Estimación de la Turbidez Atmosférica Usando el Modelo IQC en el Área Metropolitana de Huancayo – Perú

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Suazo, Julio Miguel Angeles
Data de Publicação: 2020
Outros Autores: Condor, Alicia G. Rocha, Aylas, Georgynio Y. Rosales, Rojas, José Luis Flores, Vasquez, Roberto Angeles, Suazo, Nataly A., Karam, Hugo Abi
Tipo de documento: Artigo
Idioma: spa
Título da fonte: Anuário do Instituto de Geociências (Online)
Texto Completo: https://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/38560
Resumo: Por naturaleza el cielo no es totalmente limpio, sin embargo cuando la concentración de partículas es mayor a la normal puede atenuar con mayor intensidad la de radiación solar. Por lo que la cantidad de radiación solar que llega hasta la superficie terrestre depende en gran medida de la turbidez atmosférica. De esta manera, el objetivo de este trabajo fue estimar los valores óptimos diarios de la turbidez atmosférica y parámetros radiativos de superficie tales como: el coeficiente de turbidez de Angstrom (β), exponente de longitud de onda de Angstrom (α), el albedo de dispersión simple (ω0) y dispersión ascendente (Fc). Mediante mediciones de radiación solar incidente (global, directa y difusa), realizadas entre junio y julio del 2019 en la Provincia de Huancayo-Perú, se realizó los cálculos de los parámetros antes presentados. El modelo numérico usado para calcular los componentes de radiación solar directa, difusa y global, es el modelo numérico de parametrización de banda ancha para cielo despejado; IQC (Iqbal, 1993) el cual se basa en información sinóptica. Los resultados muestran valores de β y α de 0.16 y 1.3 respectivamente, sugiriendo una atmósfera parcialmente contaminada.
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Solar Energy Research Institute, 103:642– 761. Cholan, E. & Rojas, J.; Willems, B. & Ocola, L. 2017. Estimación del espesor óptico de los aerosoles a partir de las imágenes del sensor MODIS sobre el Perú (2004-2005). Revista de Investigación de Física, 19(2): 1-14. Croft, B.; Lohmann, U.; Martin, R.V.; Stier, P.; Wurzler, S.; Feichter, J.; Posselt, R. & Ferrachat, S. 2009. Aerosol size-dependent below-cloud scavenging by rain and snow in the echam5-ham. Atmospheric Chemistry and Physics, 9: 4653-4675. Djafer, D. & Irbah, A. 2013. Estimation of atmospheric turbidity over Ghardaïa city. Atmospheric Research, 128: 76–84. Eanster, G. & Schaberl, T. 1994. Remote sensing of Turbulent Ozone Fluxes and the Ozone Budget in the Convective Boundary Layer with DIAL and Radar-RASS: A Case Study. Contribution to Atmospheric Physics, 69: 161-176. Estevan, R.; Martínez, D.; Suarez, L.; Moya, A. & Silva, Y. 2019. 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Status of automatic calibration for hydrologic models: Comparison with multilevel expert calibration. Journal of Hydrologic Engineering, 4(2): 135-143. García, R. 2012. Aplicación de modelos de transferencia radiativa para el control operativo del programa BSRN (Baseline Surface Radiation Network) del Centro de Investigación Atmosférica de Izaña. Departamento de Fisica Teórica, Atómica y Óptica, Universidad de Valladolid, Tesis de doctorado, 274p. Hermoza, N. 2017. Variabilidad Temporal de espectro óptico de los aerosoles sobre Huayao-Huancayo usando imágenes satelitales. Escuela Profesional de Ingeniería Ambiental, Universidad Nacional Tecnológica de Lima sur, Tesis de bachiller, 86p. Holben, B.; Eck, T.; Slutsker, I.; Tanré, D.; Buis, J.; Setzer, A. & Smirnov, A. 1998. AERONET - A federated instrument network and data archive for aerosol characterization. Remote Sensing of Environment, 66(1): 1-16. Disponible en: https://doi.org/10.1016/S0034-4257(98)00031-5. Acceso en: 2 de febrero de 2020 y 1 de junio de 2020. Instituto Geofísico del Perú. 2012. Eventos Meteorológicos extremos en el Valle del Mantaro. Disponible en: http://www.met.igp.gob. pe/publicaciones/2012/maremexvol1.pdf. Acceso en: 2 de febrero de 2020 y 1 de junio de 2020. Instituto Nacional de Estadística e Informática. 2007. Censos Nacionales 2007: XI de población y VI de vivienda. Disponible en: https://www.inei.gob.pe/media/MenuRecursivo/publicaciones_digitales/Est/Lib1136/libro.pdf. Acceso en 2 de febrero de 2020 y 1 de junio de 2020. Iqbal M. 1993. An Introduction to Solar Radiation. Academic Press, 390p. Janjai, S.; Kumharn, W. & Laksanaboonsong, J. 2003. Determination of Angstrom’s turbidity coefficient over Thailand. Renewable Energy, 28: 1685-1700. Kottek, M.; Grieser, J.; Beck, C.; Rudolf, B. & Rubel, F. 2006. World map of the Koppen-Geiger climate classification updated. Meteorologische Zeitschrift, 15(3): 259-263. Legates, D. & McCabe, G. 1999. 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Saad, M.; Trabelsi, A.; Masmoudi, M.; & Alfaro, S. 2016. Spatial and temporal variability of the atmospheric turbidity in Tunisia. Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, 149: 93–99. Schmale, J.; Henning, S.; Henzing, B.; Keskinen, H.; Sellegri, K.; Ovadnevaite, J. & Gysel, M. 2017. Collocated observations of cloud condensation nuclei, particle size distributions, and chemical composition. Scientific Data, 14(4): 1-27. Suárez, L.; Álvarez, D.; Bendezú, Y. & Pomalaya, J. 2017. Caracterización química del material particulado atmosférico del centro urbano de Huancayo, Perú. Revista de la Sociedad Química del Perú, 83 (2): 187-199. Suarez, L.; Flores, J.; Pereira, A. & Karam, H. 2017. Ultraviolet Solar radiation in tropical central Andes (12.0 S). Photochemical & Photobiological Sciences, 16: 954-971. Wang, L; Chen, Y.; Niu, Y.; Salazar, G.& Gong, W. 2017. Analysis of atmospheric turbidity in clear skies at Wuhan, Central China. 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