Análisis de variantes del modelo satelital semiempírico LCIM para la estimación de irradiancia solar en superficie: caso de estudio en dos sitios de Uruguay

Abstract

En este trabajo se exploran tres variantes para parametrizar el factor de atenuación por nu­bosidad en el modelo satelital LCIM para la estimación de irradiancia solar en superficie. Se realizó un caso de estudio en dos sitios de Uruguay, Salto y Montevideo, utilizando medidas de irradiancia pro­medio en intervalos de 10 minutos de un año completo para entrenamiento. El objetivo fue mejorar el modelado empírico de la nubosidad, manteniendo la simplicidad y precisión del modelo. Los resulta­dos indican que las variantes no muestran diferencias significativas en la precisión de la estimación, con desvíos menores al 1 %, dispersiones inferiores al 15 % y correlaciones superiores a 0.97 en cada caso. El modelo actual demostró ser el más robusto, especialmente en condiciones de alta irradiancia, mien­tras que LCIM3, aunque presenta un rendimiento apenas superior, no justifica la complejidad adicional de una parametrización cuadrática. LCIM4, diseñado para destacar en ausencia de nubes, no mostró el desempeño esperado, sugiriendo la necesidad de mejorar los métodos de selección y modelado en estas condiciones. Los resultados sugieren que futuras mejoras en el modelado de la irradiancia solar podrían beneficiarse de una mayor integración de información satelital, incluyendo otros canales espectrales y un tratamiento más detallado de fenómenos geométricos como el paralaje.

Three variants for parameterizing the cloud attenuation factor in the LCIM satellite model for estimating surface solar irradiance are explored. The case study was conducted at two sites in Uruguay, Salto and Montevideo, using one year of irradiance measurements for training. The objective was to improve the empirical modeling of cloudiness while maintaining the simplicity and precision of the model. The results indicate that the variants do not show significant differences in estimation accuracy, with deviations of less than 1 %, dispersions below 15 %, and correlations above 0.97 in each case. The current model proved to be the most robust, especially under high irradiance conditions, while LCIM3, although showing similar performance, does not justify the additional complexity of a quadratic parameterization. LCIM4, designed to perform better under clear sky conditions, did not meet the expected performance, suggesting the need to improve the selection and modeling methods in these conditions. The results suggest that future improvements in solar irradiance modeling could benefit from greater integration of satellite information, including other spectral channels and a more detailed treatment of geometric phenomena such as parallax.