Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental (ABES)
Doi
Abstract
A simplified atmospheric transmittance model based on the Beer-Lambert law was utilized to analyze surface solar radiation (SSR) variability based on different sources of cloud cover datasets (CMIP6, ERA5, NCEP, ISCCP, and EUMETSAT). This study evaluated the performance of various modeled SSR datasets against observed data from the Brazilian Daily Weather Gridded Data (BR-DWGD) over the period from 1983 to 2009. Contour plots of annual average SSR from the five modeled datasets were compared with BR-DWGD observations, revealing spatial agreements and discrepancies. The highest SSR values were consistently observed in the Brazilian semi-arid Northeast, while the Amazon region exhibited the lowest values. In the analysis of annual averages, the International Satellite Cloud Climatology Project (ISCCP) demonstrated the closest agreement with BR-DWGD, while the National Center for Environmental Prediction (NCEP) showed the most significant deviations. Root mean square error (RMSE) analysis highlighted seasonal variability in model performance, with the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) and the European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites (EUMETSAT) performing best during equinoxes, and ISCCP showing the lowest annual RMSE (16.9 Wm⁻²). Hierarchical clustering further grouped EUMETSAT and CMIP6 as the most similar and accurate datasets, while NCEP remained the least consistent. Global horizontal irradiance maps corroborated SSR patterns, with higher values in the Northeast and lower values in the Amazon and Southern regions. These findings underscored the importance of dataset selection for accurate SSR modeling in Brazil, with ISCCP, EUMETSAT, and CMIP6 emerging as the most reliable options.Um modelo simplificado de transmitância atmosférica baseado na lei de Beer-Lambert foi utilizado para analisar a variabilidade da radiação solar de superfície (SSR) com base em diferentes fontes de dados de cobertura de nuvens (CMIP6, ERA5, NCEP, ISCCP e EUMETSAT). Este estudo avaliou o desempenho de diversos conjuntos de dados modelados de SSR em comparação com dados observados do Brazilian Daily Weather Gridded Data (BR-DWGD) no período de 1983 a 2009. Gráficos de contorno da média anual de SSR dos cinco conjuntos de dados modelados foram comparados com as observações do BR-DWGD, revelando concordâncias e discrepâncias espaciais. Os maiores valores de SSR foram consistentemente observados no semiárido do nordeste brasileiro, enquanto a região amazônica apresentou os menores valores. Na análise das médias anuais, o Projeto Internacional de Climatologia de Nuvens por Satélite (ISCCP) demonstrou a maior concordância com o BR-DWGD, enquanto o Centro Nacional de Previsão Ambiental (NCEP) apresentou os desvios mais significativos. A análise do erro quadrático médio (RMSE) destacou a variabilidade sazonal no desempenho dos modelos, com o Projeto de Intercomparação de Modelos Acoplados Fase 6 (CMIP6) e a Organização Europeia para a Exploração de Satélites Meteorológicos (EUMETSAT) apresentando os melhores resultados durante os equinócios, e o ISCCP exibindo o menor RMSE anual (16,9 Wm⁻²). O agrupamento hierárquico em seguida classificou o EUMETSAT e o CMIP6 como os conjuntos de dados mais semelhantes e precisos, enquanto o NCEP permaneceu como o menos consistente. Mapas de irradiância global horizontal corroboraram os padrões de SSR, com valores mais altos no nordeste e mais baixos nas regiões da Amazônia e do sul. Esses resultados reforçam a importância da seleção do conjunto de dados para uma modelagem precisa da SSR no Brasil, com o ISCCP, EUMETSAT e CMIP6 emergindo como as opções mais confiáveis
