Predicting the occurrence of surplus and deficit net radiation in Ibadan, Nigeria

This study aims at predicting the occurrence of surplus and deficit net radiation in Ibadan, Nigeria. Thirty-four (34) years data (1977-2010) on daily maximum and minimum Relative-Humidity, Solar irradiance and maximum and minimum Air temperature were sourced from the International Institute of Tropical Agriculture (IITA) and used in the analysis. The Penman-Monteith (FAO-56) step by step method was used to compute net radiation in Ibadan. A two – state (surplus and deficit net radiation) Markov Chain model was developed and used in this work. The monthly transition counts, transition probability matrix, n-step transition matrix (power matrix), steady state probability vector and the vector of mean reoccurrence times (in days) were determined each for the two states. The model was also used in predicting the chance occurrence of surplus and deficit net radiation for one year. The average monthly net radiation is surplus (positive) in the months of February, March, April, May, June, October, November and December, while it is deficit (negative) in January, July, August, and September. The study also reveals a 69%, 76%, 76%, 74%, 63%, 63%, 70% and 52% chance occurrence of surplus net radiation in the months of February, March, April, May, June, October, November and December, while a 54%, 64%, 76% and 55% chance of deficit net radiation occurring in the months of January, July, August and September respectively using the Markov Chain model (steady states probabilities). The mean reoccurrences times (in days) analysis reveals that, on the average it takes: 1.4 days for surplus net radiation and 3.5 days for deficit net radiation to reoccur in the months of February, March, April, May, June, October, November and December; 3.9 days for deficit net radiation and 1.3 days for surplus net radiation to reoccur in the months of January, July, August and September. This explains why the air temperature of Ibadan is warmer in the months of February, March, April, May, June, October, November and December, and colder in January, July, August and September. The weather/climate is extremely warm in March and April, and extremely cold in August as revealed by the proportions of surplus and deficit net radiation for each month of the year

Estudio de la radiación neta en zonas semiáridas utilizando modelos lineales y neuronales y la sinergia entre GERB y SEVIRI

Las regiones áridas o semiáridas se caracterizan por una distribución irregular de los recursos hídricos, lo que muchas veces constituye una limitación para el desarrollo de una determinada región. La variabilidad hidrológica de estas regiones se debe a la mala distribución espacial y temporal de la lluvia, a la topografía heterogénea y a los cambios de origen antropogénicos que muchas veces conducen a procesos de degradación y de desertificación. Como en estas regiones la evapotranspiración explica una parte significativa de la pérdida de agua hacia la atmósfera, el estudio y modelización de la radiación neta en superficie (Rn), es de suma importancia, una vez que las estimaciones o mediciones de Rn se utilizan, por ejemplo, para el cálculo de la evapotranspiración que, a su vez, se usa para optimizar la calidad y el rendimiento de los cultivos, la planificación de los recursos hídricos y previsiones climáticas. Por tanto, este proyecto tiene como objetivo principal el estudio de la radiación neta en regiones semiáridas utilizando modelos lineales y neuronales y la sinergia entre los sensores GERB (Geostationary Earth Radiation Budget) y SEVIRI (Spinning Enhanced Visible and InfraRed Imager). Como R_n es una medida de la energía radiativa disponible en la superficie y es la fuerza motriz en muchos procesos físicos y biofísicos requeridos por los sistemas suelo-vegetación-atmósfera, para alcanzar los objetivos propuestos y descritos a seguir, su estudio se realiza sobre diferentes superficies: suelo desnudo, matorral y viñas y en diferentes condiciones considerando días con cielo despejado, días nubosos y días con nubosidad variable. También se ha modelizado Rn y se ha estimado el flujo de calor en suelo (G) a partir de observaciones de Rn. Los diagramas de dispersión entre las variables Rn y G indicaron que la relación entre ambas variables presentaba una tendencia lineal creciente, lo que llevó a aplicar un modelo de regresión lineal simple para obtener G a partir de Rn. Los modelos obtenidos presentan un alto coeficiente de correlación (R2 = 0,78 y 0,89) y, en promedio, el componente G, obtenido partir de los modelos lineales, representaba aproximadamente un 18% de Rn. Durante el desarrollo del trabajo se identificó que los modelos neuronales son herramientas muy útiles para estimar Rn en superficie a partir de parámetros meteorológicos, principalmente en zonas donde los flujos relacionados con la radiación no se miden de manera rutinaria. Los análisis del modelo neuronal propuesto han demostrado que es posible estimar Rn a partir de datos meteorológicos medidos en estaciones meteorológicas convencionales, con errores entre ± 5 y 30 W m2. Además, los modelos lineales más utilizados para estimar Rn en superficie utilizan para su desarrollo la radiación solar incidente y el albedo, lo que conlleva a una limitación para su uso durante los períodos nocturnos. Para estimar G/Rn a escala regional se ha demostrado que es posible hacerlo a partir de datos de satélite una vez que la temperatura de la superficie (LST) se obtiene por ejemplo, a partir de SEVIRI a bordo del satélite METEOSAT. Los coeficientes de correlación entre la temperatura estimada por SEVIRI y la medida en campañas de campo sobre matorral y viñas tienen valores altamente significativos (R2 ≥ 0,94). Los modelos utilizados para seleccionar los datos de entrada para el modelo neuronal propuesto para estimar Rn se describen en detalle, así como la metodología utilizada para estimar el flujo de calor en superficie y a partir de Rn. Para la modelización y estimación de Rn también se utilizaron modelos lineales multivariantes y modelos neuronales (Perceptrón Multicapa), que utilizan como datos de entrada los datos de alta resolución temporal y espacial de los flujos radiativos en el TOA (techo de la atmósfera), obtenidos a partir de la sinergia entre los sensores GERB y SEVIRI. Los parámetros de entrada utilizados en el modelo neuronal (ángulo solar cenital, flujo de radiación de onda corta y onda larga), son los proporcionados por GERB, un instrumento diseñado exclusivamente para hacer mediciones del balance de radiación de la Tierra en TOA. Los resultados obtenidos demuestran que los modelos neuronales son una poderosa herramienta para la modelización de procesos climáticos

The radiation balance of Midmar Dam in KwaZulu-Natal, South Africa.

Master of Agriculture in Agrometeorology. University of KwaZulu-Natal, Pietermaritzburg 2016.Abstract available in PDF file

Modelado del espectro solar y su influencia en el funcionamiento de módulos fotovoltaicos de lámina delgada

El incremento en la producción de módulos fotovoltaicos de lámina delgada plantea como reto, de cara a su instalación en plantas de energía solar fotovoltaica, el poder conocer la variación de los parámetros de eficiencia energética en función de las diferentes variables meteorológicas. Los fabricantes de módulos fotovoltaicos proporcionan parámetros de funcionamiento referidos a las condiciones estándar (STC) sin tener en cuenta una variable que está ganando importancia para el estudio de este tipo de tecnologías, la distribución espectral de la irradiancia de luz solar también conocida como espectro solar. Se han realizado trabajos en que se pone de manifiesto la relación entre la distribución espectral de la irradiancia solar y la generación de energía, pero teniendo en cuenta la dificultad de encontrar medidas espectrales, puesto que prácticamente no existen bases de datos de esta variable espectral solar, se presenta una metodología para caracterizar y posteriormente simular el espectro a partir de las variables meteorológicas típicamente disponibles en las plantas de generación de energía solar fotovoltaica. Se ha realizado un estudio previo de la radiación solar a partir de los métodos clásicos basados en aerosoles. Posteriomente se ha hecho un estudio de los métodos y técnicas estadísticos clásicos y de minería de datos que se van a utilizar con el fin de comprobar su idoneidad para este trabajo. Para llevar a cabo estas tareas de caracterización y simulación de espectros se propone utilizar distintos métodos de minería de datos tales como la técnica de particionado mediante k-medias y redes neuronales artificiales y técnicas estadísticas clásicas como son el test de dos muestras de Kolmogorov-Smirnov y la regresión multivariante. Partiendo de una gran cantidad de datos tanto espectrales como meteorológicos que se midieron en campo como parte de los trabajos llevados a cabo en las instalaciones del laboratorio de sistemas solares fotovoltaicos del departamento de Física Aplicada II de la Universidad de Málaga, se ha realizado un estudio pormenorizado de los espectros capturados, se ha visto la relación de éstos con las variables meteorológicas y se ha caracterizado la distribución espectral de la luz solar mediante el concepto de energía media del fotón (APE). Posteriormente se ha realizado el proceso inverso. Partiendo de las variables meteorológicas que típicamente se pueden encontrar en las plantas fotovoltaicas y también en otras instalaciones que posean estaciones meteorológicas, se ha logrado simular el espectro de luz solar con un nivel de confianza considerado como alto. Una vez se ha caracterizado el espectro completamente se va a ver como influye en la tasa de rendimiento de módulos fotovoltaicos de lámina delgada, en concreto para las tecnologías de silicio amorfo, microamorfo y telururo de cadmio. Estos módulos por sus especiales características no tienen completamente definido su respuesta a los parámetros meteorológicos y algunos autores ya han venido indicando la idoneidad de incluir el espectro entre las variables explicativas para conocer el funcionamiento del módulo. Después de un trabajo de medición de todas las variables eléctricas que proporcionan los módulos en las mismas instalaciones que las utilizadas para la medida de espectros, se han relacionado todas las variables necesarias para caracterizar el funcionamiento energético de los módulos en las condiciones meteorológicas en que han estado funcionando. Tras generar una importante base de datos con los parámetros eléctricos, meteorológicos y espectrales que envuelven al proceso de generación de electricidad de un módulo solar fotovoltaico por un largo periodo de tiempo, de manera que se tienen en cuenta efectos estacionales de todo tipo, estas variables se han relacionado para ver el comportamiento y la tasa de rendimiento de los módulos utilizados. Se presenta en este estudio un método para realizar y proporcionar gráficamente en forma de curvas de nivel la información de la tasa de rendimiento energético de módulos de lámina delgada a partir de los parámetros meteorológicos típicos y el espectro de la irradiancia solar global, utilizando como variables explicativas el índice de transparencia, la masa de aire y la irradiancia espectral de la luz solar a partir del índice energía media del fotón. Concluyendo que la variable espectro solar, que es una variable que normalemente no se tiene en cuenta en la explicación de los procesos de generación de energía fotovoltaica ayuda a explicar el comportamiento de los módulos, en especial las tecnologías de lámina delgada estudiadas, proporcionando una mejor caracterización y entendimiento de estos módulos. Finalmente se llega a la conclusión de que el modelo propuesto permite generar distribuciones de irradiancia espectral solar a partir de cualquier condición meteorológica utilizando los valores puntuales de irradiancia solar, temperatura ambiente y humedad relativa como parámetros de entrada. Los resultados obtenidos se refrendan con resultados hallados en trabajos previos para otras localidades, lo cual lleva a pensar que el método puede ser utilizado de manera universal. Por último se han obtenido las curvas de nivel de la tasa de rendimiento de los módulos de las tres tecnologías analizadas, en función del índice de transparencia, el valor de APE y la temperatura de los módulos. Estas curvas son de gran utilidad para poder conocer cuál será la producción de un módulo en distintas condiciones meteorológicas