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<edm:ProvidedCHO rdf:about="http://hdl.handle.net/10259/7799">
<dc:contributor>Alonso Tristán, Cristina</dc:contributor>
<dc:contributor>Diez Mediavilla, Montserrat</dc:contributor>
<dc:contributor>Universidad de Burgos. Departamento de Ingeniería Electromecánica</dc:contributor>
<dc:creator>García Rodríguez, Ana</dc:creator>
<dc:date>2022</dc:date>
<dc:description>La radiación fotosintéticamente activa (𝑃𝐴𝑅) es la componente de la&#xd;
radiación solar que ejerce una mayor influencia en la fotosíntesis y el&#xd;
crecimiento vegetal. La vegetación actua como sumidero de CO2,&#xd;
mitigando los efectos del cambio climático, por lo que conocer la&#xd;
influencia de la 𝑃𝐴𝑅 en el crecimiento vegetal es primordial. La&#xd;
modelización matemática de la 𝑃𝐴𝑅 permite estimar su valor a partir de&#xd;
otras variables, sin necesidad de disponer de instrumentos de medida&#xd;
específicos, ya que no es habitual encontrar, en las estaciones&#xd;
radiométricas, sensores que midan esta componente de la radiación&#xd;
solar.&#xd;
En este trabajo, se ha modelado matemáticamente la 𝑃𝐴𝑅 en Burgos,&#xd;
España. Para ello, se ha analizado estadísticamente la 𝑃𝐴𝑅 en la&#xd;
localidad, analizando la ratio de esta componente con la irradiancia&#xd;
global horizontal. Se ha realizado una exhaustiva revisión de los&#xd;
modelos existentes y se han calibrado y validado 21 de ellos con datos&#xd;
experimentales procedentes de siete estaciones radiométricas&#xd;
estadounidenses, pertenecientes a la red SURFRAD. La mayor parte&#xd;
de los estudios publicados por otros autores, se centran en resultados&#xd;
para cielos claros, limitando su aplicación al ámbito local y esas&#xd;
condiciones de cielo.&#xd;
Mediante procedimientos de machine learning, aplicados a los datos&#xd;
experimentales obtenidos en Burgos, se ha realizado una selección de&#xd;
variables para modelar la 𝑃𝐴𝑅 mediante regresiones multilineales y&#xd;
redes neuronales. Estos estudios han permitido obtener modelos&#xd;
matemáticos, diferentes para cada tipo de cielo (cubiertos, parciales y&#xd;
claros) clasificados según la norma ISO/CIE y alternativamente,&#xd;
utilizando como parámetro de clasificación el índice de claridad (𝑘𝑡). El&#xd;
comportamiento de estos últimos modelos, calibrados localmente para Burgos, ha sido evaluado frente a las medidas de siete estaciones&#xd;
radiométricas de la red SURFRAD, con diferente climatología,&#xd;
obteniendo muy buenos resultados y permitiendo afirmar que estos&#xd;
modelos pueden utilizarse en cualquier localización,&#xd;
independientemente del clima.</dc:description>
<dc:description>Photosynthetically active radiation (𝑃𝐴𝑅) is the component of solar&#xd;
radiation that most influences photosynthesis and plant growth.&#xd;
Vegetation acts as a CO2 sink, mitigating the effects of climate change.&#xd;
Therefore, knowledge of the influence of 𝑃𝐴𝑅 on plant growth is of&#xd;
essential importance. Mathematical modelling makes allows estimating&#xd;
𝑃𝐴𝑅 from different meteorological indices, without the need for specific&#xd;
measuring instruments, since it is not usual to find sensors measuring&#xd;
𝑃𝐴𝑅 at radiometric stations.&#xd;
In this thesis, 𝑃𝐴𝑅 has been mathematically modelled in Burgos (Spain).&#xd;
For this purpose, a statistical study has been performed at this location,&#xd;
analysing the ratio of 𝑃𝐴𝑅 with the global horizontal irradiance. An&#xd;
exhaustive review of the existing models has been carried out. Thus, 21&#xd;
of them have been calibrated and validated with experimental data from&#xd;
the 7 radiometric stations belonging to the SURFRAD network (USA).&#xd;
Most of the studies published by other authors focus on results for clear&#xd;
skies, limiting their application to the local area and to those sky&#xd;
conditions.&#xd;
Using machine learning procedures, applied to the experimental data&#xd;
obtained in Burgos, a selection of variables has been made to model the&#xd;
𝑃𝐴𝑅 by means of multilinear regressions and neural networks. These&#xd;
studies have made it possible to obtain different mathematical models&#xd;
for each sky type (overcast, partial and clear) classified according to the ISO/CIE standard and, alternatively, using the clearness index (𝑘𝑡&#xd;
) as a&#xd;
classification parameter. The performance of the latter models, locally&#xd;
fitted for Burgos, has been evaluated against the SURFRAD network&#xd;
measurements obtaining very good results. Therefore, it can be stated&#xd;
that these models may be used at any location, regardless of the climate.</dc:description>
<dc:format>application/pdf</dc:format>
<dc:identifier>http://hdl.handle.net/10259/7799</dc:identifier>
<dc:language>spa</dc:language>
<dc:subject>2106.01 Energía Solar</dc:subject>
<dc:subject>2202.06 Radiación Infrarroja, Visible y Ultravioleta</dc:subject>
<dc:subject>1209.09 Análisis Multivariante</dc:subject>
<dc:subject>1203.04 Inteligencia Artificial</dc:subject>
<dc:title>Modelización matemática de la radiación solar fotosintéticamente activa</dc:title>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/doctoralThesis</dc:type>
<edm:type>TEXT</edm:type>
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