Modelos de radiación solar global basados en la duración de asoleamiento evaluación estadística

Abstract

Los datos de radiación solar son escasos debido al costo y dificultad de su medición, por lo que algunos autores plantearon modelos estadísticos, con diferentes formas funcionales, que utilizan variables meteorológicas para predecirla. Entre éstas, la duración de asoleamiento es la que ha ganado mayor aprobación a nivel mundial como variable explicativa. En general, las bases de datos utilizadas en la estimación de los modelos son de un área geográfica acotada. En la evaluación de los modelos no se verifica el cumplimiento de los supuestos de la Regresión Lineal Múltiple (RLM) y tampoco se estudia la significancia estadística de los coeficientes, pues se evalúa sólo el desempeño global de los modelos, lo que conlleva a predicciones de radiación solar imprecisas. El objetivo principal de este estudio fue evaluar el desempeño estadístico de modelos de radiación solar global incidente sobre una superficie horizontal, que utilicen la duración de asoleamiento como variable explicativa. Para esto, se seleccionaron las formas funcionales de modelos más frecuentes encontradas en la literatura. Se consolidó una base de datos mundial con las mediciones del World Radiation Data Center, la cual fue depurada bajo criterios de control de calidad. Con ésta se verificó el cumplimiento de los supuestos de la RLM y se evaluaron los modelos. La base de datos mundial consolidada está formada por 131 460 pares de asoleamiento relativo (S̅/S̅0) e índice de claridad (H̅/H̅0) de 875 estaciones meteorológicas, la cual cumple con los supuestos exigidos por la RLM. La evaluación estadística entregó que los modelos con estructuras polinómicas tienen problemas de significancia estadística en sus coeficientes y que el Logarítmico entrega valores de radiación solar físicamente imposibles. El Modelo Ångström-Prescott es el que obtuvo el mejor desempeño estadístico entre los evaluados. Al desagregar los datos según latitud geográfica y estación del año, y estimar un modelo lineal para cada segmento, se reducen considerablemente los errores cuando la base de datos es de un emplazamiento ubicado fuera de los trópicos. A nivel mundial, un modelo lineal segmentado por intervalos de asoleamiento relativo (S̅/S̅0), posee un mayor poder predictivo que el Modelo Ångström-Prescott cuando S̅/S̅0≤0.15. En un futuro, sería interesante combinar los criterios de desagregación geográfica y estacional con el modelo segmentado por intervalos de S̅/S̅0. Además, se podrían complementar los resultados de éste u otro modelo con las predicciones de radiación solar obtenidas de imágenes satelitales.