La radiación solar juega un papel crucial en múltiples procesos ambientales y tiene implicaciones significativas para el clima, los ecosistemas y las actividades humanas. Analizar datos de radiación solar puede proporcionar conocimientos valiosos para entender la disponibilidad de energía, el crecimiento de las plantas y los patrones climáticos. En esta publicación, exploraremos varios productos de reanálisis que ofrecen datos de radiación solar, sus características y sus aplicaciones en el análisis ambiental.
El reanáilisis un proceso que utiliza datos observacionales y modelos climáticos para crear conjuntos de datos climáticos coherentes y continuos a lo largo del tiempo, lo que permite el análisis de tendencias y patrones a largo plazo, lo que lo permite obtener conjustos de datos valiosos para estudiar la radiación solar. Profundicemos en las características de algunos de estos productos:
1. ERA5-Land con actualización cada hora – Reanálisis Climático ECMWF:
Este conjunto de datos de reanálisis es proporcionado por el Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Plazo Medio (ECMWF). Ofrece una resolución mejorada en comparación con su predecesor, ERA-Interim, y proporciona variables terrestres a nivel horario, incluida la radiación solar. Gracias a su gran resolución temporal, permite analizar variaciones en patrones diarios.
2. CFSR, Reanálisis del Sistema de Pronóstico Climático:
CFSR, desarrollado por el Centro Nacional de Predicción Medioambiental de Estados Unidos (NCEP, National Centers for Environmental Prediction), es un conjunto de datos de reanálisis a escala global y de alta resolución. Combina datos de la atmósfera, océano y superficie terrestre, incluida la radiación solar. CFSR permite estudiar patrones de radiación solar junto a otras variables atmosféricas y de superficie.
3. MERRA-2 M2T1NXRAD: Diagnósticos de Radiación V5.12.4:
Conjunto de datos de diagnóstico de radiación promediada en el tiempo a nivel horario proporcionado por NASA/MERRA. Ofrece una gran cantidad de datos atmosféricos y de superficie, incluidos diagnósticos de radiación. Este conjunto de datos proporciona datos para estudiar flujos de radiación solar así como sus impactos e interacciones en ecosistemas.
4. GFS: Datos atmosféricos con proyecciones a 384 horas:
GFS (Global Forecast System), modelo de pronóstico del tiempo producido por NOAA/NCEP. Proporciona proyecciones de variables atmosféricas, incluida la radiación solar, a escala global e intervalos horarios. Los datos del GFS pueden ser útiles para análisis a corto plazo de radiación solar.
5. SPL4SMGP.007 SMAP L4: Datos globales de humedad en superficie y zona radicular con resolución de 3 horas y 9 km:
Producto de humedad del suelo SMAP Level-4 (L4) proporcionado por Google y NSIDC. Aunque se centra principalmente en la humedad del suelo, este conjunto de datos también incluye radiación solar de superficie. Interesante para estudios que incluyan relaciones entre radiación solar y humedad del suelo.
En esta tabla proporcionamos un resumen de los principales productos de reanálisis que ofrecen datos de radiación solar, su resolución temporal y notas adicionales:
| Nombre del Producto | Descripción | Escala Temporal | Link | Notas |
|---|---|---|---|---|
| ERA5-Land Hourly – ECMWF Climate Reanalysis | Conjunto de datos de reanálisis con décadas de datos de variables terrestres a una resolución superior al ERA-Interim | Horaria | [DOI] | Variables terrestres de alta resolución |
| ERA5-Land Daily Aggregated – ECMWF Climate Reanalysis | Conjunto de datos de reanálisis con décadas de datos de variables terrestres a una resolución superior al ERA-Interim | Diaria | [DOI] | Variables terrestres agregadas a resolución diaria |
| ERA5-Land Monthly Aggregated – ECMWF Climate Reanalysis | Conjunto de datos de reanálisis con décadas de datos de variables terrestres a una resolución superior al ERA-Interim | Mensual | [DOI] | Variables terrestres agregadas a resolución mensual |
| ERA5-Land Monthly Averaged by Hour of Day – ECMWF Climate Reanalysis | Conjunto de datos de reanálisis con décadas de datos de variables terrestres a una resolución superior al ERA-Interim | Horaria | [DOI] | Medias mensuales de variables terrestres a resolución horaria |
| CFSR: Climate Forecast System Reanalysis | Conjunto de datos de reanálisis de superficie terrestre, oceánica y atmosférica, proporcionado por la NOAA NWS NCEP | Horaria | [DOI] | Cobertura global, incluye variables tanto atmosféricas como de superficie terrestre |
| MERRA-2 M2T1NXRAD: Radiation Diagnostics V5.12.4 | Conjunto de datos de medias horarias de radiación solar, porporcionado por la NASA/MERRA | Horaria | [DOI] | Diagnósticos de radiación a escala global |
| GFS: Global Forecast System 384-Hour Predicted Atmosphere Data | Previsiones meteorológicas desarrolladas por la NOAA/NCEP | Horaria | [Data Access] | Previsiones Meteorológicas Globales |
| PRISM Long-Term Average Climate Dataset Norm91m | Conjunto de cuadrículas de datos climáticos de Estados Unidos, elaborado por el PRISM Climage Group de la Universidad Estatal de Oregon | Mensual | [Explorer] | Medias de datos climáticos de largo recorrido para los Estados Unidos |
| SPL4SMGP.007 SMAP L4 Global 3-hourly 9-km Surface and Root Zone Soil Moisture | Producto SMAP Level-4 (L4) de humedad de suelo, proporcionado por Google y NSIDC | Cada 3 horas | [DOI] | Cobertura global, datos de humedad en superficie y zona radicular del suelo |
| TerraClimate: Monthly Climate and Climatic Water Balance for Global Terrestrial Surfaces | Conjunto de datos de medias climáticas mensuales y balances hídricos, proporcionado por la Universidad de Idaho | Mensual | [DOI] | Cobertura global, incluye diversas variables climáticas e información de balances hídricos |
Los datos de radiación solar de productos de reanálisis ofrecen valiosas ideas sobre la disponibilidad de energía solar, patrones climáticos y procesos ambientales. Estos productos brindan a los investigadores una variedad de resoluciones temporales y coberturas, lo que permite un análisis detallado de los patrones de radiación solar y su papel en la formación de nuestro entorno.
Al trabajar con datos de radiación solar, es esencial tener en cuenta las variables específicas disponibles, las resoluciones temporal y espacial, y las áreas de cobertura proporcionadas por cada producto de reanálisis. Además, comprender las limitaciones y las incertidumbres asociadas con estos conjuntos de datos es crucial para una interpretación y análisis precisos.
Para análisis locales y estudios que requieran una mayor resolución espacial, Hub-Terra se especializa en desarrollar productos personalizados adaptados a regiones específicas y necesidades particulares de investigación o gestión. La fuerza de Hub-Terra radica en generar conjuntos de datos de alto valor que proporcionan información detallada a escalas locales.
En conclusión, ya sea al estudiar el cambio climático, la dinámica de los ecosistemas o el potencial de energía renovable, los datos de radiación solar son una herramienta poderosa para el análisis ambiental. Estos datos, combinados con la experiencia de Hub-Terra y nuestra variedad de servicios de análisis ambiental, ofrecen herramientas poderosas para comprender la disponibilidad de energía solar, patrones climáticos, distribuciones de especies e interacciones entre humanos y vida silvestre. Al aprovechar estos recursos, investigadores y organizaciones pueden tomar decisiones informadas, avanzar en la comprensión científica y contribuir a prácticas ambientales sostenibles en todo el mundo.
- European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF): https://www.ecmwf.int/
- National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA): https://www.noaa.gov/
- National Aeronautics and Space Administration (NASA): https://www.nasa.gov/
- Google and NASA Jet Propulsion Laboratory (JPL) Soil Moisture Active Passive (SMAP): https://smap.jpl.nasa.gov/
- Muñoz Sabater, J., (2019): ERA5-Land monthly averaged data from 1981 to present. Copernicus Climate Change Service (C3S) Climate Data Store (CDS). May 25, 2023, doi:10.24381/cds.68d2bb30
- Saha, S., S. Moorthi, H. Pan, X. Wu, J. Wang, and Coauthors, 2010: The NCEP Climate Forecast System Reanalysis. Bulletin of the American Meteorological Society, 91, 1015-1057. doi:10.1175/2010BAMS3001.1
- Global Modeling and Assimilation Office (GMAO) (2015), inst3_3d_asm_Cp: MERRA-2 3D IAU State, Meteorology Instantaneous 3-hourly (p-coord, 0.625×0.5L42), version 5.12.4, Greenbelt, MD, USA: Goddard Space Flight Center Distributed Active Archive Center (GSFC DAAC), Accessed May 25, 2023, at doi: 10.5067/VJAFPLI1CSIV.
- PRISM Climate Group, Oregon State University, https://prism.oregonstate.edu, data created 4 Feb 2014, accessed 23 May 2023.
- Reichle, R.H., G. De Lannoy, R.D. Koster, W.T. Crow, J.S. Kimball, Q. Liu, and M. Bechtold. 2022. SMAP L4 Global 3-hourly 9 km EASE-Grid Surface and Root Zone Soil Moisture Analysis Update, Version 7. Downward shortwave flux incident on the surface. Boulder, Colorado USA. NASA National Snow and Ice Data Center Distributed Active Archive Center. doi:10.5067/LWJ6TF5SZRG3
- Abatzoglou, J.T., S.Z. Dobrowski, S.A. Parks, K.C. Hegewisch, 2018, Terraclimate, a high-resolution global dataset of monthly climate and climatic water balance from 1958-2015, Scientific Data 5:170191, doi:10.1038/sdata.2017.191
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