评价哥伦比亚马格达莱纳估算太阳辐射的统计模型

TecnoLogicas Pub Date : 2015-08-03 DOI:10.22430/22565337.196
Andrés M. Vélez-Pereira, Eliana L. Vergara-Vásquez, William D. Barraza-Coronell, Diana C. Agudelo-Yepes
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摘要

全球太阳辐射被确定为了解环境生物化学过程所必需的气象变量;测量复杂,安装、运行和维护成本高。在本研究中,我们使用了一种基于地理定位的经验公式来估计它们,但结果的准确性不足以理解所评估的过程。本文的目的是建立一个相关的统计模型,以估计全球太阳辐射从交替气象数据。气象资料由哥伦比亚水文、气象和环境研究所提供,该研究所提供太阳辐射、温度、相对湿度和日照时数的测量,并提出了变量与太阳辐射之间的简单回归;以及变量和太阳辐射的可能组合之间的多重回归。太阳辐射、温度和相对湿度变量之间有良好的统计相关性,与日照时数关系不大;在这种情况下,相对湿度对模型有更大的相关性和影响。在本研究中,我们评估了两种模型的拟合程度,一种模型的拟合程度较低,另一种模型的拟合程度较低。在本研究中,我们使用了一种模型,该模型使用了一种基于变量的多元回归模型(R2为13.75%),这不是最简单的估计模型。
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Evaluación de un modelo estadístico para estimar la radiación solar en Magdalena, Colombia
La radiacion solar global se establece como una variable meteorologica necesaria para en el entendimiento de los procesos bioquimicos del ambiente; su medicion es compleja y requiere un alto costo de instalacion, operacion y mantenimiento. Su estimacion se puede realizar mediante formulas empiricas basadas fundamentalmente en su geo-posicionamiento, no obstante la precision de los resultados obtenidos no es adecuada para el entendimiento de los procesos evaluados. El objetivo del presente trabajo fue establecer un modelo estadistico de correlacion para estimar la radiacion solar global a partir de los datos meteorologicos alternos. La informacion meteorologica fue suministrada por el Instituto de Hidrologia, Meteorologia y Estudios Ambientales de Colombia, que proporciono la medicion de radiacion solar, temperatura, humedad relativa y horas de sol. Se plantearon regresiones simples entre las variables y la radiacion solar; y regresiones multiples entre las posibles combinaciones de las variables y la radiacion solar. Se evidencio una buena correlacion estadistica entre las variables radiacion solar, temperatura y humedad relativa, y poca relacion con las horas de sol; siendo la humedad relativa la que guarda una mayor correlacion y por tanto influencia en el modelo. Los modelos multivariados (R2 promedio 11,91%) presentaron mejor ajuste comparado con los modelos simples (R2 promedio 5,66%). El mejor modelo lo establece la regresion multiple en la que se incluyen todas las variables (R2 de 13,75%), no siendo este el modelo mas simple para su estimacion.
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