Estimativa da radiação de onda longa atmosférica horária na região de Araripina-PE

• Autor(a) principal: Dias, Raphael Figueiredo
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
• Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/42896
• topic: Radiação, onda longa, estimativas, modelos.; Radiation, longwave, estimates, models.

O conhecimento da radiação de onda longa atmosférica tem uma grande importância nos estudos meteorológicos, e consequentemente em aplicações no setor energético, industrial e aplicações na agricultura, além de uma das questões mais complexas do mundo que é o aquecimento global, pois essa radiação estar ligada a temperatura do ar e aos gases atmosféricos. Por ser a componente do balanço de radiação mais complexa de medir, os equipamentos possuem um alto custo, que inviabilizam o seu uso. Por isso, alguns pesquisadores criaram modelos que estimam a radiação de onda longa. Visto que os modelos criados são desenvolvidos a partir de dados geográficos e climáticos da região de cada pesquisador, o objetivo desse trabalho foi parametrizar os modelos de Swinbank (1963), Idso & Jackson (1969), Idso (1981), Prata (1996) e Duarte (2006) para os dados obtidos na região semiárida brasileira e avaliar seu desempenho através da análise do erro médio absoluto, da raiz do erro médio quadrático, do erro percentual médio relativo, do coeficiente de Pearson e do coeficiente de Willmott. Os dados foram coletados durante todo o ano de 2017 em uma área reservada da Petrobrás em Araripina-PE, onde foram processados em médias horária e separados em grupos de dados gerais, dias claros e parcialmente nublados, e ainda em dias secos e chuvosos, para observar se há uma melhora no desempenho. O modelo de Swinbank (1963) apresentou o pior desempenho em todos os grupos de dados, enquanto que os outros modelos apresentaram valores de erros e coeficientes de correlação bem próximos, com destaque para o modelo de Idso (1981) apresentou os menores valores de erros e os maiores valores de correlação de Pearson. Apesar dos dados separados apresentarem um desempenho levemente melhor do que os dados gerais, não foi significativo para que haja uma classificação dos dados.