La radiación fotosintéticamente activa (PAR) es una variable útil para estimar el crecimiento de biomasa o microalgas. Sin embargo, no siempre es factible acceder a mediciones; en este trabajo se desarrollaron dos conjuntos de nueve modelos horarios. Estos modelos fueron estimados para la España peninsular a partir de datos satelitales, utilizando regresiones multilíneas y redes neuronales artificiales. Las variables utilizadas fueron combinaciones de irradiancia horizontal global, índice de claridad, coseno del ángulo cenital solar, humedad relativa y temperatura del aire. El territorio de estudio se dividió en regiones con características similares a través de la agrupación del índice de claridad. Esta metodología permitió modelar para las dos principales regiones climáticas en la España peninsular (Oceánica y Mediterránea). Se emplearon datos MODIS de 3 h para entrenar los modelos, y los datos registrados en siete estaciones en toda España se utilizaron para la validación. Los índices habituales de validación evalúan en qué medida los modelos reproducen los datos observados. Sin embargo, ninguno de esos índices considera las probabilidades de exceso, las cuales permiten evaluar la viabilidad de proyectos basados en los datos a modelar. En este trabajo se presenta un nuevo índice de validación basado en estas probabilidades. Por lo tanto, su uso, junto con los otros índices, proporciona una validación doble y, por lo tanto, más completa.