Abstract (FR)

Une méthode d'estimation de l'irradiance solaire de surface (SSI) à partir de données satellites GOES est présentée et validée par comparaison avec 4 années de mesures in situ provenant de 6 stations météorologiques de Guyane Française. Dans cet article, nous proposons une approche par filtre particulaire combinant observations du satellite GOES et données in situ. Nous proposons une fonction d'observation originale basée sur une distribution de probabilité conjointe des 2 types de données. Les résultats statistiques sont conformes à ceux des méthodes existantes. Le biais journalier varie de −16 W/m2 (−6% de la moyenne des mesures) à 12 W/m2 (6%). L'erreur quadratique moyenne (RMSD) est comprise entre 23 W/m2 (10%) et 27 W/m2 (15%). Le coefficient de corrélation est de 0,92. La méthode est peu sensible aux variations climatiques saisonnières, le biais et RMSD restent similaires en saison des pluies comme en saison sèche, mais une meilleure corrélation est observée pendant la saison des pluies. Les incertitudes sont principalement dues à la présence de conditions atmosphériques tropicales spécifiques en saison sèche.La méthode a été soumise à différents tests: un processus de validation croisée a mis en évidence la possible généralisation du modèle dans une dimension temporelle, la capacité du modèle à reproduire efficacement des anomalies dans les séries temporelles d'irradiance solaire de surface a aussi été testée. La robustesse des résultats obtenus montrent l'intérêt du modèle par rapport aux autres méthodes d'estimation existantes. A cause de sa simplicité de mise en oeuvre cette méthode ouvre de nouvelles perspectives en matière d'estimation de l'irradiance solaire au sol. Nous concluons que l'utilisation d'un filtre particulaire combinée à une fonction d'observation originale permet une estimation de haute qualité de l'irradiance solaire au sol en Guyane Française.