Aplicação de fluxo ótico na previsão de Cloud Motion Vectors para estimativa de irradiância na superfície

View/ Open
Date
2022-09-13Author
Xavier, Rodrigo de Souza [UNIFESP]
Advisor
Martins, Fernando Ramos [UNIFESP]Type
Dissertação de mestradoMetadata
Show full item recordAlternative Title
Cloud Motion Vectors forecast with optical flow for surface irradiance estimateAbstract
Neste estudo, avaliou-se o desempenho de um modelo de previsão de Cloud Motion Vectors para estimar a irradiância global horizontal na superfície (G). Este modelo foi desenvolvido baseado na metodologia de fluxo ótico, uma abordagem estatística que utiliza como parâmetros de entrada duas imagens de satélite GOES-16 no comprimento de onda 0,64 µm para projetar o deslocamento futuro das nuvens presentes na imagem num horizonte de tempo de duas horas. Foram selecionadas quatro localidades do território brasileiro para aplicação da metodologia (Brasília, Cachoeira Paulista, Petrolina e São Martinho da Serra), comparando os resultados obtidos com estações solarimétricas de superfície em quatro meses representativos de cada estação do ano. Foram selecionados três horários distintos para aplicação do modelo desenvolvido, 12, 15 e 17 horas (UTC), com previsões de duas horas em passos de tempo de dez e quinze minutos, ou seja, cada horário produziu de 8-12 estimativas de G. Assim, para cada mês foram obtidos aproximadamente 1.000 valores previstos de G em cada localidade. Os resultados obtidos indicam que o algoritmo de fluxo ótico produz imagens estatisticamente válidas para todas as localidades ao longo do ano todo. Para as estimativas de G observou-se que o modelo desenvolvido produz resultados inferiores à previsão padrão (método da persistência) durante os instantes iniciais de previsão, mas o supera nos passos de tempo posteriores, previsões durante os horários de 12 e 15 UTC apresentam os melhores resultados. A localidade de São Martinho da Serra apresentou os resultados com pior qualidade, sendo repetidamente superado pela previsão padrão. This study evaluated the performance of a Cloud Motion Vector model in order to
forecast future values of global horizontal irradiance. The model was developed based
on the optical flow methodology, a statistical approach that takes as input parameters
two consecutive GOES16 satellite images in the 0,64 wavelength and generates as
output future cloud displacement in a time horizon of two hours. The methodology was
then applied in four different locations of the Brazilian territory (Brasília, Cachoeira
Paulista, Petrolina and São Martinho da Serra), comparing the results with data
measured by surface stations. Three different times were selected, 12, 15 and 17 hours
(UTC) with time steps of 10 minutes up to two hours, i.e., each hour contained 12 G
estimates. Therefore, close to 1,000 values of G were forecast for each month within
each location. The results indicate that the optical flow algorithm generate statistically
valid images for every location throughout every season of the year. The validation of
the G forecasts indicate that the model performs inferiorly to the standard forecast
(persistence method) during the first forecast frames, outperforming it in posterior time
steps. Forecasts were better during 12 and 15 UTC, and São Martinho da Serra
presented lower quality forecasts, continuously outperformed by the persistence
method.
Citation
XAVIER, Rodrigo de Souza. Aplicação de fluxo ótico na previsão de Cloud Motion Vectors para estimativa de irradiância na superfície. 2022. 167 f. Dissertação (Mestrado Interdisciplinar em Ciência e Tecnologia do Mar) - Instituto do Mar, Universidade Federal de São Paulo, Santos, 2022.Keywords
Sensoriamento remotoFluxo ótico
Cloud Motion Vector
Remote sensing
Optical flow
Cloud motion vectors
Global horizontal irradiance