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O coeficiente efetivo de cobertura de nuvens é um dado importante para a determinação da influência das nuvens na estimativa de irradiação solar na superfície partir de imagens de satélite utilizando o modelo de transferência radiativa BRASIL-SR. A metodologia adotada para sua obtenção apresenta problemas que levam a uma superestimativa de seu valor na região semi-árida do nordeste brasileiro. Para tanto, o presente trabalho propõe uma nova metodologia para a obtenção desse coeficiente e avalia a implicação da alteração no desempenho do modelo BRASIL-SR. Os resultados mostraram que o coeficiente de cobertura de nuvens efetivo obtido com o novo método apresentou valores bem abaixo dos obtidos na metodologia antiga para a posição geográfica da estação SONDA de Petrolina. Este trabalho apresenta resultados preliminares mas indicam que a confiabilidade das estimativas de irradiação solar na superfície pode ser melhorada com o aprimoramento do método proposto.

As variáveis climáticas mudam significantemente de ano para ano e, desta forma, a geração de um Ano Meteorológico Típico para representar um longo período de dados é de crucial importância para o setor energético. O Ano Meteorológico Típico permite aplicar o conhecimento da climatologia local nos procedimentos para avaliação, projeto, planejamento e operação de plantas de geração a partir de fontes renováveis. O conhecimento do comportamento típico de variáveis meteorológicas é necessário para alimentar modelos energéticos de forma a permitir uma avaliação do comportamento esperado de um sistema ou planta de geração nas condições climáticas locais. Este trabalho tem como objetivo gerar um ano típico meteorológico para a cidade de Florianópolis, SC utilizando dados meteorológicos horários de 2000 a 2010 com base no método de Sandia National Laboratories. A metodologia desenvolvido por Hall et al. (1978), foi adaptado para possibilitar a determinação dos 12 meses típicos do ano a partir da disponibilidade dos dados de campo da estação solarimétrica com a série de dados históricos mais longa do Brasil.

As variáveis climáticas mudam significantemente de ano para ano e, desta forma, a geração de um Ano Meteorológico Típico para representar um longo período de dados é de crucial importância para o setor energético. O Ano Meteorológico Típico permite aplicar o conhecimento da climatologia local nos procedimentos para avaliação, projeto, planejamento e operação de plantas de geração a partir de fontes renováveis. Este trabalho tem como objetivo gerar um ano típico meteorológico para a cidade de Florianópolis, SC utilizando dados meteorológicos horários de 2000 a 2010 com base no método de Sandia National Laboratories. A metodologia desenvolvido por Hall et al. (1978), foi adaptada para possibilitar a determinação dos 12 meses típicos do ano a partir da disponibilidade dos dados de campo da estação solarimétrica com a série de dados históricos mais longa do Brasil.

Dada a sua importância sobre o equilíbrio ambiental da América do Sul, a Bacia do Amazonas é foco de muitos estudos. É focando nisto que o estudo dos efeitos das mudanças climáticas na bacia do Rio Madeira foi desenvolvido. A bacia do Rio Madeira se localiza dentro da bacia amazônica e a maior parte de sua superfície está no território boliviano (51%), estendendo pelo Brasil (42%) e também o Peru (7%) tendo seu clima e relevo variados. Este trabalho apresenta melhorias na geração de cenários hidrológicos resultantes das mudanças climáticas na Bacia do Rio Madeira. Os cenários hidrológicos são gerados utilizando o Modelo Hidrológico de Grandes Bacias do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (MGBINPE). O modelo MGB-INPE é alimentado com os resultados do downscaling dinâmico de cenários de mudanças climáticas desenvolvido no CPTEC-INPE com o modelo atmosférico Eta. Resultados anteriores mostraram a necessidade de melhoria nos dados de entrada do modelo MGB-INPE, incluindo melhorias nas técnicas de correção de erros sistemáticos nas simulações de precipitação do modelo atmosférico Eta. Uma nova metodologia, que contempla a correção de erros sistemáticos na simulação de volumes precipitados e na quantidade de dias com precipitação, foi aplicada para a correção das precipitações simuladas pelo modelo Eta, realizando simulações hidrológicas para o período de 1970 a 1990, e projeções para 2011 a 2099, em 10 sub-bacias do Rio Madeira. Comparando as climatologias obtidas através desta nova metodologia com as obtidas anteriormente, percebe-se uma melhora na coerência nos valores de evapotranspiração, precipitação e vazão. As analises dos volumes de precipitação para os cenários futuros obteve uma redução de 15,7% em comparação com o clima atual (1970 a 1990), o que refletiu numa redução de 35,6% na vazão.

O conhecimento preciso da radiação solar incidente é de grande importância para o planejamento energético brasileiro, servindo de base para o desenvolvimento de futuros projetos de plantas fotovoltaicas e de aproveitamento da energia solar pelas mais diversas tecnologias. Este trabalho apresenta uma análise da performance de previsão de radiação solar incidente ao nível do solo utilizando os modelos atmosféricos de mesoescala BRAMS e WRF para o estado do Ceará, localizado na região Nordeste do Brasil. Os dados medidos pela rede de plataformas de coleta de dados (PCDs) da Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos (FUNCEME) foram utilizados para o desenvolvimento do estudo. Este artigo contempla 2 períodos do ano de 2009, março e outubro, que apresentam características climáticas diferentes no Nordeste Brasileiro. Conclui-se que para o mês de Março o WRF obteve um melhor desempenho enquanto para Outubro os dois modelos obtiveram desempenho similares. ABSTRACT: The information on the surface solar irradiation will be essential to support Brazilian energy planning, design of PV power plant projects and others commercial and noncommercial use of the solar energy resource. This work presents a comparative analysis for performance of surface solar irradiation forecast by using mesoscale weather models BRAMS and WRF for the State of Ceará, located in northeastern Brazil. The ground data acquired in PCDs network managed by Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos (FUNCEME) were used. The analyses were performed for 2 months of 2009, March and October, which presents different typical climate characteristics. It was concluded that the WRF provided better short term forecasts for March, while both models showed similar performance in October.

O conhecimento preciso da radiação solar incidente é de grande importância para o planejamento energético brasileiro, servindo de base para o desenvolvimento de futuros projetos de plantas fotovoltaicas e de aproveitamento da energia solar pelas mais diversas tecnologias. Este trabalho apresenta uma avaliação do modelo BRAMS para a estimativa de radiação solar incidente para o estado do Ceará, localizado na região Nordeste do Brasil. Os dados medidos pela rede de plataformas de coleta de dados (PCDs) da Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos (FUNCEME) foram utilizados para o desenvolvimento do estudo. Este artigo contempla o mês de setembro de 2009, referente à estação seca na região. Conclui-se que para as localidades em estudo o modelo obteve desempenho satisfatório usado o esquema de parametrização do tipo CHEN. ABSTRACT: The forecast of surface solar irradiation will be critical to support Brazilian energy sector, to project and operate PV power plants. Solar irradiation data is also very important for several other commercial and non-commercial uses of the solar energy resource. This work presents a sensitivity analysis of the performance of mesoscale weather models BRAMS in providing surface solar irradiation forecast for the State of Ceará, located in Northeastern region of Brazil. The ground data acquired in PCDs network managed by Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos (FUNCEME) were used as ground truth. This paper presents the preliminary results obtained for September / 2009, in the middle of dry season at this region. The model BRAMS showed a reasonable performance when CHEN scheme is used as radiative parametrization.

Recursos energéticos renováveis são cada vez mais necessários devido à necessidade da substituição da geração de energia através de combustíveis fósseis, visto que são escassos e emitem grandes quantidades de gases poluentes na Atmosfera. Atualmente no Brasil, o Projeto SONDA (Sistema de Organização Nacional de Dados Ambientais) tem o objetivo de gerar uma base de dados solarimétricos e meteorológicos que atenda a demanda de informações necessárias para a atração de investimentos e a realização de ações efetivas ao desenvolvimento tecnológico e científico para uso de recursos de energia solar e eólica. Portanto, os dados de irradiação solar na superfície coletados pelo Projeto SONDA são utilizados na validação e parametrização das estimativas e previsões fornecidas pelos modelos numéricos. As principais incertezas das estimativas são resultados da variabilidade de aerossóis na Atmosfera, juntamente com incertezas sobre a variabilidade da cobertura de nuvens (Pinker and Laszlo, 1989). Fato que leva o Projeto ter por objetivo avaliar o potencial energético solar no Sul do Brasil, estudando a variação temporal, espacial e a influência de variáveis climatológicas sobre a irradiação solar global incidida sobre a superfície. Os dados analisados são coletados na plataforma SONDA-SMS, em operação no Observatório Espacial do Sul OES/CRS/CCR/INPE-MCTI, em São Martinho da Serra, RS. O Projeto utiliza Redes Neurais Artificiais (RNAs), para criação de modelos que possam ser úteis na previsão de irradiação global para curtos períodos de tempo (máximo de 72h), sendo que, o modelo de RNA utilizado é o Perceptron de Múltiplas Camadas (MLP), permitindo usar diversas combinações de variáveis e topologias de MLPs, visando à identificação do melhor conjunto MLP, que represente adequadamente as previsões, realizada através da análise de parâmetros estatísticos e que avaliam o erro entre as previsões fornecidas pelas MLPs e os valores reais obtidos na estação SONDA-SMS. Os resultados preliminares obtidos, utilizando integrais horárias para os tempos de previsão 24h e 48h, tiveram erros RMSE% próximos a 34%, para 72h, erros RMSE% próximos a 39%.

Multitemporal remote sensing imagery is a source of valuable information for land change analysis. Certain types of land cover can be monitored with low spatial resolution but high temporal resolution. From this data it is possible to create temporal profiles of the regions during an entire year. This scenario results in a database with huge volume of information. Therefore manual techniques are unfeasible for classifying this data. Automatic methods arise as an appealing alternative, and this work shows preliminary results of identifying land changes in a region of Mato Grosso state, Brazil. We propose the use of temporal profiles of vegetation indices and features extracted from the profiles, gathering the traditional features with linearity measures. Decision trees algorithm were used to define a classification model to distinguish agricultural sites from other land uses.