openair    longwaveR     magrittr        dplyr     hydroGOF 
        TRUE         TRUE         TRUE         TRUE         TRUE 
       readr        knitr        tidyr      lattice latticeExtra 
        TRUE         TRUE         TRUE         TRUE         TRUE 
     ggplot2          xts     dygraphs 
        TRUE         TRUE         TRUE

Introdução

date Ta rh Li Rg Rpot es K
2014-01-01 00:30:00 298.315 87.743 420.71 0 0 28.06684 0
2014-01-01 01:00:00 298.769 82.909 418.02 0 0 27.24684 0
2014-01-01 02:00:00 297.727 88.213 407.77 0 0 27.24320 0
2014-01-01 02:30:00 297.322 90.754 401.96 0 0 27.35551 0
2014-01-01 03:00:00 297.027 92.118 403.89 0 0 27.27855 0
2014-01-01 01:30:00 298.620 83.519 413.11 0 0 27.20528 0

Calculando Li

Atualmente 41 combinações de esquemas são avaliados, resultantes da combinação de esquemas de emissividade de céu claro, com emissividade efetiva (fazem correção pela presença de nuvens) e os esquemas de cobertura de nuvens.

Estes esuqemas são usados para calcular Li, a partir dos coeficientes da literatura como opção por default e o ajuste não linear deles por mínimos quadrados.

NOTA: Em breve tabela com os esquemas

Não grafico abaixo mostra as estatísticas comparativas para cada série gerada.

  • ADJ séries geradas a partir do ajuste de coeficientes
  • NaoADJ séries com coeficientes default

O ajuste diminuiu consideravelmente o RMSE, e a diferença no desvio padrão, também aumentou a correlação.

No seguinte gráfico foram separados os días segundo a cobertura de nuvens e com/sem ajuste:

  • CC céu claro
  • CPN céu parcialmente nublado
  • CN céu nublado

A agrupação das séries foi de melhores resultados para os dias de céu nublado, e na geral o ajuste levou a diminuição da incerteza.

Determinação dos melhores esquemas

A distribuição do RMSE e R2 é mostrada no seguinte gráfico:

A incerteza do instrumento (pyrgeometro? +-) é de aproximadamente 10% da média diária, em SM a média diária é e \(38\ W\ m^{-2}\), por tanto, restringe-se a consideração para aqueles esquemas com \(RMSE < 38\ W\ m^{-2}\) e o \(R2 > 0,65\) (esse valor de \(R2\) conserva alguns esquemas para CN).

Determinando os melhores esquemas para cada estação do ano e por cobertura de nuvens.

season Cover PBIAS R2 RMSE params ID
spring (SON) CC 1.8 0.7371202 18.45333 EAI ADJ
spring (SON) CPN -2.0 0.5982949 22.11547 EAI ADJ
spring (SON) CN 0.3 0.4902678 19.02427 FBR_CJG NaoADJ
summer (DJF) CC -1.9 0.7953096 17.34967 EBT NaoADJ
summer (DJF) CPN 0.3 0.6211383 15.95867 EAI ADJ
summer (DJF) CN -0.8 0.4645616 12.42643 ABM ADJ
autumn (MAM) CC 1.9 0.7226455 18.43253 EAI ADJ
autumn (MAM) CPN -1.3 0.6593276 18.50705 EAI ADJ
autumn (MAM) CN 1.5 0.5200933 15.97692 FHY_CKC NaoADJ
winter (JJA) CC 3.6 0.6929119 22.97196 EAI ADJ
winter (JJA) CPN -2.5 0.6094572 22.98633 EAI ADJ
winter (JJA) CN -0.5 0.4532443 19.30105 FKZ_CKC NaoADJ

Consideraremos só os esquemas que foram apresentados na tabela anterior.

[1] "EAI"     "FBR_CJG" "EBT"     "ABM"     "FHY_CKC" "FKZ_CKC"