Predicción de la radiación solar con alta resolución espacio-temporal: Proyecto Cabahla-CM

Abstract

[spa] La mejora de la predicción meteorológica en general constituye un objetivo científico abierto. Los métodos de predicción numérica operacionales actualmente aproximan aceptablemente este objetivo para horizontes de predicción que van desde unas pocas horas hasta tres días, resoluciones espaciales de kilómetros y temporales de horas. Con independencia del rango espacio-temporal de trabajo, los resultados que estos métodos proporcionan están lejos de ser adecuados para determinadas variables meteorológicas; en el caso de la radiación solar el problema se acentúa al no ser una variable prioritaria en los esquemas de pronóstico operativo en los centros meteorológicos institucionales. En definitiva, la información que proporcionan estos servicios no es suficiente para cubrir las necesidades predictivas respecto a la radiación solar como fuente de energía: resoluciones temporales de minutossegundos y una resolución espacial de cientos-decenas de metros cuadrados. Dentro del Proyecto CABAHLA-CM (ConvergenciA Big dAta-Hpc: de Los sensores a las Aplicaciones) uno de los objetivos específicos es la predicción de la radiación solar con alta resolución espacio temporal a partir de registros radiométricos. En este trabajo se presentan las diferentes fases (desarrollo de radiómetros autónomos de bajo coste, despliegue de una red radiométrica densa y desarrollo de modelos predictivos basados en técnicas de aprendizaje automático) planificadas en el proyecto CABAHLA-CM así como los primeros resultados obtenidos.

[eng] Improving weather forecasting in general is an open scientific goal. Currently operational numerical weather prediction models (NWPM) acceptably approximate this goal for prediction horizons ranging from a few hours to three days, spatial resolutions of kilometers and temporal resolutions of hours. Regardless of the space-time work ranges, the results provided by that these methods are not adequate for certain meteorological variables; In the case of solar radiation, the problem is accentuated as it is not a priority variable in the operational forecasting schemes in the institutional meteorological centers. In short, the information provided by these services is not sufficient to cover the predictive needs regarding solar radiation as an energy source: temporal resolutions of minutes-seconds and a spatial resolution of hundreds-tens of square meters. Within the CABAHLA-CM Project (ConvergenciA Big dAta- Hpc: de Los sensores a las Aplicaciones) one of the specific objectives is the solar radiation nowcasting with high spatial resolution from radiometric records. This paper presents the different phases (development of low cost autonomous radiometers, deployment of a dense radiometric network and development of predictive models based on machine learning techniques) planned in the CABAHLA-CM project as well as the first results obtained.