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@Article{PorfirioCebaCoel:2021:ObReIr,
               author = "Porfirio, Anthony Carlos Silva and Ceballos, Juan Carlos and 
                         Coelho, Simone Marilene Sievert da Costa",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Obten{\c{c}}{\~a}o de regimes de irradia{\c{c}}{\~a}o solar 
                         global sobre o nordeste do Brasil a partir de dados do modelo 
                         Satelital GL vers{\~a}o 1.2",
              journal = "Revista Brasileira de Energia Solar",
                 year = "2021",
               volume = "12",
               number = "2",
                pages = "97--104",
             keywords = "Radia{\c{c}}{\~a}o Solar, Nordeste do Brasil, Sat{\'e}lite 
                         GOES.",
             abstract = "Estudos pr{\'e}vios destacam que o Nordeste do Brasil (NEB) 
                         apresenta caracter{\'{\i}}sticas clim{\'a}ticas favor{\'a}veis 
                         para o aproveitamento do recurso solar. Entretanto, s{\~a}o 
                         escassos os estudos que investigam regi{\~o}es com padr{\~o}es 
                         t{\'{\i}}picos e sua variabilidade espa{\c{c}}o-temporal, 
                         sobretudo usando dados de sat{\'e}lites. O presente trabalho teve 
                         por objetivo descrever os diferentes ciclos anuais de 
                         irradia{\c{c}}{\~a}o solar global e de transmit{\^a}ncia 
                         atmosf{\'e}rica global (Kt) sobre o NEB utilizando-se de dados 
                         provenientes do modelo satelital GL1.2. Este modelo roda em modo 
                         operacional no CPTEC/INPE e alguns de seus dados s{\~a}o 
                         disponibilizados na p{\'a}gina web 
                         http://satelite.cptec.inpe.br/radiacao/. Os dados GL possuem 
                         vantagens evidentes em rela{\c{c}}{\~a}o aos dados de uma rede 
                         de esta{\c{c}}{\~o}es: maior e mais detalhada cobertura espacial 
                         e s{\'e}ries temporais mais completas. A qualidade do modelo 
                         satelital {\'e} ilustrada mostrando resultados de 
                         compara{\c{c}}{\~o}es com a {"}verdade terrestre{"} (rede INMET) 
                         para o ano 2016. Para identificar regimes anuais 
                         caracter{\'{\i}}sticos, um m{\'e}todo de agrupamento similar ao 
                         k-means foi adotado, utilizando um conjunto expressivo de pixels 
                         selecionados sobre a Am{\'e}rica do Sul e seu ciclo anual 
                         m{\'e}dio (valores mensais) para 2001-2015. Identificaramse 21 
                         grupos, sendo que sobre a regi{\~a}o que inclui o NEB 11 
                         diferentes regimes foram presenciados (7 continentais, e 4 
                         oce{\^a}nicos com alguma {\'a}rea continental semelhante). 
                         {\'E} apresentada a distribui{\c{c}}{\~a}o geogr{\'a}fica 
                         desses regimes, bem como a representa{\c{c}}{\~a}o dos ciclos 
                         anuais de irradia{\c{c}}{\~a}o global e Kt. Os resultados 
                         evidenciam que os ciclos anuais variam significativamente entre as 
                         diferentes zonas clim{\'a}ticas. A abordagem proposta, 
                         baseando-se nos dados GL, permite melhor reproduzir as 
                         varia{\c{c}}{\~o}es espaciais nas regi{\~o}es de 
                         transi{\c{c}}{\~a}o entre distintos regimes, com baixo custo 
                         computacional e com acur{\'a}cia satisfat{\'o}ria.",
                 issn = "2178-9606",
             language = "pt",
           targetfile = "355-Texto do Artigo-695-1-10-20220726.pdf",
        urlaccessdate = "09 ago. 2022"
}


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