Estimación de la radiación neta diaria a partir de modelos de regresión lineal múltiple

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cic.lugarDesarrolloInstituto de Hidrología de Llanuras es
cic.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones
dc.date.accessioned2016-10-07T16:08:48Z
dc.date.available2016-10-07T16:08:48Z
dc.identifier.urihttps://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/4392
dc.titleEstimación de la radiación neta diaria a partir de modelos de regresión lineal múltiplees
dc.typeArtículoes
dcterms.abstractEl conocimiento a escala diaria de la radiación neta (Rn) permite cuantificar la energía que es utilizada en los diferentes procesos que ocurren a nivel de la superficie, como la evapotranspiración. En este estudio se aplica un Modelo de Regresión Lineal Múltiple (MRLM) para la estimación de la Rn en una zona subhúmeda-húmeda de Argentina. En el modelo se utilizaron datos meteorológicos de radiación solar global o total, temperatura, humedad relativa del aire, radiación neta (medida con un radiómetro neto Kipp & Zonen) y el valor del inverso de la distancia relativa tierra-sol o factor de excentricidad. Como resultado, se obtuvieron ocho ecuaciones de estimación de la Rn. Los MRLM se evaluaron a partir de los estadísticos desviación media del error (MBE) y raíz cuadrada del cuadrado medio del error (RMSE). Los resultados mostraron un buen ajuste y un bajo error a escala diaria, destacándose los modelos que involucraron la radiación solar, temperatura, humedad relativa del aire e inverso de la distancia tierra-sol, permitiendo cálculos de la Rn con errores inferiores a 19 W·m-2.es
dcterms.abstractKnowledge of daily net radiation (Rn) is basic to quantifying energy used in various processes occurring at the surface level such, as evapotranspiration. This study applies a Multiple Linear Regression Model (MRLM) for the estimation of Rn in a subhumid-humid zone of Argentina. In the model we used weather data of solar radiation, temperature and relative humidity, Rn (measured with a Kipp & Zonen net radiometer) and inverse relative distance earth-sun. As a result, eight estimation equations of Rn were obtained. The MRLM models were evaluated using the statistics Mean Bias Error (MBE) and Root Mean Square Error (RMSE). The results showed good adjustment and low error at daily scale, highlighting those equations involving solar radiation, temperature, relative humidity and inverse distance earth- sun, allowing calculation of Rn with errors less than 19 W∙m-2.en
dcterms.alternativeEstimating daily net radiation from multiple linear regression modelsen
dcterms.creator.authorOcampo, Doraes
dcterms.creator.authorRivas, Raúl Eduardoes
dcterms.extent9 p.es
dcterms.identifier.otherdoi: 10.5154/r.rchscfa.2012.04.031es
dcterms.identifier.urlDocumento completoes
dcterms.isPartOf.issuevol. 19, nº 2es
dcterms.isPartOf.seriesRevista Chapingo : Serie Ciencias Forestales y del Ambientees
dcterms.issued2013-08
dcterms.languageEspañoles
dcterms.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (BY-NC 4.0)es
dcterms.publisherUniversidad Autónoma Chapingoes
dcterms.relationInforme científico de investigador: Rivas, Raúl Eduardo (2012-2013)es
dcterms.subjectvariables meteorológicases
dcterms.subjectEvapotranspiraciónes
dcterms.subjectradiómetro netoes
dcterms.subjectzona subhúmeda-húmedaes
dcterms.subject.materiaOceanografía, Hidrología, Recursos Hídricoses
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