José Luis Di Laccio

La caracterización de la atenuación radiativa asociada a la nubosidad es fundamental para el análisis del balance energético superficial y la evaluación del recurso solar. Sin embargo, numerosas estaciones meteorológicas no disponen de mediciones confiables de irradiancia global horizontal. En este trabajo se desarrolla y analiza la consistencia física de un índice empírico de atenuación radiativa derivado exclusivamente de la radiación neta de onda corta, orientado a su aplicación en sitios con instrumentación radiométrica limitada. El índice se construye a partir de una variable adimensional normalizada respecto a una condición estadísticamente representativa de cielo claro, definida mediante el percentil 98 por su estabilidad interanual y estacional. La clasificación de los estados radiativos se establece mediante los percentiles 55 y 85 calculados en función de la geometría solar y parametrizados mediante polinomios cúbicos locales, permitiendo una segregación dinámica de condiciones despejadas, parcialmente nubladas y nubladas con resolución temporal de 15 minutos. La consistencia física del índice se verifica mediante su relación con la radiación neta de onda larga y el balance radiativo total, mientras que su consistencia externa se evalúa mediante comparación con estimaciones satelitales del índice de claridad obtenidas del modelo Physical Solar Model, alcanzando una correlación de 0.816. Los resultados demuestran que el índice constituye una herramienta robusta para caracterizar el estado radiativo de la atmósfera y ampliar el aprovechamiento climatológico de series históricas basadas exclusivamente en mediciones de radiación neta.

Se presenta una experiencia de enseñanza integrada entre Física y Matemática, desarrollada en colaboración entre el CENUR Litoral Norte de la Universidad de la República y dos CeRP — Profesorado de Física de Uruguay. Esta iniciativa se enfoca en la enseñanza de métodos numéricos aplicados a la resolución de problemas físicos en mecánica clásica y electromagnetismo, con especial énfasis en ecuaciones diferenciales lineales y no lineales. El proyecto combina métodos tradicionales, como Euler y Runge-Kutta de cuarto orden, con técnicas modernas, entre ellas las Redes Neuronales Artificiales. Asimismo, incorpora herramientas de inteligencia artificial, como modelos de lenguaje generativos (ChatGPT) para la creación automática de códigos, fomentando la reflexión crítica sobre las diferencias entre soluciones manuales y automatizadas.

In recent years, the teaching of experimental science and engineering has been revolutionized by the integration of smartphone sensors, which are widely used by a large portion of the population. Concurrently, interest in solar energy has surged. This raises the important question of how smartphone sensors can be harnessed to incorporate solar energy studies into undergraduate education. We provide comprehensive guidelines for using smartphone sensors in various conditions, along with detailed instructions on how to calibrate them with widely accessible clear-sky satellite data. This smartphone-based method is also compared with professional reference measurements to ensure consistency. This experiment can be easily conducted with most smartphones, basic materials, and a clear, open location over a few hours (methods). The findings demonstrate that smartphones, combined with simple resources, can accurately measure solar irradiance and support experiments on solar radiation physics, atmospheric interactions, and variations in solar energy across locations, cloud cover, and time scales. This approach provides a practical and accessible tool for studying solar energy, offering an innovative and engaging method for measuring solar resources.