Spatial prediction using the transgaussian kriging parameter for solar radiation on the earth’s surface

Abstract

En el mundo actual, el conocimiento de las condiciones ambientales y climáticas a nivel local, en especial la dinámica de la radiación solar, juega un rol importante frente a los escenarios de cambio climático descritos por organismos internacionales. La necesidad de generar energía de forma renovable y sustentable presenta un desafío directo sobre el manejo de los datos satelitales y su integración a la investigación aplicada. Este artículo presenta el desarrollo del método geoestadístico para la corrección de valores anómalos de radiación solar emitida en un área de 7,5 km2 usando una grilla cuadrangular de 150 m2. Procesos atmosféricos que bloquean la llegada de parte de la onda electromagnética son un tema logístico para la localización y el aprovechamiento potencial de granjas solares para la producción de energía en la región latinoamericana. El mapa resultante indica cambios en la variable estudiada debido a condiciones independientes de la cobertura vegetal explicitando dos sectores (A y B) para la comparación del estimado en la misma zona.

In today`s world, knowledge of the local climatic and environmental conditions,especially the dynamics of solar radiation, plays an important role in climate change scenarios developed by international organizations. The need for energy supply in a renewable and sustainable form creates a challenge for data satellite management and its integration to applied research. This article presents the development of the geostatistical method for correcting outliers of solar radiation emitted in a 7.5 km2 field using a 150 m2 quadrangular grid. Theatmospheric processes that block the arrival of a portion of the electromagnetic wave represent a logistic matter for the localisation and potential exploitation of solar farms for energy production in Latin America. The resulting map indicates changes in the explained variable due to independent conditions of the vegetal cover; it depicts two different sectors (A and B) for the estimated comparison in the same area.