Hatay İli için Güneş Enerjisi Potansiyelini Tahmin Etmede Uydu Tabanlı Solar Verilerinin Doğruluğu

Güneş radyasyon verileri, sürdürülebilir kaynaklar açısından önemli bir yenilenebilir enerji olan güneş enerjisini tahmin etmek için önemli bir parametredir. Güneş radyasyonunun alansal ve zamansal dağılımının, doğruluğu sadece güneş enerjisi tahmini için değil, ayrıca hidrolojik, meteorolojik ve iklimsel çalışmalar için de gereklidir. Çalışmanın genel amacı, Türkiye'nin Hatay ilindeki aylık ve yıllık ortalamalara dayanan yer gözlem verilerine karşı ücretsiz olarak elde edilebilen CFSR solar radyasyon verilerinin doğruluğunu incelemektir. 21 yıllık dönem için 25 adet günlük güneş radyasyonu ölçüm noktalarını içeren CFSR veri seti, 12 yer istasyonuna karşı değerlendirilmiştir (1985- 2006). İstatistiksel sonuçlar, aylık bazda ki verilerin çoğunun Ekim ayı dışında aralarında zayıf ilişki olduğunu göstermiştir (R2 = 0.73). Bias sonuçlarına göre, CFSR aylık ortalama güneş enerjisi tüm aylar için tahmin edilmiştir. Ayrıca, CFSR yıllık güneş enerjisi R2 = 0.76 ile yer esaslı gözlemlenen güneş enerjisinden %28 daha yüksek olduğu belirlenmiştir. Yıllık CFSR güneş enerjisi, 5.2 ile 5.6 kWh m-2gün-1 arasında bulunmuştur. Yıllık yer esaslı güneş enerjisi ise 3.9 ile 4.2 kWh m-2gün-1 arasında değişmektedir. Sonuçlar, aylık ve yıllık ortalama olarak ölçülen yer esaslı güneş radyasyon değerlerinin bulunmaması durumunda, CFSR veri setinin kullanılmasının kabul edilemez olduğunu göstermiştir. CFSR verilerinin iyileştirilmesine ihtiyaç olduğu ve Türkiye'de diğer bölgeler için CFSR verilerinin doğruluğunun test edilmesinin gerekli olduğu sonucuna varılmıştır. Yer istasyon esaslı güneş radyasyon verilerinin, CFSR’den farklı uydu esaslı veri kaynakları kullanılarak doğruluğunun araştırılması önerilmektedir

Accuracy of Satellite-Based Solar Data to Estimate Solar Energy Potential for Hatay Province, Turkey

Solar radiation data is important parameter to estimate solar energy which is a major renewable energy in terms ofsustainable resources. Accurate spatial and temporal distribution of solar radiation is required not only to estimatesolar energy but also hydrological, meteorological and climatological studies. General objective of the study is toexamine accuracy of freely available Climate Forecast System Reanalysis (CFSR) solar radiation data againstground observation data based on monthly and yearly averages over the Hatay province in Turkey. The CFSRdataset including 25 daily solar radiation measurement points was evaluated against 12 ground stations for 21-yearperiod (1985 - 2006). Statistical results showed that most correlations in monthly basis data were weakly correlatedexcept October (R2=0.73). According to results of Bias, CFSR monthly averaged solar energy was over estimatedfor all months. Also, CFSR annual solar energy 28% higher than ground-based observed solar energy withR2=0.76. Annual CFSR solar energy found between 5.2 and 5.6 kWh m-2day-1. Annual ground-based solar energyranged from 3.9 to 4.2 kWh m-2day-1. The results show that the use of the CFSR dataset is not advisable in theabsence of annual and monthly average ground-based solar radiation measurement values. Estimated CFSR datahas need to be improved and accuracy of CFSR data must be tested for other regions in Turkey. We recommendthat another source of satellite-based data have to be tested by comparing with ground-based data

PDF

___

Worqlul A.W., Maathuis B., Adem A.A., Demissie S.S., Langan S., Steenhuis T.S. 2014. Comparison of Rainfall Estimations by TRMM 3B42, MPEG and CFSR with Ground-Observed Data for The Lake Tana Basin in Ethiopia. Hydrology and Earth System Sciences, 18: 4871-4888. doi: 10.5194/hess-18-4871-2014.
Lekula M., Lubczynskia M.W., Shemangb E.M., Verhoefa W. 2018. Validation of Satellite-Based Rainfall in Kalahari. Physics and Chemistry of the Earth, 105: 84-97. doi: 10.1016/j.pce.2018.02.010.
Sharp E., Dodds P., Barrett M., Spataru C. 2015. Evaluating the Accuracy of CFSR Reanalysis Hourly Wind Speed Forecasts for the UK, Using in Situ Measurements and Geographical Information. Renewable Energy, 77: 527-538. doi: 10.1016/j.renene.2014.12.025
Xue Y., Huang B., Hu Z.Z., Kumar A., Wen C., Behringer S., Nadiga S. 2011. An Assessment of Oceanic Variability in The NCEP Climate Forecast System Reanalysis. Climate Dynamics, 37 (11- 12): 2511–2539. doi: 10.1007/s00382-010-0954-4.
Wang W., Xie P., Yoo S.H., Xue Y., Kumar A., Wu X. 2011. An Assessment of The Surface Climate in The NCEP Climate Forecast System Reanalysis. Climate Dynamics, 37 (7-8): 1601- 1620. doi:10.1007/s00382-010-0935-7.
Chelliah M., Ebisuzaki W., Weaver S., Kumar A. 2011. Evaluating the Tropospheric Variability in National Centers for Environmental Prediction's Climate Forecast System Reanalysis. Journal of Geophysical Research, 116: D17107. doi:10.1029/2011JD015707.
iggins R.W., Kousky V.E., Silva V.B.S., Becker E., Xie P. 2010. Intercomparison of Daily Precipitation Statistics Over the United States in Observations and in NCEP Reanalysis Products. Journal of Climate, 23: 4637–4650. doi:10.1175/2010JCLI3638.1.
Mo K.C., Long L.N., Xia Y., Yang S.K., Schemm J.E., Ek M. 2011. Drought Indices Based on the Climate Forecast System Reanalysis and Ensemble NLDAS. Journal of Hydrometeorology, 12: 181–205. doi:10.1175/2010JHM1310.1.
Li D., Christakos G., Ding X., Wu J. 2018. Adequacy of TRMM Satellite Rainfall Data in Driving the SWAT Modeling of Tiaoxi Catchment (Taihu Lake Basin, China). Journal of Hydrology, 556: 1139–1152. doi: 10.1016/j.jhydrol.2017.01.006.
El Afandi G. 2014. Evaluation of NCEP Climate Forecast System Reanalysis (CFSR) Against Surface Observations Over Egypt. American Journal of Science and Technology, 1(4): 157-167.
Malvern S.F., Maurice C. 2018. Comparison of Satellite Data and Ground Based Weather Data in Masvingo, Zimbabwe. International Journal of Environmental Sciences & Natural Resources, 8 (4):555739. doi:10.19080/IJESNR.2018.08.555739.
Khaled W.M., El Afandi G. 2014. Evaluation of NCEP/CFSR Solar Data Against Ground Observation Over MENA. Open Journal of Atmospheric and Climate Change,1-12.
GEPA. 2018. Güneş enerjisi potansiyeli atlası verileri. http://www.yegm.gov.tr/MyCalculator/Default.aspx (Erişim Tarihi: 03.02.2018).
GEPA. 2018. Güneş enerjisi potansiyeli atlası verileri. http://www.yegm.gov.tr/MyCalculator/pages/31.aspx (Erişim Tarihi: 03.02.2018).