Modelado de la irradiancia solar sobre la superficie terrestre: modelos físicos e híbridos utilizando información satelital sobre la Pampa Húmeda - Laguarda, Agustín (2021)
Conocer la irradiación solar que alcanza la superficie terrestre es necesario para el desarrollo, dimensionamiento y simulación de emprendimientos de aprovechamiento de la energía solar. Si bien en la actualidad el sector energético es el principal usuario de esta información, este conocimiento es también relevante para aplicaciones agropecuarias de producción vegetal e investigación médica. La forma moderna de estimar la irradiación solar sobre sitios específicos o grandes extensiones territoriales es a través de imágenes de satélite, que proveen información sobre la nubosidad. La cadencia de la información generada por satélites meteorológicos geoestacionarios es suficiente para modelar el recurso a escala horaria en la región e incluso, con la puesta en operación del GOES-R en 2018, a escala sub-horaria. En Uruguay, se utiliza desde 2014 un modelo fenomenológico para irradiación solar global horizontal localmente adaptado (JPTv2), con un desempeño muy bueno para la región (RMSD de 13 % de la media, a nivel horario) (Alonso-Suárez, 2017). Este modelo ha permitido, por ejemplo, caracterizar la distribución de largo plazo del recurso solar en el territorio (Alonso-Suárez et al., 2014, 2019) y vincular sus variaciones estacionales con otros efectos climáticos bien estudiados (Laguarda et al., 2020a). En esta tesis se implementan y evalúan modelos de irradiación solar por satélite de naturaleza física e híbrida (Cloud index models o CIM) buscando lograr un desempeño local igual o mejor que el de JPTv2 para GHI (irradiación global) y agregar nuevas capacidades, como la estimación por satélite de DNI (irradiación directa), para la región de la Pampa Húmeda (que incluye todo el territorio del Uruguay). La tesis consta de dos partes: i) Se considera la interacción de la radiación solar con la atmósfera sin nubes, para estimar la irradiación en condiciones de cielo claro. ii) Se incluye información satelital sobre nubosidad para construir, a partir de los modelos de cielo claro, modelos para estimar irradiación solar en condiciones arbitrarias de nubosidad. El desempeño de los modelos de cielo claro está limitado por la disponibilidad y la calidad de los datos sobre la composición de la atmósfera que utilizan como entrada. Ante la falta de medidas locales en la región de interés, se recurre a información sobre la composición de la atmósfera estimada por satélite y por técnicas de reanálisis. Se analiza la información sobre aerosoles, vapor de agua y ozono en la región que proveen estas bases, y se resuelve utilizar la base de reanálisis MERRA-2 (Gelaro et al., 2017) por su buen desempeño y gran cobertura espacio-temporal (Laguarda y Abal, 2020). Además, se caracteriza localmente la turbidez de Linke (Laguarda y Abal, 2016), un parámetro de entrada para modelos de cielo claro con buen balance entre simplicidad y precisión (Laguarda y Abal, 2017). Se implementan y evalúan a nivel horario cinco modelos de cielo claro para GHI y DNI utilizando diferentes fuentes para la información de entrada. Para GHI, un modelo simple como ESRA (Rigollier et al., 2000), que utiliza solo turbidez Linke como entrada, alcanza una precisión comparable con la incertidumbre en las medidas: sesgos menores a 0.5 % y RMSD de 3 % de la media de las medidas. Para DNI el modelo REST2 (Gueymard, 2008) alimentado con información MERRA-2 alcanza un sesgo menor a 0.5 % y RMSD de 6 %. El desempeño de estos modelos los hace una base adecuada para modelos de irradiación solar en presencia de nubosidad. En la segunda parte se presenta un modelo satelital semi-empírico tipo CIM para la estimación horaria de GHI y DNI a nivel de superficie. La propuesta combina los modelos más precisos de irradiación de cielo claro en la región, con un índice de nubosidad obtenido a partir de las imágenes del canal visible del satélite GOES-13 (Laguarda et al., 2020b, 2018). El modelo propuesto es de naturaleza híbrida, en tanto combina un modelo físico con una parametrización empírica, y cuenta con solo dos parámetros ajustables localmente a medidas en tierra. Los parámetros ajustados muestran una gran homogeneidad espacial, lo que permite usar los modelos en todo el territorio sin gran pérdida de precisión. Para el caso de GHI a nivel horario se obtuvo un desvío promedio relativo menor a +1 % y un desvío cuadrático medio relativo (rRMSD) del orden de 12 % de la media de las medidas. Este modelo supera en desempeño en la región de interés a modelos comerciales (Laguarda et al., 2020b), a modelos físicos sofisticados como Heliosat-4 (Qu et al., 2017) e iguala al actualmente mejor modelo JPTv2 (puramente empírico y basado en 4 parámetros ajustables a datos de tierra). La sencillez, aplicabilidad y desempeño del modelo CIM híbrido lo hacen una excelente opción para estimar GHI en el territorio. Para la componente de DNI se obtienen sesgos medios menores a 0.2 % y rRMSD del orden de 20 % de la media de las medidas. Estos resultados colocan a la estrategia semi-empírica como la más conveniente para estimar DNI, en contraposición a las cadenas de modelos fenomenológicos utilizados actualmente (Alonso-Suárez et al., 2019), basadas en la estimación de GHI y la posterior estimación de DNI utilizando parametrizaciones localmente ajustadas de separación directa-difusa (Abal et al., 2017).