
La connaissance en temps réel de rayonnement solaire en tout lieu de la surface terrestre, ce que les experts appellent Radiance horizontale globale, constitue une donnée particulièrement pertinente dans de nombreuses activités. Par exemple, elle permet d’optimiser la production d’énergie photovoltaïque, d’utiliser plus efficacement l’eau à des fins d’irrigation ou de mieux gérer les systèmes publics d’éclairage.
La valeur d’irradiation la plus précise est celle qui est mesurée sur place, à l’aide de capteurs correctement calibrés et bien entretenus, ce qui est très coûteux, tant par l’installation et le capteur lui-même que par les communications nécessaires pour centraliser les observations. Toutefois, les initiatives législatives relatives à la réutilisation des informations du secteur public, qui favorisent l’ouverture des données, ainsi que l’économie d’échelle et l’internet des choses, permettent d’obtenir un plus grand nombre de données officielles disponibles et de capteurs in situ des amateurs qui publient leurs données en temps réel. Et toutes ces informations fournissent aux experts interpolaires l’irradiation spatiale, c’est-à-dire en estimer la valeur dans les endroits où il n’y a pas de capteurs.
Comment discriminer et traiter correctement les données?
Un groupe de chercheurs de la Université polytechnique de Madrid (UPM), appartenant à la École technique supérieure des ingénieurs en Topographie, Géodésie et cartographie, a abordé cette question avec un double objectif. Le premier, déterminer quelle est la meilleure méthode d’interpolation spatiale pour l’irradiation globale horizontale toutes les 15 minutes dans le domaine de la géographie espagnole. Dans ce cas, ils ont utilisé les données des stations météorologiques officielles en combinaison avec les estimations faites selon la méthode HelioClim3v2 à partir des observations du satellite Meteosat de deuxième génération. Le deuxième objectif a été d’évaluer les erreurs des observations faites par les amateurs, afin de densifier le réseau de stations valides pour estimer l’irradiation.
En accord avec les restrictions d’application des méthodes d’interpolation spatiale, l’étude - fondée sur le projet de recherche de la thèse de doctorat de Vladimir Gutiérrez et auquel sont intervenus les professeurs Miguel Ángel Manso, Pilar Moreno et Jesús Velasco - a conclu qu’il n’y a pas de méthode optimale pour tous les scénarios, mais qu’elle dépend de la densité et de la distribution des capteurs sur le territoire. Ainsi, lorsque la densité est appropriée, la meilleure méthode est le géostatistique de Kriging avec régression, en utilisant comme variables auxiliaires la latitude du site et l’irradiation estimée à partir de l’image de satellite avec la méthode HelioClim3v2.
Les chercheurs de l’UPM soulignent que cette méthode permet interpolaire l’irradiation au-delà des 25 kilomètres des observations sur place, et même jusqu'à 108 kilomètres avec des erreurs inférieures à 25
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