A Radiação Solar Global, desempenha um importante papel nos estudos meteorológicos. Contudo, dadosconfiáveissão escassosdevido ao baixo número deestaçõesmeteorológicas no Brasile, por isso, há uma crescente utilização de dados provenientes de reanálises. Assim, o objetivo deste trabalho foi avaliare validaros dados de reanálise do ERA5-Land. Os dados desuperfícieforamregistrados pela estação solarimétrica instalada no telhado do Institutode Educação, Agriculturae Ambiente,município de Humaitá, Amazonas entrejunho de 2018 a agosto de 2019. Osdadosde reanálises são oriundosdo ERA5-Land e foram baixados para o mesmo período. Os dados foram tratados em médias horáriase, posteriormente, tiveram suasmétricas estatísticas, tais como erro médio absoluto, raiz do erro quadrático médio, coeficiente de determinação, coeficiente de correlação e o índice de Willmott, foram empregadas para avaliar o desempenho dos dados de reanálise. Háforte correlação observada entre os dados de reanálise do ERA5-Land e as medições da estação de superfície, com um coeficiente de correlação de r=0,93, juntamente com o MAE de 63,93 Wm² e o RMSE de 132,99 Wm². Estes valoresindicamuma robustez nos dados analisados. Além disso, o d de Willmottapresentou um valor de 0,94 e o R² alcançou 0,79, evidenciando a precisão das estimativas. Desta forma, evidencia-se que os dados do ERA5-Landsão confiáveis para estudos locaisque envolvam esta variável.
Global Solar Radiation plays a crucial role in meteorological studies. However, reliable data is scarce due to the low number of meteorological stations in Brazil, leading to a growing reliance on reanalysis data. Thus, the objective of this study was to evaluate and validate reanalysis data from ERA5-Land. Surface data were recorded by a solarimetric station installed on the roof of the Institute of Education, Agriculture, and Environment in Humaitá, Amazonas, from June 2018 to August 2019. The reanalysis data were sourced from ERA5-Land and downloaded for the same period. Data were processed into hourly averages, and statistical metrics, such as Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), coefficient of determination (R²), correlation coefficient, and Willmott’s index, were applied to assess the reanalysis data's performance. There is astrong correlation observed between ERA5-Land reanalysis data and surface station measurements, with a correlation coefficient of r=0.93, with an MAE of 63.93 W/m² and an RMSE of 132.99 W/m². These valuesindicaterobustness in the analyzed data. Furthermore, Willmott's d yielded a value of 0.94, and R² reached 0.79, evidencing the precision of the estimates. This demonstrates that ERA5-Land data are reliable for local studies involving this variable.
