Algunos aspectos de la climatología solar del Uruguay Some aspects of the solar climatology of Uruguay

La cobertura espacial de las redes de medición en tierra no puede satisfacer todas las necesidades de los usuarios debido a su baja densidad esto es más notable en el caso de la radiación solar. La escasez de datos de irradiación global es la razón para utilizar la heliofanía para su estimación mediante el empleo de diferentes correlaciones que han probado tener un buen ajuste con las mediciones. Para trazar cartas de heliofanía (y a partir de ellas, de irradiación solar global) en un territorio tan extenso como América del Sur es necesario estudiar la relación error-distancia entre estaciones en zonas homogéneas. Para ello, lo habitual es analizar el comportamiento espacial de algunos estadísticos de campos aleatorios, como por ejemplo, la función estructura. En este trabajo, se han utilizado datos medios mensuales de heliofanía de Uruguay y se analizó su variación con la distancia entre estaciones. Se presentan gráficos obtenidos para diferentes épocas del año, analizándose las condiciones de extrapolación espacial de la información. Además, se muestran los resultados del análisis estadístico de series temporales de valores medios anuales de la heliofanía diaria mediante la aplicación del test de Mann-Kendall. Finalmente, se presentan 12 cartas con la distribución espacial de la media mensual de la heliofanía diaria.The spatial coverage of land measurement networks cannot fulfill all the user's needs because their density is low; and this fact becomes more important in the case of solar radiation. The scarcity of global irradiation data is the reason for using sunshine hours in order to estimate them through different correlations which have shown a good fit with the measurements data. In order to draw charts with the spatial distribution of the sunshine-hours monthly averages (and from them, global solar radiation charts also) on such a vast territory as South America, it is necessary to study the error-distance relationship between stations in homogeneous zones. For that purpose, it is usual to analyze the spatial behavior of certain statistics of a random data such as, for example, the structure function. In this paper, sunshine-hours monthly data from Uruguay were used and their variation according to the distance between stations was analyzed. Several graphs, corresponding to different periods within the year are presented, analyzing the spatial extrapolation conditions of the information. Also, the results of the statistical analysis of the annual mean values of the time series of sunshine-hours, using the Mann-Kendall rank test were presented. Finally, 12 charts with the space distribution of sunshine-hours monthly averages were presented