Utilisation de MétéoSat et de méthodes statistiques pour le contrôle des données de rayonnement global

Using MeteoSat and statistical methods for the control of global radiation data

INRA – AgroClim, Domaine Saint Paul - Site Agroparc, 84914 AVIGNON Cedex 9

^* huard@avignon.inra.fr

Résumé

Le contrôle des mesures de rayonnement global est une opération délicate en raison de la structure des différents réseaux en France (maillages irréguliers, faible nombre de points d’observation au sol…), et de la forte variabilité spatiale et temporelle de l’irradiation solaire. Il n’existe pas de procédures de contrôle, de validation ou de correction satisfaisantes qui puissent être utilisées en routine au pas de temps quotidien. L’objectif de ce travail est de développer une approche méthodologique permettant l’analyse de la variabilité spatio-temporelle du rayonnement global et la mise au point de procédures de contrôle en “temps réel” des mesures issues du réseau agro-météorologique de l’INRA.

L’extrapolation spatiale du rayonnement, largement utilisée dans le cadre de la gestion de réseaux, ne semble pas en effet, au vu des résultats dans trois régions testées en France (Sud-Est, Sud-Ouest et Bretagne), être une méthode satisfaisante compte tenu de la distance inter-postes moyenne relativement importante (observation d’ailleurs valable pour l’ensemble de la France). L’utilisation directe des données quotidiennes d’irradiation issues du satellite MétéoSat et à partir de la méthode Heliosat 2 peut être un moyen efficace de contrôle des données au sol sous certaines conditions. En effet, si la précision moyenne est de l’ordre 17%, les résultats varient selon les régions et les saisons (7% l’été dans le Sud-Est contre 25% l’hiver dans le Sud-Ouest par exemple). Le krigeage, permet par contre d’améliorer la précision des reconstitutions, elle est de 14% en moyenne mais le gain peut atteindre 8% dans le Sud-Ouest en moyenne l’hiver. L’utilisation du krigeage en routine est par contre freinée par sa lourdeur.

Enfin, l’hypothèse selon laquelle la structure spatiale des champs de rayonnement issus de MétéoSat pourrait être utilisée en la combinant à un point de mesure pour estimer une valeur en n’importe quel site a été testée mais n’a pas abouti à des résultats satisfaisants.

Le bilan de cette étude a permis d’estimer les distances inter-postes critiques au delà desquelles les différentes méthodes de reconstitution trouvent leurs limites. Ainsi, il semble que pour toute estimation pour un point distant de plus d’une vingtaine de kilomètre d’un site de mesure, l’estimation utilisant les données de MétéoSat est préférable à toute autre méthode en dehors de l’interpolation par krigeage.

Abstract

The monitoring of solar radiation data is very difficult because of the poor number of measurements and an irregular spaced network. There is no satisfactory daily routine method for monitoring, validation or correction. The goal of this study is to develop a methodological approach to analyze the time-space variability of daily solar radiation and to finalize a control procedure for data in real time for the INRA agro-meteorological network.

Extrapolation don’t seem be, in the light of results in three areas in France (South-East, South-West and Bretagne), a good method considering the great inter-station distance. The use of MeteoSat statellite data can be the solution in some situations to substitute missing daily data in the databases. In effect, the precision of the MeteoSat data is around 17%, but results varies according the area and/or the season (precision about 7% the summer in the South-East and about 25% during the winter in the South-West for example). Kridging is a geostatistical method of interpolation and can be used to improve the quality of the estimation of solar radiation in stations without measurements : the precision is on average about 14% but the gain can reach 8% in relative for example during the winter in the South-West. But use of kridging in a daily routine is limited because of his heaviness.

Lastly, we suggest the possibility that, even if the MeteoSat data are biased, the space organisation of the MeteoSat solar radiation fields is coherent. The estimations, using one station with his measurement and applying the daily MeteoSat solar radiation field, are not very good by comparison with the measurements in the other stations.

The objective of this study was also to determine a critical distance beyond that the relationship between sites become uncertain and methods are not available. For the estimation of daily solar radiation to one site more than 20 km away, the use of the MeteoSat data is on average the best solution if it’s not possible to interpolate data with kridging.