افزایش دقت پهنه‌بندی تابش خورشیدی با تلفیق داده‌‌ها در روش کوکریجینگ

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار گروه مهندسی نقشه‌برداری، دانشکده مهندسی علوم زمین، دانشگاه صنعتی اراک، اراک، ایران

2 استادیار گروه مهندسی نقشه‌‌برداری، دانشکده مهندسی علوم زمین، دانشگاه صنعتی اراک، اراک، ایران

3 کارشناسی مهندسی عمران نقشه‌برداری، دانشکده مهندسی علوم زمین دانشگاه صنعتی اراک، اراک، ایران

چکیده

محاسبۀ دقیق مقدار تابش خورشیدی در یک گسترۀ مکانی، نقش مؤثری در اقلیم‌‌شناسی و کشاورزی منطقه، برآورد میزان تبخیر و تعرق، مکان‌یابی نیروگاه خورشیدی و به‌کارگیری سیستم‌‌های فتوولتائیک دارد. دقیق‌‌ترین روش برآورد تابش خورشیدی برداشت نقطه‌‌ای در ایستگاه‌های زمینی با استفاده از دستگاه‌‌های آفتاب‌‌نگار است که در آن اندازه‌گیری‌‌ها با استفاده از روش‌های درون‌یابی به یک سطح پیوسته تعمیم داده می‌‌شوند. هدف اصلی این تحقیق افزایش دقت پهنه‌‌بندی تابش خورشیدی در گسترۀ کشور ایران در قالب روش کوکریجینگ است. بدین منظور ابتدا میزان تابش خورشیدی با استفاده از مدل ارتفاع رقومی (DEM) و ابزار مکانیSolar Radiation  در نرم‌افزار ArcGIS محاسبه شد. در ادامه ضریب همبستگی (R) بین مقادیر به‌دست‌آمده از نرم‌‌افزار با مقادیر تابش خورشیدی اندازه‌‌گیری‌شده در ایستگاه‌های زمینی محاسبه شد. با توجه به 713/0R= بین این دو داده، با روش کوکریجینگ داده‌‌ها با هم تلفیق ‌شده و سطح پیوستۀ تابش خورشیدی برای کل کشور محاسبه شد. نتایج نشان داد که محاسبۀ تابش خورشیدی با استفاده از ابزار Area Solar GIS در مقایسه با داده‌های زمینی دقت کافی ندارند؛ ولی تلفیق این دو داده ضمن تأثیردادن توپوگرافی در محاسبۀ تابش خورشیدی، موجب افزایش دقت درون‌یابی به اندازۀ 11 درصد می‌شود؛ ازاین‌رو ممکن است مدل‌های موجود برای برآورد تابش خورشیدی در مقایسه با داده‌های زمینی در مقیاس کشوری دقت کافی را نداشته باشند، اما می‌‌توان از آن‌‌ها برای بهبود دقت درون‌یابی داده‌های زمینی استفاده کرد. براساس نقشۀ نهایی اکثر مناطق کشور به غیر از مناطق شمالی و شمال‌‌غربی بالاتر از متوسط جهانی (w/m2340) تابش خورشیدی دریافت می‌کنند

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Increasing the Accuracy of Solar Radiation Interpolation Using Auxiliary Data Obtained from DEM in Cokriging

نویسندگان [English]

  • Navid Hooshangi 1
  • S. reza Ghaffari razin 2
  • Mohammad sajad Karimi 3
1 Department of Surveying Engineering, College of Earth Sciences Engineering, Arak University of Technology, Arak, Iran
2 Department of Surveying Engineering, College of Earth Sciences Engineering, Arak University of Technology, Arak, Iran
3 B.S. of Surveying Engineering, College of Earth Sciences Engineering, Arak University of Technology, Arak, Iran
چکیده [English]

Accurate calculation of the amount of solar radiation in an area has an effective role in the climatology and agriculture of the region, estimating the rate of evapotranspiration, site selection of solar power plant and using photovoltaic systems. Point measurements at ground stations using pyranometers are the most accurate method of estimating solar radiation, in which measurements are extended to a continuous surface using spatial interpolation methods. The main purpose of this study is to increase the accuracy of solar radiation zoning in Iran using Cokriging method. For this purpose, the amount of solar radiation was first calculated using the Digital Elevation Model (DEM) and the Solar Radiation spatial toolbox in ArcGIS software. Then the correlation coefficient (R) between the obtained values from the software with the values of solar radiation measured at ground stations was calculated. According to R = 0.713 between these two data, by Cokriging method, these two data were combined and the continuous surface of solar radiation for the whole of the country was calculated. The results showed that the calculation of solar radiation using Area Solar GIS tool is not accurate enough compared to ground data, but the combination of the two data, while affecting the topography in the calculation of solar radiation, increases the interpolation accuracy by 11%. Therefore, although existing models may not be accurate enough to estimate solar radiation on a national scale compared to terrestrial data, they can be used to improve the accuracy of terrestrial data zoning. According to the final map, most regions of the country, except the northern and northwestern regions, receive solar radiation above the global average (340 w/m2).

کلیدواژه‌ها [English]

  • Solar radiation
  • Geospatial Information System (GIS)
  • Spatial interpolation
  • Corkriging
  • Solar Radiation tool
 
اصغری سراسکانرود، صیاد؛ ایمانعلی بلواسی (1399). امکان‌‌سنجی استفاده از انرژی تابشی خورشید با استفاده از سنجش از دور و الگوریتم سبال (مطالعۀ موردی: شهرستان الشتر)، فصلنامۀ علمی- پژوهشی اطلاعات جغرافیایی «سپهر». دورۀ 29. شمارۀ 113. صفحات 184-169.
زندی، رحمان؛ محمدجواد صفایی؛ مریم خسرویان (1398). پتانسیل‌‌سنجی استفاده از انرژی خورشیدی در مناطق روستایی (مطالعۀ موردی: شهرستان سبزوار)، فصلنامۀ جغرافیا و توسعه. دورۀ 17. شمارۀ 57. صفحات 94-69. 
مؤمنی، حسن؛ حجت‌الله محمدقلیان (1399). سیاست بهره‌گیری از انرژی تابش خورشیدی در پراکنش پهنه‌های جغرافیایی با استفاده از برنامه‌های ArcGIS. جغرافیا و روابط انسانی. دورۀ 3. شمارۀ 2. صفحات 84-61.
هوشنگی، نوید؛ علی‌اصغر آل‌شیخ؛ حسین هلالی (1393). بررسی منطقه‌‌ای پتانسیل تابش خورشیدی با ارزیابی و بهینه‌‌سازی روش‌‌های درون‌‌یابی در سطح کشور ایران. فصلنامۀ علمی- پژوهشی برنامه‌‌ریزی منطقه‌‌ای، دورۀ 4. شمارۀ 16. صفحات16-1.
ولیزاده‌کامران، خلیل (1393). برآورد تبخیر- تعرق پتانسیل در آذربایجان شرقی به روش استفنز با استفاده از GIS، نشریۀ علمی جغرافیا و برنامه‌‌ریزی. دورۀ 18. شمارۀ 49. صفحات 334-317.
 
Refrences
Alamdari, P., Nematollahi, O. and Alemrajabi, A. A. (2013). Solar energy potentials in Iran: A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 21, 778-788.
Babar, B., Graversen, R. and Boström, T. (2019). Solar radiation estimation at high latitudes: Assessment of the CMSAF databases, ASR and ERA5. Solar Energy, 182, 397-411.
Batlles, F. J., Bosch, J. L., Tovar-Pescador, J., Martinez-Durban, M., Ortega, R. and Miralles, I. (2008). Determination of atmospheric parameters to estimate global radiation in areas of complex topography: Generation of global irradiation map. Energy Conversion and Management, 49(2), 336-345.
Bellaoui, M., Bouchouicha, K. and Oulimar, I. (2021). Estimation of daily global solar radiation based on MODIS satellite measurements: The case study of Adrar region (Algeria). Measurement, 183, 109.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0263224121007545
Chelbi, M., Gagnon, Y. and Waewsak, J. (2015). Solar radiation mapping using sunshine duration-based models and interpolation techniques: Application to Tunisia. Energy Conversion and Management, 101, 203-215. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0196890415004069
Emmendorfer, L. R. and Dimuro, G. P. (2021). A point interpolation algorithm resulting from weighted linear regression. Journal of Computational Science, 50, 101304.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877750321000053
Esri (2021). Area Solar Radiation [Online]. Environmental Systems Research Institute. Available:
Feng, Y., Zhang, X., Jia, Y., Cui, N., Hao, W., Li, H. and Gong, D. (2021). High-resolution assessment of solar radiation and energy potential in China. Energy Conversion and Management, 240, 114265. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0196890421004416
Gassar, A. a. A. and Cha, S. H. (2021). Review of geographic information systems-based rooftop solar photovoltaic potential estimation approaches at urban scales. Applied Energy, 291, 116817.
He, C., Liu, J., Xu, F., Zhang, T., Chen, S., Sun, Z., Zheng, W., Wang, R., He, L., Feng, H., Yu, Q. and He, J. (2020). Improving solar radiation estimation in China based on regional optimal combination of meteorological factors with machine learning methods. Energy Conversion and Management, 220, 113111.
Hirooka, D., Murata, N., Fujimoto, Y. and Hayashi, Y. (2018). Temporal Interpolation of Gridded Solar Radiation Data for Evaluation of PV Fluctuations. Energy Procedia, 155, 259-268.
Hooshangi, N. and Alesheikh, A. A. (2015). Evaluation of ANN, ANFIS and fuzzy systems in estimation of solar radiation in Iran. ISSGE, 4(3), 187-200. http://jgst.issge.ir/article-1-109-fa.html
Jamil, B. and Bellos, E. (2019). Development of empirical models for estimation of global solar radiation exergy in India. Journal of Cleaner Production, 207, 1-16.
Jeong, D. I., St-Hilaire, A., Gratton, Y., Bélanger, C. and Saad, C. (2017). A guideline to select an estimation model of daily global solar radiation between geostatistical interpolation and stochastic simulation approaches. Renewable Energy, 103, 70-80.
Karaman, Ö. A., Tanyıldızı Ağır, T. and Arsel, İ. (2021). Estimation of solar radiation using modern methods. Alexandria Engineering Journal, 60(2), 2447-2455.
Koo, C., Li, W., Cha, S. H. and Zhang, S. (2019). A novel estimation approach for the solar radiation potential with its complex spatial pattern via machine-learning techniques. Renewable Energy, 133, 575-592. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0960148118312503
Liao, K.-H., Xu, S.-H., Wu, J.-C., Ji, S.-H. and Lin, Q. (2011). Cokriging of Soil Cation Exchange Capacity Using the First Principal Component Derived from Soil Physico-Chemical Properties. Agricultural Sciences in China, 10(8), 1246-1253.
Loghmari, I., Timoumi, Y. and Messadi, A. (2018). Performance comparison of two global solar radiation models for spatial interpolation purposes. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 82, 837-844. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1364032117313448
Makade, R. G., Chakrabarti, S., Jamil, B. and Sakhale, C. N. (2020). Estimation of global solar radiation for the tropical wet climatic region of India: A theory of experimentation approach. Renewable Energy, 146, 2044-2059. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0960148119312418
Naserpour, S., Zolfaghari, H. and Zeaiean Firouzabadi, P. (2020). Calibration and evaluation of sunshine-based empirical models for estimating daily solar radiation in Iran. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 42, 100855. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2213138820312820
Núñez-Reyes, A. and Ruiz-Moreno, S. (2020). Spatial Estimation of Solar Radiation Using Geostatistics and Machine Learning Techniques. IFAC-PapersOnLine, 53(2), 3216-3222.
Pardo-Igúzquiza, E., Chica-Olmo, M., Luque-Espinar, J. A. and Rodríguez-Galiano, V. (2015). Compositional cokriging for mapping the probability risk of groundwater contamination by nitrates. Science of The Total Environment, 532, 162-175.
Piedallu, C. and Gégout, J.-C. (2008). Efficient assessment of topographic solar radiation to improve plant distribution models. Agricultural and Forest Meteorology, 148(11), 1696-1706.
Rezaei, M., Mohammad, H., Hatefi, A. and Graduated, M. (2016). Assessment of energy supply for photovoltaic systems based on solar energy analyst function (area: highway Zanjan – Tabriz). mdrsjrns, 20(3), 131-155. http://hsmsp.modares.ac.ir/article-21-10474-fa.html
Shboul, B., Al-Arfi, I., Michailos, S., Ingham, D., Ma, L., Hughes, K. J. and Pourkashanian, M. (2021). A new ANN model for hourly solar radiation and wind speed prediction: A case study over the north & south of the Arabian Peninsula. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 46, 101248.
Zhou, Y., Liu, Y., Wang, D., Liu, X. and Wang, Y. (2021). A review on global solar radiation prediction with machine learning models in a comprehensive perspective. Energy Conversion and Management, 235, 113960. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0196890421001369
Zou, L., Wang, L., Lin, A., Zhu, H., Peng, Y. and Zhao, Z. (2016). Estimation of global solar radiation using an artificial neural network based on an interpolation technique in southeast China. Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, 146, 110-122.