RESUMO A radiação solar global (Qg) é de suma importância para diversas funções, como fotossíntese e outros processos biológicos, tecnologias baseadas em energia solar (produção de eletricidade e água quente), estimativa da evapotranspiração (manejo da irrigação), previsão de cultivos, entre outras atividades, a custo zero. Este estudo teve como objetivo desenvolver uma nova metodologia para estimar o valor diário e mensal da radiação solar global com base na potência gerada por um painel solar fotovoltáico de 10 W. O desempenho da metodologia foi avaliado pela comparação entre os valores de Qg estimados pelo novo método e os valores de Qg observados em uma estação metereológica, e também pelos valores calculados pelo software SunDATA e os observados no sistema NASA POWER. Altos valores de r, R2 e coeficiente de Willmott (próximos de 1), baixo erro médio absoluto (MAE) de 0,202 kWh m-2 por dia, baixo erro médio da estimativa (MBE) de -0,146 kWh m-2 por dia, baixo erro médio percentual (MPE) de 3,25% e baixa raiz do erro quadrático médio (RMSE) de 0,292 kWh m-2 por dia foram obtidos, confirmando a excelente acurácia e confiabilidade da metodologia proposta para estimar o Qg. O sistema NASA POWER e o software SunDATA apresentaram valores semelhantes para todo o período de estudo em relação aos dados observados, mas os da presente metodologia foram melhores. Assim, a metodologia proposta apresentou alto desempenho na estimativa da Qg.
ABSTRACT Global solar radiation (Qg) is of paramount importance for several functions, such as photosynthesis and other biological processes, technologies based on solar energy (production of electricity and hot water), estimation of evapotranspiration (irrigation management), and forecast of crops, among other activities, at zero cost. This study aimed to develop a new methodology to estimate the daily and monthly value of global solar radiation based on the power generated by a 10 W photovoltaic solar panel. The methodology performance was assessed by comparing the Qg values estimated by the new method and the Qg values observed in a weather station, and also calculated by the SunDATA software and observed in the NASA POWER system. High r, R2, and Willmott coefficient values (close to 1), a low mean absolute error (MAE) of 0.202 kWh m−2 per day, a low mean bias error (MBE) of −0.146 kWh m−2 per day, a low mean percentage error (MPE) of 3.25%, and a low root mean square error (RMSE) of 0.292 kWh m−2 per day were obtained, confirming the excellent accuracy and reliability of the proposed methodology to estimate Qg. The NASA POWER system and SunDATA software presented similar values for the entire study period compared to the observed data, but not as good as the proposed technique. Thus, the proposed methodology had high performance in estimating Qg.