Tese - Transmissividade atmosférica da radiação … ESTADUAL PAULISTA “JÚLIO DE MESQUITA...

UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA “JÚLIO DE MESQUITA FILHO”

FACULDADE DE CIÊNCIAS AGRONÔMICAS

CAMPUS DE BOTUCATU

TRANSMISSIVIDADE ATMOSFÉRICA DA RADIAÇÃO SOLAR UV:

ANÁLISE CLIMÁTICA E MODELOS DE ESTIMATIVA

ÉRICO TADAO TERAMOTO

Tese apresentada à Faculdade de Ciências Agronômicas da UNESP – Campus de Botucatu, para a obtenção do título de Doutor em Agronomia (Energia na Agricultura).

BOTUCATU-SP

Outubro – 2013

UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA “JÚLIO DE MESQUITA FILHO”

FACULDADE DE CIÊNCIAS AGRONÔMICAS

CAMPUS DE BOTUCATU


ANÁLISE CLIMÁTICA E MODELOS DE ESTIMATIVA

ÉRICO TADAO TERAMOTO

Orientador: Prof. Dr. João Francisco Escobedo

Tese apresentada à Faculdade de Ciências Agronômicas da Unesp – Campus de Botucatu, para a obtenção do título de Doutor em Agronomia (Energia na Agricultura).

BOTUCATU-SP

Outubro – 2013

v

7

Dedico este projeto ao meu pai Elisio Tadashi Teramoto e

minha mãe Tacaco Inagawa Teramoto, pois sem o apoio e dedicação que

deram a mim eu não teria atingido esta tão importante fase de minha vida.

vi

AGRADECIMENTOS

Primeiramente a Deus, pela presença e proteção constante em minha vida e pela graça

concedida para cumprir esta grande etapa.

À Faculdade de Ciências Agronômicas da Universidade Estadual “Júlio de Mesquita

Filho” (UNESP), pela oportunidade de realizar o curso de Doutorado.

Á Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, pela concessão da bolsa

de estudos.

Ao Prof. Dr. João Francisco Escobedo, por ter acreditado em meu potencial me aceitando

como “aprendiz” e pelo apoio fornecido em todos os momentos do curso.

Aos professores que comporam a banca examinadora, Dr. Alexandre Dal Pai, Dr. Dinival

Martins, Dr. Emerson Galvani e Dr. Nelson Veissid, pela avaliação e aprovação no Exame

de Defesa do Doutorado.

Aos professores das disciplinas cursadas do curso Energia na Agricultura da FCA/UNESP,

pelas informações transmitidas.

Ao grupo “Escobedo Ranger’s” (Eduardo Pingão, Enzo, Adilson, Ricardo, Thiago Pior,

Douglas, Fábio, Luiz Júnior, Ludmila, Cícero, Maurício, Thiago da Fatec e Lucas), sempre

no caminho do bem, pelo auxílio no desenvolvimento dos projetos e pelos momentos

alegres e histórias engraçadas compartilhados.

Aos amigos que fiz aqui em Botucatu: Satie, Dani Amapô, Beatriz, Pedrinho, Camile,

Humberto, Natália, Liliane, Leone, Bibin, Luciana, Maria Angélica, Matheus, Mariana,

Danielle, dentre tantos outros, pelo convívio e companherismo.

À Taiza, que esteve ao meu lado acompanhado de perto a minha trajetória ao longo dos

três anos de doutorado, na alegria e na tristeza.

Aos professores e técnicos do antigo Departamento de Recursos Naturais/Ciências

Ambientais Prof. Dr. Alcides, Prof. Dr. Isaac, Prof. Dr. Silvio, Maria, Beto e Cido, pelos

laços de amizade criados.

A todos, meus sinceros agradecimentos. Por tudo, meu muito obrigado.

vii

SUMÁRIO

1. INTRODUÇÃO ………………………..…………………………..…………… 1

2. REVISÃO DE LITERATURA …......................................................................... 4

2.1. Radiação solar UV ......................................................................................... 4

2.2. Métodos de medição da radiação UV ........................................................... 8

2.3. Fatores que determinam a variação temporal e espacial da radiação UV .... 10

2.4. Métodos de estimativa da radiação UV ......................................................... 13

2.4.1. Modelos de transmitância atmosférica .................................................. 13

2.4.2. Modelos estatísticos de estimativa ........................................................ 15

2.4.3. Estimativa com uso de técnicas de aprendizado de máquinas ............ 18

3. MATERIAL E MÉTODOS …………………………………………………… 22

3.1 Localização e Clima ...................................................................................... 22

3.2 Instrumentação e obtenção de dados ............................................................. 25

3.2.1. Radiações solar UV e global ................................................................. 25

3.2.2. Índices de transmissividade atmosférica KTUV e KT .............................. 26

3.2.3. Coluna total de ozônio estratosférico .................................................... 26

3.2.4. Profundidade óptica de aerossóis .......................................................... 27

3.2.5. Precipitação pluvial ............................................................................... 27

3.3. Metodologia .................................................................................................. 27

3.3.1. Análise da influência de nuvens, aerossóis e ozônio sobre o KTUV .... 27

3.3.2. Desenvolvimento dos modelos estatísticos .......................................... 29

3.3.3 Validação dos modelos desenvolvidos .................................................. 31

4. RESULTADOS E DISCUSSÃO ……………………………………………… 32

4.1 Evolução anual das médias mensais interanuais diárias de KTUV .................. 32

4.1.1. Influência das nuvens sobre o KTUV........................................................ 34

4.1.2. Influência dos aerossóis sobre o KTUV .................................................... 38

4.1.3. Influência do ozônio estratosférico sobre o KTUV................................... 47

4.2. Análise da variação interanual do KTUV ........................................................ 48

4.2.1. Período chuvoso ...................................................................................... 49

4.2.2. Período seco ............................................................................................ 51

4.3. Modelos estatísticos de estimativa ................................................................. 54

4.3.1. Modelo 1 ................................................................................................ 54

viii

4.3.2. Modelo 2 .......................................................................................... 55

4.3.3. Modelo 3 .......................................................................................... 60

4.3.4. Modelos 4........................................................................................... 65

4.3.5. Modelos 5........................................................................................... 68

4.4. Validação dos modelos estatísticos ..................................................... 70

5. CONCLUSÃO ....................................................................................................... 74

6. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ………………………………………………..... 76

ix

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 – Tabela 1 – Médias sazonais diárias da fração UV/G em algumas

localidades do globo terrestre. ................................................................................... 5

Tabela 2 – Especificações técnicas de radiomêtros fabricados pela Eppley

Laboratory Inc. e pela Kipp e Zonen. ...................................................................... 9

Tabela 3 – Coeficiente de determinação R² da regressão entre os valores horários

de UV medidos e os estimados pelo modelo proposto por Assunção (2003) para

Botucatu, d de Wilmott, MBE, RMSE e número de dados utilizados (N), período

de 2000 a 2003. .................................................................................................. 14

Tabela 4 - Modelos estatísticos para estimativa da radiação UV horária a partir da

transmissividade atmosférica da radiação global encontrados na literatura e

respectivos RMSE, MBE e R². ................................................................................ 17

Tabela 5 – MBE e RMSE, expressos em %, dos modelos estátisticos utilizados

como referência e das RNAs desenvolvidos por Barbero et al. (2006) para as

cidades de Almeria e Gold e por Leal et al. (2011) para Pesqueira e Araripina.

..................................................................................................................................... 20

Tabela 6 – MBE, RMSE e d de Wilmott, expressos em %, para os diferentes

grupos de variáveis testados na SVM por Almeida (2013) para Botucatu, São

Paulo, Brasil. .............................................................................................................. 21

Tabela 7 – Coordenadas geográficas e percentual do território ocupado por

lavouras de cana-de-açúcar em cidades produtoras próximas à Botucatu

(disponível em: http://www.dsr.inpe.br/laf/canasat/tabelas.html).............................. 23

Tabela 8 – Valores diários do KT, AOD e TOC em dias com condição de céu claro

nos dias 14/07/2000 e 01/07/2002.............................................................................. 44

Tabela 9 – Valores diários do KT, AOD e TOC em dias com condição de céu claro

nos dias 18/09/2003 e 11/09/2006.............................................................................. 45

Tabela 10 – Coeficiente angular (b), coeficiente de determinação (R²), desvio

padrão (sd) e número de dados (n) da correlação entre os valores horários de KTUV

e de KT, base de dados total do período de 2000 a

2005...................................................................................................................... 54

Tabela 11 – C Coeficiente angular (b), coeficiente de determinação (R²), desvio

padrão (sd) e número de dados (n) da correlação entre KTUV e KT para cada estação

do ano......................................................................................................................... 56

x

Tabela 12 – Coeficientes a e b, coeficiente de determinação R², desvio padrão (sd)

e número de observações (N) para diferentes intervalos de ângulo de elevação solar

( ψ ). ............................................................................................................................

59

Tabela 13 – R², MBE, RMSE e d de Wilmott dos modelos desenvolvidos para

estimativa da irradiação solar UV horária anual em Botucatu, São Paulo,

Brasil............................................................................................................................

63


padrão (sd) e número de dados (N) da correlação entre a irradiação solar UV

medida e o produto KTUVclaro..................................................................................... 64


estimativa da UVclaro anual em função do SOC em Botucatu, São Paulo, Brasil....... 66





estimativa da UVclaro anual em função do SOC em Botucatu, São Paulo, Brasil. ..... 69

Tabela 18 – Coeficiente ângular (b), coeficiente de determinação (R²), desvio



Tabela 19 – R², MBE, RMSE e d de Wilmott dos modelos desenvolvidos neste

trabalho para estimativa da irradiação solar UV horária anual em Botucatu (M1,

M2, M3, M4 e M5)...................................................................................................... 71

xi

LISTA DE FIGURAS

Figura 1 – Radiômetros TUVR Eppley (a), CUV 5 Kipp e Zonen (b) e padrão linha

UVS (A-T e B-T) da Kipp e Zonen (c). ...................................................................... 9

Figura 2 – Áreas de cultivo de cana-de-açúcar colhidas com queima (azul) e sem

queima (verde) na região de Botucatu (raio de 100 km) no ano de 2006

(CANASAT, 2013) e localização das represas hidroelétricas de Barra Bonita e

Jurumirim...................................................................................................................... 25

Figura 3 – Evolução anual das médias mensais interanuais dos valores diários de

KTUV em Botucatu, período de 2000 a 2007................................................................. 32

Figura 4 – Evolução anual do >< dTUVK em condições de céu nebuloso,

parcialmente nebuloso com dominância para o difuso (PNDD), parcialmente

nebuloso com dominância para o claro (PNDC) e claro.............................................. 34

Figura 5 – Evolução diurna dos valores horários de KTUV (a) e KT (b) nos dias

11/01/2001 e 24/08/2005, ambos com condições de céu nebuloso............................. 36

Figura 6 – Frequência mensal diária das condições de céu (a) nebuloso, (b) PNDD,

(c) PNDC e (d) claro. ................................................................................................... 37

Figura 7 – >< TUVK em condições de céu claro e céu PNDC (a), >< FC (b),

>< CDD (c), >< AOD (d). ....................................................................................... 39

Figura 8 – Frequência de incêndios por unidades de grade (28km x 28km) entre os

meses de junho a novembro de 2002 detectados por meio do satélite NOAA. Fonte:

CPTEC (2010). ............................................................................................................. 42

Figura 9 - Evolução diurna dos valores horários de KTUV nos dias 14/07/2000 e

01/07/2002 .................................................................................................................... 44

Figura 10 – Evolução diurna dos valores horários de KTUV nos dias 18/09/2003 e

11/09/2006..................................................................................................................... 45

Figura 11 – Correlação linear entre o KTUV e a AOD em condições de céu claro nos

meses de junho (a) e setembro (b). ............................................................................... 46

Figura 12 – Médias mensais interanuais da KTUV em condições de céu claro (a) e da

coluna total de ozônio TOC (b). ................................................................................... 47

Figura 13 – dTUVK e f de céu nebuloso, PNDD, PNDC e claro e de dias com

ocorrência de chuva nos meses de janeiro a março dos anos de 2000 a 2007 .............

50

xii

Figura 14 – dTUVK e da AOD, f das condições de céu nebuloso, PNDD, PNDC e

claro e de FC nos meses de agosto a outubro dos anos de 2000 a 2007.....................

52

Figura 15 – Correlação linear entre os valores horários de KTUV e KT, dados do

período de 2000 a 2005................................................................................................. 54

Figura 16 – Correlação sazonal entre os valores horários de KTUV e de KT ................ 56

Figura 17 – Variação dos paramêtros a e b em função do ângulo de elevação solar

para Botucatu. .............................................................................................................. 60l

Figura 18 – Variação da irradição UV horária (MJ m-2 h-1) em função da massa

ótica relativa mr (adimensional) em condições de céu claro (pontos pretos) e de céu

com presença de nuvens (pontos cinzas) em Botucatu. ............................................... 61

Figura 19 – Correlação entre os valores horários de irradiação solar UV em

condições de céu claro e de massa óptica relativa do ar. ............................................. 62

Figura 20 - Correlação entre os valores horários de radiação UV medidos e os

estimados, dados do periodo de janeiro de 2006 a dezembro de 2007. ....................... 63

Figura 21 – Correlação entre irradiação solar UV horária medida e o produto

KTUVclaro, dados do período entre janeiro 2006 a dezembro de 2007. ....................... 64

Figura 22 – Correlação entre a irradiação solar UV horária e a SOC em condições

de céu claro, dados do período entre janeiro de 2006 a dezembro de 2007. ................ 66

Figura 23 - Correlação entre os valores horários anuais da irradiação solar UV em

condições de céu claro medidos e os estimados, periodo de janeiro de 2006 a

dezembro de 2007. ....................................................................................................... 67

Figura 24 – Correlação entre a irradiação solar UV medida e o produto KTUVclaro,

dados horários do período entre janeiro de 2000 a dezembro de 2005 onde KT <

0,65. ....................................................................................................................... 68


condições de céu claro medidos e os estimados, periodo de janeiro de 2006 a

dezembro de 2007. .......................................................................................................

69

Figura 26 - Correlação entre irradiação solar solar UV medida e o produto

KTUVclaro, dados horários do período entre janeiro de 2000 a dezembro de 2005

onde KT < 0,65. ............................................................................................................ 70

Figura 27 – Correlação entre a radiação UV medida e a estimada, dados horários do

período entre janeiro de 2006 a dezembro de 2007. .................................................... 72

xiii

LISTA DE ABREVIATURAS E SÍMBOLOS

δ Declinação solar (graus)

sω Ângulo horário solar diario para superfície horizontal (graus)

φ Latitude (graus)

rm Massa óptica relativa do ar (adimensional)

oE Fator de correção da excentricidade da órbita terrestre (U.A.)

ψ Ângulo de elevação solar (graus)

h0H Irradiação solar extraterrestre horária (MJ m-2 h-1)

d0H Irradiação solar extraterrestre diária (MJ m-2 dia-1)

h0UV Irradiação UV no topo da atmosfera horária (MJ m-2 h-1)

d0UV Irradiação UV no topo da atmosfera diária (MJ m-2 dia-1)

hUVH Irradiação solar UV em superfície horizontal horária (MJ m-2 h-1)

dUVH

Irradiação solar UV em superfície horizontal diária (MJ m-2 dia-1)

TK Índice de transmissividade atmosférica (adimensional)

hTK Índice de transmissividade atmosférica horária (adimensional)

KTUV Índice de transmissividade atmosférica da radiação solar UV (adimensional)

hTUVK Índice de transmissividade atmosférica da radiação solar UV horária

(adimensional)

dTUVK Média mensal diária do índice de transmissividade atmosférica da radiação

solar UV (adimensional)

>< dTUVK Média mensal interanual do índice de transmissividade atmosférica da

radiação solar UV (adimensional)

AOD Profundidade ótica de aerossóis (adimensional)

AOD Média mensal diaria da profundidade ótica de aerossóis (adimensional)

>< AOD Média mensal interanual da profundidade ótica de aerossóis (adimensional)

SOC Coluna total de ozônio estratosférico obliqua (DU)

TOC Coluna total de ozônio estratosférico (DU)

TOC Média mensal diária da coluna total de ozônio estratosférico (DU)

>< TOC Média mensal interanual da coluna total de ozônio estratosférico (DU)

xiv

CDD Comprimento máximo do periodo de dias sem chuva (dias)

>< CDD Média mensal interanual do comprimento máximo do periodo de dias sem

chuva (dias)

FC Frequência de dias com ocorrência de chuva (dias)

>< FC Média mensal interanual da frequência de dias com ocorrência de chuva

(dias)

ZCAS Zona de Convergência do Atlântico Sul

V Anomalia verdadeira do Sol (graus)

f Frequência mensal das condições de céu (%)

>< f Frequência mensal interanual das condições de céu (%)

1


ANÁLISE CLIMÁTICA E MODELOS DE ESTIMATIVA. Botucatu, 2013. 88 p.

Tese (Doutorado em Agronomia/Energia na Agricultura) – Faculdade de Ciências

Agronômicas, Universidade Estadual Paulista.

Autor: ÉRICO TADAO TERAMOTO

Orientador: JOÃO FRANCISCO ESCOBEDO

RESUMO

A radiação UV possui efeito nocivo sobre a biosfera e pode causar fotodegradação em

polímeros sintéticos e fibras naturais. Por isso, informações sobre a variação temporal e

geográfica da incidência da radiação solar UV é útil em estudos das áreas de engenharia,

ecologia e agronomia. Tais informações podem ser obtidas por meio de monitoramento ou

partir da estimativa utilizando outras variáveis meteorológicas. Botucatu/SP é uma das

poucas cidades no Brasil que monitoram a radiação solar UV e possui base de dados com

mais de 10 anos de medições. A cidade sofre influência da queima de cana-de-açúcar em

cidades vizinhas e dos incêndios em florestas ou pastagem em outros estados do Brasil, nos

meses de maio a novembro, que geram o aumento na concentração de aerossóis na

atmosfera. Dentre as componentes espectrais da radiação solar, a UV é uma das mais

atenuadas pelo efeito direto dos aerossóis. Os objetivos deste trabalho foram: analisar a

climatologia do KTUV em Botucatu/SP e desenvolver e propor modelos estatísticos para a

estimativa da radiação solar UV horária. O KTUV corresponde à razão entre a radiação solar

UV incidente na superfície terrestre e a radiação solar UV extraterrestre. Sua utilização

permite avaliar a variação na incidência da radiação solar UV sobre a superfície terrestre

apenas em função do clima, ou seja, eliminando a dependência astronômica e a geográfica.

Com base nos resultados verificou-se o KTUV em Botucatu é menor nos meses do verão

(dezembro a fevereiro), em função da maior nebulosidade, e maior em abril e agosto,

meses onde há a predominância de dias com condições de céu claro. O aumento da

nebulosidade com mudança da condição de céu claro para céu nebuloso pode gerar

reduções de até 64% na KTUV. Quando há a mudança da condição de céu claro para

parcialmente nebuloso com dominância para o difuso, a redução é menor e pode chegar a

33%. Durante os meses do período seco (abril a setembro), nos quais é alta a frequência da

condição de céu claro e baixa a de chuvas, o aumento da turbidez atmosférica gera

2

reduções de 20 a 32% no KTUV. As reduções do KTUV em condições de céu claro podem ser

maiores ou menores dependendo da frequência de queima de biomassa no Estado de São

Paulo e em outros estados do Brasil e da frequência das chuvas. A queima da cana-de-

açúcar altera pouco a profundidade óptica de aerossóis (AOD) em Botucatu, sendo ela

responsável pelo aumento da AOD principalmente nos meses de junho a agosto. Os

incêndios praticados em florestas ou pastagens em outros estados do Brasil geram aumento

na AOD em Botucatu durante os meses de agosto a novembro. Em relação à influência do

ozônio estratosférico, não é possível observar seu efeito sobre a variação temporal da KTUV.

Uma das justificativas para este resultado é que, após absorver toda a UV-C, ele é capaz de

atenuar apenas a UV-B, que representa menos de 20% da radiação solar UV incidente

sobre a superfície terrestre. Dos cinco modelos estatísticos desenvolvidos e validados,

apenas três apresentaram nível de imprecisão inferior ao do sensor utilizado na medição da

radiação solar UV (~5%). O pior desempenho observado foi o do modelo parametrizado

para diferente valores de ângulo de elevação solar, que apresentou MBE=-5,786% e d de

Wilmott de 0,971. O modelo desenvolvido com baseado no proposto por Foyo-Moreno et

al. (1999) foi o qual apresentou melhor desempenho, com MBE=0,829% e d de Wilmott de

0,991. Ele utiliza como variáveis de entrada o índice de transmissividade KT e a massa

óptica relativa do ar mr.

_____________________________________________________

Palavras chave: Transmissividade atmosférica. Índice de transmissividade atmosférica

KT.Ozônio estratosférico. Aerossóis. Queima de cana-de-açúcar.

3

ATMOSPHERIC TRANSMISSIVITY OF SOLAR UV RADIATION: CLIMATIC

ANALISYS AND ESTIMATION MODELS. Botucatu, 2013. 88 p. Tese (Doutorado em

Agronomia/Energia na Agricultura) – Faculdade de Ciências Agronômicas, Universidade

Estadual Paulista.

Author: ÉRICO TADAO TERAMOTO

Adviser: JOÃO FRANCISCO ESCOBEDO

SUMMARY

UV radiation has harmful effects on the biosphere and can cause photodegradation in

synthetic polymers and natural fibers. Therefore, informations on the temporal and

geographical variation of incidence of solar UV radiation are useful to studies in the fields

of engineering, ecology and agronomy. Such information can be obtained by

measurements or by estimating using other meteorological variables. Botucatu/SP is one of

the few cities in Brazil that monitor solar UV radiation and has a database with more than

10 years of measurements. The city is influenced by the sugarcane burning in neighboring

towns and fires in forests or grasslands in other states of Brazil, in the months from May to

November, which generate an increase in the concentration of aerosols in the atmosphere.

Among the spectral components of solar radiation, the UV is one of the most attenuated by

the direct effect of aerosols. The objectives of this study were to examine the climatology

of KTUV in Botucatu/SP and develop and propose statistical models to estimate hourly solar

UV radiation. The KTUV corresponds to the ratio of the UV solar radiation incident on the

earth's surface and the extraterrestrial solar UV radiation. Their use allows evaluating the

variation in solar UV radiation incidence on the earth's surface only due to the weather, ie,

eliminating the geographical and astronomical dependences. Based on the results, was

verified that the KTUV in Botucatu is lower in the summer months (December to February),

due to the increased cloudiness, and higher in April and August, months where there is a

predominance of days with clear sky conditions. Increasing in the cloudiness with

changing sky condition clear to cloudy can generate reductions up to 64% in the KTUV.

When there is a change in sky condition clear to partly cloudy dominance to diffuse, the

reduction is smaller and can reach 33%. During the months of the dry season (April to

September), when in high the frequency of the clear sky condition and low of the rainfall,

increased turbidity generates reductions up to 20-32% in the KTUV. The reductions in

4

KTUV in clear sky conditions may be higher or lower depending on the frequency of

biomass burning in the state of São Paulo and in other states of Brazil and of the frequency

of rainfall. The sugarcane burning somewhat alters the aerosol optical depth (AOD) in

Botucatu, it being responsible for the increased in the AOD primarily in the months from

June to August. Fires practiced in forests or pastures in other states of Brazil generate

increase in AOD in Botucatu during the months from August to November. Regarding the

influence of stratospheric ozone, it is not possible to observe its effect on the temporal

variation of the KTUV. One of the explanations for this result is that, after absorbing all the

UV-C, it is only able to attenuate the UV-B, which represents less than 20% of the solar

UV radiation incident on the earth's surface. Of the five statistical models developed and

validated, only three showed lower levels of inaccuracy of the sensor used in the

measurement of solar UV radiation (~5%). The worse performance model was the

parameterized for different values of solar elevation angle, which showed MBE = -5.786%

and d of Wilmott 0.971. The model developed based on the proposed by Foyo-Moreno et

al. (1999) was that showed the best performance with MBE = 0.829% and d of Wilmott of

0.991. It uses as input variables the rate of optical transmissivity KT and the relative air

mass mr.

_____________________

Keywords: Atmospherical transmissivity. Clearness Index KT. Stratospheric ozone.

Aerosols. Sugar cane burning.

5

1 INTRODUÇÃO

A radiação UV representa uma fração muito reduzida da radiação

solar que incide no topo da atmosfera, aproximadamente 5,7% (IQBAL, 1983). Após

atravessar a atmosfera sofrendo atenuação por absorção e espalhamento, a fração da

radiação solar correspondente ao espectro da UV é em média de 4% (ROOBA, 2003;

JACOVIDES et al., 2006; Bo et al., 2010; ESCOBEDO et al., 2012). Na atmosfera, os

principais responsáveis pela atenuação da radiação solar UV são o ar seco, as nuvens, os

aerossóis, o ar seco e o ozônio.

Embora o espectro UV corresponda a uma fração pequena dentro

da radiação solar incidente sobre a superfície terrestre, ela possui notoriedade em relação

às faixas espectrais visível e a infravermelho em função de seus efeitos nocivos sobre a

biosfera. Ela é capaz gerar danos tanto em organismos vivos em ecossistemas aquáticos

quanto terrestre e também à saúde humana. Em seres humanos, a exposição continua a

radiação solar UV pode gerar desde queimaduras na pele (eritema) até problemas mais

crônicos como câncer de pele e catarata (DIFFEY, 1991; BACHELOR e BOWDEN, 2004;

AGAR et al, 2004).

Desde a década de 90 do século passado houve uma grande

expansão em escala mundial no número de estações meteorológicas monitorando a

radiação solar UV. A expansão foi resultado da preocupação em relação ao possível

aumento nos níveis de incidência desta radiação sobre a superfície terrestre e os prejuízos

gerados aos seres humanos e demais organismos vivos. A suspeita do aumento ocorreu em

função da redução na concentração do ozônio estratosférico registrado desde 1970

(STOLARSKY et al., 1992; NEWCHURCH et al., 2003). Por outro lado, atualmente há

evidências de que a urbanização e o desenvolvimento indústrial têm gerado a redução na

incidência da radiação solar UV em algumas localidades sobre a superfície terrestre

6

(ROOBA, 2004). Neste caso, o aumento na concentração de aerossóis e de gases

absorventes da UV como o NO2, originados da queima de combustiveis fósseis e biomassa,

seriam os responsáveis pela atenuação da radiação solar UV.

O aumento na concentração de aerossóis na atmosfera pode exercer

influência sobre a radiação solar UV tanto de forma direta, por absorção e espalhamento,

quando indiretamente por meio de alteração da nebulosidade. Em relação à forma indireta,

grande parte dos aerossóis, originados na queima de biomassa ou combustíveis fósseis,

pode atuar como núcleo de condensação de nuvens (NCN). Aumentos na concentração de

aerossóis do tipo NCN na atmosfera podem alterar o tempo de vida das nuvens e algumas

de suas propriedades físicas (WIELICKI et al., 2005; KAUFMAN e KOREN, 2006). Em

relação à forma direta, aumentos na concentração de aerossóis na atmosfera pela queima de

biomassa podem gerar reduções de até 30% na incidência de radiação UV sobre a

superfície terrestre (REUDER e SCHWANDER, 1999; KALASHNIKOVA et al., 2007).

Diante de incertezas em relação à existência ou não de tendências,

tanto de aumento quanto de redução nos níveis de incidência da radiação solar UV sobre a

superfície terrestre, torna-se necessário o monitoramento e estudo dela por um período

continuo e prolongado. No Brasil, ainda são poucas as localidades que monitoram a

radiação solar UV. Além disto, dentre elas, pouquíssimas monitoram esta radiação há mais

de 10 anos. Quando não há o seu monitoramento e a disponibilidade de séries

climatológicas longas, que permitam uma análise de sua variação climática ou de

tendências, a alternativa é sua estimativa a partir de outras variáveis meteorológicas. No

caso, a estimativa pode ser feita por meio de modelos de transmitância atmosférica, de

modelos estatísticos ou por meio do uso de técnicas de aprendizado de máquinas. O

primeiro demanda conhecimento aprofundado a respeito da interação entre a radiação solar

e a atmosfera e envolve complexa rotina de cálculos, sendo por isso de difícil utilização. O

segundo é normalmente o mais utilizado, enquanto o terceiro tem recebido atenção nos

últimos anos sendo foco de estudos quanto à aplicabilidade e precisão quando comparado

ao segundo.

A estação de radiometria solar de Botucatu, instalado na Faculdade

de Ciências Agronômicas da UNESP (latitude 22,85ºS, longitude 48,43º W, altitude 742

m), está entre as poucas estações que monitoram a radiação solar UV no Brasil. Ela

monitora a radiação solar UV desde janeiro de 2000 e, portanto, possui uma série

climatológica com mais de 12 anos. Um detalhe importante desta estação é que ela está

7

localizada em uma região caracterizada pela presença de lavouras de cana-de-açúcar e de

usinas sucroalcooleiras. Por isso, sofre influência da queima de cana-de-açúcar durante o

período de colheita, que gera o aumento na concentração de aerossóis na atmosfera

regional e assim possuem potencial para alterar a transmissividade atmosférica da radiação

solar UV. A prática das queimadas segue tendência de redução no Estado de São Paulo

desde 2008 e deverá ser eliminada até 2017. Tal cenário gera incertezas quanto às

alterações nos níveis de incidência da radiação solar UV que ocorrerá até e após 2017 e

gera o interesse em estudos específicos.

Com base em dados de irradiação solar UV horária medidos em

Botucatu/SP/Brasil durante o período de janeiro de 2000 a dezembro de 2007, o presente

trabalho teve como principais objetivos:

� Realização de análise climática da transmissividade atmosférica

da radiação UV (KTUV) em Botucatu/SP/Brasil (estudo do efeito das nuvens, aerossóis e do

ozônio). O KTUV corresponde à razão entre a radiação solar UV incidente na superfície

terrestre e a radiação solar UV extraterrestre. Sua utilização permite avaliar a variação da

radiação solar UV incidente na superfície terrestre apenas em função da variação na

concentração de nuvens, aerossóis e ozônio na atmosfera, eliminando as dependências

astronômicas e a geográfica.

� Desenvolver, validar e propor modelo estatístico que relaciona

os índices KTUV e KT (índice de transmissividade atmosférica) para a estimativa da

irradiação solar UV horária em Botucatu/SP/Brasil.

� Ajustar e validar quatro modelos estatísticos baseados nos

disponíveis na literatura para a estimativa da irradiação solar UV horária em

Botucatu/SP/Brasil.

8

2 REVISÃO DE LITERATURA

2.1 Radiação solar UV

A radiação solar UV, definida como a fração do espectro

eletromagnético com comprimento de onda entre 0,1 a 0,4 µm, corresponde a

aproximadamente 5,7% da radiação incidente no topo da atmosfera e a 4 % da radiação

global (IQBAL, 1983; ELHADIDY et al., 1999; ROOBA, 2003; JACOVIDES et al., 2006;

ESCOBEDO et al., 2012). Para fins de estudos, é também dividida em três intervalos

relacionados aos seus efeitos biológicos: UV-C (100-290 nm), UV-B (290-315 nm) e UV-

A (315-400 nm). A maior parcela da radiação UV extraterrestre (UV0) corresponde a UV-

A (~68%), enquanto a UV-C representa 17% e a UV-B 15% (IQBAL, 1983).

Após atravessar a atmosfera, toda a UV-C e parte da UV-B são

atenuadas pela camada de ozônio. Assim, a radiação solar UV incidente sobre a superfície

terrestre é em média composta predominantemente por UV-A (~90%) em relação à UV-B

(~10%) (WENNY et al., 1998; OGUNJOBI e KIM, 2004). A fração UV dentro da radiação

global (UV/G), bem como a proporção entre UV-B e UV-A na UV global, podem variar

sazonal e espacialmente. Tais variações ocorrem principalmente sob influência de

diferentes padrões climáticos de nebulosidade e concentração de aerossóis na atmosfera,

que são os principais atenuadores dela na atmosfera. Locais de clima árido ou semi-árido,

com predominância de condições de céu claro e baixa turbidez atmosférica, tendem a

apresentar menores valores da fração UV/G quando comparados a outros de clima tropical

ou temperado. Também no caso das variações sazonais, normalmente são observados

menores valores da fração UV/G durante as estações secas quando comparado às chuvosas.

A diferença ocorre, pois as nuvens atenuam grande parcela da radiação infravermelho e da

9

visível que representam mais de 95% da radiação global (ESCOBEDO et al., 2012),

aumentando a razão UV/G.

Os valores de UV/G em condições de céu claro com elevada

turbidez atmosférica. Isto ocorre, pois a atenuação da radiação UV pelos aerossóis é maior

quando comparada à das demais componentes espectrais da radiação global. Como

exemplo, em Botucatu/SP/Brasil a UV/G durante a estação seca é aproximadamente 3,9%

enquanto em Ansai/China é de 3,2% (HU et al., 2010; ESCOBEDO et al., 2012). Durante a

estação seca, a concentração de aerossóis na atmosfera em Ansai é aproximadamente

62,5% maior em relação à Botucatu. Por outro lado, comparando a UV/G em Botucatu na

estação seca (inverno) com a nebulosa e chuvosa (verão), verifica-se que ela é

aproximadamente 10,3% menor. Na tabela 1 abaixo são apresentados os valores médios

sazonais diários da fração UV/G em algumas localidades no globo terrestre com

características climáticas diferentes.

Tabela 1 – Médias sazonais diárias da fração UV/G em algumas localidades do globo

terrestre.

Local Latitude (graus)

Longitude (graus)

Altitude (m)

UV/G (%)

Verão Outono Inverno Primavera Ansai5 36,85º N 9,32º E 1.189 4,07 3,43 3,20 2,76 Botucatu6 22,85º S 48,43º W 742 4,30 4,00 3,90 4,20 Cairo2 30,08º N 1,25º E 116 3,14 2,75 2,85 3,00 Cyprus4 35,25º N 3,67º E 165 3,17 3,27 3,12 3,20 Lasa5 29,67º N 1,33º E 3.668 4,57 4,07 4,07 4,47 Kuwait1 29,48º N 7,97º E 7 4,60 4,60 4,33 4,37 Sanya5 18,22º N 9,47º E 3 4,60 4,20 4,23 4,53 Shapotou5 37,45º N 4,95º E 357 3,97 3,33 3,00 3,70 Valência3 39,83º N 0,37º E 40 3,27 3,23 3,00 3,37

Fonte: 1Al-Aruri et al. (1988), 2Rooba (2003), 3Martinez-Lozano et al. (1999), 4Jacovides et al. (2006), 5Hu et al. (2010) e 6Escobedo et al. (2012).

Embora a UV represente uma pequena parcela da radiação global,

quando comparada a visível (~49%) e a infravermelho (~47%), ela possui notoriedade em

função dos seus efeitos nocivos em organismos vivos. Em seres humanos, a exposição à

radiação UV pode causar fotosensibilidade e queimaduras na pele (eritema), câncer de

pele, alteração do sistema imunológico e cataratas (DIFFEY, 1991; BACHELOR e

BOWDEN, 2004; AGAR et al, 2004). Em organismos áquaticos como plantas de águas

10

rasas, anfíbios, peixes e crustáceos, pode prejudicar o desenvolvimento ao causar danos à

células e tecidos (BLAUSTEIN et al., 1995; ROSEMA et al., 2002; PIENITZ e VICENT,

2000; CLAIR et al., 2001; HARRISON e SMITH, 2009; NAZARI et al., 2010). Nas

plantas terrestres, influência a produção e induz mudanças estruturais e fisiológicas; pode

causar redução da área foliar e redução na absorção de luz visível (TOSSERAMS e

ROZEMA, 1995; HAO et al. 2000; BOEGER e POULSON et al., 2006). Além dos efeitos

em organismos vivos, a radiação UV também causa fotodegradação de fibras naturais e de

polímeros sintéticos e tintas (ANDRADY et al., 1998). Assim, a vida útil de objetos

produzidos a partir destes materiais e instalados “outdoor” é influenciada pela incidência

da radiação solar UV.

Nas últimas décadas vários trabalhos têm discutido o possível

aumento na incidência de radiação solar UV sobre a superfície terrestre em função da

redução do ozônio estratosférico (STOLARSKY et al., 1992; MANDRONICH, 1992;

BARTLETT e WEBB, 2000; NEWCHURCH et al., 2003). Tal tendência de aumento seria

resultante da redução na atenuação da UV-B pela camada de ozônio. Reduções da ordem

de 1,6% na coluna total de ozônio atmosférico são capazes de gerar aumentos de até 2,3%

incidência de UV-B sobre a superfície terrestre (MENDEVA et al., 2005; SERRANO et

al., 2008; EL-NOUBY, 2011). Por outro lado, há trabalhos indicando que a urbanização e

o desenvolvimento industrial têm gerado a redução na incidência da radiação solar UV em

algumas localidades sobre a superfície terrestre (REUDER e. SCHWANDER, 1999;

ROOBA, 2004). Neste caso, o aumento na emissão de aerossóis, gerado pelo maior

consumo de combustíveis fósseis e de biocombustíveis, seria o responsável pela redução.

Como exemplo, Rooba (2004) verificou na cidade do Cairo redução de 22% na incidência

da radiação solar UV ao longo do periodo de 1969 a 1997, resultante do processo de

urbanização e industrialização da cidade. Ao comparar os níveis de incidência da radiação

solar UV em Cairo (cidade urbana e industrializada) com a de a Bahtim (cidade rural), o

mesmo autor encontrou uma diferença média de 17,8%. As duas cidades são

geograficamente próximas e apresentam climas similares.

Diante dos efeitos nocivos da radiação solar UV, tanto em

organismos vivos quanto em polímeros sintéticos e fibras naturais, e da incerteza sobre a

existência de tendências de variação, verifica-se o aumento no interesse pelo

monitoramento e estudo da radiação solar UV em diversas áreas de conhecimento. Em

geral, são encontrados na literatura estudos voltados à:

11

1) Análise da variação temporal em séries climatológicas ou

avaliação da existência ou não de tendências de aumento ou diminuição na incidência da

radiação solar UV (LEE e WEBB, 2000; TARASICK et al., 2003; FIOLETOV et al.,

2003; OGUNJOBI e KIM, 2004, CORDERO et al., 2005; ESCOBEDO et al., 2011;

ESCOBEDO et al., 2012);

2) Análise da influência na variação da nebulosidade e

concentração atmosférica de aerossóis e de ozônio sobre os níveis de incidência da

radiação solar UV (WENNY et al., 1998; REUDER e SCHWANDER, 1999;

DEGÜNTHER e MEERKÖTTER, 2000; JOSEFSSON e LANDELIUS, 2000;

KORONAKIS et al., 2002; FOYO-MORENO et al., 2003; ROOBA, 2003; MENDEVA et

al., 2005; HU et al., 2008; CHUBAROVA, 2009; PAULESCU et al., 2010; SANTOS et

al., 2010);

3) Desenvolvimento de modelos estatísticos ou paramétricos e

uso de técnicas de aprendizado de máquinas para estimativa da incidência da radiação solar

UV (FOYO-MORENO et al., 1999; CANÃDA et al., 2003; ASSUNÇÃO, 2003;

MURILLO et al., 2003; BARBERO et al., 2006; JACOVIDES et al., 2006; ESCOBEDO

et al., 2009; VILLÁN et al., 2010; LEAL et al., 2011; HUANG et al., 2011);

4) Influência da variação na incidência de radiação solar UV em

ecossistemas marinhos e terrestres (CUI et al., 2008; ZHANG et al., 2011).

É importante ressaltar que, embora exista o interesse no

monitoramento e estudos da radiação solar UV em diversas áreas de conhecimento, ainda é

pequeno o número de estações meteorológicas distribuídas ao longo do globo terrestre que

medem-na como rotina. A maioria das estações meteorológicas que fazem o

monitoramento da radiação solar UV estão localizadas na América do Norte e Europa. As

justificativas para a ausência do monitoramento em alguns casos é o custo de aquisição dos

sensores e a dificuldade de manutenção. Uma alternativa para a obtenção de dados de

radiação solar UV neste caso é a estimatitiva deles a partir de modelos de transmitância

atmosférica. Estes modelos exigem profundo conhecimento a respeito dos processos de

interação entre a radiação e os constituintes atmosféricos, que podem ser modelados

matematicamente. Por isso, é de difícil utilização por pessoas sem o domínio do

conhecimento específico. Outra alternativa para a obtenção de dados de radiação solar UV

é a estimativa a partir de outras variáveis meterológicas medidas como rotina nas estações

12

meterológicas. Neste caso, são utilizados modelos estatísticos desenvolvidos para locais de

clima semelhante ao do local em estudo.

Para a compreenção do processo de monitoramento da radiação

UV, no item 2.2 a seguir serão citados os principais métodos de medição da radiação solar

UV. No item 2.3 serão discutidos os fatores que determinam a variação temporal e espacial

da incidência de radiação solar UV sobre a superfície terrestre. Este item é importante para

o entendimento do processo de seleção de variáveis e desenvolvimento de modelos para

estimativa da radiação solar UV, que será discutido no ítem seguinte. Por último, no ítem

2.4 serão apresentados os métodos de estimativa da radiação UV incidente sobre a

superfície terrestre.

2.2 Métodos de medição da radiação solar UV

A medição da radiação solar UV na superfície terrestre pode ser

realizada por meio do uso de radiômetros ou por meio de espectroradiômetros. O segundo

permite medir tanto a distribuição espectral quanto a potência da irradiância UV em cada

faixa espectral. A escolha entre os dois depende da natureza do estudo. No caso da

necessidade de maior precisão e do conhecimento da variação em determinadas faixas do

espectro UV, é recomendada a utilização dos espectroradiômetros (DELUISI e HARRIS

1982; LESZCZYNSKI, 2002). São exemplos deste caso a detecção de tendências de

variação na incidência de radiação solar UV em função de mudanças sistemáticas na

concentração de O2, NO2 e aerossóis na atmosfera ou a avaliação de modelos de

transmitância atmosférica. Em geral, verifica-se que, dentre os dois sensores, os

radiômetros são os mais utilizados por possuirem menores custos de aquisição e de

manutenção (LESZCZYNSKI, 2002).

Em seu princípio de funcionamento, os radiômetros possuem um

filtro seletivo de cor negra, que bloqueia a visível e a infravermelho deixando apenas a UV

incidir sobre um segundo filtro correspondente a uma camada de fósforo fluorescente. O

segundo filtro transforma a UV absorvida em visível que é detectado por um fotodiodo e

registrada pelo sistema de aquisição de dados como um sinal elétrico.

Existem várias empresas que fabricam e comercializam

radiomêtros para medição da UV, com diferentes estruturas, caracteristicas dos

13

componentes e níveis de qualidade. A qualidade do radiômetro deve ser avaliada

basicamente em relação a sua resposta espectral e pela resposta direcional. A resposta

espectral deve ser uniforme, com variação próxima de zero. Em prática, não existem

sensores com variação igual a zero, nem que apresentem a medição exata dentro do

intervalo convencionado como sendo UV-A e UV-B, ou menos da UV global (290-400

nm). Quanto à resposta direcional, o sensor deve ter uma resposta de coseno ponderada.

Isto significa que o sensor que mede a irradiância num plano deve ponderar o fluxo

incidente pelo co-seno do ângulo entre a radiação incidente e a normal à superfície.

São exemplos de fabricantes de radiômetros para medição da

radiação solar UV a empresa americana Eppley Laboratory Inc. e a holandesa Kipp e

Zonen. A Eppley produz um único modelo de radiomêtro, o TUVR, que mede a UV

global. A Kipp e Zonen, atualmente, produz 5 tipos de sensores para medição da UV, dos

quais podemos citar: CUV 5 (medição da UV global), UVS-A-T (UV-A) e o UVS-B-T

(medição da UV-B). Abaixo, na figura 1 são ilustrados os respectivos radiômetros e na

tabela 2 são apresentadas suas especificações técnicas.

Figura 1 – (a) Radiômetros TUVR Eppley, (b) CUV 5 Kipp e Zonen e (c) padrão linha

UVS (A-T e B-T) da Kipp e Zonen.

Tabela 2 – Especificações técnicas de radiomêtros fabricados pela Eppley Laboratory Inc.

e pela Kipp e Zonen.

Sensor Resposta Espectral

(nm)

Alteração da resposta espectral pela temperatura

(%)

Linearidade (%)

Efeito Cosseno (%)

TUVR 295-385 ±0,3/ºC (-40 a 80ºC) ±2 ±3,5% (0 < Z < 70º) CUV 5 280-400 < 5 (-40 a 80ºC) < 5 < 5 (0 <Z < 80º)

UVS-A-T 315-400 < 5 (-40 a 50ºC) < 5 < 2,5 (0 <Z < 70º) UVS-B-T 280-315 < 5 (-40 a 50ºC) < 5 < 2,5 (0 <Z < 70º)

14

Um dos fatores que devem ser considerados em relação ao uso dos

radiômetros UV é a sua sensibilidade a alterações com o tempo, causado pela própria

radiação solar, que reduz a precisão do sensor. Este problema gera a necessidade de

calibração periódica dos sensores. A calibração, basicamente, pode ser feita de duas

maneiras diferentes: calibrações em laboratórios com o uso de lâmpadas (“indoor”),

maneira mais cara, ou ao ar livre utilizando outro radiômetro como referência (“outdoor” )

(LANTZ et al.,1999; JOKELA et al. 2000; SECKMEYER et al., 2010). Na opção da

realização de calibração “outdoor” , deve-se manter um segundo radiômetro como

referência, além do utilizado continuamente para a medição da radiação solar, de

preferência do mesmo tipo do outro. O radiômetro de referência para calibração deve ser

reservado e utilizado apenas durante o período de calibração, quando é instalado e têm seus

valores medidos comparados com os medidos pelo outro utilizado continuamente para a

obtenção do fator de calibração. Na calibração “indoor” , como fonte de radiação no

comprimento de onda UV, são utilizadas lâmpadas de filamento de tungstênio ou de

deutério.

Em relação ao funcionamento dos espectroradiomêtros, eles são

compostos por três elementos básicos: lentes de entrada, monocromador e detector. As

lentes são responsáveis por captar e conduzir a radiação até o monocromador, dispositivo

que dispersa e separa a radiação em direntes espectros. Após passar através do

monocromador, a radiação incide sobre o detector, dispositivo que converte a energia

radiante em sinal elétrico que é medido pelo sistema de aquisição de dados. Diferente do

caso dos radiômetros, a calibração dos espectroradiometros é feito apenas “indoor” . Os

espectroradiômetros com maior precisão, disponíveis no mercado, medem a UV em

intervalos de comprimento de onda entre 0,5 e 1,5 nm. Há também os chamados

espectroradiômetros de multi-canais, que medem a UV dividida em 2 a 8 bandas com

intervalos de comprimento de onda entre 2 a 20 nm.

2.3 Fatores que determinam a variação temporal e espacial da radiação UV

Antes de atravessar a atmosfera e incidir sobre a superfície

terrestre, a radiação solar UV extraterrestre (UV0) tem sua variação condicionada

principalmente por fatores astronômicos e geográfico (ROBINSON, 1966; IQBAL, 1983;

15

LIOU, 2002). Os principais fatores astronômicos são a distância Terra-Sol (R), a

declinação solar (δ) e o ângulo horário (sω ) e o fator geográfico é a latitude (ϕ). A

modelagem matemática desta variação é feita com relativa facilidade e precisão por meio

da geomêtria entre o Sol e a Terra.

A quantidade de UV0 que chega até o topo da atmosfera é

inversamente proporcional ao quadrado da distância Terra-Sol (ROBINSON, 1966;

IQBAL, 1983; LIOU, 2002). Além da distância Terra-Sol, em determinadas latitudes ela é

também afetada sazonalmente, devido à inclinação do eixo terrestre, e instantaneamente,

devido à variação do ângulo horário.

O fator declinação solar (δ), expresso em graus, corresponde ao

ângulo formado entre o plano da eclíptica (plano que contêm a revolução da Terra em

torno do Sol) e o plano equatorial. A existência e variação deste ângulo ocorre devido ao

eixo de rotação da Terra possuir uma inclinação de aproximadamente 23,45º em relação ao

plano da eclíptica. Por causa desta inclinação, o ângulo entre o alinhamento Terra-Sol e o

plano equatorial muda dinamicamente à medida que a Terra se desloca em sua órbita.

Dentre as várias equações diponíveis na literatura para o cálculo da δ, a equação proposta

por Cooper (1969) é uma das mais utilizada:

( )

+=δ365

284DJ360sen45,23 (1)

O ângulo horário ( sω ) é o responsável pela variação da UV0 ao

longo do fotoperiodo, onde os valores de UV0 tendem a aumentar a partir do instante do

nascêr-do-sol, atinge o máximo ao meio dia solar e decresce até atingir o mínimo no pôr-

do-sol. O ângulo horário pode ser calculado a partir da equação 2 (IQBAL, 1983):

[ ])(tg)(tgarccoss δφ−=ω (2)

Assim, para qualquer dia do ano, a energia total diária de radiação

UV em um dado ponto no topo da atmosfera (0UV ), dependerá da influência dos

parametrôs R, δ, sω e ϕ, podendo ser calculado por meio da equação 3 (IQBAL, 1983):

( )[ ])(tg180/)(sen)(sen78

UV ss0 ω−ωπδφπ

ε=

(3)

A variação temporal e espacial na transmissão da UV0 através da

atmosfera até a superfície terrestre é dependente da composição atmosférica e das

condições de nebulosidade. Determinados constituintes atmosféricos respondem pela

16

atenuação da radiação UV por meio dos processos fisicos espalhamento ou absorção. Os

principais atenuadores da radiação UV na atmosfera são o ar seco, o ozônio, as nuvens e os

aerossóis.

Em média 25% da radiação UV0 é atenuada pelo ar seco por meio

de espalhamento Rayleigh (SHERRY e JUSTUS, 1983; AL-RIAHI, 2001). Como a

concentração desses gases na atmosfera é mais ou menos constante, normalmente não é

considerado seu efeito em análises da variação temporal da transmissividade atmosférica

da radiação UV. Porém, como a concentração delas varia com a altitude, ela deve ser

considerada em análise da variação espacial.

A atenuação da UV pelo ozônio possui dependência forte do

comprimento de onda e ocorre com predominância na estratosfera. Só a UV-A não é

absorvida pelo ozônio estratosférico. Toda a UV-C e parte da UV-B são absorvidas pela

camada de ozônio no processo de criação/destruição do gás ozônio. Reduções da ordem de

1,6% na coluna total de ozônio atmosférico são capazes de gerar aumentos de até 2,3%

incidencia de UV-B sobre a superfície terrestre (MADRONICH et al., 1998; MENDEVA

et al., 2005; SERRANO et al., 2008; EL-NOUBY, 2010).

Os aerossóis podem atenuar a UV por absorção ou espalhamento

Mie e nuvens somente por espalhamento Mie (WALLACE e HOBBS, 1977). A

dependência do comprimento de onda no espalhamento Mie é baixa e, portanto, seu efeito

sobre a UV-A e sobre a UV-B são similares. Conforme visto anteriormente, a UV-A

representa 68% da energia da UV0. Assim, variações na transmissividade atmosférica da

UV são mais intensos em casos de alterações nas concentrações de nuvens e aerossóis se

comparado a de ozônio. E a atenuação da radiação UV pelos aerossóis é pequena quando

comparada à das nuvens, mostrando que a última é uma das principais moduladoras das

variações temporais da radiação UV incidente a superfície terrestre (DIAZ et al., 2001;

FOYO-MORENO et al., 2003).

Em geral, aumentos na nebulosidade de 3 a 8 octas podem gerar

reduções de até 48% na UV incidente sobre a superfície terrestre (FOYO-MORENO et al.,

1999; SANTOS et al., 2010). A atenuação da radiação UV pelas nuvens é desprezível para

condições de nebulosidade abaixo de 3 octas e ângulo de elevação abaixo de 30º (FOYO-

MORENO et al., 2003). E em condições de céu sem nuvens, aumentos na profundidade

óptica de aerossóis no visível de 0,2 para 0,6 geram reduções entre 20 a 30% na UV

incidente sobre a superfície terrestre (KALASHNIKOVA et al., 2006).

17

2.4 Métodos de estimativa da radiação UV

2.4.1 Modelos de transmitância atmosférica

Em relação aos modelos de transmitância atmosférica, dois tipos

podem ser utilizados na estimativa da radiação solar UV incidente sobre a superfície

terrestre: códigos computacionais sofisticados e rigorosos e parametrização simples da

transmitância (GUEIMARD, 1995 ).

São exemplos de modelos do primeiro tipo o LOWTRAN (do

inglês “Low Resolution Atmospheric Radiance and Transmittance Model”) e seu sucessor

MODTRAN (do inglês “Moderate Resolution Atmospheric Radiance Transmittance

Model”) e o UVGAME (Modelo atmosférico da UV global) (ANDERSON et al., 1993;

CORRÊA et al., 2003). Tais modelos exigem a entrada de dados que caracterizem de

maneira rigorosa o perfil vertical da atmosfera quanto à concentração e tipos dos gases

constuintes, aerossóis e nuvens, fator que pode dificultar sua utilização. Outro detalhe

negativo é o tempo consumido para a execução dos cálculos, considerado elevado. Por

isso, para muitas aplicações, são considerados ferramentas de difícil utilização.

Os modelos do segundo tipo são mais simples quando comparados

aos do primeiro. Possuem equações algébricas menos complexas e grande parte dos dados

de entrada exigidos por eles podem ser obtidos em estações meteorológicas convencionais.

Por isso, são considerados mais fáceis de serem utilizados. São exemplos de modelos do

segundo tipo o SPECTRAL (Modelo Espectral Solar Simples), o SUNSPEC e o SMARTS

(Modelo Simples da Transferência Radioativa Atmosférica do Brilho Solar) (BIRD e

RIORDAN, 1986; GUEYMARD, 1995 ). Todos estes modelos seguem como referência o

trabalho de Leckner (1978) onde são propostas funções para a determinação da atenução

da radiação solar pelo vapor de água, ar seco e ozônio.

Como referência da elevada precisão dos modelos de transmitância

atmosférica na estimativa da radiação solar UV, pode-se tomar como referência o trabalho

de Assunção (2003). O autor desenvolveu um modelo do tipo dois e ajustou os paramêtros

dele para a estimativa da radiação UV horária e diária em Botucatu, São Paulo, Brasil.

Dentre os vários trabalhos disponíveis na litetura que foram utilizados como base pelo

autor no desenvolvimento do modelo estão os do Iqbal (1983), Bird e Riordan (1986),

Gueymard (1995) e Molixeaux e Ineichen (1996). A tabela 3 abaixo, apresenta os valores

18

dos índices estatísticos R², d de Wilmott, MBE (Erro Absoluto Médio) e RMSE (Raiz

Quadrada do Erro Médio) utilizados na validação do modelo para estimativa dos valores

horários de radiação solar UV.

Tabela 3 – Coeficiente de determinação R² da regressão entre os valores horários de UV

medidos e os estimados pelo modelo proposto por Assunção (2003) para Botucatu, d de

Wilmott, MBE, RMSE e número de dados utilizados (N), periodo de 2000 a 2003.

Ano R² d

(adimensional) MBE (%)

RMSE (%)

N

2000 0,993 0,998 -0,22 5,95 4.296 2001 0,996 0,999 -0,22 4,99 3.247 2002 0,993 0,998 0,09 6,29 4.345 2003 0,996 0,999 0,26 4,90 2.558

Fonte: Assunção (2003).

O indicativo R², que pode variar de 0 a 1, é um indicativo do

quanto da variação dos valores estimados é explicada pela variação dos valores medidos.

Quanto mais próximo o valor de R2 estiver de 1, melhor é o desempenho na estimação do

modelo analisado. Assim como o R², o d também pode variar de 0 a 1 e indica quanto dos

valores estimados se ajustam com os valores medidos (WILLMOTT, 1981). O indicativo

MBE evidência o desvio dos valores estimados em relação à média, onde valores negativos

(positivos) indicam subestimativa (superestimativa) pelo modelo testado na estimação.

Quanto menor o valor absoluto de MBE, melhor é o desempenho do modelo testado

(STONE, 1993). O RMSE é a raiz quadrada do erro quadrático médio e informa sobre o

valor do erro produzido pelo modelo. Em geral, quanto menores os valores obtidos para

RMSE, melhor desempenho dos modelos. Conforme a Tabela 3, a regressão linear entre os

valores medidos e os estimados pelo modelo apresentaram R² de 0,99. O d de Wilmott de

0,99 e o MBE próximo de 0 evidênciam a elevada precisão do modelo.

2.4.2 Modelos estatísticos de estimativa

Em relação aos modelos estatísticos de estimativa da radiação UV,

são observados em literatura a utilização de dois tipos principais. O primeiro estima a UV

tendo como dados de entrada apenas a radiação solar global (CAÑADA et al., 2003;

19

ROOBA, 2004; OGUNJOBI e KIM, 2004; ESCOBEDO et al., 2009). Nele, a radiação UV

é expressa como bGaUV += , onde “a” e b são estimados a partir da correlação linear

entre dados medidos da radiação UV e da global.

Nos modelos do segundo tipo, a estimativa da UV é feita a partir do

índice de transmissividade atmosferica KTUV. O índice KTUV é estimado a partir da equação

oTUV UV/UVK = , onde UVo é a radiação solar ultravioleta extraterrestre. Ele expressa a

variação da UV apenas em função do clima, eliminando a dependência astronômica e

geográfica. Para este tipo de modelo, vários autores têm proposto diferentes variações que

correlacionam o KTUV com os principais parâmetros atmosféricos que o influênciam

(CAÑADA et al., 2003; ROOBA, 2004; OGUNJOBI e KIM, 2004; ESCOBEDO et al.,

2009; MARTINEZ-LOZANO et al., 1999; FOYO-MORENO et al., 1999; MURILLO et

al., 2003; CAÑADA et al., 2003; OGUNJOBI e KIM, 2004; VARO et al., 2005;

BARBERO et al., 2006; HUANG et al., 2010; HU et al., 2010). Dois dos parâmetros mais

utilizados é a massa ótica relativa do ar (mr) e o índice de transmissividade atmosférica KT.

A mr é definida como a razão entre o caminho ótico numa trajetória oblíqua e o caminho

ótico na direção vertical (azimutal). Ela representa o caminho ótico atmosférico percorrido

pela radiação solar, em uma determinada direção em relação ao zênite local, do topo da

atmosfera até a superfície terrestre (KASTEN e YOUNG, 1989). Já o índice de

transmissividade atmosférica KT, razão entre a radiação solar global e a extraterrestre, é

utilizado principalmente para avaliar as condições atmosféricas em relação a concentração

de nuvens (KUDISH e IANETZ, 1996; LI e LAM, 2001; ESCOBEDO et al., 2009;

OKOBUE et al., 2009). Assim, a maioria dos modelos do segundo tipo expressa a UV por

meio de sua transmissividade atmosférica por meio de duas equações principais:

TTUV bKK = (4)

dr

cTTUV mbKK =

(5)

onde “a”, “b”, “c” e d são constantes, KT é o Índice de transmissividade atmosférica,

adimensional, e “mr” é a massa ótica relativa do ar, adimensional.

Conforme visto no item 2.3 deste trabalho, as nuvens exercem

considerável influência sobre a transmissividade atmosférica da radiação solar UV. Por

isso, mudanças na cobertura do céu por nuvem podem alterar significantemente a

incidência da UV na superfície terrestre. Contudo, a transmissão da UV através de nuvens

é uma função complexa dependente do tipo de nuvem, de sua espessura, de sua altura e do

20

ângulo zenital, entre outros fatores. Além disto, sua natureza é muita aleatória, com rápida

variabilidade temporal e todos esses fatores juntos tornam difícil a modelagem de sua

inflência sobre a radiação UV (PALANCAR e TOSELLI, 2004). Muitos fatores exercem

influência sobre a KTUV em condições de céu sem nuvens, porém estes são mais fáceis de

serem determinados para a modelagem quando comparados aos efeitos das nuvens. Dentre

os fatores influêntes sobre a KTUV em condições de céu claro, as concentrações de ozônio,

ar seco e a de aerossóis na atmosfera são consideradas as principais.

Levando em consideração as observações feitas no parágrafo

anterior, Huang et al. (2011) propoz um novo modelo do segundo tipo, baseado no

proposto por Foyo-Moreno et al. (1999). No modelo é feita a separação do efeito das

nuvens em relação aos efeitos dos demais fatores de atenuação da radiaçao UV utilizando

duas variáveis: é utiliza a variável CUVclaro para expressar a atenuação da radiação UV em

condições de céu claro e o KT para o efeito de atenuação pelas nuvens. Assim, a

transmissividade atmosférica da radiação UV é estimada por meio da equação

cT

bclaroTUV KaCUVK = , sendo “a”, “b” e “c” constantes. Similar ao KTUV, o CUVclaro é a

razão entre a UV em condições de céu claro e a UVo, sendo calculado por meio da equação

6:

oclaro UV/UVCUV = (6)

A UVclaro pode ser estimada a partir de modelos de transmissão

radiotiva ou empiricamente. No caso, Huang et al. (2011) utilizou dados de UVclaro

estimados a partir de um modelo empírico que utiliza como variáveis de entradas a SOC

(Coluna de ozônio obliqua) e a mr (equação 7):

22rr

claro SOC

e

SOC

d

m

c

m

baUV +−++= (7)

onde “a”, “b”, “c”, d e “e” são constantes obtidas por meio de regressão estatística. O SOC

indica a coluna total de ozônio horária, sendo calculada a partir equação 8 (ANTÓN et al.,

2008):

)Zcos(

TOCSOC=

(8)

onde TOC é coluna total de ozônio (expresso em unidades de Dobson - DU) e Z é o ângulo

zenital (expresso em graus). A unidade de Dobson (DU) é definida como sendo a espessura

em 10-5 m de coluna de ozônio em condições normais de temperatura e pressão.

21

Na tabela 4 abaixo são apresentados alguns dos modelos do

segundo tipo divulgados na literatura, todos juntos dos índices estatísticos MBE e RMSE

obtidos na validação.

Tabela 4 - Modelos estatísticos para estimativa da radiação UV horária a partir da

transmissividade atmosférica da radiação global encontrados na literatura e respectivos

RMSE, MBE e R².

Cidade Modelo RMSE MBE

Almeria1 TTUV K08,109,2K += 2,30% 0,30%

Valência2 3T

2TTTUV K80,1K29,2K54,1K ++= 0,05 kJm-2 -

Valladolid3 193,0r

749,0TTUV mK685,0K −= 10,46% -0,86%

Beijing4 03,13T

2TT )Zcos(]K55K71K7495,0[UV +−+= 4,68 Wm-2 0,64 Wm-2

1 - Foyo-Moreno et al. (1999), 2 - Cañada et al. (2003), 3 – Villan et al. (2009), 4 - Hu et al.

(2010).

2.4.3 Estimativa com uso de técnicas de aprendizado de máquinas

Dentre as várias técnicas de aprendizado de máquinas (ML) a Rede

Neural Artificial (RNA) é uma das mais conhecidas e utilizadas. O nome Rede Neural

Artificial é uma referência ao cérebro humano, dada a capacidade das RNAs de analisar

variáveis fazendo associação de padrões para adquirir capacidade de previsão. Ou seja,

assim como o cérebro humano, são capazes de aprender por meio de exemplos.

Em geral, as RNAs são compostas por: camadas de neurônios, cada

qual responsável pela recepção dos dados, análise e aprendizado e saída dos dados

resposta; algoritmo de aprendizado, correspondente a um conjunto de regras definidas para

a solução de um problema de aprendizado; e função de ativação (HAYKIN, 1999).

Como exemplos de RNA, podem ser citados o Perceptron de

Múltiplas Camadas (MLP), Redes BAM (Memória Bi-direcional Associativa), Redes de

Contra-propagação e a Rede de Hopfield (BARRETO, 1999). Independente do tipo de

RNA, sua utilização segue os seguintes passos: coleta de dados para serem utilizados pela

rede; separação dos dados em conjunto de treinamento e conjunto de teste; escolha do

22

número de neurônios; determinação do tipo de algoritmo de treinamento e das funções de

ativação; treinamento e implementação. O treinamento é feito a partir dos dados das

variáveis que servirão de entrada utilizando um algoritmo de aprendizagem para ajuste dos

pesos sinápticos. Ao analisar estas variáveis, o algoritmo gera hipóteses buscando aquela

que apresente melhor capacidade de descrever o domínio.

Na literatura são encontrados vários trabalhos avaliando a

utilização de técnicas e aprendizado de máquinas (ML) na estimativa da radiação global

diária ou horária, sendo as RNAs as mais utilizadas. Em sua maioria, os trabalhos têm

apresentado resultados equivalentes aos de modelos estatísticos e, em alguns casos, até

superiores (MOHANDES et al., 1998; CHEN et al., 2011; WU e LIU, 2012). Tal condição

demonstra o potêncial de utilização das ML frente aos modelos empirícos estatísticos e tem

gerado o interesse na estimativa das componentes espectrais UV, visível e infravermelho e

das radiações difusa e direta (LÓPES et al., 2001; SOARES et al., 2004; BARBERO et al.,

2006; FEISTER et al., 2008; LEAL et al., 2011). Porém, em relação à utilização de ML na

estimativa da radiação solar UV, poucos estudos são encontrados na literatura.

Barbero et al. (2006) avaliou a utilização do método Bayesiano

aplicado as RNAs conhecido como ARD (Determinação de Relevância Automática) na

estimativa da radiação solar UV diária para Almeria (latitude 36,85º N; longitude 23,38 W;

altitude 15 m) na Espanha e Golden (39,57º N; 105,07 W; 1.829 m) nos Estados Unidos.

Segundo o autor, o método ARD permite a RNA determinar a relativa importância das

várias variáveis entrada, removendo as que não explicam significativamente a variação da

de saída. As váriaveis de entrada utilizadas na RNA foram a massa ótica relativa (mr), a

radiação global diária (HUV) e o índice de transmissividade atmosférica KT . O desempenho

da RNA na estimativa da HUV a partir dessas variáveis foi comparado ao dos modelos

estatísticos dos tipos HUV = bHG e KTUV = bKT. Com base nos índices estatísticos MBE e

RMSE, os melhores resultados foram observados para a RNA (tabela 5).

Feister et al. (2008) utilizou o software NeuroShell 2 que

implementa técnicas de RNA, da empresa Ward Systems Group Inc., para estimar a

radiação solar UV-A, UV-B para as cidades de Potsdam (52,37º N; 13,08 W, 107 m) e

Lindenberg (52,20º N; 14,12º W, 127 m) na Alemanha. As variáveis de entrada utilizadas

foram o brilho solar (n), radiação global (HG) e coluna total de ozônio (TOC). O objetivo

principal deste trabalho foi estimar a radiação UV-A e UV-B ao longo do período de 100

anos, processo chamado pelos autores como “reconstrução de base de dados”, para análise

23

de tendências. Porém, ressalta-se que o autor não comparou os resultados gerados pela

RNA em relação aos modelos estatísticos ou paramétricos.

Leal et al. (2011) avaliou a utilização da RNA do tipo MLP

(Perceptron de Múltiplas Camadas) na estimava da radiação solar UV diária para duas

cidade do estado da Paraíba. O desempenho da MLP na estimativa foi comparada ao dos

modelos empíricos estátisticos do tipo GUV bHaH += e 3T3

2T2T1TUV KBKBKBaK +++=

. Com base nos índices estatísticos MBE e RMSE, a estimativa por meio da RNA

apresentou resultado inferior ao dos modelos estatísticos (tabela 5).

24

Tabela 5 – MBE e RMSE, expressos em %, dos modelos estátisticos utilizados como

referência e das RNAs desenvolvidos por Barbero et al. (2006) para as cidades de Almeria

e Gold e por Leal et al. (2011) para Pesqueira e Araripina.

Cidade Modelo MBE (%)

RMSE (%)

Alm

eria

Est

atis

tico

GUV 0,0450HH = 1,0 6,0

TTUV 0,74KK = 0,0 4,7

RN

A

)H,m,K(K GrTTUV 0,0 4,4

Ara

ripin

a

Est

atis

tico

GUV 0,0407H 0,1337 H += 0,3 4,4

K0,09850,1628K 0,1013K0707,0K 3T

2TTTUV −+−= -0,1 4,3

0,147r

0,842TTUV m0,733KK = -0,1 4,4

RN

A )K(K TUV 2,0 4,9

)m,K(K rTTUV 0,7 4,6

Gol

d

Est

atis

tico

GUV 0,0446HH = 1,0 6,4

TTUV 0,71KK = -0,1 4,6

RN

A

)H,m,K(K GrTTUV -2,0 5,1

Pes

quei

ra

Est

atis

tico

GUV 0,0429H0,2157H += -0,4 4,6 K0,09960,1591K0,1051K0806,0 K 3

T2TTTUV −+−= -0,5 4,6

0,374r

0,842TTUV m0,797KK = -0,5 4,5

RN

A )K(K TTUV -1,6 4,8

)m,K(K rTTUV -1,3 4,6

Paralela às RNAs, dentre as várias técnicas de ML, atualmente vem

ganhando destaque a chamada Máquina de Vetores de Suporte (SVM), em função de seu

bom desempenho em problemas de regressão. Isto ocorre em função de sua superioridade

em relação às tradiocinais RNAs em análises de séries temporais para previsão de valores

(HAYKIN, 1999; CHEN et al., 2011; WU e LIU, 2012). A SVM descende da teoria do

aprendizado estatístico apresentado no algoritmo "Generalized Portrait" de Vapnik, Lerner

e Chervonenkis (FERRÃO, 2007). Seu funcionamento se baseia em vetores de suporte, a

25

partir dos quais se cria um hiperplano como superfície de decisão com a máxima separação

entre exemplos de diferentes classes e alta capacidade de generalização (HAYKIN, 1999).

O aprendizado da máquina de vetores de suporte, como o das redes neurais artificiais, é

gerado a partir de variáveis que servirão de entrada para a técnica. Ao analisar estas

variáveis, o algoritmo gera hipóteses buscando aquela que apresente melhor capacidade de

descrever o domínio (SEMOLINI, 2002):

Embora a SVM apresente desempenho superior ao das redes

neurais, na literatura é encontrado apenas um único trabalho de estimativa da radiação

solar UV utilizando SVM, feito por Almeida (2013) para Botucatu, São Paulo, Brasil. O

autor avaliou o desempenho da SVM na estimativa da radiação solar UV diária utilizando

como dados de entrada variaveis meteorologicas medidas como rotina na maioria das

estações meteorologicas (Tabela 6). Foram testadas as combinações das seguintes

variáveis:

1) Grupo 1: brilho solar, umidade relativa do ar, precipitação

pluviométrica, fotoperiodo, radiação solar UV e radiação solar no topo da atmosfera;

2) Grupo 2: Radiações solares global e UV;

3) Grupo 3: Radiação solar no topo da atmosfera, radiação solar

ultravioleta no topo da atmosfera e radiação solar global;

4) Grupo 4: Radiação solar no topo da atmosfera, radiação solar

ultravioleta no topo da atmosfera, radiação solar global, Índice de transmissividade

atmosférica KT e a massa ótica relativa do ar;

5) Grupo 5: Brilho solar, umidade relativa do ar, temperatura do

ar, precipitação pluviométrica, fotoperíodo, radiação solar no topo da atmosfera, radiação

solar ultravioleta no topo da atmosfera, radiação solar global, Índice de transmissividade

atmosférica KT e massa ótica relativa do ar.

Tabela 6 – MBE, RMSE e d de Wilmott, expressos em %, para os diferentes grupos de

variáveis testados na SVM por Almeida (2013) para Botucatu, São Paulo, Brasil.

Grupo MBE (%)

RMSE (%)

d R²

1 -2,73 22,74 0,78 0,54 2 0,19 9,54 0,98 0.91 3 0,57 6,89 0,99 0,96 4 1,32 6,89 0,99 0.96 5 -0,99 6,58 0,99 0.96

26

1 MATERIAL E MÉTODOS

3.1 Localização e Clima

O município de Botucatu (22,85º S; 48,43º W; 742 m), considerada

uma cidade rural, possui área territorial de 1.482,87 km² e população de 127 mil

habitantes. Ela está distante 221 km do Oceano Atlântico e apresenta clima caracterizado

por inverno frio e seco (junho-agosto) e verão quente e úmido (dezembro-fevereiro).

Durante o inverno, a temperatura média do ar é de 17,6ºC e a umidade relativa do ar média

de 67,3 %, enquanto no verão são de 22,7ºC e 78,2 %, respectivamente. O ciclo anual das

chuvas é constituído de dois períodos bem distintos. Há um período chuvoso (outubro-

março), onde ocorre de 75 a 90% do total anual de precipitação acumulada, e um período

seco (abril-setembro), onde os valores mensais permanecem abaixo de 100 mm. No

primeiro, há elevada frequência da condição de céu nebuloso e a ocorrência de chuvas de

média a alta intensidade, resultantes da formação da Zona de Convergência do Atlântico

Sul (ZCAS) e dos sistemas frontais (CPTEC, 2010; REBOITA et al., 2010; TERAMOTO e

ESCOBEDO, 2012). No segundo, há predominância das condições de céu claro e

parcialmente nebuloso e baixa frequência de ocorrência de chuva, normalmente de baixa a

média intensidade e resultantes da passagem de frentes frias. A ZCAS é caracterizada

como uma faixa persistente de nebulosidade, que se estende desde o sul da Amazônia até o

Atlântico Sul-Central (CARVALHO et al., 2004; MENDONÇA e BONATTI, 2008). Sua

formação gera aumento da nebulosidade e a ocorrência de chuvas intensas e persistentes

durante o verão austral (CARVALHO et al., 2004). Os sistemas frontais são resultantes

principalmente da passagem de massas de ar frias polares e geram aumento da

nebulosidade e/ou ocorrência de chuvas de baixa à média intensidade durante todo o ano

(REBOITA et al., 2010; MORAIS et al., 2010).

27

Durante os meses de maio a novembro, é observado em Botucatu o

aumento na concentração de aerossóis na atmosfera, favorecido pela baixa frequência de

chuvas durante o período. O aumento é gerado principalmente pela queima de cana-de-

açúcar em várias cidades adjacentes a Botucatu durante o período de colheita e pela

movimentação de partículas do solo por máquinas agrícolas (CODATO et al., 2008). A

região centro-sul do estado de São Paulo, na qual está localizada Botucatu, é caracterizada

pela presença de lavouras de cana-de-açúcar e de usinas sucroalcooleiras. Na tabela 7

abaixo é citada parte das principais cidades produtoras de cana-de-açúcar próximas à

Botucatu (distantes até 100 km de Botucatu).

Tabela 7 – Coordenadas geográficas e percentual do território ocupado por lavouras de

cana-de-açúcar em cidades produtoras próximas à Botucatu (disponível em:

http://www.dsr.inpe.br/laf/canasat/tabelas.html).

Cidade Latitude (graus)

Longitude (graus)

Altitude (m)

Área (km²)

Área ocupada

por canaviais

(%)

Distância de

Botucatu (km)

Barra Bonita 22º29’ S 48º33’ W 457 150,18 67,78 45,7 Botucatu 22º51’ S 48º26’ W 742 1.482,87 9,91 – Bocaina 22º08’ S 48º31’ W 580 364,04 38,92 87,10

Dois Córregos 22º21’ S 48º22’ W 673 364,04 38,92 87,10 Jaú 22º17’ S 48º33’ W 541 688,67 67,84 66,8

Lençóis Paulista 22º35’ S 48º48’ W 550 803,86 54,09 48,2 Macatuba 22º30’ S 48º42’ W 515 226,70 74,32 58,60

Mineiros do Tietê 22º24’ S 48º’27’ S 669 212,42 61,41 72,80 Piracicaba 22º43’ S 47º38’ W 547 1.376,9 35,55 85,5

São Manuel 22º43’ S 48º34’ W 709 651,04 53,15 20,8

Assim, com o final do período chuvoso e inicio da colheita de

cana-de-açúcar em maio, há um aumento gradativo na concentração de aerossóis na

atmosfera em escala regional. Os maiores valores ocorrem nos meses de agosto e setembro

(CETESB, 2005; CODATO et al., 2008). Em setembro são observados aumentos de até

140% na concentração de material particulado PM10 em suspensão na atmosfera em

relação a maio. Com o inicio do período chuvoso em outubro, há uma redução nas

concentrações de aerossóis na atmosfera em relação a setembro. Ao final da colheita em

novembro, a concentração de aerossóis na atmosfera tende a permanecer mais ou menos

28

constante, sendo resultante basicamente das emissões feitas por indústrias e veículos

automotores.

É importante citar que desde 2008 os incêndios em canaviais

seguem tendência de redução no estado de São Paulo. O governo estadual e a UNICA

(União da Indústria de Cana-de-açúcar) assinaram um protocolo em 2007 com a intenção

de eliminar a prática da queima de cana-de-açúcar no estado. Os produtores e as

agroindústrias sucroalcooleiras que aderiram a este protocolo deverão eliminar

gradativamente esta prática agrícola até 2017. Até o ano de 2006, mais de 60% das áreas

cultivadas no estado de São Paulo ainda eram colhidas após a prática de queimadas

(AGUIAR et al., 2009). A figura 2 mostra as áreas de cultivo de cana-de-açúcar na região

de Botucatu colhidas após queimada (azul) e as áreas onde não houve a prática de

queimada (verde) no ano de 2006 (mapa divulgado pelo INPE no site

http://www.dsr.inpe.br/laf/canasat/colheita.html).

Além da presença da cadeia sucroalcooleira, outra característica

marcante em relação à região na qual está inserida Botucatu é a presença de duas represas

hidroelétricas, localizadas em um raio de 100 km (figura 2). São elas: Represa de Barra

Bonita (22,48º S; 48,57º W), com aproximadamente 310 km2 de área alagada, e a Represa

de Jurumirim (23,20º S; 49,22º W), com aproximadamente 449 km² de área alagada. A

primeira represa foi inaugurada em 1963 e a segunda em 1962. A construção delas

representou uma alteração da cobertura do solo modificando o balanço de energia e o fluxo

de valor de água para a atmosfera em escala micro e meso climática.

29

Figura 2 - Áreas de cultivo de cana-de-açúcar colhidas com queima (azul) e sem queima

(verde) na região de Botucatu (raio de 100 km) no ano de 2006 (CANASAT, 2013) e

localização das represas hidroelétricas de Barra Bonita e Jurumirim.

3.2 Instrumentação e obtenção de dados

3.2.1 Radiações solar UV e global

Na medição das irradiâncias solar UV (290-400 nm) e global (290-

2.800 nm) foram utilizados, respectivamente, um radiômetro CUV3 da Kipp e Zonen e um

piranômetro modelo PSP da Eppley. A imprecisão do CUV3 é de 5% e a do PSP é de 2,5%

(AMBROSETTI et al., 1984; HUANG et al., 2011). Na aquisição dos dados foi utilizando

um datalogger CR23X da Campbell operando na frequência de 1 Hz e o armazenamento

(média) ocorreu a cada 5 minutos. Os dados médios de 5 minutos passaram por um

Estado deSão Paulo

23

,52

22

3Latit

ud

e (º

S)

22

,5

48 47,548,549Longitude (º W)

Botucatu

Botucatu

49,5

Com queimaSem queima

Legenda:

Represa deBarra Bonita

Represa deJurumirim

Cidade

1 - Barra bonita2 - Bocaina3 - Dois Córregos4 - Jaú5 - Lençóis Paulista6 - Macatuba7 – Mineiros do Tietê8 - Piracicaba9 - São Manuel

Trópico de Capricórnio

Equador



20 km

1

4

2

5 89

376

30

controle de qualidade no qual os valores espúrios foram eliminados e em seguida foram

processados por programas desenvolvidos para o cálculo das irradiações horárias e diárias

(CHAVES e ESCOBEDO, 1999). A Estação de Radiometria Solar dispõe de radiômetros

solares adicionais, os quais são utilizados unicamente para aferição dos equipamentos de

rotina. As aferições são realizadas a cada 2 anos pelo método comparativo sugerido pela

OMM (FRÖHLICH e LONDON, 1986).

3.2.2 Índices de transmissividade atmosférica KTUV e KT

Os valores de KTUV e do índice de claridade KT foram calculados a

partir das equações 9 e 10 (IQBAL, 1983; OGUNJOBI e KIM, 2004; HUANG et al.,

2010):

0TUV H057,0/UVK = (9)

0T H/GK = (10)

onde H0 é a radiação solar extraterrestre diária ou horária, estimada seguindo metodologia

divulgada por Iqbal (1983).

3.2.2 Coluna total de ozônio estratosférico

Os dados diários utilizados de coluna total de ozônio (TOC) foram

os medidos pelo satélite Earth Probe nos anos de 2000 a 2004 e pelo satélite Aura nos anos

de 2005 a 2007, disponíveis em hppt://mirador.gsfc.nasa.gov/. O satélite Earth Probe mede

o TOC por meio do sensor TOMS (Total Ozone Mapping Spectrometer) e o satélite Aura

por meio do sensor OMI (Ozone Monitoring Instrument). A imprecisão dos dois sensores é

de aproximadamente 2% (MCPETERS et al., 2008). O satélite Earth Probe entrou em

funcionamento em julho de 1996 e possui órbita polar, a 750 km de altitude (MCPETERS

et al., 2008). O satélite Aura possui órbita polar, a 705 km de altitude, com faixa de

cobertura de 2600 km, e faz parte do projeto da NASA intitulado “Sistema de Observação

da Terra” (EOS) e está em orbita ao redor da Terra desde julho de 2004 (AHMAD et al.,

2003).

31

3.2.3 Profundidade óptica de aerossóis

Os dados diários de profundidade óptica de aerossóis (AOD)

utilizados foram os medidos pelo satélite TERRA por meio do sensor MODIS (Moderate

Resolution Imaging Spectroradiometer). Utilizou-se a AOD na faixa espectral do visível

(0,55 µm) correspondem ao produto nível 3. A imprecisão dos dados de AOD fornecidos

pelo MODIS é ±0,05 ± 0,15AOD, influenciada principalmente pela presença de nuvens

durante o período de passagem do satélite pelo zênite local e pelo albedo da superfície

terrestre (REMER et al., 2008). Para assegurar a qualidade dos resultados, foram

selecionados apenas os dados de AOD medidos em dias com condições de céu claro.

Destes dias, foram utilizados no cálculo das médias mensais apenas os que apresentaram

condições de céu claro (ESCOBEDO et al., 2009) no intervalo horário entre as 10 e 11

horas. Tal intervalo horário corresponde ao período do dia no qual o satélite Terra faz a

medição da AOD sobre Botucatu.

3.2.2 Precipitação pluvial

Os dados utilizados de precipitação pluvial diária foram medidos

por meio de um pluviógrafo da marca Ota Keiki Seisakusho. O sensor está instalado na

Estação Climatológica da Faculdade de Ciências Agronômicas da UNESP em Botucatu,

São Paulo, Brasil.

3.3 Metodologia

3.3.1 Análise da influência de nuvens, aerossóis e ozônio sobre o KTUV

As condições de cobertura do céu por nuvens foram classificadas

em quatro tipos, em função do índice de transmissividade atmosférica KT (Escobedo et al.,

2009):

1) KT ≤ 0,35: céu nebuloso;

32

2) 0,35< KT≤ 0,55: Céu parcialmente nebuloso com dominância

para o difuso (PNDD);

3) 0,55 < KT≤ 0,65: Céu parcialmente nebuloso com dominância

para o claro (PNDC);

4) KT > 0,65: Céu claro.

Após a classificação das condições de cobertura do céu por nuvens,

foi realizada a distribuição de frequência relativa mensal para cada uma das quatro

condições de céu por meio do software Origin 6.0® da Microcal Softwares. O mesmo

software foi utilizado em todos os cálculos estatísticos e na elaboração dos gráficos

apresentados neste trabalho.

A caracterização da precipitação foi realizada utilizando dois

índices calculados a partir dos dados diários de precipitação. Um deles, o índice CDD

(comprimento máximo do período de dias sem chuva), é recomendado pela Organização

Meteorológica Mundial (OMM) para análise de mudanças climáticas e foi divulgado no

site http://cccma.seos.uvic.ca/ETCCDMI/list_27_índices.shtml. Calcularam-se os

seguintes índices:

- Frequência mensal de dias com ocorrência de chuvas (FC): indica

o número de dias do mês onde a precipitação pluviométrica acumulada é superior a 1 mm;

- Comprimento máximo do período de dias sem chuva (CDD):

indica o número máximo de dias consecutivos com precipitação acumulada diária (RRij)

inferior a 1 mm.

A análise da influência dos aerossóis e do ozônio estratosféricos

sobre o KTUV foi realizada a partir dos valores médios mensais diários e das médias

interanuais das variáveis meteorológicas profundidade ótica de aerossóis (AOD) e coluna

total de ozônio (TOC). As médias mensais diárias foram calculadas a partir dos dados

diários utilizando a equação 11. As médias mensais interanuais foram calculadas utilizando

as médias mensais diárias por meio da equação 12:

∑ == N

1i i N/YxxY

(11)

M/xYxYM

1k k∑ =>=<

(12)

onde “x” é o mês, “i” é o dia, “N” é o número de dias do mês, “k” é o ano e “M” o número

de anos.

33

3.3.2 Desenvolvimento e ajuste dos modelos estatísticos

Um modelo estatístico foi desenvolvido e quatro foram ajustados e

todos validados para estimativa da irradiação solar UV horária em Botucatu, baseados nos

disponíveis na literatura. Em todos eles, a estimativa é feita a partir da relação entre a

transmissividade atmosferica da radiação UV (KTUV) e o índice de transmissividade

atmosférica KT. São eles:

1) M1: Modelo linear do tipo TTUV bKK = , onde o parâmetro b é

calculado a partir da correlação linear entre os dados horários de KTUV e os de KT;

2) M2: Modelo exponencial de crescimento do tipo

)Kln(baTUV

TeK += , onde os coeficientes a e b são parametrizados para 14 intervalos de

ângulo de elevação solar, conforme Foyo-moreno et al. (1999). Os intervalos são: 10-15º;

15-20º, 20-25º; 25-30º; 30-35º; 35-40º; 40-45º; 45-50º; 50-55º; 55-60º, 60-65º, 65-70º, 70-

75º e 75-80º. Os valores dos dois coeficientes foram estimados por meio de regressão

exponencial utilizando os dados horários de KTUV e os de KT agrupados em cada um dos 14

grupos;

3) M3: Modelo exponencial de decaimento de segunda ordem

proposto por Foyo-Moreno et al. (1999), o qual considera o efeito do ar seco sobre a UV

em condições de céu claro:

0

claroTTUV UV

UVbKK =

(13)

onde UVclaro é a irradiação solar UV horária em condições de céu claro, expresso em MJ

m-2, estimado a partir da equação:

−

−

++= 2

r

1

r

T

m

2T

m

1oclaro eAeAyUV (14)

Os coeficientes yo, A1, A2 ,T1 e T2 da equação 17 foram estimados

por meio da correlação exponencial de decaimento de segunda ordem entre os dados de

irradiação solar UV horária em condições de céu claro e a massa ótica relativa do ar mr. O

critério utilizado para classificação da condição de céu como claro foi o KT> 0,65,

conforme proposto por Escobedo et al. (2009) para Botucatu. A massa ótica relativa do ar

(mr) foi calculada por meio da equação 15 (KASTEN e YOUNG, 1989):

])0795,96(050572,0)[cos(

1m

6364,1zz

r −θ−+θ=

(15)

34

onde θz é o ângulo zenital (ângulo complementar da elevação solar), expresso em graus.

4) M4: Modelo exponencial de decaimento de segunda ordem

proposto por Huang et al. (2011), o qual considera o efeito do ozônio sobre a UV em

condições de céu claro:

Similar ao modelo 3 que utiliza a equação 14, porém utilizando a

equação 16 para estimativa da UV em condições de céu claro em função do SOC:

−

−

++= 21 T

SOC

2T

SOC

1oclaro eAeAyUV (16)

onde UVclaro é a irradiação solar UV em condições de céu claro, expresso em MJ m-2,

função obtida por meio da regressão exponencial de decaimento de segunda ordem entre

dados de irradiação solar UV horária em condições de céu claro e o parâmetro coluna total

de ozônio obliqua SOC, calculada segundo Antón et al. (2008). 5) M5: Modelo exponencial de decaimento de segunda ordem

proposto por Huang et al. (2011), o qual considera o efeito do ar seco e do ozônio sobre a

UV em condições de céu claro:

Similar aos modelos 3 e 4, que utilizam a equação 14, porém

utilizando a equação 17 para estimativa da irradiação solar UV em condições de céu claro

em função do mr e do SOC:

−

−

−

−

++++= 432

r

1

r

T

SOC

4T

SOC

3T

m

2T

m

1oclaro eAeAeAeAyUV (17)

3.3.3 Validação dos modelos desenvolvidos

Para a avaliação dos modelos estatísticos de estimativa da

irradiação solar UV horária foram utilizados os indicativos estatísticos R2 (coeficiente de

determinação), MBE (do inglês “Mean Bias Error”), RMSE (do inglês “Root Mean

Square Error”), e d de Willmott (WILMOTT, 1981; IQBAL, 1983):

∑∑

−−

=2

m

2

c2

)YY(

)YY(R (18)

N

)YY(MBE mc∑ −

= (19)

35

N

)YY(RMSE

2

mc∑ −= (20)

( )

( )∑

∑

=

=

+

−−= N

1i

2

mc

N

1i

2mc

i'Yi'Y

YY1d (21)

onde N é o número de observações realizadas, Yc são os valores de irradiação horária

calculados, Ym os medidos e Y a média dos valores medidos no intervalo horário

considerado. No caso do índice d, i'Yc é o valor absoluto da diferença Yc– mY e i'Ym é o

valor absoluto da diferença Ym– mY .

36

4. RESULTADOS E DISCUSSÃO

4.1 Médias mensais interanuais dos valores diários de KTUV

A figura 3 apresenta a evolução anual das médias mensais

interanuais de KTUV ( >< dTUVK ). As barras verticais com cor preta nos gráficos indicam o

desvio padrão da média, os quais permitem verificar quais meses apresentam maior e

menor amplitude de variação interanual.

J F M A M J J A S O N D0,32

0,34

0,36

0,38

0,40

0,42

0,44

0,46

KT

UV (

adim

ensi

onal

)

Tempo (mês)

Figura 3 - Evolução anual dos valores de >< dTUVK , período de 2000 a 2007.

Conforme figura 3, os valores de >< dTUVK apresentaram tendência

de aumento a partir de janeiro, mês com menor valor )028,0355,0K( dTUV ±>< , até atingir

o valor máximo em abril ( >< dTUVK = 0,422 ± 0,024). A partir de abril, os valores

37

seguiram tendência de decréscimo até dezembro 0,015)0,374K( dTUV ±>=< , com um

segundo pico em agosto )027,0396,0K( dTUV ±>=< e acentuada redução em setembro e

outubro )032,0378,0K( dTUV ±>=< . Em geral, os menores valores de >< d

TUVK ocorreram

tanto em meses do período chuvoso (janeiro, fevereiro, outubro, novembro e dezembro)

quanto do período seco (junho, julho e setembro). Nos meses do período chuvoso, a menor

transmissividade atmosférica da radiação solar UV ocorre principalmente sob influência

das nuvens, enquanto nos do período seco é sob influência dos aerossóis. Conforme

discutido anteriormente, as nuvens e os aerossóis são dois dos principais atenuadores da

radiação solar UV na atmosfera. Em relação aos maiores valores de >< dTUVK , eles

ocorreram em abril e agosto, que são os meses do período seco com maior frequência da

condição de céu claro (TERAMOTO e ESCOBEDO, 2012). Porém, ressalta-se que embora

abril apresente uma menor frequência da condição de céu claro em relação a agosto, ele

apresentou um valor de >< dTUVK 6,67% maior. No caso, a menor >< d

TUVK em agosto

pode estar relacionada à maior concentração de aerossóis na atmosfera, pois agosto é um

dos meses que compõe o período de colheita da cana-de-açúcar no estado de São Paulo.

Diferente de agosto, abril é o mês de transição entre o periodo chuvoso e o seco e antecede

o inicio da safra de cana-de-açúcar no estado de São Paulo. A influência das nuvens e a dos

aerossóis sobre a variação temporal da KTUV serão discutidas nos subitens 4.1.1 e 4.1.2,

respectivamente.

Outro detalhe importante que deve ser observado na figura 3 é a

amplitude de variação interanual, indicada pelos valores de desvio padrão da média.

Valores altos (baixos) de desvio padrão da média indicam maior (menor) amplitude de

variação interanual. As maiores amplitudes de variação interanual da KTUV ocorreram nos

meses de janeiro, fevereiro, agosto e outubro. Ao contrário, as menores amplitudes de

variação interanual ocorreram nos meses de julho, novembro e dezembro. A variação

interanual da KTUV será discutida no subitem 4.2.

38

4.1.1 Influência das nuvens sobre a KTUV

A análise da influência das nuvens sobre a variação da KTUV será

feita com base nos valores médios mensais interanuais ( >< dTUVK ), calculados para as

condições de céu: nebuloso, parcialmente nebuloso com dominância para o difuso

(PNDD), parcialmente nebuloso com dominância para o claro (PNDC) e claro. A Figura 4

abaixo apresenta as curvas dos valores de >< dTUVK em cada uma das quatro condições de

céu.

Figura 4 – Evolução anual do >< dTUVK em condições de céu nebuloso, parcialmente

nebuloso com dominância para o difuso (PNDD), parcialmente nebuloso com dominância

para o claro (PNDC) e claro.

Os valores de >< dTUVK foram menores na condição de céu

nebuloso, seguiram tendência de aumento ao longo das duas condições de céu

intermediárias, e foram maiores na condição de céu claro (Figura 4). Na condição de céu

nebuloso os valores de >< dTUVK variaram de 0,225 ± 0,046 em março a 0,161 ± 0,056 em


0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

Legenda: Nebuloso PNDD PNDC Claro

KT

UV (

adim

ensi

onal

)

Tempo (mês)

39

agosto, e na claro de 0,495 ± 0,020 em janeiro a 0,451 ± 0,028 em agosto. A partir dos

valores de >< dTUVK , verifica-se que a redução da KTUV em função da mudança da

condição de céu claro para nebuloso pode variar de 54% em março a 64% em agosto. E a

redução da KTUV quando há a alteração da condição de céu claro para PNDD pode variar

de 24% em abril a 33% em agosto.

Nas quatro condições de céu, os valores de >< dTUVK foram

maiores nos meses do período chuvoso (outubro a março) e menores nos do período seco

(abril a setembro). A diferença entre os valores de >< dTUVK nos meses do período

chuvoso em relação aos do seco está relacionada a vários fatores, dentre eles:

concentração, características e tempo de vida das nuvens e concentração de aerossóis e de

gases absorvedores de UV na atmosfera (SEINFELD e PANDIS, 1998; BRASSEUR et al.,

1999; CALBÓ et al., 2005). Durante o período seco, quando há a passagem das frentes

frias, é comum o aumento da nebulosidade sem a ocorrência de chuva ou com chuvas de

baixa intensidade. Neste caso, as nuvens permanecem sobre o céu por mais tempo e a

deposição úmida dos aerossóis é fraca ou ausente, condições que aumentam a atenuação da

radiação solar UV. As nuvens que se formam são espessas e de baixa ou média altitude,

consideradas opacas à radiação UV (JOSEFSSON e LANDELIUS, 2000). Ao contrário, no

período chuvoso, o aumento da nebulosidade é normalmente acompanhado pela ocorrência

de chuvas, condição que mantém baixas as concentrações de aerossóis e de gases

absorvedores da UV na atmosfera. Além disto, durante o período chuvoso, a nebulosidade

tende a ser maior nos horários do inicio e final do fotoperiodo e menor nos horários

próximos ao médio dia solar, quando evaporam em função da maior incidência de radiação

solar ou precipitam. Isto pode ser observado na figura 5 abaixo, por meio das evoluções

diurnas dos valores horários de KTUV e de KT nos dias 11/01/2001 e 24/08/2005, ambos

com condição de céu nebuloso (valor diário de KT = 0,30). Neste caso, o aumento da

nebulosidade é identificado por meio da diminuição nos valores horários de KT.

40

8 10 12 14 16 180,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

8 10 12 14 16 180,00,10,20,30,40,50,60,70,8

Legenda: 11/01/2001 24/08/2005

KTUV

a

KT

UV

(ad

imen

sion

al)

Tempo (hora)

KT b

KT

(ad

imen

sion

al)

Tempo (hora)

Figura 5 – Evolução diurna dos valores horários de KTUV (a) e KT (b) nos dias 11/01/2001

e 24/08/2005, ambos com condições de céu nebuloso.

No dia 11/01/2001, a KTUV foi maior nos horários próximos ao

meio dia (figura 5a), em função da menor nebulosidade (figura 5b), e menor nos horários

próximos ao inicio e final do fotoperiodo, quando há a formação das nuvens por processos

convectivos. No dia 24/08/2005, a KTUV diminuiu gradativamente com o aumento da

nebulosidade que ocorreu a partir do inicio do fotoperiodo em função da entrada de uma

frente fria.

Para analisar a contribuição de cada uma das quatro condições de

céu na composição dos valores de >< dTUVK , na figura 6 são apresentadas as médias

mensais interanuais da frequência das condições de céu ( >< f ): nebuloso, PNDD, PNDC

e claro. As barras verticais com cor preta nos gráficos indicam o desvio padrão da média,

os quais permitem verificar quais meses apresentam maior e menor amplitude de variação

interanual.

41

0

20

40

60

80

100

Nebuloso a

Fre

quên

cia

(%)

PNDD b

J F M A M J J A S O N D0

20

40

60

80

100

PNDC c

J F M A M J J A S O N D

Claro d

Tempo (mês)

Figura 6 – Frequência mensal diária das condições de céu (a) nebuloso, (b) PNDD, (c)

PNDC e (d) claro.

Observa-se que a curva de >< dTUVK (figura 3) acompanha de

forma inversa o comportamento da curva de >< f das condições de céu nebuloso (figura

6a) e PNDD (6b), comprovando a forte influência das nuvens sobre a variação do KTUV.

A condição de céu nebuloso, na qual o KTUV pode variar de 0,225 a

0,161, apresentou maior >< f durante o verão (janeiro a março) e menor durante o

inverno (julho a setembro) (Figura 6a). Em geral, ao longo do ano, a >< f seguiu

tendência de decréscimo a partir de janeiro até atingir o menor valor em agosto (8,24 ±

6,75%). A partir de agosto, seguiu tendência de aumento até dezembro, mês no qual a

>< f foi 18,50 ± 8,96%. Porém, contrariando esse padrão, em maio houve um pequeno

aumento na >< f da condição de céu nebuloso em relação a abril e junho. A >< f em

maio foi 15,00 ± 5,21%, ou seja, ~53% maior que em abril e em junho, onde as médias

foram, respectivamente, 9,64 ± 5,80% e 9,65 ± 9,46%. Em relação à variabilidade

interanual, os maiores valores de desvio padrão foram observados em janeiro, fevereiro,

junho e outubro. Nos meses de janeiro e fevereiro, a variabilidade interanual da frequência

da condição de céu nebuloso está relacionada principalmente a variações na frequência de

ocorrência e na intensidade do ZCAS (CPTEC, 2010). E nos meses de junho e outubro

42

estão relacionadas principalmente a variações na frequência de ocorrência e na intensidade

dos sistemas frontais (CPTEC, 2010).

A condição de céu PNDD, na qual o KTUV pode variar de 0,362 a

0,303, apresentou curva dos valores de >< f com tendência de variação similar ao da

condição de céu nebuloso. A maior >< f foi registrada em dezembro (41,44 ± 7,75%) e a

menor em agosto (14,47 ± 7,45%). Os meses com maior variação interanual da >< f da

condição de céu PNDD foram março, abril e outubro, influenciadas principalmente por

variações na frequência de ocorrência e na intensidade dos sistemas frontais (CPTEC,

2010).

A soma das >< f das condições de céu nebuloso e PNDD nos

meses de dezembro a fevereiro é superior a 52%, condição que justifica os baixos valores

de >< dTUVK . Porém, embora os meses de julho a agosto apresentem os menores valores de

>< f da condição de céu nebuloso e PNDD e as maiores de céu claro (figura 6d), neles

não ocorrem os maiores valores de >< dTUVK . Estes são os meses de maior frequência de

queima de cana-de-açúcar na região de Botucatu e, portanto, a baixa KTUV pode estar

relacionada principalmente ao aumento na concentração de aerossóis na atmosfera.

4.1.2 Influência dos aerossóis sobre a KTUV

A figura 7 apresenta os valores médios mensais interanuais de

KTUV em condições de céu PNDC e claro )K( TUV >< , da frequência de dias com chuva

)FC( >< , periodo máximo de dias secos ( >< CDD ) e pronfundidade óptica de aerossóis

)AOD( >< . As barras verticais com cor preta nos gráficos indicam o desvio padrão da

média. Além da condição de céu claro, foi considerada também a PNDC em função da

metodologia adotado para a classicação das condições de céu, pois ela utiliza o índice de

transmissividade atmosférica KT. Dependendo das condições de turbidez atmosférica, os

aerossóis são capazes de reduzir o KT para níveis entre 0,65 e 0,55 por absorção ou

espalhamento, gerando assim a redução da condição de céu claro para PNDC.

43


5

10

15

20

25

30


101520253035

Tempo (mês)

FC c

Fre

quên

cia

(dia

)

Tempo (mês)

Per

iodo

(di

a) CDD d

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25AOD b

AO

D (

adim

enci

onal

)

0,36

0,40

0,44

0,48

0,52

0,56

0,60 Claro PNDC

KTUV

a

KT

UV (

adim

ensi

onal

)

Figura 7 – >< TUVK em condições de céu claro e céu PNDC (a), >< FC (b), >< CDD

(c), >< AOD (d).

Conforme figura 7a, os valores de >< TUVK em condições de céu

claro e PNDC foram maiores nos meses do período chuvoso (outubro a março) e menores

no do período seco (abril a setembro). Na condição de céu claro, a diferença entre o maior

valor observado de >< TUVK (em janeiro) e o menor (em junho) foi 11,26%, enquanto

para a condição de céu PNDC foi 10,52%. Comparando a curva da >< FC (figura 7c) com

a da >< TUVK (figura 7a), é verificada a existência de similaridade no comportamento das

duas curvas. O aumento (diminuição) na frequência das chuvas foi acompanhado de

aumento (diminuição) da KTUV, alterações que estão relacionadas ao processo de deposição

úmida dos aerossóis.

No período chuvoso, as condições de céu claro e PNDC são

observadas normalmente após longos períodos de dias com ocorrência de chuvas, as quais

removem grande parte dos aerossóis da atmosfera. Ao contrário, no período seco, a menor

frequência das chuvas e o maior intervalo de dias entre um evento e outro delas favorecem

o acumulo dos aerossóis na atmosfera. A tendência de aumento da turbidez atmosférica no

44

período de abril a setembro justificaria os valores menores de >< TUVK observados.

Porém, comparando a curva dos valores de >< AOD com a dos valores de >< TUVK não

é evidente a relação inversa no comportamento delas. Dentre as explicações para este

resultado estão o tipo dos aerossóis reconhecido pelo sensor MODIS e o uso da AOD na

região do visível. O sensor MODIS reconhece apenas os aerossóis capazes de gerar a

difusão da radiação solar. Porém, próximo a superfície terrestre, além dos aerossóis

difusores de radiação solar existem também os aerossóis absorvedores que agem sobre a

radiação UV e que são eliminados da atmosfera pelas chuvas (JACOBSON, 2002). São

exemplos destes aerossóis o SO2 e o NO2, que são gerados pela queima de biomassa ou de

combustíveis fósseis em indústrias e veículos automotores (SEINFELD e PANDIS, 1998;

BRASSEUR et al., 1999).

Em relação à curva dos valores de AOD apresentada na figura 7b,

nela os valores de >< AOD permaneceram aproximadamente constantes de janeiro até

maio, sendo inferiores a 0,08. A AOD média inferior a 0,08 indica que Botucatu apresenta

durante os meses de janeiro a maio baixos níveis de poluição atmosférica, gerados

basicamente pelos veículos automotores em circulação na cidade e similar à de outras

cidades rurais (HOLBEN et al., 2001; SHAHGEDANOVA e LAMAKIN, 2005;

WUTTKE et al., 2012). Os valores de >< AOD estão próximos aos observados em

cidades rurais nos Estados Unidos como Sevilleta (latitude 37,35ºN, longitude 106,88ºW,

altitude 1.447 m), com AOD média anual de 0,07, e Andrews (latitude 44,23ºN, longitude

122,22ºW, altitude 830 m), com média anual de 0,08 (HOLBEN et al., 2001). A partir de

junho, a >< AOD seguiu tendência de aumento até atingir o valor máximo em setembro

(0,160 ± 0,044). Com o inicio do período chuvoso em outubro, a >< AOD seguiu

tendência de redução até atingir em dezembro o valor de 0,082 ± 0,014.

Outra análise importante que deve ser feita com base na figura 7b é

a da influência da queima de cana-de-açúcar sobre a variação da AOD em Botucatu. Junho,

julho e agosto são os meses mais secos na região de Botucatu e, por isto, são também os

meses onde são registradas as maiores frequências de incêndio em lavouras de cana-de-

açúcar no estado de São Paulo (CPTEC, 2010; CANASAT, 2010). Nos três meses citados,

os valores de >< AOD em Botucatu foram inferiores a 0,10 e estiveram próximos aos

registrados nos meses do período chuvoso (~0,08), porém com maior amplitude de

variação interanual. A queima de cana-de-açúcar diminui a partir de setembro e cessa em

45

novembro em função do aumento na frequência das chuvas, condições que não justificam a

ocorrência dos maiores valores de >< AOD em setembro e outubro. Tal resultado indica

que outros fatores além dos incêndios em lavouras de cana-de-açúcar contribuem no

aumento da AOD em Botucatu de setembro a novembro. É provável que os aerossóis

presentes na atmosfera sobre Botucatu durante os três meses tenham origem em outros

estados do Brasil.

Nos meses de agosto a outubro é elevada a frequência de incêndios

nos estados de Mato Grosso (MT), Tocantins (TO), Mato Grosso do Sul (MS) e Bahia

(BA), que ocorrem em áreas de vegetação nativa (cerrado ou floresta amazônica) ou em

áreas de pastagem. E em anos onde há o enfraquecimento do período chuvoso na região

Norte do Brasil, a prática dos incêndios se intensifica no mês de outubro e pode se estender

até novembro (HOLBEN et al., 2001). A queima de biomassa gera aerossóis do tipo fino

(diâmetro < 2,5 µm), que por meio de correntes convectivas são capazes de percorrer

distancias superiores a 1000 km e permanecer em suspensão na atmosfera durante vários

dias (JACOBSON, 2002). Na figura 8 é apresentada a frequência de incêndios por

unidades de grade (28km x 28km) em algumas regiões do Brasil entre os meses de junho a

novembro do ano de 2002 (CPTEC, 2010). O ano de 2002 foi escolhido por ter sido um

ano chuvoso na região de Botucatu nos meses de agosto a outubro, porém seco na região

norte.

46

Figura 8 – Frequência de incêndios por unidades de grade (28km x 28km) entre os meses de junho a novembro de 2002 detectados por meio do satélite NOAA. Fonte: CPTEC (2010).

47

A figura 8 mostra que em setembro a frequência de incêndios é alta

nos estados do Mato Grosso, Tocantins, Goiás, Mato Grosso do Sul e Bahia e, como

consequência, a AOD também é alta (HOLBEN et al., 2001; GENEROSO et al., 2003).

Tomando como referência a cidade de Cuiabá/MT (15,55º S; 56,07º W; 235 m), nela a

AOD na faixa do visível (550 nm) em setembro é ~1,17, valor 431,82% maior que em

julho, 44,44% maior que em agosto e 160% maior que em outubro (HOLBEN et al., 2001).

Em outubro, a frequência de incêndios foi maior nos estados de Mato Grosso, Mato Grosso

do Sul e Bahia. Em Botucatu, setembro e outubro são os meses que apresentaram as

maiores variações interanuais da >< AOD e também da KTUV nas condições de céu claro e

PNDC. Este resultado indica que a variação interanual da KTUV nos dois meses sofre

influência da variação interanual na frequência de incêndios nas regiões norte e centro-

oeste do Brasil.

Portanto, a análise da influência dos aerossóis sobre a KTUV em

Botucatu pode ser realizada também sob dois aspectos:

1) Em relação ao aumento na concentração de aerossóis na

atmosfera causado com predomiância pela queima de cana-de-açúcar durante o periodo de

colheita;

2) Em relação ao aumento na concentração de aerossóis na

atmosfera causado com predomiância pelos incêndios em outros estados.

A análise da influência da queima de cana-de-açúcar sobre a KTUV,

por meio do aumento na concentração de aerossóis difusores de radiaçãosolar, deve ser

feita utilizando dados dos meses de junho e julho. No caso, ela deve ser realizada por meio

da comparação da KTUV registrada em um dia com alta AOD em relação a outro com AOD

próxima a 0,08. Na figura 9 é apresentada a evolução diurna dos valores horários de KTUV

registrados nos dias 14/07/2000 e 01/02/2002. Nela é possivel observar o contraste entre os

valores de KTUV em um dia de junho onde houve a queima de cana-de-açúcar nas cidades

adjacentes à Botucatu em relação a um dia com baixa poluição atmosférica. Na tabela 8

são apresentados os valores diários de KT, AOD e TOC dos dois dias analisados.

48

7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 170,15

0,20

0,25

0,30

0,35

0,40

0,45

0,50

0,55

0,60

Legenda: 14/07/2000 01/07/2002

KT

UV (

adim

ens

iona

l)

Tempo (mês)


01/07/2002.

Tabela 8 – Valores diários do KT, AOD e TOC em dias com condição de céu claro nos dias

14/07/2000 e 01/07/2002.

Conforme tabela 8, a AOD registrada no dia 14/07/2000 foi

85,29% menor em relação ao do dia 01/07/2002. A maior concentração de aerossóis no dia

01/07/2002 (figura 9 e tabela 8) gerou baixos valores de KTUV quando comparado ao dia

14/07/2000. A diferença entre os valores de KTUV do dia 01/07/2002 em relação ao do

14/04/2000 variou de -22,21% (final do fotoperíodo) a -31,12% (no inicio do fotoperiodo)

e ao meio dia local foi de -23,61%. Porém, deve-se ressaltar que a concentração de ozônio

estratosférico no dia 14/07/2000 foi ~3,85% maior em relação ao registrado no dia

01/07/2002.

A influência dos incêndios realizados em outros estados sobre a

KTUV em Botucatu pode ser analisada a partir de dados registrados em dias de setembro

com diferentes niveis de AOD. Na figura 10 abaixo são apresentadas as evoluções diurnas

Dia KT

(adimensional) AOD

(adimensional) TOC (DU)

14/07/2000 0,721 0,068 260 01/07/2002 0,668 0,126 250

49

da KTUV horária registrados nos dias 18/09/2003 e 11/09/2006. Os valores diários de KT, de

AOD e de TOC registrados nos dois dias analisados serão apresentados a seguir na tabela

9.

7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 180,20

0,25

0,30

0,35

0,40

0,45

0,50

0,55

0,60

0,65

Legenda: 18/09/2003 11/09/2004

KT

UV (

adim

ensi

ona

l)

Tempo (mês)


11/09/2006.

Tabela 9 – Valores diários do KT, AOD e TOC em dias com condição de céu claro nos dias

18/09/2003 e 11/09/2006.

Neste caso, a amplitude de variação da concentração de aerossóis é

superior ao do caso analisado anteriormente, sendo a AOD registrada no dia 18/09/2003

209,38% menor em relação ao do dia 11/09/2004. A diferença entre os valores de KTUV do

dia 11/09/2004 em relação ao do 11/09/2004 variou de -14,70% (intervalo horário entre as

10 e as 11 horas local) a -22,89% (no final do fotoperiodo) e ao meio dia local foi de -

15,90%. A concentração de ozônio estratosférico no dia 18/09/2003 foi ~10,65% maior em

relação ao registrado no dia 01/07/2002.

Dia KT

(adimensional) AOD

(adimensional) TOC (DU)

18/09/2003 0,721 0,064 291 11/09/2004 0,665 0,198 260

50

Um detalhe importante que deve ser considerado em relação aos

dois casos analisados é a diferença nos niveis de redução da KTUV com o aumento da AOD.

No segundo caso, os niveis de redução da KTUV foram menores, mesmo sendo a amplitude

de variação da AOD maior quando comparado ao primeiro caso. A explicação para a

diferença nos niveis de redução da KTUV, além da maior amplitude de variação da TOC

observada no segundo caso é a diferença nos tipos de aerossóis em suspensão na

atmosfera. O menor periodo de dias seguidos sem ocorrência de chuva em setembro,

quando comparado a junho, reduz o acumulo na atmosfera dos aerossóis e gases

absorvedores de UV gerados na região de Botucatu. Além disto, em setembro a quantidade

de aerossois do tipo grosseiro (2,5 < diâmetro < 10 µm) na atmosfera é menor quando

comparado à junho, quando são gerados pela queima de biomassa e pela suspensão de

particulas de solo por máquinas agrícolas (ALLEN et al., 2004; LARA et al., 2005). Isto

ocorre, pois os aerossóis do tipo grosseiro possuem tempo de vida na atmosfera de horas a

dias e capacidade, por meio de correntes convectivas, de percorrer distancias inferiores a

10 km (JACOBSON, 2002).

A fim de verificar a relação entre a variação do KTUV em função da

variação da AOD em junho e em setembro, na figura 11 são apresentados os gráficos com

a correlação entre as duas variáveis meteorológicas. Como o satélite Terra faz a medição

da AOD sobre Botucatu durante o período matutino local entre as 10 e às 11 horas, foram

utilizados dados horários de KTUV registrados no mesmo intervalo horário.

0,0 0,2 0,4 0,6 0,80,30

0,35

0,40

0,45

0,50

0,55

0,60

0,65

0,0 0,2 0,4 0,6 0,8

Legenda: Valores medidos Equação ajustada

KTUV

= 0,503 - 0,347AODR² = 0,497

Junho a

KTU

V (

adim

ensi

onal

)

AOD (adimensional)

KTUV

= 0,526 - 0,130AODR² = 0,643

Setembro b

Figura 11 – Correlação linear entre o KTUV e a AOD em condições de céu claro nos meses

de junho (a) e setembro (b).

51

Conforme a figura 11 é verificada a existência de tendência linear

de redução da KTUV com o aumento da AOD nos dois meses analisados. Tanto no mês de

junho quanto em setembro, a maioria dos pontos está concentrada nos intervalos de AOD

inferiores a 0,2, com elevada dispersão. A elevada dispersão indica que a variação na KTUV

é influenciada por outros fatores além da variação na concentração de aerossóis do tipo

difusor que são reconhecidos pelo sensor MODIS. Por meio do coeficiente de

determinação R², verifica-se que em junho ~50% das variações no KTUV estão relacionadas

às variações na AOD e o restante por outros fatores como a variação na TOC (figura 11a).

No mês de setembro esse percentual é maior, ~64% (figura 11b).

4.1.3 influência do ozônio estratosférico sobre a KTUV

Na figura 12 é apresentada a evolução anual das médias mensais

interanuais do KTUV ( >< TUVK ) em condições de céu claro e da coluna total de ozônio

)TOC( >< em Botucatu. As barras verticais com cor preta nos gráficos indicam o desvio

padrão da média.

Figura 12 – Médias mensais interanuais da KTUV em condições de céu claro (a) e da coluna

total de ozônio TOC (b).

Embora o ozônio seja considerado um importante atenuador da

radiação solar UV na atmosfera, não foi possível observar a relação inversa entre as

variações da >< TUVK e da >< TOC . A explicação para o resultado observado é a baixa


250

260

270

280

290

300


0,44

0,48

0,52

0,56

0,60

TOC b

TO

C (

DU

)

Tempo (mês)

KTUV

a

KT

UV

(ad

imen

sion

al)

Tempo (mês)

52

contribuição do ozônio estratosférico na variação temporal do KTUV quando comparado aos

aerossóis. O ozônio atenua toda a UV-C e parte da UV-B. Reduções da ordem de 1,6% na

coluna total de ozônio atmosférico são capazes de gerar aumentos de até 2,3% incidencia

de UV-B sobre a superfície terrestre (MADRONICH et al., 1998; MENDEVA et al., 2005;

SERRANO et al., 2008; EL-NOUBY, 2010). Porém, a UV-B corresponde a 15% da UV

extraterrestre e em média 10% da radiação solar UV global (IQBAL, 1983; OGUNJOBI e

KIM, 2004).

Em relação à variação na concentração de ozônio na estratosfera,

ao longo do ano os valores de >< TOC apresentaram comportamento oscilatório (figura

12), onde os maiores valores foram registrados durante a primavera e os menores durante o

outono. O maior valor de >< TOC foi registrado em setembro ( 10,89 ±283,11 DU) e o

menor em maio ( 51,723,252 ± DU). Os valores máximo e mínimo de TOC foram

próximos dos observados por outros autores em diferentes localidades do globo terrestre.

Em Qena no Egito (26,20ºN, 32,75ºE, 96 m), o valor máximo ocorre em maio ( 14294±

DU) e mínimo em dezembro ( 12252± DU), respectivamente, meses da primavera e do

inverno (EL-NOUBY, 2010). Em Kishinev na Moldova (47,00ºN, 28,82ºE, 205 m), o valor

máximo ocorre em março ( 41375± DU) e o mínimo em novembro ( 18296± DU),

respectivamente, meses do inverno e do outono (ACULININ, 2006).

4. 2 Análise da variação interanual do KTUV

Os valores elevados de desvio padrão das médias interanuais das

variáveis meteorológicas analisadas anteriormente indicam a ocorrência de elevada

amplitude de variação interanual. Ou seja, dentre os valores que compuseram a média

existem valores máximo e mínimo onde a diferença entre eles é alta. Assim, na análise da

variação interanual da KTUV, nos meses com os maiores valores de desvio padrão da

>< TUVK foram identificados os anos onde ocorreram o maior e o menor valor de TUVK e

os fatores que os geraram.

Os fatores que geram a maior amplitude de variação interanual da

KTUV nos meses do período chuvoso são diferentes dos que geram no período seco e, por

isso, cada um dos dois períodos serão analisados separados. Ressalta-se que serão

53

discutidos apenas os meses de maior amplitude de variação interanual do KTUV. No período

chuvoso janeiro, fevereiro e março apresentaram as maiores amplitudes de variação

interanual da KTUV, relacionadas às variações anormais da nebulosidade (aumento e

redução). Nos três meses citados, os principais fatores responsáveis pela variação na

nebulosidade são a variação na frequência de formação e na intensidade da Zona de

Convergência do Atlântico Sul (ZCAS) e dos sistemas frontais.

No período seco agosto e setembro apresentaram as maiores

amplitudes de variação interanual da KTUV, relacionadas às variações anormais na

nebulosidade e na concentração de aerossóis na atmosfera. Nos dois meses, o principal

fator responsável pela variação na nebulosidade é a variação na frequência de formação

dos sistemas frontais. E os fatores responsáveis pela variação na concentração de aerossóis

são a variação na frequência de chuva, da queima de cana-de-açúcar e dos incêndios nas

regiões norte e centro-oeste do Brasil. Outubro será incorporado à discussão junto de

agosto e setembro, pois sofre influência dos mesmos fatores.

4.2.1 Período chuvoso

Na figura 13 são apresentadas as médias mensais diárias de KTUV

)K( TUV , as frequências mensais das condições (f ) de céu I, II, III e IV e de dias com

ocorrência de chuva (FC) nos meses de janeiro, fevereiro, março, novembro e dezembro.

54

0,10,20,30,40,50,60,7

a

DezembroNovembroMarçoFevereiroJaneiroK

TU

V

(adi

men

cio

nal)

KTUV

b

c

d

e

048

12162024 f

Fre

q. -

Per

. (d

ia)

FC CDD

h g

i

j

0102030405060 k

Fre

quên

cia

(%)

Legenda: I II III IV

l

m

o n

200

0

200

2

200

4

200

6225240255270285300315 p

TO

C (

DU

)

200

0

200

2

200

4

200

6

TOC

q

200

0

200

2

200

4

200

6 r

Tempo (ano)

200

0

200

2

200

4

200

6

s

200

0

200

2

200

4

200

6

t

Figura 13 – dTUVK e f de céu nebuloso, PNDD, PNDC e claro e de dias com ocorrência de

chuva nos meses de janeiro a março dos anos de 2000 a 2007.

Em janeiro (figura 13a), o maior valor de dTUVK ocorreu em 2001

0,072)0,407K( dTUV ±= e o menor em 2003 0,119)0,321K( d

TUV ±= . Ao longo dos 8 anos

analisados, 2003 foi o ano que apresentou maior concentração de nuvens na atmosfera e

maior frequência de ocorrência de chuvas. A soma da frequência das condições de céu I e

da II foi equivalente a 90,32% dos dias do mês (~28 dias) e o número de dias onde houve a

ocorrência de chuva foi 22. Ao contrário de 2003, em 2001 a concentração de nuvens na

atmosfera foi baixa, a menor da série climatológica de 8 anos. A soma das frequências das

condições de céu I e II foi de 51,61% (~16 dias) e o número de dias onde houve a

ocorrência de chuva foi 11. Em janeiro de 2001 não foi registrada a ocorrência do ZCAS

55

com influência sobre a região de Botucatu, condição que tornou o período seco e com

baixa nebulosidade, diferente de 2003 quando foram registrados 3 eventos (CPTEC, 2010).

A concentração de ozônio na estratosfera nos dois anos manteve-se dentro da média.

Em fevereiro (figura 13b), o menor valor de dTUVK ocorreu em

2002 )13,031,0K( dTUV ±= e o maior em 2004 )08,042,0K( TUV ±= . Dos 8 anos

analisados, 2002 foi o ano que apresentou maior concentração de nuvens na atmosfera e

maior frequência de chuva ao longo do mês. As condições de céu I e II ocorreram em 68%

dos dias do mês (~19 dias) e houve a ocorrência de chuvas em 57,14% dos dias do mês (16

dias). O oposto em relação à nebulosidade foi observado em 2005, quando foi observada a

menor concentração de nuvens na atmosfera ao longo do mês, embora a frequência de

ocorrência de chuva não tenha sido a menor da série climatológica. Em fevereiro de 2002

foi registrada a ocorrência de um evento de ZCAS com influência sobre o Estado de São

Paulo e de dois eventos de sistemas frontais (CPTEC, 2010). Em fevereiro de 2005 não foi

registrada a formação de ZCAS com influência sobre o Estado de São Paulo e o número de

eventos de sistemas frontais registrado foram cinco (CPTEC, 2010).

Em março (figura 13c), o maior valor de dTUVK ocorreu em 2002 e

o menor em 2000. O aumento anormal da KTUV em março de 2002 ocorreu influenciada

pela redução da nebulosidade, verificada por meio da alta frequência da condição de céu

claro (44,83% do mês ou ~14 dias) e baixa de céu nebuloso (6,90% do mês ou ~2 dias). Ao

contrário, em 2000 houve aumento anormal da nebulosidade, verificada por meio da

elevada frequência da condição de céu PNDD (54,84% do mês ou 17 dias). Em março de

2002 foram registrados dois eventos de sistemas frontais com influência sobre o Estado de

São Paulo e em março de 2000 foram cinco (CPTEC, 2010).

4.2.2 Período seco

Na figura 14 são apresentas as médias mensais diárias de KTUV

dTUVK e de AOD )AOD( e as frequências mensais das condições de céu (f) nebuloso,

PNDD, PNDC e claro e de dias com ocorrência de chuva (FC) nos meses de agosto a

outubro dos anos de 2000 a 2007. As barras verticais com cor preta nos gráficos indicam o

desvio padrão da média.

56

Figura 14 – dTUVK e da AOD, f de céu nebuloso, PNDD, PNDC e claro e de FC nos meses

de agosto a outubro dos anos de 2000 a 2007.

Em agosto, o maior e o menor valor de dTUVK foram registrados em

2004 e em 2000, respectivamente (figura 14a). O alto valor de dTUVK registrado em 2004

ocorreu em condições de baixa concentração de nuvens (figura 12h) na atmosfera e

normais de frequência de chuva e de AOD (figura 14g). A frequência de dias com

0,10,20,30,40,50,60,7

KTUV

a

KT

UV

(adi

men

cion

al)

b

c

d

e

0

20

40

60

80

OutubroSetembroAgostoJulhoJunho

f

Fre

quên

cia

(%)

Legenda: I II III IV

g

h

i

j

0,00,10,20,30,40,5

AOD

k

AO

D

(adi

men

cion

al)

l

n

t

m o

2000

2002

2004

2006

220240260280300320

TOC

p

TO

C (

DU

)

2000

2002

2004

2006

q

2000

2002

2004

2006

r

Tempo (ano)

2000

2002

2004

2006

s

2000

2002

2004

2006

57

condição de céu IV em agosto de 2004 foi 74,19% (23 dias), a FC 15 dias e a AOD 0,088

± 0,052. Ao contrário, em agosto de 2000 o baixo valor de dTUVK registrado ocorreu em

condições de maior nebulosidade (figura 14d) e concentração normal de aerossóis na

atmosfera (Figuras 22g e 12r). O número de sistemas frontais que atuaram sobre o Estado

de São Paulo no mês de agosto em 2000 foi igual ao de agosto de 2004 (5 eventos)

(CPTEC, 2010). Porém, em agosto de 2000 os sistemas frontais apresentaram maior

intensidade e por isso geraram alta frequência de dias com condições de céu I e II.

Em setembro, o maior valor de dTUVK foi registrado em 2006 e o

menor em 2007 (figura 14b). O valor de dTUVK em setembro de 2006 foi 9,89% maior em

relação ao de setembro de 2007. A diferença observada entre os dois valores foi gerada

principalmente pela alteração na concentração de aerossóis na atmosfera (figura 14g). O

forte aumento na concentração de aerossóis na atmosfera em setembro de 2007 gerou

redução na frequência da condição de céu IV e aumento anormal da III. A frequência das

condições de céu I e II em setembro de 2006 foi maior em relação ao de setembro de 2007

em função da maior frequência de formação dos sistemas frontais (respectivamente, quatro

e dois eventos) (CPTEC, 2010).

Em outubro (Figura 14c) os valores de KTUV oscilaram muito de

um ano a outro. O maior valor de dTUVK foi observado em outubro de 2006 e ocorreu em

condições de baixa concentração de aerossóis na atmosfera e de condições normais de

nebulosidade. O menor valor de dTUVK foi registrado em 2005 e aconteceu em condições

de alta nebulosidade e baixa concentração de aerossóis na atmosfera. A frequência da

condição de céu II foi a maior da série climatológica em outubro (61,29%), a de céu I a

segunda maior (22,58%) e o valor de AOD o terceiro menor (0,094 ± 0,048). Em outubro

de 2005 foram registrados oito eventos de sistemas frontais com influência sobre o Estado

de São Paulo, enquanto em outubro de 2006 foram registrados 3 eventos (CPTEC, 2010).

Analisando ainda os valores de dTUVK no mês de outubro, em 2002

é possível observar a redução na transmissividade atmosférica da radiação solar UV gerada

pelo aumento na concentração de aerossóis na atmosfera. O forte aumento da AOD em

outubro de 2002 (figura 14g) gerou redução na frequência da condição de céu IV e

aumento anormal na frequência da condição de céu III, alteração similar à observada em

58

setembro de 2007. Quando comparado ao mês de outubro de 2006, o valor de dTUVK

registrado em outubro de 2002 foi 12,22% menor e ocorreu associado à menor frequência

das condições de céu I e II.

4.3 Modelos estatísticos de estimativa

4.3.1 Modelo 1

Na tabela 11 e figura 15 é apresentada a equação linear para

estimativa dos valores anuais horários de KTUV em função de KT.

0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,00,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

KTUV

= 0,698KT

R² = 0,964

KT

UV (

adim

ensi

onal

)

KT (adimensional)

Figura 15 – Correlação linear entre os valores horários de KTUV e KT, dados do período de

2000 a 2005.

Tabela 10 – Coeficiente angular (b), coeficiente de determinação (R²), desvio padrão (sd) e

número de dados (n) da correlação entre os valores horários de KTUV e de KT, base de

dados total do período de 2000 a 2005.

b R² Sd N 0,698 0,964 0,036 25.650

59

Conforme tabela 10, em Botucatu o valor do coeficiente angular b

para a correlação da base total é de 0,70, com coeficiente de determinação R² = 0,96 e

desvio padrão sd = 0,04. Estes valores estão próximos aos encontrados por Foyo-Moreno

et al. (1998) em Granada na Espanha: b = 0,68, R² = 0,92 e sd = 0,05. Em Ansai na China,

Hu et al. (2010) encontrou b = 0,64, R² = 0,93 e sd = 0,05. A diferença entre os valores de

b calculados para Botucatu e os calculados para as duas outras cidades ocorre em função

da diferença de clima entre as três cidades, em relação a nebulosidade, umidade do ar e

concentração de aerossóis na atmosfera. Locais onde ao longo do ano há a predominância

de condições atmosféricas de baixa umidade do ar e baixa nebulosidade tendem a

apresentar valores menores de b em relação à locais de clima úmido e nebuloso. Quando há

a predominância de condições atmosféricas de baixa nebulosidade e umidade do ar, locais

com elevada concentração de aerossóis tendem a apresentar b menores do que em locais

com atmosfera menos poluída.

Botucatu apresenta clima mais úmido e nebuloso quando

comparado à Granada e Ansai e, por isso, apresentou o maior valor de b dentre as três

cidades. Granada (37,18º N; 3,58º W; 660 m) é uma ilha caracterizada por apresentar uma

atmosfera poluída, com umidade relativa média anual de 61%. Ansai (36,85º N; 109,32º

W, 1.189 m) apresenta atmosfera poluída e clima seco com baixa nebulosidade, onde a

média anual de profundidade ótica de aerossóis em 500 nm é igual a 0,38 e a de umidade

relativa do ar igual a 57% (HU et al., 2010).

O efeito das variações nas concentrações de nuvens, vapor de água

e aerossóis na atmosfera sobre a relação entre KTUV e de KT em Botucatu pode ser

visualizado por meio do ajuste das equações sazonais. Na tabela 11 e figura 16 é

apresentada a equação linear para estimativa dos valores sazonais horários, resultante da

correlação entre os dados de KTUV e de KT do período de 2000 a 2005. O objetivo principal

do ajuste das equações lineares sazonais é a análise da variação do coeficiente b em função

de diferentes condições climáticas.

60


número de dados (n) da correlação entre KTUV e KT para cada estação do ano.

Estação b R² sd N Verão 0,736 0,962 0,034 5.875

Outono 0,678 0,938 0,033 5.129

Inverno 0,658 0,942 0,032 4.984

Primavera 0,720 0,951 0,036 6.189

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,00,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0

R² = 0,962N = 5.875

KTUV

=0,736KT

Verão a

R² = 0,962N = 5.129

KTUV

=0,678KT

Outono b

R² = 0,942N = 4.984

KTUV

=0,658KT

Inverno c

KT

UV (

adim

ensi

onal

)

KT (adimensional)

R² = 0,951N = 6.189

KTUV

=0,720KT

Primavera d

Figura 16 – Correlação sazonal entre os valores horários de KTUV e de KT.

Verifica-se por meio da figura 16 que o coeficiente b é maior nas

estações mais úmidas e nebulosas (primavera e verão) e menores nas mais secas (outono e

inverno). Os valores de b variaram de 0,736 no verão a 0,658 no inverno.

As variações sazonais do coeficiente b são resultados da

combinação de diferentes condições de nebulosidade e concentração de aerossóis e vapor

de água na atmosfera. As nuvens, junto do vapor de água, são capazes de atenuar grande

parcela das componentes expectrais visível e IV. Em Botucatu, as duas componentes

expectrais juntas representam aproximadamente 96% da radiação global (ESCOBEDO et

61

al., 2009). Embora as nuvens também sejam capazes de atenuar a radiação solar UV, essa

faixa espectral constitui uma parcela muito pequena da radiação global (~4%). Por isso, em

meses nebulosos e úmidos, independente das condições de poluição atmosférica, a redução

nos valores de KT é maior que nos de KTUV gerando valores elevados de b. No caso das

estações com elevada concentração de aerossóis na atmosfera, porém secos e pouco

nebulosos, os valores de b serão relativamente baixos quando comparados aos do caso

anterior. Isto ocorrere, pois em tais condições a atenuação da visível e da IV são

relativamente baixas e é alta a da UV. Assim, a redução nos valores de KTUV é maior

quando comparada a do KT. E oscilações ao longo do mês nas concentrações de aerossóis

na atmosfera geram oscilações também nos valores KTUV sem que haja mudanças

significativas nos de KT.

O contraste entre aumento e diminuição nos valores de KTUV, para

valores iguais de KT, gera no cálculo de regressão a ocorrência de valores baixos de R².

Esse efeito pode ser observado por meio dos menores valores de R² observados nas

estações de inverno e primavera. Em Botucatu as duas estações são as que apresentam

aumentos nas concentração de aerossóis em condições de baixa nebulosidade. É importante

lembrar que o valor do R² serve como um indicativo do ajuste do modelo e, por isso, é

também considerado um parâmetro de referência da capacidade do modelo em prever

valores da variável dependente.

Verifica-se em todos os gráficos de correlação entre o KTUV e o KT

da figura 16 que há uma maior dispersão dos pontos no intervalo de KT entre 0,2 e 0,6,

correspondente as condições de céu intermediárias entre o nebuloso e o claro. Outro

detalhe observado é que a tendência de crescimento nos valores de KTUV com o aumento

nos do KT é maior no intervalo KT< 0,4 em relação ao restante. Esse resultado indica que a

variação de KTUV em função de KT não pode ser considerada linear para todo o intervalo de

KT. Essa consideração também foi feita por Foyo-Moreno et al. (1999), que sugeriu o

ajuste por meio de uma função exponencial.

O intervalo KT < 0,4 é próximo do utilizado para classificar as

condições de céu como sendo nebuloso (KT ≤ 0,35). Por isso, neste caso, a maior variação

do KTUV com o aumento nos do KT pode ser explicado por meio das caracteristicas da

radiação global em condições de céu nebuloso. Nas condições de céu nebuloso, a radiação

global é composta apenas por radiação difusa, sendo a última composta apenas pela

radiação UV e por uma pequena parcela da radiação PAR. Assim, as variações nos níveis

62

de incidência da radiação global estarão relacionadas principalmente a variações na da

radiação UV e da PAR.

4.3.2 Modelo 2

Conforme visto anteriormente, o caminho óptico atmosférico

percorrido pela radiação pode ser expresso por meio das variáveis meteorológicas ângulo

de elevação solar (ψ ) ou da massa ótica relativa do ar (mr). Junto do KT, que serve de

indicativo das condições de nebulosidade, ela pode ser considerada uma das principais

variáveis que devem ser utilizadas em modelos de estimativa da radiação UV em escala de

tempo horária (FOYO-MORENO et al., 1999; FOYO-MORENO et al., 2003; HUANG et

al., 2011).

Na tabela 12 abaixo são apresentados os parâmetros a e b da

equação )Kln(baTUV

TeK += , ajustados para Botucatu para diferentes intervalos de ângulo de

elevação solar (ψ ). O desenvolvimento deste modelo foi realizado com base no proposto

por Foyo-Moreno et al. (1999) para estimativa da radiação UV em Granada, na Espanha. O

ângulo de elevação ψ , expresso em graus, foi calculado a partir da equação Z90−=ψ ,

onde Z é o ângulo zenital em graus.

63

Tabela 12 – Coeficientes a e b, coeficiente de determinação R², desvio padrão (sd) e

número de observações (N) para diferentes intervalos de ângulo de elevação solar (ψ ).

Elevação Solar a b R² N

10º-15º -0,651 0,707 0,927 2.228

15º-20º -0,628 0,715 0,927 1.084

20º-25º -0,605 0,726 0,946 1.772

25º-30º -0,554 0,730 0,962 2.046

30º-35º -0,533 0,754 0,960 1.502

35º-40º -0,498 0,776 0,964 1.788

40º-45º -0,472 0,768 0,976 2.782

45º-50º -0,443 0,802 0,968 1.379

50º-55º -0,416 0,812 0,968 1.707

55º-60º -0,388 0,822 0,972 1.472

60º-65º -0,371 0,867 0,963 733

65º-70º -0,360 0,823 0,977 1.804

70º-75º -0,345 0,875 0,969 324

75º-80º -0,358 0,831 0,969 398

Para o modelo ajustado para Botucatu, assim como observado por

Foyo-Moreno et al. (1999) para Granada e Murillo et al. (2003) para Valência, ambos na

Espanha, os valores dos parâmetros a e b seguiram tendência de aumentando com o

aumento de ψ . Os valores de a variaram de -0,65 em 10º <ψ <15º até -0,36 em 75º<ψ

<80º enquanto os de b variaram de 0,71 a 0,83 (tabela 13 e Figura 17). A tendência de

aumento dos parâmetros a e b com o aumento de ψ e consequente redução da mr indicam

a tendência de aumento da transmissividade atmosférica UV com o decréscimo da massa

ótica (FOYO-MORENO et al., 1999).

64

15-20 25-30 35-40 45-50 55-60 65-70 75-80-0,70

-0,65

-0,60

-0,55

-0,50

-0,45

-0,40

-0,35

-0,30

Paramêtro "a"

Par

amêt

ro "

a"

Ângulo de elevação solar (grau)

0,68

0,72

0,76

0,80

0,84

0,88

0,92

Paramêtro "b"

Par

amêt

ro "

b"

Figura 17 – Variação dos paramêtros a e b em função do ângulo de elevação solar para

Botucatu.

Os valores de R² variaram de 0,93em 10º <ψ <15º a 0,98 em 65º<

ψ <70º, sendo em média superiores aos encontrados para os modelos do tipo TTUV aKK =

apresentados anteriormente, com R² variando de 0,92 a 0,96. Os menores valores de R²

(tabela 13) foram observados para os intervalos de ângulo de elevação baixos (< 25º) e

podem ser considerados resultados do efeito cosseno do sensor de medição da radiação UV

(CAÑADAS et al., 2003).

Para a estimativa da irradiação solar UV horária, a seguinte

equação é proposta:

)Kln(ba0

TeUVUV += (22)

onde a e b são parâmetros tabelados, UV0 é a radiação solar UV extraterrestre calculada, e

KT é o índice de transmissividade atmosférica horário calculado a partir da razão entre

dados medidos de radiação global e calculados da radiação solar extraterrestre.

4.3.3 Modelo 3

As nuvens são uma das principais atenuadoras da radiação solar

UV na atmosfera. Porém, conforme discutido anteriormente, a atenuação da radiação UV

pelas nuvens é uma função complexa e sua estimativa demanda um número muito grande

de informações a respeito das nuvens. Na ausência de nuvens, a atenuação da radiação UV

65

pela atmosfera irá depender principalmente da influência dos aerossóis, do ozônio e do ar

seco. E a atenuação por estes componentes atmosféricos irá variar em função da

concentração deles na atmosfera e do ângulo de elevação solar. O ângulo de elevação solar

define o caminho ótico percorrido pela radiação direta na atmosfera e determina o grau de

interação entre ela e as partículas de aerossóis e moléculas de ozônio e de ar seco. A

variável massa ótica relativa do ar (mr) expressa de maneira implícita a variação do ângulo

de elevação solar e é normalmente utilizadas em modelos estatísticos para estimativa da

irradiação solar UV horária. O índice KT expressa principalmente o efeito das nuvens sobre

a radiação solar UV.

Na figura 18 abaixo é apresenta a variação da irradiação solar UV

horária em função da massa ótica relativa do ar em Botucatu. Nela é feita a distinção por

meio de cores entre as condições de céu claro (pontos pretos) e céu com presença de

nuvens (pontos cinzas).

1 2 3 4 5 6 7

0,00

0,04

0,08

0,12

0,16

0,20

Céu ClaroCéu com nuvens

Irra

diaç

ão U

V (

MJ

m-2)

mr (adimensional)

Figura 18 – Variação da irradição UV horária (MJ m-2 h-1) em função da massa ótica

relativa mr (adimensional) em condições de céu claro (pontos pretos) e de céu com

presença de nuvens (pontos cinzas) em Botucatu.

Conforme figura 18, verifica-se que a dispersão dos pontos é menor

na condição de céu claro quando comparado ao de céu com nuvens. Verifica-se também

que os pontos apresentam tendência de redução em escala exponencial com o aumento da

mr, resultado que está de acordo com o observado em outros trabalhos na literatura

66

(FOYO-MORENO et al., 1999; HUANG et al.,2011; VILLÁN et al., 2010). Estes

resultados demonstram que é possivel o ajuste de uma função do tipo exponecial de

decaimento de segunda ordem para a condição de céu claro. Na figura 19 abaixo é

apresentada a curva ajustada por meio dos pontos plotados para a condição de céu claro,

correspondente a equação 26.

1 2 3 4 50,000,020,040,060,080,100,120,140,160,180,20

R2 = 0,959N = 4.826

UV

(M

J m

-2)

mr (adimensional)

Figura 19 – Correlação entre os valores horários de irradiação solar UV em condições de

céu claro e de massa óptica relativa do ar.

−

−

++= 5878,2

m

4008,0

m

claro

rr

e1055,0e0120,10050,0UV (23)

Na figura 20 abaixo é apresentada a correlação entre os valores

horários de radiação UV em condições de céu claro medidos e os estimados, período de

janeiro de 2006 a dezembro de 2007. Na tabela 13 são apresentados os índices estatísticos

R2, MBE, RMSE e d de Wilmott para validação do modelo de estimativa da radiação UV

horária anual.

67

0,00 0,04 0,08 0,12 0,16 0,200,00

0,04

0,08

0,12

0,16

0,20

R2 = 0,930N = 2.307

UV

est

ima

da (

MJ

m-2)

UV medida (MJ m-2)

Figura 20 - Correlação entre os valores horários de radiação UV medidos e os estimados,

dados do periodo de janeiro de 2006 a dezembro de 2007.

Tabela 13 – R², MBE, RMSE e d de Wilmott dos modelos desenvolvidos para estimativa

da irradiação solar UV horária anual em Botucatu, São Paulo, Brasil.

R² MBE (%)

RMSE (%)

d (adimensional)

0,984 0,579 7,686 0,982

Com base nos índices estatísticos apresentandos na tabela 13,

verifica-se que o modelo apresentou pequena tendência de superestimar os valores de UV

em condições de céu claro (MBE = 0,579). O modelo desenvolvido para Botucatu

apresentou desempenho melhor em relação ao desenvolvido por Huang et al. (2011) para

duas localidades na China em relação aos índices R² e RMSE. Os R² observados por

Huang et al. (2011) foram inferiores a 0,96 e os RMSE superiores a 9%, porém os MBE

foram menores, sendo observada pequena tendência de substimação dos valores calculados

(MBE ~ -0,02%).

A partir da equação 25 para estimativa da radiação UV em

condições de céu claro e seguindo o modelo )UV/UVclaro(bKK 0TTUV = , a radiação

UV horária em qualquer condição de céu pode ser expressa por meio da equação 27:

]UVK[bUV claroT= (24)

68

onde b é o parâmetro obtido da regressão linear entre os dados medidos e o produto

KTUVclaro, dados do período entre janeiro de 2000 a dezembro de 2005 onde KT < 0,65,

apresentado na figura 21 e tabela 14.


número de dados (N) da correlação entre a irradiação solar UV medida e o produto

KTUVclaro.

b R² sd N 1,497 0,971 0,007 14.814

0,00 0,04 0,08 0,12 0,16 0,20

0,00

0,04

0,08

0,12

0,16

0,20

UV

med

ida

(MJ

m-2)

KTUV

claro (MJ m-2)

Figura 21 – Correlação entre irradiação solar UV horária medida e o produto KTUVclaro,

dados do período entre janeiro 2006 a dezembro de 2007.

A equação 27, para estimativa da irradiação UV horária anual é

resultante da substituição do coeficiente b na equação 25:

++=

−

−5878,2

m

4008,0

m

T

rr

e1055,0e0120,10050,0K4971,1UV (25)

69

4.5 Modelos 4

Informações a respeito das concentrações de ozônio e aerossóis na

atmosfera podem ser facilmente obtidas de bases de dados medidas por satélites e

disponibilizadas pela NASA. Assim, verifica-se a possibilidade do desenvolvimento de

modelos utilizando dados medidos por satélites. Porém, cabe ressaltar as principais

limitações em relação à utilização dos dados medidos pelos satélites, que são a precisão

dos dados e falha na medição, principalmente no caso dos dados de aerossóis. Por isso,

Huang et al. (2011) utilizou no desenvolvimento de seu modelo apenas dados de ozônio

medidos por satélite.

No desenvolvimento do modelo para céu claro, seguindo o modelo

proposto por Huang et al. (2011), a utilização de dados de aerossóis para o caso de

Botucatu possui importância em função da influência dos aerossóis em meses específicos

do ano. Porém, Botucatu não possui estações meteorológicas de superfície que monitoram

a concentração de aerossóis na atmosfera local pelo método gravimétrico ou mesmo

indireto utilizando o principio de atenuação da radiação solar em comprimentos de onda

específicos. Ela possui disponível apenas dados de AOD medidos por satélites da NASA

ao longo do período experimental (2000 a 2007), porém estes apresentam um percentual

baixo de dados passiveis de utilização e baixa precisão. Mesmo sendo justificada a

necessidade do uso de dados de aerossóis no desenvolvimento do modelo para Botucatu,

serão utilizados somente dados da concentração de ozônio medidos por satélites.

Na figura 22 abaixo é apresentada a correlação entre a radiação

solar UV em condições de céu claro e a variável SOC (declinação da coluna total de

ozônio), dados horários do período de janeiro de 2000 a dezembro de 2005 onde KT > 0,65.

70

200 400 600 800 1000 12000,00

0,04

0,08

0,12

0,16

0,20

0,24

R2 = 0,916N = 4.826

UV

(M

J m

-2)

SOC (DU)

Figura 22 – Correlação entre a irradiação solar UV horária e a SOC em condições de céu

claro, dados do período entre janeiro de 2006 a dezembro de 2007.

Verifica-se por meio da figura 23 que é possível o ajuste do modelo

para estimativa da radiação UV horária em condições de céu claro utilizando dados de

SOC, onde a linha continua representa a equação 26 ajustada:

−

−

++= 1681,498

SOC

0281,111

SOC

claro e1051,0e8744,001734,0UV (26)

Na figura 23 abaixo é apresentada a correlação entre os valores

horários de radiação UV em condições de céu claro medidos e os estimados, período de

janeiro de 2006 a dezembro de 2007. Na tabela 15 são apresentados os índices estatísticos

R2, MBE, RMSE e d de Wilmott para validação do modelo de estimativa da radiação

UVclaro horária anual em função do SOC.


da UVclaro anual em função do SOC em Botucatu, São Paulo, Brasil.

R² MBE (%)

RMSE (%)

d (adimensional)

0,9046 2,0263 2,0263 0,9894

71

0,00 0,04 0,08 0,12 0,16 0,200,00

0,04

0,08

0,12

0,16

0,20

UV

est

imad

a (M

J m-2

)

UV medida (MJ m-2)


condições de céu claro medidos e os estimados, periodo de janeiro de 2006 a dezembro de

2007.

A partir da equação 26 para estimativa da irradiação solar UV

horária anual em condições de céu claro e seguindo o modelo ]UVK[bUV claroT= , a

irradiação solar UV horária anual em qualquer condição de céu em função do KT e do SOC

é expressa por meio da equação 27:

++=

−

−1681,498

SOC

0281,111

SOC

T e1051,0e8744,001734,0bKUV (27)

onde b é o coeficiente obtido da regressão linear entre os dados medidos e o produto

KTUVclaro (figura 24 e tabela 16), dados horários do período entre janeiro de 2000 a

dezembro de 2005 onde KT < 0,65.



KTUVclaro.

b R² sd N 1,4904 0,9721 0,0061 13.768

72

0,00 0,04 0,08 0,12 0,16 0,200,00

0,04

0,08

0,12

0,16

0,20

UV

med

ida

(MJ

m-2)

KTUV

claro (MJ m-2)

Figura 24 – Correlação entre a irradiação solar UV medida e o produto KTUVclaro, dados

horários do período entre janeiro de 2000 a dezembro de 2005 onde KT < 0,65.

4.6 Modelo 5

Abaixo é apresentada a equação para estimativa da irradiação solar

UV horária em condições de céu claro considerando o efeito de atenuação do ar seco (por

meio do mr) e do ozônio (por meio do SOC), seguindo modelo proposto por Huang et al.

(2011):

−

−

−

−

++++= 872,394

SOC

174,78

SOC

975,0

m

236,0

m

claro e0187,0e407,0e239,0e000,2024,0UVrr

(28)

73


condições de céu claro medidos e os estimados, periodo de janeiro de 2006 a dezembro de

2007.


da UVclaro anual em função do SOC em Botucatu, São Paulo, Brasil.

R² MBE (%)

RMSE (%)

d (adimensional)

0,9371 0,8734 7,3157 0,9835

A partir da equação 30 para estimativa da irradiação solar UV em

condições de céu claro e seguindo o modelo ]UVK[bUV claroT= , a irradiação solar UV

horária em qualquer condição de céu em função do KT, mr e do SOC é expressa por meio

da equação 29:

++++=

−

−

−

−872,394

SOC

174,78

SOC

975,0

m

236,0

m

T e0187,0e407,0e239,0e000,2024,0K492,1UVrr

(29)

O coeficiente b foi obtido da regressão linear entre os dados

medidos e o produto KTUVclaro, dados do período entre janeiro de 2000 a dezembro de

2005 onde KT < 0,65, apresentado na figura 26 e tabela 18.

0,00 0,04 0,08 0,12 0,16 0,200,00

0,04

0,08

0,12

0,16

0,20

UV

est

imad

a (M

J m-2

)

UV medida (MJ m-2)

74

Tabela 18 – Coeficiente ângular (b), coeficiente de determinação (R²), desvio padrão (sd) e


KTUVclaro.

b R² Sd N 1,4915 0,9730 0,0060 13.768

0,00 0,02 0,04 0,06 0,08 0,10 0,120,00

0,04

0,08

0,12

0,16

0,20

UV

(M

J m

-2)

KTUV

claro (MJ m-2)

Figura 26 – Correlação entre irradiação solar solar UV medida e o produto KTUVclaro,

dados horários do período entre janeiro de 2000 a dezembro de 2005 onde KT < 0,65.

4.7 Validação dos modelos estatísticos

Neste trabalho foram desenvolvidos os seguintes modelos

estatísticos para estimativa da radiação solar UV horária:

1) Modelo 1 (M1):

T0KUV698,0UV = (30)

2) Modelo 2 (M2): )Kln(ba

0TeUVUV += (31)

75

3) Modelo 3 (M3):

++=

−

−5878,2

m

4008,0

m

T

rr

e1055,0e0120,10050,0K4971,1UV (32)

4) Modelo 4 (M4):

++=

−

−1681,498

SOC

0281,111

SOC

T e1051,0e8744,001734,0K4904,1UV

(33)

5) Modelo 5 (M5):

++++=

−

−

−

−872,394

SOC

174,78

SOC

975,0

m

236,0

m

T e0187,0e407,0e239,0e000,2024,0K492,1UVrr

(34)

Na tabela 19 abaixo são apresentados os índices estatísticos R²,

MBE, RMSE e d de Wilmott dos cinco modelos desenvolvidos para Botucatu. Junto

também está a validação do modelo desenvolvido por Escobedo et al.(2011) para

estimativa da radiação UV horária em Botucatu a partir da radiação global. Na figura 27

são apresentados gráficos da correlação entre os dados horários de UV medidos e os

estimados dos cinco modelos desenvolvidos neste trabalho e do modelo desenvolvido por

Escobedo et al. (2011).

Tabela 19 – R², MBE, RMSE e d de Wilmott dos modelos desenvolvidos neste trabalho

para estimativa da irradiação solar UV horária anual em Botucatu (M1, M2, M3, M4 e

M5).

Modelo R² MBE (%)

RMSE (%)

d (%)

M1 0,984 -5,943 12,875 0,988

M2 0,945 -5,786 18,342 0,971

M3 0,973 0,829 12,231 0,991

M4 0,968 3,043 13,672 0,988

M5 0,971 0,921 12,245 0,990

76

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,00 0,05 0,10 0,15 0,200,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,00 0,05 0,10 0,15 0,200,00 0,05 0,10 0,15 0,20

Escobedo et al. (2011) a

M1 b

M2 c

M3 d

UV

est

imad

a (M

J m-2

)

M5 f

UV medida (MJ m-2)

M4 e

Figura 27 – Correlação entre a radiação UV medida e a estimada, dados horários do

período entre janeiro de 2006 a dezembro de 2007.

Em relação aos cinco modelos, apenas os modelos M3, M4 e M5

apresentaram níveis de imprecisão inferiores ao do sensor utilizado na medição da

irradiância UV (~5%) (Huang et al., 2011). E dentre eles, o modelo com melhor

desempenho estatístico foi o equivalente ao M3, que apresentou o maior valor de d de

Wilmott (d = 0,991) e tendência de superestimar em 0,829% os valores estimados (MBE =

0,829). Esse resultado não está de acordo com o divulgado por Huang et al. (2011), que

desenvolveu e propôs modelos equivalentes ao M5 para dois lagos no médio e baixo Rio

Yangtze, onde tais modelos foram considerados os de melhor desempenho quando

comparados aos equivalentes ao M3. Porém, deve-se ressaltar que os valores dos índices

estatísticos encontrados aqui para o M3 estão muito próximos dos encontrados para o M5.

Outra observação feita é que os valores observados dos índices estatísticos MBE e RMSE

para o modelo M3 estão próximos aos encontrados por Foyo-Moreno et al. (1999) para o

modelo equivalente desevolvido para Granada na Espanha. Tais autores observaram R² =

0,98, MBE = 0,3% e RMSE = 2,3%.

O pior desempenho observado foi o do modelo M2. Ele apresentou

o menor valor do índice d de Wilmott (d = 0,971) e tendência de subestimar os valores

calculados em -5,86%. Os valores dos índices estatísticos R², MBE e RMSE para o modelo

M2 indicaram pior desempenho também em relação ao modelo equivalente desenvolvido

77

por Foyo-Moreno et al. (1999) em Granada na Espanha. Os autores observaram R²= 0,97,

MBE = 0,829% e RMSE = 12,23%.

78

5. CONCLUSÃO

A transmissividade atmosférica da radiação solar UV (KTUV) em

Botucatu é menor nos meses do verão (dezembro a fevereiro), em função da maior

nebulosidade, e maior em abril e agosto, meses onde há a predominância de dias com

condições de céu claro. O aumento da nebulosidade com mudança da condição de céu

claro para céu nebuloso pode gerar reduções de até 64% na KTUV. Quando há a mudança da

condição de céu claro para parcialmente nebuloso com dominância para o difuso, a

redução é menor e pode chegar a 33%.

Durante os meses do período seco (abril a setembro), nos quais é

alta a frequência da condição de céu claro e baixa a de chuvas, o aumento da turbidez

atmosférica gera reduções de 20 a 32% no KTUV. As reduções do KTUV em condições de

céu claro podem ser maiores ou menores dependendo da frequência de queima de

biomassa no Estado de São Paulo e em outros estados do Brasil e da frequência das

chuvas. A queima da cana-de-açúcar altera pouco a profundidade óptica de aerossóis

(AOD) em Botucatu, sendo ela responsável pelo aumento da AOD principalmente nos

meses de junho a agosto. Os incêndios praticados em florestas ou pastagens em outros

estados do Brasil geram aumento na AOD em Botucatu durante os meses de agosto a

novembro.

Em relação à influência do ozônio estratosférico, não é possível

observar seu efeito sobre a variação temporal da KTUV. Uma das justificativas para este

resultado é que, após absorver toda a UV-C, ele é capaz de atenuar apenas a UV-B, que

representa menos de 20% da radiação solar UV incidente sobre a superfície terrestre.

Ao longo do ano, os meses com maior variação interanual do KTUV

são janeiro e fevereiro, influenciados pela variação interanual na frequência de ocorrência

e na intensidade da ZCAS, e setembro e outubro, influenciados pela variação interanual na

frequência das chuvas locais e dos incêndios nas regiões norte e centro-oeste do Brasil.

79

Dos cinco modelos estatísticos desenvolvidos e validados, apenas

os modelos M3, M4 e M4 apresentaram nível de imprecisão abaixo da dos sensores de

medição da UV (~5%). O pior desempenho observado foi o do modelo M2, que apresentou

MBE=-5,786% e d de Wilmott de 0,971. O modelo M3, desenvolvido com baseado no

proposto por Foyo-Moreno et al. (1999) foi o qual apresentou melhor desempenho, com

MBE=0,829% e d de Wilmott de 0,991. Ele utiliza como variáveis de entrada o índice de

transmissividade KT e a massa óptica relativa do ar mr. O modelo desenvolvido com base

no proposto por Huang et al. (2011), que utiliza como variáveis de entrada o KT, o mr e o

SOC (coluna total de ozônio obliqua) apresentou desempenho próximo ao desenvolvido

com base no proposto por Foyo-Moreno et al. (1999).

80

6. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

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Tese - Transmissividade atmosférica da radiação … ESTADUAL PAULISTA “JÚLIO DE MESQUITA...

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