Stima della radiazione solare da misure al suolo e satellitari per topografia complessa e copertura nuvolosa

La radiazione solare domina le dinamiche di numerosi processi, tra cui evapotraspirazione, fotosintesi, temperatura di aria e suolo, fusione nivale; quindi la conoscenza della sua distribuzione spaziale è indispensabile in molti campi, quali: idrologia, climatologia, ecologia ed applicazioni riguardanti l’utilizzo di risorse energetiche rinnovabili, che necessitano di stime il più possibile affidabili di tale risorsa energetica. La stima di tale grandezza a livello distribuito sul territorio, viene ricavata per interpolazione delle misure al suolo di radiazione solare entrante ad onde corte, rilevate nelle stazioni meteorologiche delle diverse regioni italiane in esame (Lombardia, Piemonte, Valle d’Aosta, Sicilia e Puglia). Nello specifico è stata eseguita un’interpolazione per distanze inverse mediante il modello idrologico a parametri distribuiti FEST-EWB (Flash-flood Event-based spatially distributed rainfall-runoff Transformation-Energy Water Balance). Successivamente è stata aggiunta l’informazione sulla topografia, rappresentata dalle mappe di quota, pendenza ed orientamento. Alla scala locale la topografia rappresenta infatti il fattore da cui dipende maggiormente la variabilità spaziale della radiazione solare al suolo, in quanto il raggio può incontrare degli ostacoli morfologici prima di raggiungere la superficie, che provocano ombre e riflessioni. L’influenza della topografia risulta molto forte nelle aree montane, e perciò deve necessariamente essere considerata al fine di ottenere una stima della radiazione solare più corretta in tali zone. Invece, per le aree in pianura, tale influenza risulta intuibilmente trascurabile. Tuttavia, vi sono limiti nell’utilizzo delle misure al suolo per la stima della radiazione solare a livello distribuito sul territorio, in quanto, la densità della rete di monitoraggio spesso non è sufficiente, soprattutto nelle aree montane, e le lacune talvolta presenti nei dati osservati, a causa del malfunzionamento dello strumento di rilevazione, non sempre consentono di cogliere le variazioni a piccola scala della radiazione solare incidente, fondamentali per un utilizzo efficiente dell’energia solare. Per ovviare a questo problema, sono state analizzate le misure satellitari di radiazione solare, fornite dai satelliti LSA-SAF. Queste hanno il vantaggio di essere un’informazione spazialmente distribuita sul territorio, ma introducono altre incertezze dovute alla misura non diretta della radiazione solare. Quindi, per combinare le potenzialità delle misure al suolo e da satellite, la radiazione solare viene stimata dai dati satellitari, riscalati sulla base delle misure al suolo. Il fattore di correzione (definito come il rapporto tra dati al suolo alle stazioni e le corrispondenti misure satellitari), viene valutato come mean bias correction (MB), che è unico per tutto il territorio in esame, e come interpolated bias correction (IB), che invece varia nello spazio. L’ipotesi di omogeneità del fattore di correzione, tuttavia, non è realistica, pertanto risulta essere più affidabile la stima della radiazione solare derivante dal metodo IB. Oltre alla topografia la radiazione solare, dipende anche dall’eventuale presenza di nuvole, le quali, riflettendo la radiazione stessa, ne riducono la quantità che riesce a raggiungere il suolo. Le misure da remoto permettono, nella maggior parte dei casi, di rilevare la presenza di copertura nuvolosa, identificandone anche forma ed estensione, a differenza dell’utilizzo dei soli dati al suolo, con i quali, talvolta, è addirittura possibile perdere completamente tale informazione. Tuttavia, per un uso operativo della radiazione solare, le immagini LSA-SAF non sono disponibili in tempo reale. Si è quindi cercato di ricavare la radiazione solare sfruttando direttamente le differenze in riflettenza tra le nuvole e il suolo. Quindi, la radiazione solare è stata stimata sulla base di questo indice, detto cloud index, producendo buoni risultati introducendo l’effetto della nuvolosità.