Abstract

CANO, Luisa M.; CARMONA, M. Alejandra; MARTINEZ, J. Alejandro  and  ARIAS, Paola A.. Estimación y pronóstico de radiación solar en el valle de Aburrá - Colombia. Rev. acad. colomb. cienc. exact. fis. nat. [online]. 2022, vol.46, n.179, pp.529-549.  Epub Sep 13, 2023. ISSN 0370-3908.  https://doi.org/10.18257/raccefyn.1576.

El diagnóstico y pronóstico de la irradiancia solar en superficie son elementos importantes para el aprovechamiento del recurso solar. En este estudio se evaluó el desempeño del reanálisis ERA5, las estimaciones satelitales del GOES16 y los pronósticos del Weather Research and Forecasting model (WRF) mediante mediciones en un sitio en el Valle de Aburrá. El análisis se concentró en los ciclos diurnos, el comportamiento estacional y las variaciones interanuales de las estimaciones de irradiancia solar en superficie y energía acumulada diaria. En general, el reanálisis produjo estimaciones más cercanas a las observaciones que los datos derivados del GOES16. A escala diaria, el ERA5 presentó menores sesgos (entre 0,01 y 1,05 kWh/) que los estimaciones del GOES16 (entre -1,23 y 1,07 kWh/). Las estimaciones del ERA5 evidenciaron que la radiación solar fue mayor durante los eventos de El Niño, especialmente en la temporada de diciembre-enero-febrero, con un aumento promedio del 10 % con respecto a las condiciones neutrales o de La Niña. Por otra parte, los pronósticos del WRF exhibieron errores de sesgo medio (MBE) de alrededor del 20 % y errores cuadráticos medios (RMSE) de alrededor del 50 %, semejantes a los de otros estudios. Los análisis de correlaciones mostraron, además, que el WRF puede representar de forma adecuada las variaciones horarias y diarias de la radiación, con correlaciones entre 0,86 y 0,81, respectivamente. Tanto en las estimaciones para el diagnóstico del ERA5 y del GOES16, como en los pronósticos del WRF, los mayores errores se encontraron en días y temporadas de mayor nubosidad y lluvias.

Keywords : Recurso solar; Reanálisis ERA5; Satélite GOES16; Pronóstico; Weather Research Forecasting (WRF).

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