Un modelo lineal para estimar radiación solar global en la provincia de Córdoba a partir de datos satelitales CERES_SYN1

La radiación solar es la principal fuente de energía del planeta. En cultivos agrícolas una estimación precisa de esta variable es importante para mu-chos modelos de crecimiento, que estiman necesidades de riego y rendimiento potencial, entre otros. En Argentina, particularmente en las regiones agrícolas, se carece de registros de radiación. En este contexto, los productos generados a par-tir de la teledetección proveen datos con continuidad temporal y homogeneidad espacial. El objetivo del presente trabajo fue comparar y evaluar la radiación solar registrada en distintas estaciones meteorológicas de la provincia de Córdoba (Ar-gentina), con la obtenida del producto CERES_SYN1 y así obtener un modelo lineal de ajuste de los datos satelitales para su estimación. Los resultados obteni-dos mostraron una excelente adecuación del satélite a los registros, con valores de R2 entre 0,95 y 0,97, lo cual permite concluir que, para Córdoba, los datos provenientes de CERES_SYN1 son buenos estimadores de la radiación solar.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Un modelo lineal para estimar radiación solar global en la provincia de Córdoba a partir de datos satelitales CERES_SYN1

La radiación solar es la principal fuente de energía del planeta. En cultivos agrícolas una estimación precisa de esta variable es importante para mu-chos modelos de crecimiento, que estiman necesidades de riego y rendimiento potencial, entre otros. En Argentina, particularmente en las regiones agrícolas, se carece de registros de radiación. En este contexto, los productos generados a par-tir de la teledetección proveen datos con continuidad temporal y homogeneidad espacial. El objetivo del presente trabajo fue comparar y evaluar la radiación solar registrada en distintas estaciones meteorológicas de la provincia de Córdoba (Ar-gentina), con la obtenida del producto CERES_SYN1 y así obtener un modelo lineal de ajuste de los datos satelitales para su estimación. Los resultados obteni-dos mostraron una excelente adecuación del satélite a los registros, con valores de R2 entre 0,95 y 0,97, lo cual permite concluir que, para Córdoba, los datos provenientes de CERES_SYN1 son buenos estimadores de la radiación solar.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Un modelo lineal para estimar radiación solar global en la provincia de Córdoba a partir de datos satelitales CERES_SYN1

La radiación solar es la principal fuente de energía del planeta. En cultivos agrícolas una estimación precisa de esta variable es importante para mu-chos modelos de crecimiento, que estiman necesidades de riego y rendimiento potencial, entre otros. En Argentina, particularmente en las regiones agrícolas, se carece de registros de radiación. En este contexto, los productos generados a par-tir de la teledetección proveen datos con continuidad temporal y homogeneidad espacial. El objetivo del presente trabajo fue comparar y evaluar la radiación solar registrada en distintas estaciones meteorológicas de la provincia de Córdoba (Ar-gentina), con la obtenida del producto CERES_SYN1 y así obtener un modelo lineal de ajuste de los datos satelitales para su estimación. Los resultados obteni-dos mostraron una excelente adecuación del satélite a los registros, con valores de R2 entre 0,95 y 0,97, lo cual permite concluir que, para Córdoba, los datos provenientes de CERES_SYN1 son buenos estimadores de la radiación solar.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Estimación del rendimiento de soja con datos de radiación solar de CERES

Los modelos de simulación de cultivos permiten representar su desarrollo y rendimiento, considerando además la aplicación de nuevas tecnologías o condiciones de manejo. Los datos provenientes de satélites como inputs en modelos resuelven el problema de faltantes o errores. El objetivo de este trabajo fue evaluar cambios en la estimación del rendimiento de soja con CROPGRO soybean, al considerar datos de radiación solar obtenidos de imágenes CERES. La aplicación se realizó para 6 campañas agrícolas en Oliveros (Santa Fe). Los resultados mostraron que el rendimiento estimado al utilizar la radiación solar de CERES es equivalente al obtenido a partir de la radiación registrada, cuando el porcentaje de sustitución de datos no supera el 30%, independientemente del año, fecha de siembra y grupo de madurez. Se observó que en el 45% de las campañas, que al reemplazar el 100% de los datos se obtienen valores menores al 3% del porcentaje de la raíz del error cuadrático medio.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Estimación del rendimiento de soja con datos de radiación solar de CERES

Los modelos de simulación de cultivos permiten representar su desarrollo y rendimiento, considerando además la aplicación de nuevas tecnologías o condiciones de manejo. Los datos provenientes de satélites como inputs en modelos resuelven el problema de faltantes o errores. El objetivo de este trabajo fue evaluar cambios en la estimación del rendimiento de soja con CROPGRO soybean, al considerar datos de radiación solar obtenidos de imágenes CERES. La aplicación se realizó para 6 campañas agrícolas en Oliveros (Santa Fe). Los resultados mostraron que el rendimiento estimado al utilizar la radiación solar de CERES es equivalente al obtenido a partir de la radiación registrada, cuando el porcentaje de sustitución de datos no supera el 30%, independientemente del año, fecha de siembra y grupo de madurez. Se observó que en el 45% de las campañas, que al reemplazar el 100% de los datos se obtienen valores menores al 3% del porcentaje de la raíz del error cuadrático medio.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Estimación del rendimiento de soja con datos de radiación solar de CERES

Los modelos de simulación de cultivos permiten representar su desarrollo y rendimiento, considerando además la aplicación de nuevas tecnologías o condiciones de manejo. Los datos provenientes de satélites como inputs en modelos resuelven el problema de faltantes o errores. El objetivo de este trabajo fue evaluar cambios en la estimación del rendimiento de soja con CROPGRO soybean, al considerar datos de radiación solar obtenidos de imágenes CERES. La aplicación se realizó para 6 campañas agrícolas en Oliveros (Santa Fe). Los resultados mostraron que el rendimiento estimado al utilizar la radiación solar de CERES es equivalente al obtenido a partir de la radiación registrada, cuando el porcentaje de sustitución de datos no supera el 30%, independientemente del año, fecha de siembra y grupo de madurez. Se observó que en el 45% de las campañas, que al reemplazar el 100% de los datos se obtienen valores menores al 3% del porcentaje de la raíz del error cuadrático medio.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Variation in the surface radiation budget over different land covers in a subtropical humid region: evidence from ground observations

The surface radiation is a crucial variable for understanding global climate and eco-environment change, which exhibits significant variations over time and space. In this study, we used in situ ground observations to estimate variations of the surface radiation budget over grassland and urban areas in a subtropical humid region. Our results revealed a positive radiation budget that varied over different land covers. Specifically, grassland exhibited a higher shortwave radiation, while urban area was characterized by the higher longwave radiation. Notably, the surface radiation budget (Rn) was much greater in grassland (77.60 W2/m) than that in urban area (61.93 W2/m), which was mainly attributed to the difference in longwave radiation. Additionally, the atmospheric pressure showed a strong correlation with the radiations, while precipitation and relative humidity presented relatively weak correlations. Furthermore, the correlations with climate were stronger in grassland than that in urban areas, suggesting complex interactions with anthropogenic factors during the process of urbanization. Results of this study would help reveal the characteristics and corresponding mechanisms of surface radiation budgets, which would support climatic adaptation and ecology management

Validation and Spatiotemporal Analysis of CERES Surface Net Radiation Product

The Clouds and the Earth’s Radiant Energy System (CERES) generates one of the few global satellite radiation products. The CERES ARM Validation Experiment (CAVE) has been providing long-term in situ observations for the validation of the CERES products. However, the number of these sites is low and their distribution is globally sparse, and particularly the surface net radiation product has not been rigorously validated yet. Therefore, additional validation efforts are highly required to determine the accuracy of the CERES radiation products. In this study, global land surface measurements were comprehensively collected for use in the validation of the CERES net radiation (Rn) product on a daily (340 sites) and a monthly (260 sites) basis, respectively. The validation results demonstrated that the CERES Rn product was, overall, highly accurate. The daily validations had a Mean Bias Error (MBE) of 3.43 W·m−2, Root Mean Square Error (RMSE) of 33.56 W·m−2, and R2 of 0.79, and the monthly validations had an MBE of 3.40 W·m−2, RMSE of 25.57 W·m−2, and R2 of 0.84. The accuracy was slightly lower for the high latitudes. Following the validation, the monthly CERES Rn product, from March 2000 to July 2014, was used for a further analysis. The global spatiotemporal variation of the Rn, which occurred during the measurement period, was analyzed. In addition, two hot spot regions, the southern Great Plains and south-central Africa, were then selected for use in determining the driving factors or attribution of the Rn variation. We determined that Rn over the southern Great Plains decreased by −0.33 W·m−2 per year, which was mainly driven by changes in surface green vegetation and precipitation. In south-central Africa, Rn decreased at a rate of −0.63 W·m−2 per year, the major driving factor of which was surface green vegetation

Validation and Spatiotemporal Analysis of CERES Surface Net Radiation Product

The Clouds and the Earth’s Radiant Energy System (CERES) generates one of the few global satellite radiation products. The CERES ARM Validation Experiment (CAVE) has been providing long-term in situ observations for the validation of the CERES products. However, the number of these sites is low and their distribution is globally sparse, and particularly the surface net radiation product has not been rigorously validated yet. Therefore, additional validation efforts are highly required to determine the accuracy of the CERES radiation products. In this study, global land surface measurements were comprehensively collected for use in the validation of the CERES net radiation (Rn) product on a daily (340 sites) and a monthly (260 sites) basis, respectively. The validation results demonstrated that the CERES Rn product was, overall, highly accurate. The daily validations had a Mean Bias Error (MBE) of 3.43 W·m−2, Root Mean Square Error (RMSE) of 33.56 W·m−2, and R2 of 0.79, and the monthly validations had an MBE of 3.40 W·m−2, RMSE of 25.57 W·m−2, and R2 of 0.84. The accuracy was slightly lower for the high latitudes. Following the validation, the monthly CERES Rn product, from March 2000 to July 2014, was used for a further analysis. The global spatiotemporal variation of the Rn, which occurred during the measurement period, was analyzed. In addition, two hot spot regions, the southern Great Plains and south-central Africa, were then selected for use in determining the driving factors or attribution of the Rn variation. We determined that Rn over the southern Great Plains decreased by −0.33 W·m−2 per year, which was mainly driven by changes in surface green vegetation and precipitation. In south-central Africa, Rn decreased at a rate of −0.63 W·m−2 per year, the major driving factor of which was surface green vegetation