odos, latitudes
e condi{\c{c}}{\~o}es atmosf{\'e}ricas",
journal = "Revista Brasileira de Cartografia",
year = "2016",
volume = "68",
number = "5",
pages = "945--956",
keywords = "Energia Solar, Topografi a, MDE, SRTM, Solar Energy, Topography,
DEM, SRTM.",
abstract = "A distribui{\c{c}}{\~a}o da radia{\c{c}}{\~a}o solar incidente
no terreno devido a varia{\c{c}}{\~o}es de relevo, latitude,
condi{\c{c}}{\~o}es atmosf{\'e}ricas e de per{\'{\i}}odo de
integra{\c{c}}{\~a}o foi caracterizada por estimativas sobre
Modelos Digitais de Eleva{\c{c}}{\~a}o (MDE) com o algoritmo
Solar Analyst. Os n{\'{\i}}veis t{\'{\i}}picos e padr{\~o}es
gerais de varia{\c{c}}{\~a}o da radia{\c{c}}{\~a}o solar foram
observados em per{\'{\i}}odos di{\'a}rios, mensais, semestrais
e anuais. Tr{\^e}s {\'a}reas de estudo com relevo de plano a
montanhoso foram escolhidas, nas regi{\~o}es equatorial, tropical
e subtropical do Brasil. Os dados topogr{\'a}fi cos utilizados
provieram do Topodata, um banco de dados formado por um MDE 1 refi
nado a partir dos dados SRTM 3 (vers{\~a}o 1), e suas
deriva{\c{c}}{\~o}es geomorfom{\'e}tricas b{\'a}sicas, em
cobertura completa do territ{\'o}rio brasileiro. Par{\^a}metros
atmosf{\'e}ricos relativos a condi{\c{c}}{\~o}es de c{\'e}u
claro a nublado medidos com piran{\^o}metros e estimados com
modelos de transfer{\^e}ncia radiativa foram comparados aos
valores pr{\'e}-programados (default) do algoritmo e aplicados em
estimativas anuais da radia{\c{c}}{\~a}o solar. Os resultados
gerais mostraram que a radia{\c{c}}{\~a}o solar apresenta
varia{\c{c}}{\~o}es relativas maiores quando estimada para
per{\'{\i}}odos mais curtos, conforme se observou nas
fra{\c{c}}{\~o}es de m{\'a}xima/m{\'{\i}}nima. A amplitude de
varia{\c{c}}{\~a}o dos n{\'{\i}}veis de radia{\c{c}}{\~a}o
solar foi maior nos terrenos de maior declividade, em maior parte
devido {\`a} redu{\c{c}}{\~a}o dos n{\'{\i}}veis
m{\'{\i}}nimos, que resulta numa distribui{\c{c}}{\~a}o mais
ampla dos valores mais baixos. Um efeito similar foi observado em
rela{\c{c}}{\~a}o {\`a} latitude, com m{\'e}dias mais baixas
na regi{\~a}o subtropical devidas {\`a} amplia{\c{c}}{\~a}o da
distribui{\c{c}}{\~a}o nos valores mais baixos, enquanto os
m{\'a}ximos mantiveram-se relativamente est{\'a}veis. A
integra{\c{c}}{\~a}o de par{\^a}metros atmosf{\'e}ricos
moment{\^a}neos em per{\'{\i}}odos mais longos resultou em
valores mais pr{\'o}ximos dos par{\^a}metros
pr{\'e}-programados, em respaldo {\`a} recomenda{\c{c}}{\~a}o
dos desenvolvedores do algoritmo. Por outro lado, a sensibilidade
dos resultados a estes par{\^a}metros indica a necessidade de
par{\^a}metros confi {\'a}veis para a exatid{\~a}o de
estimativas em per{\'{\i}}odos curtos. ABSTRACT: A
distribui{\c{c}}{\~a}o da radia{\c{c}}{\~a}o solar incidente
no terreno devido a varia{\c{c}}{\~o}es de relevo, latitude,
condi{\c{c}}{\~o}es atmosf{\'e}ricas e de per{\'{\i}}odo de
integra{\c{c}}{\~a}o foi caracterizada por estimativas sobre
Modelos Digitais de Eleva{\c{c}}{\~a}o (MDE) com o algoritmo
Solar Analyst. Os n{\'{\i}}veis t{\'{\i}}picos e padr{\~o}es
gerais de varia{\c{c}}{\~a}o da radia{\c{c}}{\~a}o solar foram
observados em per{\'{\i}}odos di{\'a}rios, mensais, semestrais
e anuais. Tr{\^e}s {\'a}reas de estudo com relevo de plano a
montanhoso foram escolhidas, nas regi{\~o}es equatorial, tropical
e subtropical do Brasil. Os dados topogr{\'a}fi cos utilizados
provieram do Topodata, um banco de dados formado por um MDE 1 refi
nado a partir dos dados SRTM 3 (vers{\~a}o 1), e suas
deriva{\c{c}}{\~o}es geomorfom{\'e}tricas b{\'a}sicas, em
cobertura completa do territ{\'o}rio brasileiro. Par{\^a}metros
atmosf{\'e}ricos relativos a condi{\c{c}}{\~o}es de c{\'e}u
claro a nublado medidos com piran{\^o}metros e estimados com
modelos de transfer{\^e}ncia radiativa foram comparados aos
valores pr{\'e}-programados (default) do algoritmo e aplicados em
estimativas anuais da radia{\c{c}}{\~a}o solar. Os resultados
gerais mostraram que a radia{\c{c}}{\~a}o solar apresenta
varia{\c{c}}{\~o}es relativas maiores quando estimada para
per{\'{\i}}odos mais curtos, conforme se observou nas
fra{\c{c}}{\~o}es de m{\'a}xima/m{\'{\i}}nima. A amplitude de
varia{\c{c}}{\~a}o dos n{\'{\i}}veis de radia{\c{c}}{\~a}o
solar foi maior nos terrenos de maior declividade, em maior parte
devido {\`a} redu{\c{c}}{\~a}o dos n{\'{\i}}veis
m{\'{\i}}nimos, que resulta numa distribui{\c{c}}{\~a}o mais
ampla dos valores mais baixos. Um efeito similar foi observado em
rela{\c{c}}{\~a}o {\`a} latitude, com m{\'e}dias mais baixas
na regi{\~a}o subtropical devidas {\`a} amplia{\c{c}}{\~a}o da
distribui{\c{c}}{\~a}o nos valores mais baixos, enquanto os
m{\'a}ximos mantiveram-se relativamente est{\'a}veis. A
integra{\c{c}}{\~a}o de par{\^a}metros atmosf{\'e}ricos
moment{\^a}neos em per{\'{\i}}odos mais longos resultou em
valores mais pr{\'o}ximos dos par{\^a}metros
pr{\'e}-programados, em respaldo {\`a} recomenda{\c{c}}{\~a}o
dos desenvolvedores do algoritmo. Por outro lado, a sensibilidade
dos resultados a estes par{\^a}metros indica a necessidade de
par{\^a}metros confi {\'a}veis para a exatid{\~a}o de
estimativas em per{\'{\i}}odos curtos.",
issn = "0560-4613 and 1808-0936",
targetfile = "luciano_mapeamento.pdf",
urlaccessdate = "02 maio 2024"
}