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Title: Estudo da velocidade do vento através de downscaling dinâmico em alta resolução sobre terreno complexo no Nordeste do Brasil
Authors: Ferreira, Moniki Dara de Melo
Advisor: Silva, Cláudio Moisés Santos e
Keywords: Velocidade do vento;Modelagem de mesoescala;Regionalização dinâmica;Energia eólica
Issue Date: 15-May-2020
Publisher: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation: FERREIRA, Moniki Dara de Melo. Estudo da velocidade do vento através de downscaling dinâmico em alta resolução sobre terreno complexo no Nordeste do Brasil. 2020. 76f. Dissertação (Mestrado em Ciências Climáticas) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2020.
Portuguese Abstract: A utilização de ferramentas avançadas em modelagem do fluxo de vento com base em Previsão Numérica do Tempo (PNT) é essencial para os projetos eólicos, uma vez que estes métodos buscam conhecer de forma aprofundada o regime e o padrão de vento em uma área de interesse. Uma das técnicas amplamente empregada em modelos de mesoescala é a regionalização dinâmica (dynamical downscaling, em inglês), onde torna possível o aninhamento de grades com a vantagem de simular a atmosfera em alta resolução e sem um custo computacional elevado. Neste trabalho são apresentados resultados de simulação numérica, com o uso do modelo de mesoescala Weather Research and Forecasting (WRF) utilizando-se o processo de aninhamento (nesting) de três grades de forma a se produzir uma simulação de alta resolução em área de terreno complexo. Foram usados um conjunto de dados observados de velocidade do vento para o mês de agosto de 2005, oriundo de uma torre anemométrica (50 metros) situada em Belo Jardim/PE, com o intuito de analisar a eficiência do modelo WRF. As análises foram feitas através de métricas estatísticas, calculando-se a raiz do erro quadrático médio, o desviopadrão e a correlação de Pearson. Os resultados mostram que utilizar diferentes configurações de aninhamento de grades interfere significativamente no desempenho do modelo dinâmico em representar os fenômenos na região de estudo. O desempenho médio horário das simulações com relação aos dados observados da grade 01 mostrou um RMSE entre 1,2 a 1,4 m/s e um desvio-padrão cerca de 0,97 a 1,9 m/s. A grade 02 obteve um RMSE entre 0,85 a 1,9 m/s e um desvio-padrão no intervalo de 0,85 a 1,3 m/s. A grade 03 resultou em um RMSE entre, aproximadamente, 0,9 m/s a 1,6 m/s e um desvio-padrão de 0,75 m/s a 1,1 m/s. O horário das 16h obteve o menor RMSE para todas as grades. De uma forma geral, o ciclo diurno da velocidade do vento da grade 01 consegue se aproximar dos dados observados durante as primeiras horas do dia e no período da noite, demonstrando resultados mais satisfatórios para quase todos os horários. A dimensão deste domínio pode influenciar no resultado, uma vez que este insere mais informações sobre as regiões adjacentes, predominando sobre a simulação dos ventos locais e captando mais os fenômenos de mesoescala. Nas horas centrais do dia, a velocidade do vento simulada foi superestimada devido a uma estimativa mais alta da turbulência proveniente do modelo, e durante a noite, foi subestimada. É provável que os perfis verticais de temperatura podem ser mais difíceis de representar pelo modelo devido à sua natureza mais estratificada e, por tanto aos fluxos turbulentos estimados neste período do dia.
Abstract: Using advanced tools in wind flow modeling based on Numerical Weather Prediction (NWP) is essential for wind projects, since these techniques help to get a depth knowledge about the wind pattern within any geographical area. Dynamical downscaling is widely used in mesoscale models: a grid nesting method used to perform atmospheric simulations in high resolution at a low computational cost. In this work, we run numerical simulation using the mesoscale model Weather Research and Forecasting (WRF) for a nesting process of three grids in order to produce a high-resolution simulation in terrain area complex. For a performance test, we use a set of observed wind speed and air temperature data through August 2005 and it was obtained from an anemometric tower (50 meters) located in Belo Jardim/PE. In the validation methodology, statistical metrics such as the root mean square error, the standard deviation and Pearson's correlation were calculated between the observed and simulated datasets. Results show that using different grid nesting configurations significantly interferes the performance of the mesoscale model in representing the phenomena in the study region. Observational mean hourly data and the grid 01 showed an RMSE between 1.2 to 1.4 mps and a standard deviation around 0.97 to 1.9 mps. Grid 02 had a RMSE between 0.85 to 1.9 mps and a standard deviation ranging 0.85 to 1.3 mps. Grid 03 got a RMSE approximately 0.9 to 1.6 mps and a standard deviation of 0.75 to 1.1 mps. The lowest RMSE for all spacing grids was found at 4 pm local time. Overall, the wind speed diurnal cycle of grid 01 performed better during the first hours of the day and at night. This domain dimension can influence the results performance, since it inserts more information about the adjacent regions, predominating over the simulation of local winds. In the central hours of the day, the simulated wind speed was overestimated due to a higher estimate of the turbulence from the model, and during the night, it was underestimated. It is likely that the vertical temperature profiles may be more difficult to represent by the model due to its more stratified nature and, therefore, the turbulent flows estimated at this time of day.
URI: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/29999
Appears in Collections:PPGCC - Mestrado em Ciências Climáticas

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