Fótons absorvidos pela fotossíntese tem duas origens de radiação recebida, difusa e direta, sendo a segundaafetada por nuvens e aerossóis. Sabe-se que as componentes solares difusa e direta diferem na maneira de transferir energia através da copa das plantas e afetam o somatório de processos não lineares tais como a fotossíntese de formas diferentes. De toda a radiação incidente na superfície da terra a PAR (photosyntheticallyactiveradiation), correspondente à faixa espectral de 400nm a 700nm é a radiação aproveitada pela planta na fotossíntese, ou seja, é a fração da energia luminosa que será convertida em energia química para o metabolismo celular vegetal. Essa radiação corresponde a cerca de 50% do total de energia solar incidente e pode ser dividida em dois tipos a PAR direta (PARdir), que corresponde a fração que passa direto para a superfície terrestre e a PAR difusa (PARd) que corresponde a fração que esbarra em particulas suspensas no ar, como nuvens ou aerossóis. A soma da PARd com a PARdir é denominada de PAR global (PARg). Sabe-se que a radiação difusa é melhor aproveitada pela planta para a realização da fotossíntese, portanto melhor aproveitada para a produção de biomassa. Sendo assim, o objetivo desse trabalho foi analisar a evolução da PARd e da PARg em relação aos dias julianos e verificar a evolução da PARd em relação a PARg. A evolução ao longo do ano da PARd mostrou um comportamento parecido com a PARg, ou seja, no inverno a média da PARd é menor do que no verão. No entanto ela varia conforme os dias, cai nos dias ensolarados e aumenta nos dias nublados. Assim, o seu valor médio se deu por volta dos 3,6 MJ/m². Além disso, a PARd apresentou um comportamento quadrático em função da PARg. A equação que corresponde a relação citada corresponde a:

PARd(PARg) =3,09691+0,02062 X-0,00655 X\+(2)

No entanto o coeficiente de determinação foi no valor de R² igual a 0,03079. Mostrando que esse tipo de análise de PARd em relação a PARg não é a mais adequada. Portanto como continuidade desse estudo serão testadas outros tipos de modelagem para o estudo da correlação entre as duas variáveis.