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Title: Estimativa da radiação de onda longa atmosférica horária na região de Araripina-PE
Other Titles: Hourly atmospheric longwave radiation estimate in the Araripina-PE region
Authors: Dias, Raphael Figueiredo
Keywords: Radiação, onda longa, estimativas, modelos.;Radiation, longwave, estimates, models.
Issue Date: 28-Jun-2019
Publisher: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation: Dias, R. F. Estimativa da radiação de onda longa atmosférica horária na região de Araripina-PE. 2019. 41 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Mecânica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal-RN, 2019.
Portuguese Abstract: 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.
Abstract: The knowledge of atmospheric longwave radiation is of great importance in meteorological studies, and consequently in applications in the industrial energy sector and applications in agriculture, in addition to one of the most complex issues in the world that is global warming, since this radiation is linked to temperature and atmospheric gases. Because it is the component of the radiation balance more complex to measure, the equipments have a high cost, which makes their use unfeasible. Therefore, some researchers have created models that estimate longwave radiation. Since the models created are developed from the geographic and climatic data of the region of each researcher, the objective of this work was to parameterize the models of Swinbank (1963), Idso & Jackson (1969), Idso (1981), Silver (1996) and Duarte (2006) for the data obtained in the Brazilian semi-arid region and to evaluate its performance by analyzing the mean absolute error, root mean square error, relative mean percentage error, Pearson's coefficient and Willmott's coefficient. The data were collected throughout the year 2017 in a reserved area of Petrobrás in Araripina-PE, where they were processed in hourly averages and separated into general data groups, clear and partly cloudy days, and on dry and rainy days, for see if there is an improvement in performance. The model of Swinbank (1963) presented the worst performance in all the data groups, while the other models presented values of errors and correlation coefficients very close, especially the model of Idso (1981) presented the lowest values of errors and the highest Pearson correlation values. Although the separate data performed slightly better than the overall data, it was not significant for data to be classified.
URI: http://monografias.ufrn.br/handle/123456789/9156
Other Identifiers: 20170009712
Appears in Collections:Engenharia Mecânica

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