Developing and Testing of Hargreaves Model Solar Radiation Estimation Equation Suitable for the Mediterranean-Southeastern Anatolian Transitional Zone Conditions

Öz

In this study, it is aimed to calibrate and test the Hargreaves model solar radiation (Rs) estimation equation in accordance with the Mediterranean – Southeastern Anatolian transitional zone conditions. The calibration equation was created by using the long-term average (1938 – 2020) daily values of the maximum, minimum, average air temperature (Tmax, Tmin, T), Rs and extraterrestrial radiation (Ra) data of Kahramanmaraş province. The Ra values were estimated depending on the geographical location and the time. Calibration coefficients (a, b) were determined as 0.0984 and 0.3695, respectively, using the Microsoft Excel program “solver” add-on. Long-term average daily Rs values varied between 4.99 – 32.56 MJ/m2 day, and the Rs values estimated by the calibration equation varied between 7.33 – 33.25 MJ/m2 day. The rate of explaining the change in the measured values with the estimated values was determined as 97.34% (R2= 0.9734). The mean absolute percentage error (MAPE) and root mean square error (RMSE), taken into account as an expression of the deviation between the measured and estimated Rs values, were determined as 8.71% and 1.54 MJ/m2 day, respectively. The calibration equation was tested with the daily average Tmax, Tmin, T and Rs data measured at Kahramanmaraş Sütçü İmam University (KSU) in 2021. Temperature and radiation sensors operated by a Programmable Logic Controller (PLC) were used to measure these data. Measured and estimated Rs values varied between 10.40 – 29.13 MJ/m2 day and 13.80 – 31.16 MJ/m2 day, respectively. The rate of explaining the change in the measured values with the estimated values was determined as 86.71% (R2= 0.8671). MAPE and RMSE were obtained as 10.57% and 2.57 MJ/m2 day, respectively. It has been concluded that using the Hargreaves model calibration equation suitable to the local conditions, solar radiation estimations with high accuracy can be made.

Anahtar Kelimeler

• Calibration
• Solar radiation
• Estimation model

Akdeniz – Güneydoğu Anadolu Geçit Kuşağı Koşullarına Uygun Hargreaves Modeli Solar Radyasyon Tahmin Eşitliğinin Geliştirilmesi ve Test Edilmesi

Öz

Bu çalışmada, Hargreaves solar radyasyon (Rs) tahmin modelinin Akdeniz – Güneydoğu Anadolu geçit kuşağı koşullarına uygun kalibrasyonunun yapılması ve test edilmesi amaçlanmıştır. Kalibrasyon eşitliğinin oluşturulmasında Kahramanmaraş iline ait maksimum, minimum, ortalama hava sıcaklığı (Tmax, Tmin, T), Rs ve extraterrestrial radyasyon (Ra) verilerinin uzun yıllar ortalaması (1938 – 2020) günlük değerleri kullanılmıştır. Ra değerleri coğrafi konum ve zamana bağlı olarak tahmin edilmiştir. Kalibrasyon katsayıları (a, b) Microsoft Excel programı çözücü eklentisi kullanılarak, sırasıyla 0.0984 ve 0.3695 olarak belirlenmiştir. Uzun yıllar ortalaması günlük Rs değerleri 4.99 – 32.56 MJ/m2 gün, kalibrasyon eşitliği kullanılarak tahmin edilen Rs değerleri ise 7.33 – 33.25 MJ/m2 gün aralığında değişmiştir. Ölçülen değerlerdeki değişimin tahmin değerleri ile açıklanabilme oranı %97.34 (R2= 0.9734) olarak elde edilmiştir. Ölçülen ve tahmin edilen Rs değerleri arasındaki sapmanın bir göstergesi olarak dikkate alınan ortalama mutlak göreceli hata oranı (MAPE) ve karekök ortalama karesel hata (RMSE) sırasıyla %8.71 ve 1.54 MJ/m2 olarak belirlenmiştir. Kalibrasyon eşitliği Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesinde (KSÜ) 2021 yılında ölçülen günlük ortalama Tmax, Tmin, T ve Rs verileri ile test edilmiştir. Bu verilerin ölçülmesinde Programlanabilir Lojik Kontrolör (PLC) tarafından yönetilen sıcaklık ve radyasyon sensörleri kullanılmıştır. Ölçülen ve tahmin edilen günlük Rs değerleri sırasıyla 10.40 – 29.13 MJ/m2 gün ve 13.80 – 31.16 MJ/m2 aralıklarında değişmiştir. Ölçülen değerlerdeki değişimin tahmin değerleri ile açıklanabilme oranı %86.71 (R2= 0.8671) olarak belirlenmiştir. MAPE ve RMSE sırasıyla %10.57 ve 2.57 MJ/m2 olarak elde edilmiştir. Yöre koşulları ile uyumlu Hargreaves modeli kalibrasyon eşitliği kullanılarak, doğruluk oranı yüksek solar radyasyon tahminleri yapılabileceği sonucuna ulaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Kalibrasyon
• Solar radyasyon
• Tahmin modeli

Kaynakça

1. Alsamamra H, 2019. Estimation of Global Solar Radiation from Temperature Extremes: A Case Study of Hebron City, Palestine. Journal of Energy and Natural Resources, 8(1): 1-5.
2. Anonim, 2019a. Temperature/RH Smart Sensor. https://www.onsetcomp.com/files/manual_pdfs/ previous/11427-N%20MAN-S-THB.pdf (Erişim tarihi: 10.07.2019).
3. Anonim, 2019b. Pyranometers MS-802/402/410/602 Instruction Manual. https://media.eko-eu.com /assets/media/MS-602_Manual.pdf (Erişim tarihi: 10.07.2019).
4. Anonim, 2020a. T. C. Çevre, Şehircilik ve İklim Değişikliği Bakanlığı, Meteoroloji Genel Müdürlüğü, İllerimize Ait Genel İstatistik Verileri. https://www.mgm.gov.tr/veridegerlendirme/il-ve-ilceler-istatistik.aspx?k=A&m=KAHRAMANMARAS (Erişim tarihi: 10.01.2020).
5. Anonim, 2020b. Kahramanmaraş Meteoroloji Bölge Müdürlüğü kayıtları, Kahramanmaraş.
6. Bristow KL, Campbell GS, 1984. On the Relationship Between Incoming Solar Radiation and Daily Maximum and Minimum Temperature. Agricultural and Forest Meteorology, 31: 59-166.
7. Castellví F, 2008. Evaluation of Three Practical Methods for Estimating Daily Solar Radiation in Dry Climates. The Open Atmospheric Science Journal, 2: 185-191.
8. Chen JL, Li GS, 2013. Estimation of Monthly Average Daily Solar Radiation from Measured Meteorological Data in Yangtze River Basin in China. International Journal of Climatology, 33: 487-498.

9. Chen RS, Ersi K, Yang JP, Lu SH, Zhao WZ, 2004. Validation of Five Global Radiation Models with Measured Daily Data in China. Energy Conversion Management, 45: 1759-1769.
10. Cobaner M, Çıtakoğlu H, Haktanır T, Yelkara F, 2015. Akdeniz Bölgesi için En Uygun Hargreaves-Samani Eşitliğinin Belirlenmesi. Dicle üniversitesi Mühendislik Fakültesi dergisi, 7(2): 181-189.
11. Donatelli M, Campbell GS, 1998. A Simple Model to Estimate Global Solar Radiation. V. European Society of Agronomy Congress, June 28-July 2 1998, Nitra.
12. Ekici C, Teke İ, 2017. Total Global Solar Radiation Estimation with Relative Humidity and Air Temperature Extremes in Ireland and Holland. Geoscientific Instrumentation Methods and Data Systems, 12: 78-90.
13. El-Sebaii AA, Al-Hazmi FS, Al-Ghamdi AA, Yaghmour SJ, 2010. Global, Direct and Diffuse Solar Radiation on Horizontal and Tilted Surfaces in Jeddah, Saudi Arabia. Applied Energy, 87(2): 568-576.
14. Ener Ruşen S, 2017. Karaman İli Küresel Güneş Radyasyonunun Heliosat Metot Kullanılarak Belirlenmesi. Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 6(2): (467-474.
15. Ghahreman N, Bakhtiari B, 2009. Solar Radiation Estimation from Rainfall and Temperature Data in Arid and Semi-Arid Climates of Iran. DESERT, 14: 141-150.
16. Goodin DG, Hutchinson JMS, Vanderlip RL, Knapp MC, 1999. Estimating Solar Irradiance for Crop Modeling Using Daily Air Temperature Data. Agronomy Journal, 91: 845-51.
17. Hargreaves GH, Samani ZA, 1982. Estimating Potential Evapotranspiration. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 108: 223-230.
18. Hargreaves GL, Hargreaves GH, Riley P, 1985. Irrigation Water Requirement for the Senegal River Basin. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 111(3): 265-275.
19. Hunt LA, Kucharb L, Swanton CJ, 1998. Estimation of Solar Radiation for Use in Crop Modeling. Agricultural and Forest Meteorology, 91: 293-300.
20. Kıraç AM, 2007. Kısıntılı ve Kısmi Kök Kuruluğu Sulama Tekniğinin Bodur Elmanın Bazı Gelişim Parametrelerine Etkisi, Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi (Basılmış).
21. Kökey İ, 2013. Güneş Enerji Santrallerinin Kurulumunda Güneş Ölçümünün Önemi ve Türkiye’de Yasal Mevzuat. VIII. Ulusal Ölçübilim Kongresi, 26-28 Eylül 2013, Kocaeli.
22. Lewis CD, 1982. Industrial and Business Forecasting Methods: A Practical Guide to Exponential Smoothing and Curve Fitting. Butterworths Scientific, London, England, 143p.
23. Mavromatis T, 2008. Estimation of Solar Radiation and Its Application to Crop Simulation Models. Climate Research, 36: 219-230.
24. Mobtaker HG, Ajabshirchi Y, Ranjbar SF, Matloobi M, Taki M, 2016. Estimation of Monthly Mean Daily Global Solar Radiation in Tabriz Using Empirical Models and Artificial Neural Networks. Journal of Renewable Energy and Environment, 3(3): 21-30.
25. Özdemir Y, 2012. Uydu Tabanlı Kuadratik Model ile Türkiye’de Güneş Radyasyonu Dağılımının Belirlenmesi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi (Basılmış).
26. Pereira LS, Allen RG, Smith M, Raes DR, 2015. Crop Evapotranspiration Estimation with FAO56: Past and Future. Agricultural Water Management, 147: 4-20.
27. Roy S, Pal S, Chakravarty N, 2017. Estimation of Solar Radiation Using Two Step Method in West Bengal. MAUSAM, 68(3): 529-536.
28. Tripathy R, Chaudhari KN, Patel NK, 2008. Evaluation of Different Methods to Estimate Incoming Solar Radiation. Journal of Agrometeorology, Special issue – Part I: 174-182.
29. Trnka M, Žalud Z, Eitzinger J, Dubrovský M, 2005. Global Solar Radiation in Central European Lowlands Estimated by Various Empirical Formulae. Agricultural and Forest Meteorology, 131: 54-76.
30. Wang K, Dickinson RE, 2012. A Review of Global Terrestrial Evapotranspiration: Observation, Modeling, Climatology and Climatic Variability, Reviews of Geophysics, 50(2): 1-54.
31. Wei Wua W, Liub HB, 2012. Assessment of Monthly Solar Radiation Estimates Using Support Vector Machines and Air Temperatures. International Journal of Climatology, 32: 274-285.
32. Yekinni KS, Segun GA, 2011. Estimation of Solar Radiation at Ibadan, Nigeria. Journal of Emerging Trends in Engineering and Applied Sciences, 2(4): 701-705.