La elaboración del Atlas de Energía Solar para el Estado de Paraíba adoptó una metodología innovadora que combina el uso de datos climáticos y sensores remotos con un modelo numérico de transferencia radiativa adaptado a las condiciones ambientales encontradas en el territorio nacional (Martins y Pereira, 2006; Martins et al., 2008; Costa et al., 2016; Pereira et al., 2017). Como resultado de investigaciones realizadas durante las últimas décadas, el modelo de transferencia radiativa BRASIL-SR, utilizado en la elaboración de este Atlas, utiliza propiedades físicas de la atmósfera y sus constituyentes (temperatura del aire, humedad relativa, espesor óptico de aerosoles, concentración de gases atmosféricos, nubosidad) para estimar el perfil vertical de los principales gases y partículas presentes en la atmósfera basándose en técnicas consolidadas en la literatura científica. Los datos relacionados con la cobertura y el uso del suelo (albedo y altitud) también son esenciales para simular los procesos físicos de atenuación de la radiación solar y obtener la irradiancia solar incidente en la superficie y reflejada de regreso a la atmósfera (Casagrande et al., 2021). La información sobre la nubosidad presente en la atmósfera, principal factor modulador de la incidencia de la radiación solar en la superficie, se obtiene a partir de imágenes de satélites geoestacionarios de la familia GOES.
Haga clic en la imagen para ampliarla 
Los valores de irradiancia solar incidente en la superficie proporcionados por el modelo BRASIL-SR para cada imagen de satélite fueron integrados numéricamente para determinar los totales diarios para un período de 10 años a partir de 2012. Las incertidumbres asociadas a la metodología fueron evaluadas mediante métodos estadísticos. Métricas, como el bies, el error cuadrático medio y la correlación de Pearson, y determinadas a partir de la comparación entre los valores estimados y observados en estaciones de medición de superficie.
El banco de datos disponibles en este Atlas incluye además los promedios anuales y mensuales del total diario de los siguientes componentes de la irradiación solar incidente en la superficie:
Los valores de irradiación solar producidos por el modelo BRASIL-SR son adoptados como referencia para el territorio brasileño por instituciones gubernamentales y empresarios del sector energético (CRESESB, 2022; SOLERGO, 2022).
El flujo de operaciones del modelo se puede ver en la Figura 3.1. El modelo espectral BRASIL-SR utiliza 37 intervalos espectrales distribuidos entre las longitudes de onda de 200 nm y 3700 nm. Los datos espectrales solares en la parte superior de la atmósfera (TOA) corresponden a Gueymard (2004).
Haga clic en la imagen para ampliarla
Figura 3.1 - Diagrama de bloques de la metodología utilizada en el Atlas Solarimétrico da Paraíba.
Los perfiles atmosféricos verticales de la temperatura del aire, la presión atmosférica y la concentración de gas siguen a Anderson et al. (1986), y están disponibles para cinco atmósferas estándar seleccionadas en función de la temperatura de la superficie. El coeficiente de absorción de la radiación solar por los gases vapor de agua, O₃, CO₂, O₂ se calcula con base en los métodos propuestos por Wiscombe (1977), Schreier (2019) y Gordon (2017).
La condición de frontera en la superficie se establece basándose en el albedo espectral superficial para radiación directa y difusa. La información de albedo se determinó como lo describen Schaaf et al. (2002), utilizando los parámetros del kernel BRDF derivados para el sensor MODIS en los satélites ACQUA y TERRA. Los parámetros del kernel BRDF son interpolados linealmente para las 37 longitudes de onda espectrales utilizadas por el modelo.
La base de datos de profundidad óptica de aerosoles atmosféricos para la longitud de onda de 550 nm se interpola para las 36 longitudes de onda restantes de rangos espectrales utilizando el exponente de Angström como parámetro de entrada (Casagrande et al., 2021). A la vez, también se distribuye verticalmente en cada columna de la cuadrícula, entre la superficie y la altura de 5 km, suponiendo una profundidad óptica fija de 0,0216 para alturas entre 5 km y 50 km. Por debajo de los 5 km de altura, se presupone una caída exponencial de la profundidad óptica con la altitud. La selección de las otras propiedades ópticas del aerosol en la columna (albedo de dispersión simple y factor de asimetría) se basa en el bioma predominante para cada celda de la cuadrícula, como se describe en (Darbyshire et al., 2018).
El modelo BRASIL-SR supone que las nubes están distribuidas en dos capas atmosféricas en el perfil vertical de la atmósfera. Las propiedades ópticas de las nubes estrato-cúmulos se utilizaron en la creación del Atlas. La metodología supone que bajo un cielo completamente nublado no hay incidencia de irradiación directa en la superficie.
El modelo de transferencia radiativa BRASIL-SR requiere un conjunto de datos meteorológicos y ambientales para la parametrización numérica de los procesos radiativos en la atmósfera. Esta sección describe brevemente las principales características de las bases de datos utilizadas y el procesamiento necesario para la organización y formato requerido para automatizar el procedimiento de lectura de datos y la ejecución del modelo. Este procedimiento generó la composición de los 10 años de cálculo de la irradiación solar incidente en la superficie que integran el Atlas de Energía Solar del Estado de Paraíba. Todas las bases de datos utilizadas fueron producidas por instituciones de reconocida competencia académica y ampliamente utilizadas en varias áreas de las actividades humanas, incluidas la agroindustria y la energía (Casagrande et al., 2021).
La nubosidad es el principal factor de atenuación de la radiación solar incidente en la superficie. Así, proporcionar información de calidad al modelo BRASIL-SR sobre la nubosidad presente en un lugar es fundamental para obtener estimaciones confiables y representativas de los valores observados en la superficie (estimaciones con baja incertidumbre). Datos de calidad sobre nubosidad en zonas de gran extensión territorial pueden ser obtenidos a partir del análisis de imágenes en el rango espectral visible obtenidas por satélites geoestacionarios. El índice de nubosidad efectiva adimensional (Ceff) para cada píxel (elemento de imagen digital) se determina a partir de la ecuación
donde L representa el valor de radiancia observado por el satélite para un píxel específico de la imagen. Lclear e Lcloudy representan los valores de radiancia observados por el satélite para el mismo píxel cuando se encuentra en la condición de cielo despejado y cielo totalmente cubierto por nubes, respectivamente. Los valores de Lclear e Lcloudy se determinan a partir del análisis estadístico de imágenes de satélite obtenidas en situaciones similares de geometría de iluminación de píxeles por el Sol, es decir, aproximadamente el mismo ángulo cenital solar.
El índice de nubosidad efectiva se determinó con base en las imágenes del satélite geoestacionario GOES 13 (ya fuera de servicio), para el período comprendido entre 2012 y 2017, y del GOES 16, para el período restante entre 2018 y 2021. Las imágenes en el canal visible (longitud de onda 0,64 µm) del satélite GOES 13 tienen una resolución espacial de 4 km. Su resolución temporal (intervalo de adquisición de cada imagen) fue de 30 minutos.
El satélite GOES 16 reemplazó al GOES 13 y es el primero de la nueva generación de satélites de la familia, con mejoras en la resolución espacial y temporal de los datos disponibles gracias al generador de imágenes ABI. Para crear el Atlas se utilizaron imágenes del canal visible (longitud de onda de 0,64 µm) con una resolución espacial de 1,0 km y una resolución temporal de 10 minutos. La Tabla 3.1 resume las especificaciones técnicas de los dos satélites. La Figura 3.2 ilustra imágenes del canal visible obtenidas por los satélites GOES 13 y 16.
Tabla 3.1 - Frecuencia temporal de recolección de imágenes durante el período de tiempo adoptado para la elaboración del Atlas Solarimétrico de Paraíba.
Haga clic en la imagen para ampliarla
Figura 3.2 - Imágenes en el canal visible de los satélites GOES 13 (izquierda) y GOES 16 (derecha), en la proyección rectangular.
Fuente: DISSM/INPE.
El modelo BRASIL-SR utiliza los valores de temperatura del aire y humedad relativa para establecer los perfiles verticales de los constituyentes atmosféricos. Los valores de temperatura del aire son fundamentales para establecer los perfiles verticales de los gases constituyentes de la atmósfera (Martins, 2001). Por otro lado, el agua precipitable es una variable que interactúa fuertemente con la radiación solar y juega un papel importante en atenuar la radiación solar incidente en la superficie, y sus datos se utilizan para corregir el perfil del vapor de agua en la columna atmosférica. Para elaborar el Atlas, los datos de las tres variables disponibles en la base de reanálisis ERA-5 también fueron interpolados con base en el método del píxel vecino más cercano para la resolución espacial de las imágenes satelitales GOES. El reanálisis ERA-5 está disponible en la página del Servicio de Cambio Climático de Copernicus.
El ozono es el constituyente atmosférico responsable por la mayor parte de la atenuación de la radiación solar en el rango espectral ultravioleta. La base de datos puesta a disposición por el Servicio de Cambio Climático de Copernicus fornece a concentração de Ozônio na coluna atmosférica e foi utilizada para parametrização dos processos radiativos associados ao ozônio. Esta base apresenta resolução espacial de 1°, sendo por isso necessário processamento de ajuste da base para a resolução espacial apresentada pelas imagens de satélite. O perfil vertical seguiu a atmosfera-padrão selecionada em função da temperatura do ar na superfície.
El albedo o coeficiente de reflexión es la relación entre la radiación reflejada por la superficie y la radiación incidente sobre ella. Es de naturaleza adimensional y generalmente se mide en una escala de cero a 1. La función de distribución de reflectancia bidireccional (FDRB) proporciona la reflectancia de un objetivo en función de la geometría de iluminación y la geometría de visualización. Los cambios en la reflectancia y el albedo de una determinada superficie están relacionados con su geometría de iluminación y el tipo de superficie, siendo diferentes para diferentes longitudes de onda. Una de las metodologías para describir la variabilidad del albedo de la superficie utiliza funciones de distribución de reflectancia bidireccional (FDRB), combinando parámetros como la dispersión isotrópica, la dispersión en superficies horizontalmente homogéneas y la dispersión óptica geométrica. Siguiendo estos principios, el modelo BRASIL-SR utiliza datos de albedo espectral terrestre para calcular la irradiación solar directa y difusa, obtenidos utilizando parámetros de las funciones FDRB y fórmulas polinómicas con coeficientes independientes de la longitud de onda. Los valores climatológicos mensuales en siete bandas de longitud de onda fueron interpolados linealmente para los 37 intervalos de longitud de onda y adoptados en BRASIL-SR. La base de datos utilizada para este procesamiento está disponible para acceso público en http://tds.webservice-energy.org.
El modelo también utiliza datos de elevación topográfica para la corrección y parametrización de algunas de las variables atmosféricas utilizadas, además del mapa de bioma para la selección del conjunto de propiedades ópticas de los aerosoles, definidas a partir del bioma principal de cada punto de la cuadrícula. La base de datos de altitud para el territorio brasileño utilizada es GTOPO30, del EROS (Earth Resources Observation and Science) Data Center/United States Geological Survey (USGS), disponible en formato de cuadrícula con resolución de arco de 30 segundos (aproximadamente 1 km) y discretización vertical de aproximadamente 100 m. Los datos de bioma provienen del Instituto Brasileño de Geografía y Estadística (IBGE), con una escala de 1:250.000 (Figura 3.3). Al igual que con el resto de los datos de entrada, los valores se interpolan al tamaño de píxel de la imagen de satélite utilizada.
Haga clic en la imagen para ampliarla
Figura 3.3 - Mapas de relieve (arriba) y bioma (abajo) utilizados en el modelo BRASIL-SR.
Fuente: EROS/USGS e IBGE.
El modelo BRASIL-SR fue ejecutado para un área limitada (dominio), como se ilustra en la Figura 3.4, cubriendo una región que se extiende más allá de los límites del territorio del Estado de Paraíba con una cuadrícula rectangular en la resolución horizontal de 0,04° x 0,04° (~16 km²). Este dominio comprende latitudes entre 9,46° sur y 5,54° sur y longitudes entre 40,46° oeste y 34,62° oeste. Todo el conjunto de datos meteorológicos y ambientales utilizados para alimentar el modelo se organizó para el dominio ilustrado en la Figura 3.4, incluyendo imágenes de satélite, temperatura del aire, humedad relativa y espesor óptico de los aerosoles, entre otros.
Haga clic en la imagen para ampliarla
Figura 3.4 - El área demarcada por líneas discontinuas rojas representa la región adoptada en la configuración del modelo BRASIL-SR para obtener las estimaciones de la irradiación solar incidente total diaria en la superficie. Los puntos indican la ubicación de las estaciones de superficie.
El área de dominio se definió con base en la localización de estaciones de superficie con disponibilidad de datos solarimétricos para evaluar las incertidumbres de las estimaciones de irradiación solar incidente en la superficie producidas por el modelo. Los datos solarimétricos observados en el territorio de Paraíba y los estados vecinos fueron seleccionados para garantizar la representatividad de las zonas fronterizas del estado y permitir una evaluación rigurosa del desempeño del modelo BRASIL-SR en toda la extensión del estado de Paraíba. La base de datos observacionales incluye datos obtenidos de conjuntos de estaciones públicas administradas por el Instituto Nacional de Meteorología (INMET), el Instituto Nacional de Investigaciones Espaciales (INPE), el Instituto Federal de Pernambuco (IFPE) y de una estación privada de recolección de datos amablemente proporcionada por la Casa de los Vientos.
La elaboración de mapas del recurso solar presentada en este documento requirió una alta demanda computacional debido a la extensión del territorio de Paraíba, la cantidad de información almacenada en las bases de datos meteorológicas y ambientales y las imágenes satelitales utilizadas para alimentar el modelo. El modelo se ejecutó por un período de 120 meses (10 años), de modo que la demanda computacional debió atender la realización de las siguientes etapas:
Todas las etapas mencionadas fueron procesadas en la nube, utilizando el servicio Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), vendido por Amazon Web Services (AWS). Para una mayor eficiencia computacional, se eligió una instancia del tipo T3a: una instancia expansible de propósito general diseñada para aplicaciones que enfrentan picos temporales en el uso de la CPU. La infraestructura contratada contaba con 8 CPU virtuales (procesadores AMD EPYC serie 7000 a 2,5 GHz) y 32 GB de memoria RAM, conectadas a un SSD (unidad de almacenamiento de estado sólido) de propósito general con capacidad de 100 GB para carga rápida del sistema operativo y bibliotecas. Así como un HDD (disco duro) optimizado para entrada/salida con capacidad de 1 TB para almacenar los datos de entrada y salida del modelo.
Todas las bibliotecas computacionales que requeridas o que respaldan el modelo (incluidas bibliotecas científicas de acceso abierto como NetCDF y HDF5) se volvieron a compilar para optimizar su rendimiento para los procesadores disponibles en la instancia. Se utilizaron los compiladores del paquete Intel OneAPI (versión 2022.1.0) para garantizar la compatibilidad con el modelo BRASIL-SR y el máximo rendimiento de las aplicaciones.
El volumen final de la base de datos de entrada (calculado después del preprocesamiento, que redimensiona los datos para la cuadrícula del dominio y comprime los archivos generados) presentó un tamaño aproximado de 27 GB. El procesamiento en sí tomó un total de aproximadamente 576 horas-máquina utilizando los 8 núcleos a tiempo completo, sin incluir las ejecuciones para probar, evaluar y ajustar la configuración del modelo, o el tiempo de descargar y pre-procesar los datos de entrada. Al final de las ejecuciones, se generaron 297 GB de datos de salida del modelo, de los cuales 283 GB comprenden datos de alta resolución (0,01° x 0,01°).
Los modelos atmosféricos o satelitales son herramientas útiles para mapear los recursos solares en alta resolución, sin embargo, es necesario que se cuantifiquen las incertidumbres, ya que impactan en el riesgo de un emprendimiento. La validación de la modelación utilizada para este Atlas consistió en comparar las estimaciones de irradiación solar total diaria, en sus componentes horizontal global (GHI) y normal directa (DNI), proporcionadas por el modelo satelital, con una base de datos observados recolectados en estaciones de medición de superficie. Estos datos no fueron utilizados para ajustes estadísticos de los resultados del modelo BRASIL-SR, lo que garantiza que los errores obtenidos sean representativos para todo el estado de Paraíba.
Para el procedimiento de validación se utilizaron 24 estaciones de recolección de datos de superficie pertenecientes a centros meteorológicos, instituciones de enseñanza e investigación y empresarios privados, con el fin de garantizar la cobertura y representación espacial del estado de Paraíba y sus alrededores. Como resultado del proceso de control de calidad, descrito en el subtítulo a continuación, fueron seleccionadas 24 estaciones con mediciones confiables de la irradiación solar global, de las cuales, 4 tienen registrados datos de irradiancia directa:
Haga clic en la imagen para ampliarla
Es común que las mediciones solarimétricas presenten fallas y problemas de calidad con el paso de los años, lo que exige un control de calidad de las bases de datos observadas antes de su posterior utilización en la evaluación de incertidumbres de estimaciones proporcionadas por modelos computacionales de la irradiación solar incidente en superficie. Además de la acumulación de suciedad en los radiómetros, que es bastante común, la regularidad de la calibración, los errores de conversión de señales y las interferencias provocadas por obstáculos son algunos de los problemas más frecuentes.
El control de calidad realizado cumplió con los criterios recomendados internacionalmente por la BSRN (Baseline Surface Radiation Network) combinados con otros sugeridos en documentos técnico-científicos (Gueymard, 2014; OMM no. 8, 2018). El algoritmo se dividió en cuatro etapas progresivamente más rigurosas, además de un análisis previo de consistencia. Como todo proceso de calificación automatizado está sujeto a fallas, también se realizó una inspección visual para la aprobación final de las mediciones. La Figura 3.5 ilustra gráficamente, en un diagrama de bloques, este procedimiento, mientras que la Tabla 3.2 muestra el porcentaje total de datos aprobados para las variables GHI y DNI.
Haga clic en la imagen para ampliarla
Figura 3.5 - Diagrama de flujo del proceso de cualificación de mediciones solarimétricas adoptado en este atlas.
Tabla 3.2 - Porcentaje total de datos aprobados para las variables GHI y DNI luego del proceso de calificación, considerando el número total de estaciones evaluadas.
Haga clic en la imagen para ampliarla
Se realizaron comparaciones entre el modelo y las mediciones de superficie para cada estación individualmente y para todo el conjunto de datos disponible. Se utilizaron métricas estadísticas convencionales definidas por el error medio (bies) y la raíz del error cuadrático medio (RECM). El bies indica la tendencia del modelo a sobrestimar (valores positivos) o subestimar (valores negativos) el potencial solar en una ubicación dada, mientras que el RECM es una medida de la dispersión entre los datos medidos y los datos estimados por el modelo, de modo que cuanto menor sean los valores, mejor será el desempeño. La correlación de Pearson (r) es una prueba que mide la relación estadística entre la irradiación estimada por el modelo y los valores observados en las estaciones de superficie. Se espera una asociación lineal entre los dos conjuntos de valores, por lo que los valores de r deben estar cercanos a 1,0 (uno). Las Equações 1, 2 e 3 detallan estos índices.
(Eq. 1)
(Eq. 2)
(Eq. 3)
donde yi es el valor observado de la variable en el i-ésimo instante de tiempo, xi es el valor de la misma variable producida por el modelo correspondiente al mismo instante de tiempo que el valor observado, y N es el número de registros de la variable siendo validada.
Se debe considerar que los valores altos de desviaciones de bies y RECM obtenidos para algunas estaciones no solo están relacionados con incertidumbres en la modelación computacional, sino también con incertidumbres en las mediciones de superficie. Los problemas relacionados con la suciedad, la calibración de los sensores e incluso los efectos de sombra debido a una ubicación inadecuada de la estación son difíciles de detectar y a menudo pasan desapercibidos para el control de calidad aplicado a los datos observados, incluso mediante inspección visual. En este sentido, se recomienda evaluar los errores siempre que sea posible para un conjunto mayor de estaciones, con el fin de reducir la relevancia de las incertidumbres de medición.
Las Tabelas 3.3 y 3.4 muestran un resumen de las métricas de validación obtenidas para las variables GHI y DNI respectivamente, para todas las estaciones seleccionadas en el dominio de interés.
Tabla 3.3 - Métricas de validación de los resultados del modelo para la irradiación global horizontal total diaria.
Haga clic en la imagen para ampliarla
Tabla 3.4 - Métricas de validación de los resultados del modelo para los totales diarios de irradiación directa normal.
Haga clic en la imagen para ampliarla
Se determinaron valores porcentuales de bies y RECM con relación al valor medio de las observaciones en las estaciones seleccionadas para el proceso de validación.
Los percentiles mostrados proporcionan información sobre la fracción de observaciones (o desviaciones) que están por debajo de su valor, calculado mensualmente. Así, por ejemplo, el percentil 25, o P₂₅, representa el límite superior del 25% de los registros presentes en el análisis estadístico, y así sucesivamente.
Las desviaciones de cada estación tienen el mismo peso en la determinación de los percentiles y en las medias finales. La media se refiere a la media aritmética de las 24 estaciones empleadas en el proceso de validación que pasaron el control de calidad. No hay ponderación por período de datos.
Haga clic en la imagen para ampliarla
Se encuentran disponibles varias bases de datos solarimétricas, a nivel regional, nacional y global, resultantes de diferentes métodos como la interpolación entre estaciones de superficie, modelación dinámica de meso-escala o global (reanálisis) y modelos satelitales. La base de datos del Atlas de Energía Solar del Estado de Paraíba (Paraíba, 2022) fue desarrollada y validada utilizando el modelo satelital BRASIL-SR, que es una herramienta ampliamente difundida a través del Atlas Brasileño de Energía Solar (Brasil, 2017). Cabe señalar, sin embargo, que estas bases de datos tienen características diferentes, como se destaca en la Tabla 3.5.
Tabla 3.5 - Principales diferencias entre las bases de datos generadas para el Atlas de Energía Solarimétrica de Paraíba (2023) y el Atlas de Energía Solar de Brasil (2017).
Haga clic en la imagen para ampliarla
La versión 2.0 del modelo BRASIL-SR trajo importantes mejoras en los algoritmos aplicables a condiciones de cielo despejado, en las funciones de reflectancia de la superficie y en la detección de nubosidad escasa en días secos. Además, los parámetros de transmitancia de nubes se ajustaron específicamente para la región de interés. Para ilustrar las diferencias de desempeño y mostrar la importancia de la modelación solar regionalizada, la Figura 3.6 presenta una comparación de los resultados de este Atlas (Atlas PB) con los de la base de datos del Atlas Brasileño de Energía Solar (Atlas BR) para un subconjunto de mediciones de alta confiabilidad. Puede verse en la Figura 3.6 que el bies promedio para Atlas PB fue de -0,09 kWh/m², en comparación con el valor de -0,18 kWh/m² obtenido para el Atlas BR. Esto se debe a la versión mejorada del modelo BRASIL-SR y los ajustes de parametrizaciones específicos para el estado. Esto hizo innecesaria la corrección del bies, ya que la incertidumbre de las estimaciones fue próxima a las incertidumbres de las mediciones de campo. Se concluye que este Atlas presenta mayor confiabilidad para estimaciones de radiación solar para el Estado de Paraíba.
Haga clic en la imagen para ampliarla
Figura 3.6 - Diferencias de bies entre las bases solarimétricas de Brasil-2017 (Atlas BR) y Paraíba-2023 (Atlas PB) para el subconjunto de mediciones de alta confiabilidad seleccionado. Se muestran los límites máximo y mínimo, la mediana (línea continua) y el rango intercuartil (cajas). Los valores de las medias (línea discontinua) están indicados en etiquetas.
Download da imagem
Download da imagem
