Introducción
La irradiación solar se define como la energía originada del Sol y medida en la superficie de la Tierra; siendo un recurso natural que ha perdurado hasta ahora y es un factor importante para el desarrollo del ecosistema y la biodiversidad. Se cuantifica por medio de la irradiación solar global (Rad), una magnitud que representa la cantidad de energía electromagnética incidente en una superficie por unidad de tiempo y por unidad de área. Fuera de la atmósfera terrestre tiene un valor aproximado de 1395 W/ m2 (Varo Martínez, 2006). Una parte de la Rad de (283-315) nm se denomina irradiación ultravioleta tipo B, que es muy nocivo para las personas a partir de esta radiación se obtiene el índice de irradiación ultravioleta (IUV) (WHO 2003).
Debido a que los combustibles fósiles (petróleo y carbón) no son muy amigables con el medio ambiente, las investigaciones priorizan el estudio de la radiación solar, como fuente de energía alternativas no convencionales como, por ejemplo, paneles solares, colectores solares (Carrión-Chamba, 2022).
El artículo de Miguel sobre las irradiaciones solares global se registró en un área rural de Valladolid (España) durante un período de 49 meses, con el análisis de los datos, propone un modelo para estimar y reconstruir dicha radiación (De Miguel et al., 2012).
Mimbela en el año 2016 desarrolla un análisis sobre el comportamiento estacional de la irradiación solar ultravioleta en diferentes ciudades de la región Piura. Costa Norte del Perú. Desde un aspecto cualitativo, emplea la escala de valores del Índice UV, definida de 1 a 14 (WHO 2003). Los resultados, demuestran la variabilidad del índice de radiación ultravioleta en función de la estacionalidad, concluyendo que la región de Piura presenta niveles de irradiación ultravioleta entre altos a extremos durante todo el año (Dedios Mimbela, 2016).
Quispe L. realiza en la región Puno, estima la irradiación solar global desde 2007 al 2013 a partir de las temperaturas diarias máximas y mínimas, utilizando el modelo de Bristow y Campbell, este trabajo permite reconstruir la evolución temporal de la Rad global en la ciudad de Puno (Quispe & Sotomayor, 2022).
Ciro Huamán, desarrolló en un aplicativo móvil, para estimar en tiempo real el IUV mediante un modelo y el sensor de luz de un teléfono celular, para ello desarrollo una aplicación en Android Studio (Huaman et al., 2023).
Siendo la irradiación ultravioleta parte del espectro de la irradiación solar, tiene interés en la comunidad científica, la literatura muestra los efectos de la irradiación ultravioleta sobre la vida acuática (Jacquet, 2003), plantas (Paoletti, 2005; Sweet, 2012), vegetación (Kunz, 2006; Li, 2010), animales (Pahkala, 2003; Sinha, 2002), ecosistemas terrestres y marinos (Rozema et al., 2002), conservación y durabilidad de materiales como el plásticos y la pintura (Allen, 2008; Johnson, 1996; Liu, 2002; Verbeek, 2011). También tiene la capacidad de causar daño directo e inmediato a la salud humana, como el cáncer de piel y las cataratas (Gallagher, 2006; Santos, 2011). Pero no toda la irradiación es perjudicial, en el trabajo de Fioletov se estudió la relación de UV-A con la vitamina D (Fioletov, 2009).
Muchos autores de España analizaron la irradiación solar ultravioleta (UVER) en diferentes regiones del país: (Cañada, 2008; Foyo, 1998; Serrano, 2006), entre otros. Para estudios del UVER en Eslovaquia Pribullová (2008) propuso los mapas de Isolina. Mientras que Badarinath (2008), examinó la influencia de las actividades naturales y antropogénicas en los rayos UV sobre una región tropical en la India.
El objetivo de este trabajo es proponer un modelo que permita estimar la Rad para cielos sin presencia de nubes y comparar con los valores medidos (Huillca Arbieto, 2023).
Materiales y métodos
Ubicación geográfica
La investigación se realizó en la Universidad Nacional del Altiplano, ubicado en la ciudad de Puno, con Latitud: 15,824075° S, Longitud: 70,01862° O y altitud 3 820 m.s.n.m
Diseño de investigación
Se utilizaron dos estaciones meteorológica marca DAVIS Instruments, modelo Vantaje Pro2- Plus, tiene una resolución de 1 W/m2 para la Rad y de 0,1 para el IUV, rango de 0 a 16 para el IUV. La estación, está ubicado en la azotea del pabellón de ingeniería civil.
Para la clasificación del modelo y su respectiva correlación, entre los valores medidos y estimados, se utilizaron los siguientes indicadores estadísticos (Martinez, 1996).
MBE Es un indicador de la desviación media entre el modelo y permite saber si el modelo sobrestima (MBE>0) o subestima (MBE<0) las medidas, está definido como (Mao, 2013; Wang, 2014).
MABE Es un indicador que sirve para analizar cómo se ajusta el modelo a las medidas. Se define de la forma siguiente: (Martinez 1996; Iqbal 1983; Dedios Mimbela 2016).
RMSE También es un indicador estadístico que analiza cómo se ajusta el modelo a las medidas, se define como: (Yanfeng 2017)
Dónde: Xcal y Xmed representan los valores calculados y medidos,
La literatura clasifica los indicadores estadísticos MABE y RMSE según el siguiente criterio:
Excelente, si RMSE <10 %; Bueno, cuando 10 % < RMSE <20 %; Regular, si 20 % < RMSE <30 %; deficiente, si RMSE > 30 %. Similarmente para MABE (Yanfeng 2017; Mao 2013).
El modelo SBDART
El modelo. Santa Barbara Disort Atmospheric Radiative Transfer (SBDART) es de dispersión múltiple, considera una atmósfera plano-paralela (Paul & Ricchiazzi, 1988) Este programa está escrito en código FORTRAN, está disponible en la red en FTP anónimo, organizado y documentado.
Este modelo resuelve numéricamente la ecuación de transferencia radiactiva haciendo uso del algoritmo Disort. Utiliza hasta 65 capas de atmósfera y 40 ángulos cenitales y azimutales. Las estimaciones del modelo son para cielos sin nubes.
Se utiliza este modelo en la actualidad, para la predicción de la Rad en diferentes ciudades (Bilbao & Miguel, 2013).
Resultados y Discusiones
La estimación de la Rad utilizando el modelo SBDART para el 21 de junio (solsticio de invierno), con un espesor de 240 UD en la capa de ozono, un albedo de 0,15, mientras que los AOD (espesores ópticos de aerosoles) varían de 0.5; 1; 2; 3; 4, el comportamiento de la Rad se muestra en la figura 1.
Figura 1
Comportamiento de la Rad, en función de la variación del AOD
De en la figura 1 utilizando el modelo SBDART, puede observarse que a medida los aerosoles aumentas (AOD) la irradiación solar disminuye, se explica este comportamiento, porque que el incremento de los aerosoles aumenta la dispersión de la irradiación solar fuera de la atmosfera terrestre.
La siguiente figura 2, muestra el comportamiento de la Rad en función del tiempo, cuando se incrementa el albedo del lugar, manteniendo constante el espesor de la capa de ozono en 240 UD y el AOD=0,15.
Con respecto a la figura 2, la estimación del modelo SBDART, se puede observar una relación directa de la Rad con el albedo del lugar, este aumento de la Rad se explica debido al reflejo, tanto de la superficie del lugar, aire local lago Titicaca, que redireccionan los rayos hacia el sensor que mide la Rad.
Figura 2
Estimación de la Rad, cuando varía el albedo del lugar (Marín, Utrillas, and Lozano 2013)
A continuación, en la figura 3 se muestran los valores promedio diario del IUV y Rad de la estación meteorológica desde el año 2022-2023, puede notarse la relación directa entre estas dos variables, también tiene un comportamiento cíclico, los valores máximos se presenta en los meses de enero y febrero (verano), mientras que los valores mínimos en los meses de junio y julio (invierno).
Figura 3
Evolución temporal promedio diario de la Rad y el IUV, durante el periodo de estudio 2022 y 2023
Durante el periodo setiembre del 2023 se presentaros días anómalos (cielos cubiertos de nubes) debido a masa de aire fría proveniente de la zona austral, el valor mínimo es de 156 W/m2 que se presentó en la segunda quincena del mes de julio, los valores máximos de la irradiación solar fueron 1 603 W/m2 el día 26 de noviembre del 2023.
Para la correlación de los valores medidos y estimación de la Rad se consideró los siguientes datos de entradas en el modelo SBDART, como el espesor de la capa de ozono en 240 UD, para el albedo de lugar, se eligió la zona urbana.
La comparación para algunos días aleatorios del periodo de estudio, se muestra a continuación en las figuras 4, 5, 6 y 7.
Figura 4
Comparación de los valores medidos y estimados de la Rad para cielos sin presencia de nubes 10 de enero del 2022
Figura 5
Comparación de los valores medidos y estimados de la Rad para cielos sin presencia de nubes 15 de diciembre del 2022
Figura 6
Comparación de los valores medidos y estimados de la Rad para cielos, que presentan ligera nubosidad en la tarde, para el 18 de agosto del 2023
Figura 7
Comparación de los valores medidos y estimados de la Rad para condiciones de cielo casi sin presencia de nubes, 20 de setiembre del 2023
Las figuras 8 y 9 muestran una excelente correlación siendo sus valores de 0,998 para los 2 días del año 2022 y 0,994 para los dos días del año 2023. A partir de estos resultados, el modelo SMARTS puede estimar cualitativa y cuantitativamente los aerosoles presentes en el lugar.
Figura 8
Correlación de la Rad medido vs estimado de los días 10 de enero y 15 de diciembre del 2022, para cielos sin presencia de nubes
Figura 9
Correlación de la Rad medido vs estimado de los días 18 de agosto y 30 de setiembre del 2023, para cielos sin nubes
Los valores de los indicadores estadísticos para clasificar el modelo se muestran en la siguiente Tabla 1.
Tabla 1
Indicadores estadísticos de la Rad para cielos sin presencia de nubes durante el periodo de estudio 2022 y 2023
Días | Datos | MBE (%) | MABE (%) | RMSE (%) | R2 |
---|---|---|---|---|---|
183 | 2013 | 7,1 | 7,2 | 8.4 | 0.99 |
De la Tabla 1, el indicador MBE indica que el modelo sobreestima las mediciones en un 7 %, mientras que el indicador MABE ajusta el modelo a un 7,2 %, finalmente el indicador estadístico RMSE ajusta el modelo a un porcentaje de precisión del 8,4 %, estos indicadores clasifican al modelo como excelente, para los 2013 datos de los 183 días, de cielos sin presencia de nubes, durante el periodo de estudio (Mao, 2013; Yanfeng, 2017).
La siguiente figura 10 muestra el comportamiento del IUV max diario y la estimación del IUV, según el modelo de Lindfors que utiliza valores medidos de la Rad.
Figura 10
Correlación del IUV estimado y medido la Rad medido vs estimado set-dic del 2023
Estas estimaciones muestran un incremento del IUVmax diario a valores de 19, para la estación de verano, por otra parte, Senamhi también estima valores similares. Estos valores muy altos del IUV, son muy nocivos para la salud de la población, que conllevan a enfermedades como, el cáncer de piel, cataratas, etc.
La siguiente figura 11 muestra la evolución de casos de cáncer de piel y las cataratas oculares.
Figura 11
Izquierda, incremento anual del cáncer de piel; derecha, incremento de cataratas
Fuente: DIRESA oficio, 2023-Region Puno
Según la Dirección Regional de Salud Puno, los casos clínicos de cáncer de piel desde los años 2020, al 2023 fueron 7, 21, 39 y 60 respectivamente, es decir, por cada año hay un incremento anual de 18 casos. Los casos oculares, como cataratas, desde los años 2020 al 2022 fueron 825, 1194 y 1915, el incremento anual es de 545 pacientes. Se atribuye este incremento principalmente a la radiación ultravioleta, pero no se descarta otros factores, como la demografía, dieta y factores hereditarios.
Conclusiones
El modelo SBDART, explica la relación inversa entre la Rad y los aerosoles presentes en la atmosfera del lugar, mientras que muestra una relación directa con el albedo del lugar, en cuanto a los promedios diario de la Rad y el IUV se muestra una relación directa, ambos tienen un comportamiento cíclico, alcanzando sus valores máximos en el verano y los valores mínimos en el invierno.
Las estimaciones de la Rad con el modelo, muestran un compromiso muy aceptable con las mediciones, obteniendo un coeficiente de correlación de 0,99 para los 183 días de cielos sin presencia de nubes, los indicadores estadísticos que se indican en la metodología, clasifican al modelo como muy bueno.
Utilizando el modelo de Lindfors, se ha estimado los valores del IUV max diario, alcanzando valores de 19 durante el periodo estudio, en los meses diciembre–enero, estimaciones similares de valores se reportan en el Senamhi región Puno, se espera un incremento mayor del IUVmax diario en el mes de febrero, siendo valores extremadamente altos según la OMS y son muy nocivos para la salud de la población. Esto se puede evidenciar con el reporte de casos clínicos de la dirección regional de salud, notándose un incremento en cáncer de piel y problemas oculares como cataratas, no se descarta otros factores como la demografía, dieta y factores hereditarios.
Contribución de los autores
Conceptualización, M. Huillca A. (40%), J. C. Vilca T. (30%), P. A. Ginez C. (20%) y E. Velarde C. (10%); Curación de datos, M. Huillca A. (30%), J. C. Vilca T. (30%), P. A. Ginez C. (20%) y E. Velarde C. (20%); Análisis formal, M. Huillca A. (40%), J. C. Vilca T. (30%), P. A. Ginez C. (20%) y E. Velarde C. (10%); Adquisición de fondos, M. Huillca A. (20%), J. C. Vilca T. (20%), P. A. Ginez C. (40%) y E. Velarde C. (20%); Investigación, M. Huillca A. (40%), J. C. Vilca T. (30%), P. A. Ginez C. (20%) y E. Velarde C. (10%); Metodología, J. C. Vilca T. (40%), M. Huillca A. (30%), P. A. Ginez C. (20%) y E. Velarde C. (10%); Administración del proyecto, J. C. Vilca T. (40%), M. Huillca A. (30%), P. A. Ginez C. (20%) y E. Velarde C. (10%); Recursos, M. Huillca A. (40%), J. C. Vilca T. (30%), P. A. Ginez C. (20%) y E. Velarde C. (10%); Software, P. A. Ginez C. (30%), J. C. Vilca T. (30%), M. Huillca A. (20%) y E. Velarde C. (20%); Supervisión, J. C. Vilca T. (40%), M. Huillca A. (30%), P. A. Ginez C. (10%) y E. Velarde C. (20%); Validación, M. Huillca A. (40%), J. C. Vilca T. (30%), P. A. Ginez C. (20%) y E. Velarde C. (10%); Visualización, M. Huillca A. (30%), J. C. Vilca T. (30%), P. A. Ginez C. (30%) y E. Velarde C. (10%); Redacción—borrador original, M. Huillca A. (50%), J. C. Vilca T. (20%), P. A. Ginez C. (20%) y E. Velarde C. (10%); Redacción—revisión y edición, M. Huillca A. (30%), J. C. Vilca T. (30%), P. A. Ginez C. (10%) y E. Velarde C. (30%). Todos los autores han leído y aprobado la versión publicada del manuscrito.
Declaración de conflicto de Intereses
El (los) autor(es) afirman que, durante la investigación, no ha habido ningún interés personal, profesional ni económico que haya podido influir en su juicio o en las acciones tomadas al desarrollar y publicar este artículo.