Mapeamento solarimétrico do estado de alagoas em anos de eventos extremos pluviométricos, utilizando o modelo WRF-Solar

Autores

DOI:

https://doi.org/10.26848/rbgf.v19.02.p586-599

Palavras-chave:

Radiação Solar, Eventos Extremos, Modelos Atmosféricos

Resumo

A energia solar é uma solução estratégica para o planejamento de sistemas fotovoltaicos é essencial para atingir as metas globais de sustentabilidade. Em Alagoas, apesar do alto potencial solar, eventos climáticos extremos, como chuvas intensas e secas prolongadas, desafiam a geração de energia renovável. Este estudo avaliou a eficácia do modelo WRF-Solar na estimativa do potencial solarimétrico do estado, focado em anos com eventos extremos pluviométricos. Foram analisados dados do modelo WRF-Solar (versão 4.6.0, resolução de 5 km) para o período de 2022 a 2023, cobrindo a região de Alagoas. A validação do modelo foi realizada quantitativamente com dados de radiação do INMET e qualitativamente com dados de chuva do MERGE. O modelo, com ajustes otimizados para simular irradiância solar (incluindo interação com aerossóis e nuvens híbridas), mostrou maior precisão na representação da variabilidade espacial e temporal da radiação solar. As métricas estatísticas revelaram valores de r de 0,74, 0,80 e 0,86 para as regiões Litoral, Agreste e Sertão, respectivamente, com RMSE de 207,77 W/m², 197,73 W/m² e 181,33 W/m². Durante o evento La Niña de 2022, houve uma redução média de 15% na irradiância solar no estado. O Sertão se destacou com o maior potencial solar, com média anual de 6,5 kWh/m².d. O estudo demonstrou a eficácia do WRF-Solar no mapeamento do potencial solar e na análise dos impactos de eventos climáticos extremos, auxiliando no planejamento e expansão da energia fotovoltaica em Alagoas.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Rosiberto Salustiano da Silva Junior, Universidade Federal de Alagoas (UFAL)

Professor Nível Associado da Universidade Federal de Alagoas, com os títulos de Bacharel e Mestre em Meteorologia pela Universidade Federal de Alagoas (2001 e 2003) e Doutor em Meteorologia pela Universidade de São Paulo. Tem experiência na área de Geociências, com ênfase em climatologia, modelos atmosféricos, poluição atmosférica e energias renováveis.

Diogo Nunes da Silva Ramos, SENAI CIMATEC, Bahia

Meteorologista, atuando como Consultor em Modelagem Computacional, HPC, Meteorologia da Energia e Inteligência Artificial no Campus Integrado de Manufatura e Tecnologia - SENAI CIMATEC, Bahia. Possui Doutorado em Meteorologia pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE. sendo Bacharel e Mestre em Meteorologia pela Universidade Federal de Alagoas - UFAL. Realizou estágio de Pós-Doutorado no Instituto de Aeronáutica e Espaço - IAE do Departamento de Ciência e Tecnologia Aeroespacial - DCTA, um órgão da Força Aérea Brasileira.

Antônio Marcos D. Andrade, Universidade Federal do Oeste do Pará

Possui graduação em METEOROLOGIA pela Universidade Federal de Alagoas (2008), Mestrado em Meteorologia pela Universidade Federal de Alagoas (2011) e Doutorado Meteorologia pela Universidade Federal de Campina Grande (2016). Atuou como bolsista FDB/INPA do Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia, nos Experimentos de Grande Escala da Biosfera-Atmosfera na Amazônia - LBA

José Francisco de Oliveira Junior, Universidade Federal de Alagoas

Possui graduação em Meteorologia pela Universidade Federal de Alagoas (1998), Mestrado em Meteorologia pela Universidade Federal de Alagoas (2001), Doutorado em Ciências Atmosféricas, em Engenharia Civil pela Universidade Federal do Rio de Janeiro-COPPE (2008) e Pós-Doutorado na Engenharia Mecânica - COPPE/UFRJ (2011) na área de Fenômenos de Transporte (Mecânica dos Fluidos).

Ewerton de Souza Muniz, Universidade Federal de Alagoas

Graduação em Meteorologia pela Universidade Federal de Alagoas (UFAL). Mestrando em Meteorologia pela Universidade Federal de Alagoas (UFAL). Experiências nos seguintes temas: Análise Sinótica, Energia Solar, Oceanografia Física e Modelagem Atmosférica.

Referências

Amorim, A. C. B.; Dantas, V. A.; Reis, J. S. dos; Bose, N. de A.; Santos, E. S. de A.; Bezerra, L. A. C.; Matos, M. de F. A. de; Nobre, M. T. C. de M.; Oliveira, L. de L.; Medeiros, A. M. de. (2024). Analysis of WRF-solar in the estimation of global horizontal irradiation in Amapá, northern Brazil. Renewable Energy, 235, 121361. https://doi.org/10.1016/j.renene.2024.121361.

Andreoli, R. V.; Kayano, M. T. (2006). A importância da temperatura da superfície do Atlântico tropical sul na variabilidade de precipitação do Nordeste do Brasil. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 21, 1, 1–13.

Azevedo, M. S.; Brito, E. M. M.; Assis, J. M. O. de; Fontes, A. S. ( 2024). Análise da correlação entre os fenômenos de El Niño e La Niña e o regime de precipitação da bacia hidrográfica do Rio Cachoeira/BA. XVII Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste, 1.

Campos, M.S., Alcantara, L.D.S. (2016). Interpretação dos Efeitos de Tempo Nublado e Chuvoso Sobre a Radiação Solar em Belém/PA Para Uso em Sistemas Fotovoltaicos; Revista Brasileira de Meteorologia, 31, 4(suppl.), 570-579, http://dx.doi.org/10.1590/0102-7786312314b20150065

Cavalcante, I. B. da S.; Da Silva, D. F. ( 2021). Período de retorno de eventos extremos em Alagoas e suas causas climáticas. Revista Mineira de Recursos Hídricos, Belo Horizonte, v. 2, n. 1, p. e021007. DOI: 10.59824/rmrh.v2i.216. Disponível em: https://periodicos.meioambiente.mg.gov.br/NM/article/view/216. Acesso em: 15 ago. 2024.

Correia Filho, .L.F.; Santiago, D.B.; Oliveira Junior, J.F.;Silva Junior, C.A. (2019). Impact of urban decadal advance on land use and land cover and surface temperature in the city of Maceió, Brazil. Land Use Pol. 87, 104026. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2019.104026.

Costa, M.S., Oliveira-Júnior, J.F.d., Santos. P.J.d., et al. (2020). Rainfall extremes and drought in Northeast Brazil and its relationship with El Niño–Southern Oscillation. Int J Climatol.1–25. https://doi.org/10.1002/joc.6835.

Da Silva, C.A.; Farias, R.B.; Oliveira, A.A. (2019). Eventos extremos de precipitação na região Nordeste do Brasil: padrões climatológicos e anomalias associadas. Revista Brasileira de Climatologia, v. 25, p. 101–119.

Deng, A.; Gaudet, B.; Dudhia, J.; Alapaty, K. (2014). Implementation and Evaluation of a New Shallow Convection Scheme in WRF. Anais do 94th American Meteorological Society Meeting, 22nd Conference on Numerical Weather Prediction, Atlanta, GA.

De Souza, A., Nunes, R.S.C., Özonur, D. et al. (2025). Statistical modeling of global solar radiation in East and Northeast Brazil. Arab J Geosci 18, 150. https://doi.org/10.1007/s12517-025-12281-

De Oliveira Júnior, A. I., Martins, E. S., da Costa, C. T. F., & Caldas, H. F. M. (2019). Análise da precipitação e determinação de equações de chuvas intensas para o município de Crato-CE situado no semiárido do Brasil. Revista Geama, 5(3), 56-65.

Devore, J. L. (2009). Probabilidade e estatística para engenharia e ciências. Ferreira Correa, L., Folini, D., Chtirkova, B., and Wild, M. (2024). Trends in observed surface solar radiation and their causes in Brazil in the first 2 decades of the 21st century, Atmos. Chem. Phys., 24, 8797–8819, https://doi.org/10.5194/acp-24-8797-2024.

Grell, G. A.; Freitas, S. R. (2014). A scale and aerosol aware stochastic convective parameterization for weather and air quality modeling, Atmos. Chem. Phys., 14, 5233–5250, https://doi.org/10.5194/acp-14-5233-2014.

Gomes, H. B.; Ambrizzi, T.; Da Silva, B. F. P.; Hodges, K.; Dias, P. L. S.; Herdies, D. L.; Silva, M. C. L. (2019). Climatology of easterly wave disturbances over the tropical South Atlantic. Climate Dynamics, 51, 1393–1414.

Herdies, B. R., Vendrasco, E. P., Herdies, D. L., de Oliveira, C. E. L., & de Quadro, M. F. L. (2025). The Use of Atmospheric Reanalysis Data for the Estimation of Solar Irradiation Considering the Effect of Atmospheric Aerosols over Brazil. Atmosphere, 16(2), 124. https://doi.org/10.3390/atmos16020124

Hong, S.-Y.; Noh, Y.; Dudhia, J. (2006). A new vertical diffusion package with an explicit treatment of entertainment processes. Monthly Weather Review, v. 134, p. 2318–2341.

IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Brasil: Divisão territorial do Brasil. 2024. Disponível em: https://www.ibge.gov.br. Acesso em: 15 ago. 2025.

Iacono, Michael J.; Delamere, Jennifer S.; Mlawer, Eli J.; Shephard, Mark W.; Clough, Shepard A.; Collins, William D. (2008). Radiative forcing by long-lived greenhouse gases: calculations with the AER radiative transfer models. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, v. 113, n.13. https://doi.org/10.1029/2008JD009944.

IPCC - Intergovernmental Panel On Climate Change. Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge: Cambridge University Press, 2021.

Janjic, Z. I. (1994). The Step-Mountain Eta Coordinate Model: Further Developments of the Convection, Viscous Sublayer, and Turbulence Closure Schemes. Mon. Weather Rev., 122(5), pp. 927–945.

Jimenez, Pedro A. et al. (2016). WRF-Solar: Description and clear-sky assessment of an augmented NWP model for solar power prediction. Bulletin of the American Meteorological Society, 97, 7, 1249-1264.

Lima, F. J. L.; Santos, T. S. dos; Ramos, D. N. da S.; Weyll, A. L. C.; Jacondino, W. D.; Silva, A. R.; Pereira, L. K. M.; Santos, A. P. P. dos; Melo Filho, J. B.; Carvalho Filho, M. de; Santos, A. Á. B.; Moreira, D. M. (2025). Evaluation of the short and medium-term forecast quality of global solar irradiance from GFS-MOS and WRF-Solar models for the northeast region of Brazil. Energy Reports, 13, 2187-2203.

Mayer, M. J., Yang, D., Szintai, B. (2023). Comparing global and regional downscaled NWP models for irradiance and photovoltaic power forecasting: ECMWF versus AROME. Applied Energy, 352, 121958. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2023.121958.

Moura, G. B. D. A.; Brito, J. I. B.; Sousa, F. A. S.; Cavalcanti, E. P.; Silva, J. L. B.; Nascimento, C. R.; Lopes, M. O. (2020) Identificação de Preditores Para as Chuvas do Setor Leste do Nordeste do Brasil Utilizando Análise de Correlação Canônica. Revista Brasileira de Geografia Física, 13, 4, 1463.

Monin, A. S.; Obukhov, A. M. (1954). Basic laws of turbulent mixing in the surface layer of the atmosphere. Contrib. Geophys. Inst. Acad. Sci. USSR, n. 151, p. 163–187.

Oliveira Silva, L. S. de, Silva Junior, R. S. da, Lyra, R. F. da F., Martins, F. R., Moura, M. A. L., Leal Junior, J. B. V., Vasconcelos, L. do N. (2024). Avaliação da complementaridade entre os recursos eólico-solar e considerações sobre estabilidade no setor elétrico. Revista Brasileira De Geografia Física, 17(3), 1942–1960. https://doi.org/10.26848/rbgf.v17.3.p1942-1960

Pereira, E. B.; Martins, F. R.; Gonçalves, A. R.; Costa, R. S.; Lima, F. L.; Rüther, R.; Abreu, S. L.; Tiepolo, G. M.; Pereira, S. V.; Souza, J. G. (2017). Atlas brasileiro de energia solar. 2, 80.

Reis, J. A.; Andrade, K. S.; Ferreira, J. T. (2021). Vórtices ciclônicos de altos níveis e sua influência na precipitação do Nordeste do Brasil. Revista Brasileira de Meteorologia, 36, 2, 225–238.

Reboita, M. S.; Gan, M. A.; Rocha, R. P.; Ambrizzi, T. (2010). Regimes de precipitação da América do Sul: Uma revisão bibliográfica. Revista Brasileira de Meteorologia, 25, 185–204.

Reboita, M. S., Oliveira,, K. R.; Corrêa, P. Y. C.; Rodrigues, R. ( 2021). Influência dos diferentes tipos do fenômeno El Niño na precipitação da América do Sul. Revista Brasileira de Gografia Física, v.14, n.02, p. 729-742.

Ren21. Renewables 2021 Global Status Report. Paris: REN21 Secretariat, 2021. Disponível em: https://www.ren21.net/reports/global-status-report/. Acesso em: 7 nov. 2024.

Ruiz-Arias, José A.; Dudhia, Jimy; Gueymard, Christian A. (2014). A simple parameterization of the short-wave aerosol optical properties for surface direct and diffuse irradiances assessment in a numerical weather model. Geoscientific Model Development, 7, 3, 1159-1174.

Santos, P. R. de A.; Medeiros, S. E. L.; Silva, L. P. da; Abrahão, R. (2024). Projeções de radiação solar incidente à superfície e nebulosidade para a região Nordeste

do Brasil através de um conjunto de modelos climáticos. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 39, e39240036. http://dx.doi.org/10.1590/0102-77863910036.

Santos, J. A.; Silva, R. C.; Oliveira, P. L. (2020). Irradiância solar e seu potencial para geração de energia fotovoltaica. Revista Brasileira de Energia Renovável, 9, 3, 45-60.

Secti. (2018). Atlas solar: Bahia

Silva, L. S. de O., Silva Junior, R. S. da, Lyra, R. F. da F., Martins, F. R., Moura, M. A. L., Leal Junior, J. B. V., & Cardoso, K. R. A. (2023). Avaliação de métodos para atualização do mapeamento eólico do Estado de Alagoas. Research, Society and Development, 12(2). https://doi.org/10.33448/rsd-v12i2.40053

Silva, M. F. da .; Barbosa, R. V. R. (2022). Regime de ventos em cidades de diferentes regiões geográficas de Alagoas a partir de dados meteorológicos recentes. Revista Brasileira De Climatologia, 31(18), 509–538. https://doi.org/10.55761/abclima.v31i18.15606

Tewari, M., Chen, F., Wang, W., Dudhia, J., Lemone, M. A., Mitchell, K., EK, M., Gayano, G., Wegiel, J., Cuenca, R. H. (2004). Implementation and Verification of the Unified Noah Land Surface Model in the WRF Model. Bulletin of the American Meteorological Society, pp. 2165–2170.

Downloads

Publicado

2026-05-23

Como Citar

Alves da Silva, T., Salustiano da Silva Junior, R., Nunes da Silva Ramos, D., Marcos D. Andrade, A., de Oliveira Junior, J. F., & de Souza Muniz, E. (2026). Mapeamento solarimétrico do estado de alagoas em anos de eventos extremos pluviométricos, utilizando o modelo WRF-Solar. Revista Brasileira De Geografia Física, 19(02), 586–599. https://doi.org/10.26848/rbgf.v19.02.p586-599

Edição

Seção

Climatologia e Meteorologia

Artigos Semelhantes

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > >> 

Você também pode iniciar uma pesquisa avançada por similaridade para este artigo.

Artigos mais lidos pelo mesmo(s) autor(es)