Aplicação de fluxo ótico na previsão de Cloud Motion Vectors para estimativa de irradiância na superfície

• Autor(a) principal: Xavier, Rodrigo de Souza [UNIFESP]
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIFESP
• Texto Completo: https://repositorio.unifesp.br/11600/65716
• topic: Sensoriamento remoto; Fluxo ótico; Cloud Motion Vector; Remote sensing; Optical flow; Cloud motion vectors; Global horizontal irradiance

Neste estudo, avaliou-se o desempenho de um modelo de previsão de Cloud Motion Vectors para estimar a irradiância global horizontal na superfície (G). Este modelo foi desenvolvido baseado na metodologia de fluxo ótico, uma abordagem estatística que utiliza como parâmetros de entrada duas imagens de satélite GOES-16 no comprimento de onda 0,64 µm para projetar o deslocamento futuro das nuvens presentes na imagem num horizonte de tempo de duas horas. Foram selecionadas quatro localidades do território brasileiro para aplicação da metodologia (Brasília, Cachoeira Paulista, Petrolina e São Martinho da Serra), comparando os resultados obtidos com estações solarimétricas de superfície em quatro meses representativos de cada estação do ano. Foram selecionados três horários distintos para aplicação do modelo desenvolvido, 12, 15 e 17 horas (UTC), com previsões de duas horas em passos de tempo de dez e quinze minutos, ou seja, cada horário produziu de 8-12 estimativas de G. Assim, para cada mês foram obtidos aproximadamente 1.000 valores previstos de G em cada localidade. Os resultados obtidos indicam que o algoritmo de fluxo ótico produz imagens estatisticamente válidas para todas as localidades ao longo do ano todo. Para as estimativas de G observou-se que o modelo desenvolvido produz resultados inferiores à previsão padrão (método da persistência) durante os instantes iniciais de previsão, mas o supera nos passos de tempo posteriores, previsões durante os horários de 12 e 15 UTC apresentam os melhores resultados. A localidade de São Martinho da Serra apresentou os resultados com pior qualidade, sendo repetidamente superado pela previsão padrão.