El lanzamiento deGOES-R ( operado por la NASA y la NOAA) ha brindado a los modelizadores solares una gran oportunidad de utilizar imágenes de satélite de mayor calidad. Como resultado, ahora pueden obtener datos de irradiancia solar de mayor calidad.
En este artículo, compartimos algunos de los retos que supuso la integración de GOES-R para nuestro equipo de datos satelitales y cómo se adaptó y mejoró el modelo.
Desde 2018, tras alcanzar la órbita geoestacionaria y la ubicación para la que estaba previsto (0º de latitud y 75,2º de longitud oeste), el satélite GOES-R comenzó a proporcionar entradas de datos estables para los modelos de irradiancia solar.
En el satélite GOES-R se ha instalado un conjunto de nuevos instrumentos que utilizan la tecnología más avanzada. De especial importancia para la modelización de la irradiancia solar es su Advanced Baseline Imager (ABI), capaz de observar la Tierra a través de 16 bandas espectrales, incluyendo dos canales visibles, cuatro canales en el infrarrojo cercano y diez canales en el infrarrojo.
Este nuevo ABI proporciona tres veces más información espectral, cuatro veces más resolución espacial y una cobertura más de cinco veces más rápida que la tecnología del satélite anterior.
Tras la primera integración de datos GOES-R que realizamos hace unos años, nuestro equipo de datos de satélite ha estado trabajando en mejoras adicionales en todo el modelo deirradiancia solar utilizado para los lugares cubiertos por este satélite. Disponer de un periodo de datos más largo nos ha ayudado a comprender mejor algunas de las limitaciones del modelo original y a abordarlas en la nueva metodología.
Todo este trabajo se ha materializado en la nueva versión 2.2.35 del modelo Solargis, que ya está disponible para cualquier entrega de datos en las Américas (y el Pacífico Oriental).
Las mejoras abarcan áreas como:
La integración de las entradas de un nuevo satélite implica adaptar toda la cadena de tratamiento de datos, empezando por el principio.
Los datos en bruto de los satélites requieren un tratamiento desde el momento en que los recibimos. Especialmente para los datos del GOES-R, nuestro equipo implementó un algoritmo de preprocesamiento más avanzado. Esto ayudó a superar el "ruido" espacial y a lograr transiciones más suaves tras la reproyección de los datos.
Los satélites geoestacionarios orbitan la Tierra en posición "fija", a unos 36.000 km sobre el suelo, y obtienen información de una zona notablemente amplia (todo el hemisferio, o disco terrestre) cada diez minutos. Sin embargo, las zonas más alejadas del centro del disco (por ejemplo, las latitudes septentrionales) son "vistas" por el satélite con un ángulo de visión elevado, lo que provoca una distorsión de la señal, una reducción del detalle espacial y, en el caso de las regiones montañosas, también un desplazamiento posicional.
Para hacer frente a este problema, nuestro equipo de datos satelitales implementó un algoritmo de reproyección capaz de corregir las distorsiones del terreno y proporcionar una mayor precisión posicional. Véase la imagen siguiente.
El modelo de irradiación se basa principalmente en el canal visible del instrumento del satélite para caracterizar las nubes.
Dado que tanto las nubes como la nieve son brillantes en el espectro visible, uno de los mayores retos para el algoritmo es distinguir con éxito estos dos tipos de características y estimar correctamente las propiedades de las nubes. Utilizamos información auxiliar de canales infrarrojos y otras fuentes de datos para mejorar las estimaciones en condiciones de nieve. Otras superficies de alto albedrío, como glaciares, desiertos brillantes y salinas, se tratan de forma similar.
Otro reto es el modelado de situaciones de nubes rotas, ya que el píxel del satélite registra una mezcla de propiedades de nubes y superficie. Estas situaciones son habituales en algunas regiones, por lo que el equipo de Solargis le ha prestado especial atención.
En la imagen, puede verse un ejemplo de detección de nubes sobre zonas nevadas a lo largo de la frontera entre Estados Unidos y Canadá. En la versión antigua del modelo, la representación de las nubes presenta frecuentes agujeros y parches de alto contraste debido a la corrección excesiva o insuficiente del índice de nubes sobre la superficie nevada. En el nuevo modelo, las nubes son más consistentes, homogéneas y precisas debido a la corrección mejorada.
Versión antigua del modelo (media diaria del GHI el 2 de marzo de 2023):
Nueva versión del modelo (media diaria del GHI el 2 de marzo de 2023):
Varias etapas del modelo utilizan el cálculo de la posición exacta del Sol. Gracias a la aplicación de una parametrización más compleja, podemos obtener una posición más precisa del Sol. Esto ha permitido mejorar un poco más los resultados.
También hemos incorporado el efecto de los eclipses. Estos pueden no ser importantes para los cálculos a largo plazo en la fase de prospección de un proyecto solar, pero serán útiles cuando se estudien aplicaciones de seguimiento o previsión.
Como resultado de la incorporación del satélite GOES-R y la actualización de nuestros modelos de datos solares (así como la nueva infraestructura de procesamiento para mantener el tiempo de entrega corto), ahora podemos proporcionar conjuntos de datos de resolución de 10 minutos desde 2019 (en comparación con la resolución anterior de 15 minutos).
El rendimiento general de los modelos ha mejorado, como demuestran las estadísticas de validación (véase la siguiente sección para obtener más información).
Para algunas zonas, la actualización del modelo ha dado lugar a valores a largo plazo ligeramente diferentes (véase el mapa a continuación). ¿El motivo? Nuevos cambios implementados en la cadena de procesamiento de GOES-R (2018 en adelante) y correcciones adicionales del modelo para el período anterior.
El nuevo cálculo de las estadísticas de validación también refleja la mejora de los resultados del nuevo modelo Solargis para las Américas.
Tras comparar el valor de irradiancia de Solagis con los datos medidos en tierra en más de 60 ubicaciones, llegamos a varias conclusiones:
Más información y resultados de la validación disponiblesaquí.
Para mantener la mejor calidad de losdatos de radiación solar calculados a partir de observaciones por satélite, es necesario un esfuerzo constante de adaptación de los procesos y modelos de datos. Aunque a veces esto puede suponer un reto, nos entusiasma ver cómo los logros conseguidos por nuestro equipo de datos de satélite para la región GOES ayudarán a desbloquear cada vez más oportunidades para la energía solar con servicios de datos de recursos solares de mayor calidad.
Póngase en contacto con nosotros si tiene alguna pregunta sobre cómo la nueva generación de satélites está ayudando a mejorar las estimaciones energéticas de sus proyectos solares.
