Desempenho da radiação solar global diária e mensal do ERA5-LAND e terraclimate no nordeste brasileiro tendo por referência o GRID BR-DWGD.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2026
Autor(a) principal: BARBOSA, Rafaela Ribeiro. lattes
Orientador(a): SILVA, Bernardo Barbosa da Silva lattes
Banca de defesa: SOUSA, Francisco de Assis Salviano., FERREIRA, Thomás Rocha., OLIVEIRA, Leidjane Maria Maciel de., VELOSO, Gabriel Alves.
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA
Departamento: Centro de Tecnologia e Recursos Naturais - CTRN
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/45837
Resumo: Os estudos relativos à Radiação Solar Global (RSG) são bastantes relevantes no tocante aos estudos ambientais e é de grande interesse avaliar como a radiação solar influência nas questões climáticas. Todavia, a aquisição de dados confiáveis é comprometida pelo baixo número de estações meteorológicas no país, além da recorrente existência de lacunas nas medições. Este estudo tem como finalidade: a) avaliar o desempenho das estimativas da radiação solar global diária (RSGD) e radiação solar global mensal (RSGM) disponíveis nas bases de dados do ERA5-Land e do TerraClimate para o Nordeste brasileiro comparando-as com os dados de referência BR-DWGD; b) identificar a existência de tendências nas três bases de dados; e c) verificar se houve alteração nas normais climáticas da RSG no período analisado. Todas as bases de dados foram extraídas e processadas na plataforma Google Earth Engine, do período de 1961 a 2020. Dados de RSG das Estações Meteorológicas Automáticas (EMAs) do Instituto Nacional de meteorologia (INMET) foram analisadas no período de 2007 a 2011 e comparadas com os dados do BR-DWGD afim de verificar a acurácia desta última base de dados. O desempenho dos dados do ERA5-Land e TerraClimate foram avaliados através indicadores estatísticos: Erro Absoluto Médio, Erro Relativo Médio, Raiz do Erro Quadrático Médio, Coeficiente de Correlação de Pearson e Erro Sistemático Bias. A existência de tendência nas séries temporais das três bases foi avaliada pelo teste não paramétrico de Mann-Kendall e as alterações nas normais climáticas pelo teste estatístico de diferença de médias para grandes amostras. Os resultados obtidos revelam maior consistência entre as bases de dados TerraClimate e BR-DWGD, evidenciada através das métricas dos erros EAM, ERM, REQM e BIAS, assim como pelos testes estatísticos de diferença de médias, evidenciando a confiabilidade dos resultados. No município de Cabaceiras-PB, por exemplo, observaram-se valores de EAM de 1,16 MJ/m², ERM de 5,61 % e REQM de 1,81 MJ/m², indicando boa concordância entre as bases analisadas. Os resultados também indicaram boa consistência entre os dados do INMET e BR-DWGD, comprovada pelas métricas estatísticas de erro, o que confirma a representatividade dos dados observacionais utilizados como referência. As análises climáticas indicaram tendência de aumento da radiação solar global mensal nas estimativas do TerraClimate para a maioria das localidades analisadas, enquanto o ERA5-Land apresentou esse comportamento em um número mais limitado de áreas ao longo dos períodos avaliados.
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Este estudo tem como finalidade: a) avaliar o desempenho das estimativas da radiação solar global diária (RSGD) e radiação solar global mensal (RSGM) disponíveis nas bases de dados do ERA5-Land e do TerraClimate para o Nordeste brasileiro comparando-as com os dados de referência BR-DWGD; b) identificar a existência de tendências nas três bases de dados; e c) verificar se houve alteração nas normais climáticas da RSG no período analisado. Todas as bases de dados foram extraídas e processadas na plataforma Google Earth Engine, do período de 1961 a 2020. Dados de RSG das Estações Meteorológicas Automáticas (EMAs) do Instituto Nacional de meteorologia (INMET) foram analisadas no período de 2007 a 2011 e comparadas com os dados do BR-DWGD afim de verificar a acurácia desta última base de dados. O desempenho dos dados do ERA5-Land e TerraClimate foram avaliados através indicadores estatísticos: Erro Absoluto Médio, Erro Relativo Médio, Raiz do Erro Quadrático Médio, Coeficiente de Correlação de Pearson e Erro Sistemático Bias. A existência de tendência nas séries temporais das três bases foi avaliada pelo teste não paramétrico de Mann-Kendall e as alterações nas normais climáticas pelo teste estatístico de diferença de médias para grandes amostras. Os resultados obtidos revelam maior consistência entre as bases de dados TerraClimate e BR-DWGD, evidenciada através das métricas dos erros EAM, ERM, REQM e BIAS, assim como pelos testes estatísticos de diferença de médias, evidenciando a confiabilidade dos resultados. No município de Cabaceiras-PB, por exemplo, observaram-se valores de EAM de 1,16 MJ/m², ERM de 5,61 % e REQM de 1,81 MJ/m², indicando boa concordância entre as bases analisadas. Os resultados também indicaram boa consistência entre os dados do INMET e BR-DWGD, comprovada pelas métricas estatísticas de erro, o que confirma a representatividade dos dados observacionais utilizados como referência. As análises climáticas indicaram tendência de aumento da radiação solar global mensal nas estimativas do TerraClimate para a maioria das localidades analisadas, enquanto o ERA5-Land apresentou esse comportamento em um número mais limitado de áreas ao longo dos períodos avaliados.Studies related to Global Solar Radiation (GSR) are highly relevant to environmental research, and it is of great interest to evaluate how solar radiation influences climate-related processes. However, the acquisition of reliable data is hindered by the limited number of meteorological stations in the country, as well as the frequent occurrence of gaps in measurements. This study aims to: (a) evaluate the performance of daily global solar radiation (DGSR) and monthly global solar radiation (MGSR) estimates available from the ERA5-Land and TerraClimate databases for Northeastern Brazil by comparing them with the BR-DWGD reference dataset; (b) identify the presence of trends in the three datasets; and (c) verify whether changes occurred in the GSR climatological normals during the analyzed period. All datasets were extracted and processed using the Google Earth Engine platform for the period from 1961 to 2020. GSR data from Automatic Weather Stations (AWS) of the Brazilian National Institute of Meteorology (IN-MET) were analyzed for the period from 2007 to 2011 and compared with BR-DWGD data in order to assess the accuracy of the latter dataset. The performance of ERA5-Land and Terra-Climate data was evaluated using statistical indicators: Mean Absolute Error (MAE), Mean Relative Error (MRE), Root Mean Square Error (RMSE), Pearson’s Correlation Coefficient, and Systematic Error (Bias). The presence of trends in the time series of the three datasets was assessed using the non-parametric Mann-Kendall test, and changes in climatological normals were evaluated using the statistical test for differences in means for large samples. The results revealed greater consistency between the TerraClimate and BR-DWGD datasets, as evidenced by the MAE, MRE, RMSE, and Bias error metrics, as well as by the statistical tests for diffe-rences in means, demonstrating the reliability of the results. In the municipality of Cabaceiras, Paraíba State, for example, MAE values of 1.16 MJ/m², MRE of 5.61%, and RMSE of 1.81 MJ/m² were observed, indicating good agreement between the analyzed datasets. The results also indicated good consistency between INMET and BR-DWGD data, confirmed by the sta-tistical error metrics, which validates the representativeness of the observational data used as reference. Climatic analyses indicated an increasing trend in monthly global solar radiation in TerraClimate estimates for most of the analyzed locations, whereas ERA5-Land showed this behavior in a more limited number of areas throughout the evaluated periods.Submitted by Helder Soares Dantas (helder-dantas@hotmail.com) on 2026-03-19T12:07:30Z No. of bitstreams: 1 RAFAELA RIBEIRO BARBOSA - TESE - (PPGM) 2026.pdf: 16610866 bytes, checksum: 17072e8afe838c40d4c5c12d4e4039d0 (MD5)Made available in DSpace on 2026-03-19T12:07:30Z (GMT). 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