Stima della radiazione solare ultravioletta per mezzo di un modello neurale. Ultraviolet solar radiation by neural network

In the last years the increase of ultraviolet (UV) radiation, that reaches the earth surface, has induced many authors tobring studies on the biological effects that this phenomenon can have on ecosystems and on human beings. In particular,for safeguard health of outdoor workers, an estimate of UV radiation has basic importance to establish maximum time ofexposure. Although this problem is important, UV radiation is almost never measured in standard weather stations.The aim of present research has been to plan and to develop a neural model able to estimate UV radiation using meteorologicaldata available in standard weather stations without apposite UV sensors.An objective of this work is, also, to estimate the UV with a minimum number of sensors. This allows to obtain a measurementsystem with markedly inferior cost with respect to a sensor for a direct measure of the UV. Our analysis brought us toconsider, for UV estimation, two measured quantities (global solar radiation and air temperature) and two calculatedquantities (theoretical solar radiation and solar elevation from horizon). The low cost of the only two used sensors, normallyon the whole inferior to a UV sensor, makes the proposed system useful to carry out various measure points with reasonablecosts.The obtained results in the experimental sites have shown that the neural model provides good capacity to estimate UV radiation.In the period of higher interest (spring-summer), the statistical precision of the difference between calculated valuesof UV (by the model) and measured values (by the instruments), normalized to the maximum measured value, is betterthan 0.2 %. For this reason the proposed neural model can be effectively utilised as an alternative for the models, alike low cost , where these do not give satisfactory results.

Negli ultimi anni l’aumento della radiazione ultravioletta (UV), che raggiunge la superficie terrestre, ha portato molti autori a effettuare studi sugli effetti biologici che tale fenomeno comporta sugli ecosistemi e sugli esseri umani. In particolare, per la salvaguardia della salute dei lavoratori all’aperto, è di basilare importanza avere una stima della radiazione UV al fine di poter stabilire i tempi di massima esposizione. Sebbene l’importanza di questo problema sia rilevante, la radiazione UV non è quasi mai misurata nelle stazioni meteorologiche standard. Lo scopo di questa ricerca è stato quello di progettare e realizzare un modello neurale per la stima della radiazione UV, a partire dai valori delle grandezze meteorologiche più comunemente misurate, in siti sprovvisti di sensori per la misura di retta di questa grandezza. Uno degli obiettivi del lavoro è anche quello di stimare l’UV col minimo numero dei sensori; ciò allo scopo di ottenere un sistema di misura di costo decisamente inferiore al costo di un sensore per la misura diretta dell’UV. L’analisi condotta ci ha portato a considerare per la stima dell’UV due grandezze misurate (radiazione solare globale e temperatura dell’aria) e due grandezze calcolate (radiazione solare teorica e altezza del Sole sull’orizzonte). Il basso costo dei due soli sensori utilizzati, di norma complessivamente inferiore al costo di un sensore per l’UV, rendono il sistema proposto utile per realizza re più punti di misura a costo contenuto. I risultati ottenuti nei siti sperimentali hanno evidenziato che il modello ha buone capacità di stima della radiazione ultra violetta. Nel periodo dell’anno di maggiore interesse (primavera-estate), la precisione statistica degli scostamenti fra valori di UV calcolati dal modello e valori misurati dagli strumenti (normalizzati al valore massimo misurato) è migliore dello 0.2 %. Per questo motivo il modello neurale proposto può essere utilizzato efficacemente come alternativa ad altri modelli, ugualmente a “basso costo”, laddove questi non diano risultati soddisfacenti.