@Article{LimaCoGoSaMaPe:2017:AvEsIr,
author = "Lima, Francisco Jos{\'e} Lopes de and Costa, Rodrigo Santos and
Gon{\c{c}}alves, Andr{\'e} Rodrigues and Santos, Ana Paula Paes
dos and Martins, Fernando Ramos and Pereira, Enio Bueno",
affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de
Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas
Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
(INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
title = "Avalia{\c{c}}{\~a}o das estimativas de irradia{\c{c}}{\~a}o
solar do BRAMS e desenvolvimento de uma t{\'e}cnica
estat{\'{\i}}stica de p{\'o}s-processamento para o Norte do
Brasil",
journal = "Revista Brasileira de Geografia F{\'{\i}}sica",
year = "2017",
volume = "10",
number = "1",
pages = "79--93",
keywords = "energia solar, irradia{\c{c}}{\~a}o solar, BRAMS, Solar Energy,
Solar Irradiation, BRAMS.",
abstract = "Este trabalho prop{\~o}e uma metodologia para
obten{\c{c}}{\~a}o de dados de irradia{\c{c}}{\~a}o solar
incidente na superf{\'{\i}}cie da regi{\~a}o Norte do Brasil
utilizando o modelo num{\'e}rico regional de mesoescala BRAMS em
conjunto com uma t{\'e}cnica de remo{\c{c}}{\~a}o de vi{\'e}s.
Este tipo de solu{\c{c}}{\~a}o se faz necess{\'a}rio em virtude
dos erros sistem{\'a}ticos inerentes {\`a}s
simula{\c{c}}{\~o}es, ocasionados, por exemplo, pela dificuldade
na representa{\c{c}}{\~a}o da variabilidade da cobertura de
nuvens. A t{\'e}cnica estat{\'{\i}}stica de remo{\c{c}}{\~a}o
de vi{\'e}s foi desenvolvida utilizando dados observacionais de
irradia{\c{c}}{\~a}o solar de esta{\c{c}}{\~o}es
meteorol{\'o}gicas do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET)
operando na {\'a}rea de estudo ao longo do ano de 2009.
Verificou-se que o modelo BRAMS {\'e} capaz de reproduzir
satisfatoriamente os ciclos mensais e di{\'a}rios da
irradia{\c{c}}{\~a}o solar, mas existe uma clara tend{\^e}ncia
de superestimar os valores em rela{\c{c}}{\~a}o aos dados
observados. A valida{\c{c}}{\~a}o com dados de
superf{\'{\i}}cie mostrou que a t{\'e}cnica
estat{\'{\i}}stica de remo{\c{c}}{\~a}o do vi{\'e}s conseguiu
reduzir significativamente estes erros, aproximando os valores
simulados daqueles observados em superf{\'{\i}}cie. ABSTRACT:
This study presents a methodology to get surface incoming solar
irradiation at the Brazilian Northern region by using the regional
mesoscale model BRAMS together with a statistical correction for
bias removal. This methodology is required to get solar
irradiation forecasts due to the systematic errors in solar data
provided by numerical simulations related to the cloud
variability. The statistical technique proposed for bias removal
was developed using observational data acquired at automated
weather stations of operated by the Brazilian Institute of
Meteorology (INMET) in the study area for the whole year of 2009.
The results showed that BRAMS model can simulate monthly and daily
cycles of solar radiation satisfactorily, but there is a clear
tendency to overestimate values when compared to the observational
data. Validations from surface data showed that this statistical
technique can significantly reduce these errors, approaching the
simulated values to those observed in surface.",
issn = "1984-2295",
language = "en",
targetfile = "lima_avaliacao.pdf",
urlaccessdate = "25 abr. 2024"
}