RESUMO
Coefficients a and b of the Angströn - Prescott equation to estimate global solar radiation for Santa Maria, RS were determined. Daily data of global solar radiation and sunshine, were obtained from the Meteorological Station which belongs to the 8th District of Meteorology, located on the campus of the Federal University of Santa Maria - UFSM, period from 2002 to 2008. The mentioned data were copied from the database of the 8th District of Meteorology - 8th DISME in Porto Alegre. Top of atmosphere radiation and possible maximum sunshine were calculated considering local latitude. With such elements, monthly regression equations were determined for the estimation of solar radiation as a function of insolation. We found a high correlation between insolation and global solar radiation and it's possible to estimate the solar radiation depending on the measured insolation.
Foram determinados os coeficientes a e b da equação de Angströn-Prescott para a estimativa da radiação solar global para Santa Maria, RS. Utilizaram-se os dados diários da intensidade de fluxo de radiação solar global e de insolação (brilho solar) registrados na Estação Meteorológica pertencente ao 8° Distrito de Meteorologia, localizada no Campus da Universidade Federal de Santa Maria - UFSM, período 2002-2008. Os dados foram copiados no banco de dados do 8° Distrito de Meteorologia - 8° DISME, em Porto Alegre, e calculados os valores diários de radiação solar global no topo da atmosfera e de insolação máxima possível, considerando a latitude local. Com esses dados, foram determinadas as equações mensais e estacionais de regressão para a estimativa da radiação solar global em função da insolação. Constatou-se que existe alta correlação entre os dados de radiação solar global com aqueles de insolação, sendo, assim, possível estimar a radiação solar global em função da insolação.
RESUMO
Coefficients a and b of the Angströn - Prescott equation to estimate global solar radiation for Santa Maria, RS were determined. Daily data of global solar radiation and sunshine, were obtained from the Meteorological Station which belongs to the 8th District of Meteorology, located on the campus of the Federal University of Santa Maria - UFSM, period from 2002 to 2008. The mentioned data were copied from the database of the 8th District of Meteorology - 8th DISME in Porto Alegre. Top of atmosphere radiation and possible maximum sunshine were calculated considering local latitude. With such elements, monthly regression equations were determined for the estimation of solar radiation as a function of insolation. We found a high correlation between insolation and global solar radiation and it's possible to estimate the solar radiation depending on the measured insolation.
Foram determinados os coeficientes a e b da equação de Angströn-Prescott para a estimativa da radiação solar global para Santa Maria, RS. Utilizaram-se os dados diários da intensidade de fluxo de radiação solar global e de insolação (brilho solar) registrados na Estação Meteorológica pertencente ao 8° Distrito de Meteorologia, localizada no Campus da Universidade Federal de Santa Maria - UFSM, período 2002-2008. Os dados foram copiados no banco de dados do 8° Distrito de Meteorologia - 8° DISME, em Porto Alegre, e calculados os valores diários de radiação solar global no topo da atmosfera e de insolação máxima possível, considerando a latitude local. Com esses dados, foram determinadas as equações mensais e estacionais de regressão para a estimativa da radiação solar global em função da insolação. Constatou-se que existe alta correlação entre os dados de radiação solar global com aqueles de insolação, sendo, assim, possível estimar a radiação solar global em função da insolação.
RESUMO
Coefficients a and b of the Angströn - Prescott equation to estimate global solar radiation for Santa Maria, RS were determined. Daily data of global solar radiation and sunshine, were obtained from the Meteorological Station which belongs to the 8th District of Meteorology, located on the campus of the Federal University of Santa Maria - UFSM, period from 2002 to 2008. The mentioned data were copied from the database of the 8th District of Meteorology - 8th DISME in Porto Alegre. Top of atmosphere radiation and possible maximum sunshine were calculated considering local latitude. With such elements, monthly regression equations were determined for the estimation of solar radiation as a function of insolation. We found a high correlation between insolation and global solar radiation and it's possible to estimate the solar radiation depending on the measured insolation.
Foram determinados os coeficientes a e b da equação de Angströn-Prescott para a estimativa da radiação solar global para Santa Maria, RS. Utilizaram-se os dados diários da intensidade de fluxo de radiação solar global e de insolação (brilho solar) registrados na Estação Meteorológica pertencente ao 8° Distrito de Meteorologia, localizada no Campus da Universidade Federal de Santa Maria - UFSM, período 2002-2008. Os dados foram copiados no banco de dados do 8° Distrito de Meteorologia - 8° DISME, em Porto Alegre, e calculados os valores diários de radiação solar global no topo da atmosfera e de insolação máxima possível, considerando a latitude local. Com esses dados, foram determinadas as equações mensais e estacionais de regressão para a estimativa da radiação solar global em função da insolação. Constatou-se que existe alta correlação entre os dados de radiação solar global com aqueles de insolação, sendo, assim, possível estimar a radiação solar global em função da insolação.
RESUMO
Com o objetivo de determinar o tamanho de amostra (número de anos) para a estimação da média mensal de insolação diária de 30 locais do Estado do Rio Grande do Sul, utilizaram-se os dados de insolação do período de 1960 a 2007. Em cada uma das 360 séries temporais (12 meses x 30 locais), calcularam-se a média e a variância e testaram-se a aleatoriedade e a normalidade dos dados. Verificou-se a homogeneidade de variâncias entre os meses em cada local e entre os locais em cada mês. Depois, calculou-se o tamanho de amostra em cada mês e local. O tamanho de amostra (número de anos) para a estimação da média mensal de insolação diária é dependente do mês e do local. Para os meses e locais estudados, até 44 anos de observações são necessários para estimar a média mensal de insolação diária, para um erro de estimação igual a ±0,5 horas dia-1, com grau de confiança de 95 por cento.
It was used data from 30 locations of the Rio Grande do Sul State, Brazil, collected from 1960 to 2007, with the objective to determine the sample size (number of years) to estimate the average daily month insolation . The average and variance was calculated for each of the 360 time series (12 months x 30 locations) and the aleatory and normality data were tested. Then it was verified the homogeneity of variance among months in each locality and among places in each month and it was determined the sample size to estimate the average monthly insolation daily in each month and locality. The sample size (number of years) to estimate the average monthly insolation daily is dependent on the month and locality. One concluded that 44 years of data are enough to predict the average monthly insolation daily, with an estimation error equal to ±0.5 hours days-1, with a degree confidence of 95 percent.
RESUMO
It was used data from 30 locations of the Rio Grande do Sul State, Brazil, collected from 1960 to 2007, with the objective to determine the sample size (number of years) to estimate the average daily month insolation . The average and variance was calculated for each of the 360 time series (12 months x 30 locations) and the aleatory and normality data were tested. Then it was verified the homogeneity of variance among months in each locality and among places in each month and it was determined the sample size to estimate the average monthly insolation daily in each month and locality. The sample size (number of years) to estimate the average monthly insolation daily is dependent on the month and locality. One concluded that 44 years of data are enough to predict the average monthly insolation daily, with an estimation error equal to ±0.5 hours days-1, with a degree confidence of 95%.
Com o objetivo de determinar o tamanho de amostra (número de anos) para a estimação da média mensal de insolação diária de 30 locais do Estado do Rio Grande do Sul, utilizaram-se os dados de insolação do período de 1960 a 2007. Em cada uma das 360 séries temporais (12 meses x 30 locais), calcularam-se a média e a variância e testaram-se a aleatoriedade e a normalidade dos dados. Verificou-se a homogeneidade de variâncias entre os meses em cada local e entre os locais em cada mês. Depois, calculou-se o tamanho de amostra em cada mês e local. O tamanho de amostra (número de anos) para a estimação da média mensal de insolação diária é dependente do mês e do local. Para os meses e locais estudados, até 44 anos de observações são necessários para estimar a média mensal de insolação diária, para um erro de estimação igual a ±0,5 horas dia-1, com grau de confiança de 95%.
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It was used data from 30 locations of the Rio Grande do Sul State, Brazil, collected from 1960 to 2007, with the objective to determine the sample size (number of years) to estimate the average daily month insolation . The average and variance was calculated for each of the 360 time series (12 months x 30 locations) and the aleatory and normality data were tested. Then it was verified the homogeneity of variance among months in each locality and among places in each month and it was determined the sample size to estimate the average monthly insolation daily in each month and locality. The sample size (number of years) to estimate the average monthly insolation daily is dependent on the month and locality. One concluded that 44 years of data are enough to predict the average monthly insolation daily, with an estimation error equal to ±0.5 hours days-1, with a degree confidence of 95%.
Com o objetivo de determinar o tamanho de amostra (número de anos) para a estimação da média mensal de insolação diária de 30 locais do Estado do Rio Grande do Sul, utilizaram-se os dados de insolação do período de 1960 a 2007. Em cada uma das 360 séries temporais (12 meses x 30 locais), calcularam-se a média e a variância e testaram-se a aleatoriedade e a normalidade dos dados. Verificou-se a homogeneidade de variâncias entre os meses em cada local e entre os locais em cada mês. Depois, calculou-se o tamanho de amostra em cada mês e local. O tamanho de amostra (número de anos) para a estimação da média mensal de insolação diária é dependente do mês e do local. Para os meses e locais estudados, até 44 anos de observações são necessários para estimar a média mensal de insolação diária, para um erro de estimação igual a ±0,5 horas dia-1, com grau de confiança de 95%.
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It was used data from 30 locations of the Rio Grande do Sul State, Brazil, collected from 1960 to 2007, with the objective to determine the sample size (number of years) to estimate the average daily month insolation . The average and variance was calculated for each of the 360 time series (12 months x 30 locations) and the aleatory and normality data were tested. Then it was verified the homogeneity of variance among months in each locality and among places in each month and it was determined the sample size to estimate the average monthly insolation daily in each month and locality. The sample size (number of years) to estimate the average monthly insolation daily is dependent on the month and locality. One concluded that 44 years of data are enough to predict the average monthly insolation daily, with an estimation error equal to ±0.5 hours days-1, with a degree confidence of 95%.
Com o objetivo de determinar o tamanho de amostra (número de anos) para a estimação da média mensal de insolação diária de 30 locais do Estado do Rio Grande do Sul, utilizaram-se os dados de insolação do período de 1960 a 2007. Em cada uma das 360 séries temporais (12 meses x 30 locais), calcularam-se a média e a variância e testaram-se a aleatoriedade e a normalidade dos dados. Verificou-se a homogeneidade de variâncias entre os meses em cada local e entre os locais em cada mês. Depois, calculou-se o tamanho de amostra em cada mês e local. O tamanho de amostra (número de anos) para a estimação da média mensal de insolação diária é dependente do mês e do local. Para os meses e locais estudados, até 44 anos de observações são necessários para estimar a média mensal de insolação diária, para um erro de estimação igual a ±0,5 horas dia-1, com grau de confiança de 95%.