RT info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
T1 Modelización matemática de la radiación solar fotosintéticamente activa
A1 García Rodríguez, Ana
A2 Universidad de Burgos. Departamento de Ingeniería Electromecánica
K1 Radiación solar
K1 PAR
K1 Modelización matemática
K1 Regresiones multilineales
K1 Redes neuronales artificiales
K1 Solar radiation
K1 Mathematical modelling
K1 Multilinear regressions
K1 Artificial neural networks
K1 Meteorología
K1 Meteorology
K1 Estadística matemática
K1 Mathematical statistics
K1 Ingeniería eléctrica
K1 Electric engineering
K1 2106.01 Energía Solar
K1 2202.06 Radiación Infrarroja, Visible y Ultravioleta
K1 1209.09 Análisis Multivariante
K1 1203.04 Inteligencia Artificial
AB La radiación fotosintéticamente activa (𝑃𝐴𝑅) es la componente de laradiación solar que ejerce una mayor influencia en la fotosíntesis y elcrecimiento vegetal. La vegetación actua como sumidero de CO2,mitigando los efectos del cambio climático, por lo que conocer lainfluencia de la 𝑃𝐴𝑅 en el crecimiento vegetal es primordial. Lamodelización matemática de la 𝑃𝐴𝑅 permite estimar su valor a partir deotras variables, sin necesidad de disponer de instrumentos de medidaespecíficos, ya que no es habitual encontrar, en las estacionesradiométricas, sensores que midan esta componente de la radiaciónsolar.En este trabajo, se ha modelado matemáticamente la 𝑃𝐴𝑅 en Burgos,España. Para ello, se ha analizado estadísticamente la 𝑃𝐴𝑅 en lalocalidad, analizando la ratio de esta componente con la irradianciaglobal horizontal. Se ha realizado una exhaustiva revisión de losmodelos existentes y se han calibrado y validado 21 de ellos con datosexperimentales procedentes de siete estaciones radiométricasestadounidenses, pertenecientes a la red SURFRAD. La mayor partede los estudios publicados por otros autores, se centran en resultadospara cielos claros, limitando su aplicación al ámbito local y esascondiciones de cielo.Mediante procedimientos de machine learning, aplicados a los datosexperimentales obtenidos en Burgos, se ha realizado una selección devariables para modelar la 𝑃𝐴𝑅 mediante regresiones multilineales yredes neuronales. Estos estudios han permitido obtener modelosmatemáticos, diferentes para cada tipo de cielo (cubiertos, parciales yclaros) clasificados según la norma ISO/CIE y alternativamente,utilizando como parámetro de clasificación el índice de claridad (𝑘𝑡). Elcomportamiento de estos últimos modelos, calibrados localmente para Burgos, ha sido evaluado frente a las medidas de siete estacionesradiométricas de la red SURFRAD, con diferente climatología,obteniendo muy buenos resultados y permitiendo afirmar que estosmodelos pueden utilizarse en cualquier localización,independientemente del clima.
YR 2022
FD 2022
LK http://hdl.handle.net/10259/7799
UL http://hdl.handle.net/10259/7799
LA spa
NO Esta tesis ha sido financiada gracias a los proyectos de investigaciónsiguientes:1.- Valoración técnica de los niveles de exposición a radiación solar entrabajos de exterior: identificación de grupos de riesgo y medidas deprevención. (INVESTUN/19/BU/004) Junta de Castilla y León. DirecciónGeneral de Trabajo y Prevención de riesgos laborales. IP: MontserratDíez Mediavilla. 01/01/2019-30/09/2021.2.- Análisis Espectral de la Radiación Solar: Aplicaciones Climáticas,Energéticas y Biológicas (RTI-2018-098900-B-I00). Ministerio deUniversidades e Investigación Programa Estatal De I+D+i Orientada alos Retos de la Sociedad. IP: Cristina Alonso Tristán y Montserrat DíezMediavilla. 1/01/2019-30/09/2022.3.- Metodología para la rehabilitación energética de edificios de usopúblico en Castilla y León mediante integración fotovoltaica(BU021G19). Junta de Castilla y León. Programa de Apoyo a losGrupos de Investigación Reconocidos de Universidades públicas deCastilla y León. 01/01/2019-31/12/2021. IP: Montserrat Díez Mediavilla
DS Repositorio Institucional de la Universidad de Burgos
RD 10-may-2024