La variabilidad interanual de la irradiancia solar alcanza su punto máximo en Europa, Australia, Argentina y China
En una reciente actualización semanal para pv magazine, Solcast, una empresa de DNV, ha revelado que las regiones con mayor variabilidad interanual en la irradiancia solar incluyen Europa Central y del Norte, la costa este de Australia, el norte de Argentina y China. En contraste, África muestra una irradiancia notablemente estable año tras año.
Comprender la variabilidad interanual del potencial de energía solar es crucial para la planificación de la red eléctrica y la optimización del almacenamiento. Un análisis realizado mediante la API de Solcast ha identificado las regiones con mayores diferencias en irradiancia de un año a otro. Este análisis se basó en la variabilidad decenal, comparando el rango de las irradiancias anuales totales con la irradiancia media en cada ubicación.
En Europa Central y del Norte, la alta variabilidad de la irradiancia se debe a la influencia de las masas de aire continentales del sur y este, así como las masas de aire marítimas del Atlántico, Ártico y Mediterráneo. Sin embargo, la Península Ibérica experimenta menos variabilidad debido a una mezcla relativamente constante de masas de aire atlánticas y mediterráneas.
En América del Norte, se observa una variabilidad moderada en las regiones de la costa del Golfo, el Medio Oeste y el noreste, influenciada por la interacción de la humedad del Golfo de México, los sistemas frontales del Pacífico y las masas de aire del Atlántico. En comparación, las Montañas Rocosas y la costa oeste muestran una irradiancia más estable año tras año, dominada por el flujo de aire del Pacífico.
Sudamérica presenta un escenario contrastante. A pesar de la alta variabilidad diaria debido a las nubes y la lluvia, la región amazónica mantiene una cantidad sorprendentemente constante de cobertura nubosa año tras año, lo que resulta en una irradiancia anual total estable. El Altiplano de Atacama, similar al Sahara africano, es excepcionalmente estable debido a la mínima cobertura nubosa. En el norte de Argentina, se observan grandes oscilaciones en la irradiancia interanual, dependiendo de cómo interactúan los sistemas frontales del Pacífico con la cordillera de los Andes.
En India, la región occidental muestra una variabilidad en la irradiancia total año tras año debido a un monzón menos regular y consistente en comparación con el este. La gran variabilidad de la irradiancia en China se debe en parte a los cambios en las cargas de aerosoles durante la última década, con Asia oriental experimentando una variabilidad moderada interanual.
El Sahara y el Medio Oriente exhiben la menor variabilidad en la irradiancia interanual, dominados por condiciones desérticas sin nubes. África subsahariana, a pesar de tener una temporada de lluvias tropicales, se mantiene bastante consistente de un año a otro. Sin embargo, el sur de África experimenta más variabilidad debido a la interacción entre los sistemas meteorológicos tropicales y de latitudes medias.
Las islas Sunda de Indonesia muestran una alta variación en la irradiancia debido a los cambios en la Oscilación Madden-Julian (MJO) y el Dipolo del Océano Índico (IOD), que pueden afectar drásticamente la intensidad y duración de las temporadas de lluvias bianuales.
La costa este de Australia experimenta una alta variación debido a las teleconexiones con la Oscilación del Sur de El Niño (ENSO), que también influye en la variabilidad a lo largo de la costa noroeste de Sudamérica. Los desiertos del centro de Australia son menos consistentemente soleados en comparación con otros desiertos, como el Sahara, el Medio Oriente y el Altiplano de Atacama, debido al impacto de ENSO. En contraste, el norte tropical de Australia tiene una irradiancia relativamente estable entre años debido a la influencia moderadora de una estación seca constante que supera la variabilidad de las estaciones húmedas.
Solcast produce estas cifras rastreando nubes y aerosoles a una resolución de 1-2 km a nivel global, utilizando datos satelitales y algoritmos propietarios de inteligencia artificial y aprendizaje automático (IA/ML). Estos datos se utilizan para impulsar modelos de irradiancia, permitiendo a Solcast calcular la irradiancia con alta resolución y un sesgo típico de menos del 2%, además de pronósticos de seguimiento de nubes. Esta información es utilizada por más de 300 empresas que gestionan más de 150 GW de activos solares en todo el mundo.
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