Um estudo numérico e estatístico da variabilidade do vento na Amazônia Oriental (Amapá e Pará - Brasil).

• Autor(a) principal: SOUZA, Leandro Rodrigues de.
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
• Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/1463
• topic: Variabilidade do Vento; Amazônia Oriental; Amapá; Pará; BRAMS; Energia Eólica; Redes Neurais - Artificiais; Wind Variability; Eastern Amazon; Wind Energy; Artificial Neural Networks; Meteorologia

O objeto principal do estudo foi utilizar o modelo de mesoescala BRAMS (versão 5.2) para simular a variabilidade do vento, para fins de caracterização e avaliação de potencial eólico nos Estados do Amapá e Pará (Brasil) no ano de 2009. Na metodologia foram aplicados índices e um refinamento estatístico com Redes Neurais Artificiais (RNAs) para validação e ajustes das saídas do modelo atmosférico. Nos resultados, verificou-se que no Amapá a velocidade média do vento horária foi maior em Macapá com valor igual a 3,23 m/s e; no Pará foi em Soure com 2,61 m/s. Macapá (AP) e Soure (PA) apresentaram, também, os valores mais expressivos em escala mensal da velocidade do vento com 3,23 e 3,00 m/s, respectivamente. Após a simulação e uso RNAs, percebeu um aumento estatisticamente significativo da simulação numérica, que aumenta a credibilidade do BRAMS na caracterização da variabilidade do vento nas diversas escalas de tempo. Além disso, na análise da direção do vento, o modelo de mesoescala mostrou-se eficiente sua representação em todas as estações, inclusive com suas magnitudes, exceto em Belém que a direção predominante medida foi de Leste e o modelo reproduziu de Nordeste. No estudo de casos para períodos chuvoso e seco, foram observados que tanto o BRAMS como as RNAs representaram a variabilidade da intensidade do vento de forma eficiente em todas as estações, exceto Macapá que o modelo atmosférico subestimou. Os índices estatísticos (BIAS, RMSE e r) aplicados nas comparações dos dados foram satisfatórios para o BRAMS e com as RNAs, no qual o coeficiente de Pearson na maioria das estações mostrou correlações Moderadas (0,40 a 0,69) alcançando correlações Muito Forte (0,90 a 1,0). Em seguida, os parâmetros da FDP de Weibull indicaram que BRAMS melhor simulou o parâmetro de Forma na maioria dos pontos de estudo e, as RNAs mostraram representação mais adequada do parâmetro de Escala. Por tanto, a utilização de modelos atmosféricos para simular a variabilidade do vento é uma ferramenta importante, principalmente, quando não há registros de dados observacionais em locais remotos. E, se tratando de Amazônia, a baixa densidade de estações meteorológicas na extensa região inviabiliza estudos detalhados para monitorar locais com potencial eólico.