A Hybrid Sunshine–Temperature–Humidity Model for Estimating the Monthly Mean Daily Global Solar Radiation of Tébessa, Algeria
Cette étude démontre que l'ajout de la durée relative d'ensoleillement à un modèle basé sur la température et l'humidité améliore significativement la précision et réduit le biais systématique des estimations mensuelles de la moyenne quotidienne du rayonnement solaire global pour Tébessa, en Algérie, malgré la forte colinéarité des prédicteurs à l'échelle mensuelle.
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Pour exploiter la puissance du soleil, les ingénieurs doivent d'abord savoir exactement quelle quantité d'énergie atteint le sol en un lieu spécifique. Cette mesure, connue sous le nom de rayonnement solaire global, est le fondement de la conception de tout système convertissant la lumière du soleil en électricité ou en chaleur. Dans un monde idéal, les scientifiques placeraient simplement un instrument spécialisé appelé pyranomètre sur chaque site potentiel pour enregistrer ces données directement. Cependant, ces dispositifs sont coûteux à l'achat, à l'installation et à l'entretien, laissant de vastes zones du monde, y compris une grande partie de l'Algérie, sans relevés directs. Pour combler ces lacunes, les chercheurs s'appuient sur des modèles semi-empiriques : des relations mathématiques qui estiment l'énergie solaire en utilisant des variables météorologiques beaucoup plus faciles à collecter, telles que la température de l'air, l'humidité et le nombre d'heures d'ensoleillement. Le défi consiste à trouver la bonne combinaison de ces variables pour créer une estimation qui soit à la fois précise et fiable, en particulier dans les régions où le climat est sec et le terrain est élevé.
Dans les hauts plateaux de l'est de l'Algérie, un chercheur s'est donné pour mission d'améliorer ces estimations pour la ville de Tébessa. Il a commencé par un modèle qu'il avait précédemment développé pour une autre ville, lequel n'utilisait que la température de l'air et l'humidité pour deviner la quantité de rayonnement solaire. Bien que cette approche ait bien fonctionné dans certains endroits, elle n'a pas réussi à prédire avec précision les niveaux d'énergie à Tébessa et dans d'autres sites continentaux de haute altitude. Le chercheur soupçonnait que la température et l'humidité seules n'étaient pas suffisantes car elles réagissent au soleil plutôt que de mesurer la transparence de l'atmosphère à celui-ci. Pour corriger cela, il a introduit un troisième ingrédient : la durée relative d'ensoleillement, qui est simplement le rapport entre les heures de soleil réelles et le nombre maximum d'heures de lumière du jour possibles. En ajoutant cette mesure directe de la durée du rayonnement solaire, ils ont créé une nouvelle formule à quatre composantes conçue spécifiquement pour le climat semi-aride et froid de Tébessa.
Le chercheur a testé sa nouvelle formule en s'appuyant sur dix années de données météorologiques enregistrées, comparant ses prédictions aux mesures réelles prises par les centres nationaux de surveillance solaire. Les résultats ont montré que le nouveau modèle était effectivement une amélioration. Il a réduit l'erreur systématique, c'est-à-dire la tendance constante à surestimer ou sous-estimer, de plus de moitié par rapport à l'ancienne méthode. La précision globale a également augmenté, la différence moyenne entre les valeurs prédites et réelles tombant à une marge très faible. Le modèle a particulièrement bien fonctionné pendant les mois plus chauds et plus clairs de l'année, où l'ajout des données d'ensoleillement a permis de corriger les précédentes surestimations. Cependant, le chercheur a constaté que l'amélioration était moins notable pendant l'hiver, lorsque les conditions de ciel changent très peu d'un mois à l'autre, rendant difficile pour toute variable de distinguer une période d'une autre.
Malgré le succès de la nouvelle formule, l'étude a révélé une limite subtile mais importante dans le comportement des données. Les trois variables météorologiques utilisées dans le modèle — l'ensoleillement, la température et l'humidité — étaient si étroitement liées entre elles dans les moyennes mensuelles que l'analyse statistique ne pouvait pas séparer clairement leurs effets individuels. Dans le climat sec et de haute altitude de Tébessa, ces trois facteurs augmentent et diminuent ensemble en parfaite synchronisation avec les saisons : à mesure que les jours s'allongent et que le ciel s'éclaircit, l'air se réchauffe et devient plus sec, tout cela simultanément. Parce qu'ils évoluent de concert, le modèle n'a pas pu prouver de manière définitive quelle variable unique faisait le plus gros travail, même si la durée d'ensoleillement s'est avérée être le facteur le plus sensible lors des tests. Cela signifiait que, bien que la nouvelle formule fonctionne mieux, le chercheur ne pouvait pas être entièrement certain de la part de crédit à accorder aux données d'ensoleillement par rapport aux données de température lors de l'examen des moyennes mensuelles.
L'étude conclut que pour des fins d'ingénierie pratique à Tébessa et dans des régions similaires de haute altitude, la nouvelle formule à quatre variables est le meilleur outil disponible, offrant une estimation plus précise et moins biaisée que les méthodes précédentes. Toutefois, le chercheur avertit que pour comprendre véritablement la contribution unique de la durée d'ensoleillement, les études futures devront utiliser des données quotidiennes plutôt que des moyennes mensuelles. Sur une base quotidienne, la météo peut varier suffisamment pour briser le lien parfait entre l'ensoleillement et la température, permettant ainsi aux scientifiques de voir exactement l'importance de chaque facteur. Tant que ces enregistrements quotidiens détaillés ne seront pas analysés, le nouveau modèle demeure une étape significative, offrant un moyen fiable d'estimer l'énergie solaire dans une région où les mesures directes sont rares, tout en mettant en lumière l'interaction complexe entre le soleil, l'air et le sol.
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