Análise do vento sobre a bacia do Oceano Atlântico Tropical: observações e modelagem dinâmica de mesosescala

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Feitosa, Francisco Emenson Carpegiane Silva
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/30891
Resumo: A estrutura econômica e social de um país está atrelada principalmente ao setor energético. Esse setor é vulnerável a mudanças climáticas, sendo responsável pela maior parte de emissão de gases de efeito estufa. A partir dessa premissa, são necessários investimentos em novas alternativas de geração de energia, como a geração de energia eólica em regiões offshore frente ao seu grande potencial para geração de energia. Entretanto, estimar o potencial eólico de uma região, principalmente offshore, se torna difícil devido à pouca disponibilidade de dados observados da velocidade do vento nesses locais. Logo, os objetivos desta pesquisa são avaliar o desempenho do modelo climático regional RegCM4.2 em simular a variabilidade anual e mensal da velocidade do vento na bacia do Oceano Atlântico Tropical e identificar o potencial eólico para geração de energia. Primeiramente, foi realizado uma comparação entre os dados de boias do programa PIRATA (Pilot Research Moored Array in the Tropical Atlantic) com dados obtidos por satélite do produto Blended Sea Winds (BSW), com o objetivo de verificar a qualidade do BSW. Em seguida, as simulações do modelo foram comparadas aos dados do BSW, por meio do cálculo do erro médio quadrático, BIAS e os coeficientes de correlação de Pearson (geral) e Spearman (mensal). Finalmente, após a validação dos dados, foi calculado o potencial eólico através do cálculo da densidade de potência. Em relação à avaliação da qualidade dos dados de velocidade do vento do BSW, foi possível identificar que o mesmo representou de forma coerente os dados de velocidade do vento, com alto coeficiente de correlação e erro relativamente baixo. Semelhantemente, o modelo apresentou melhor simulação da velocidade do vento nas regiões próximas à costa do que nas regiões mais distante do litoral; quando analisados sazonalmente, foi verificado que o modelo possui melhor desempenho durante os períodos de inverno e primavera. No que se refere aos resultados de densidade de potência, durante o verão e o outono, os maiores valores concentraram-se nas regiões litorâneas localizados ao norte da linha do Equador, ao passo que, durante o inverno e a primavera, os maiores valores de PD (Densidade de Potência) foram observados no litoral norte brasileiro. Com isso, pode-se concluir que a validação dos dados do BSW apresentou baixos erros, indicando ser uma eficiente base de dados. O RegCM4.2 apresentou simulações condizentes com a distribuição da velocidade do vento auferida pelos satélites, e quanto a PD, a região litorânea do NEB (Nordeste do Brasil) apresentou o maior potencial para a geração de energia eólica.
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A partir dessa premissa, são necessários investimentos em novas alternativas de geração de energia, como a geração de energia eólica em regiões offshore frente ao seu grande potencial para geração de energia. Entretanto, estimar o potencial eólico de uma região, principalmente offshore, se torna difícil devido à pouca disponibilidade de dados observados da velocidade do vento nesses locais. Logo, os objetivos desta pesquisa são avaliar o desempenho do modelo climático regional RegCM4.2 em simular a variabilidade anual e mensal da velocidade do vento na bacia do Oceano Atlântico Tropical e identificar o potencial eólico para geração de energia. Primeiramente, foi realizado uma comparação entre os dados de boias do programa PIRATA (Pilot Research Moored Array in the Tropical Atlantic) com dados obtidos por satélite do produto Blended Sea Winds (BSW), com o objetivo de verificar a qualidade do BSW. Em seguida, as simulações do modelo foram comparadas aos dados do BSW, por meio do cálculo do erro médio quadrático, BIAS e os coeficientes de correlação de Pearson (geral) e Spearman (mensal). Finalmente, após a validação dos dados, foi calculado o potencial eólico através do cálculo da densidade de potência. Em relação à avaliação da qualidade dos dados de velocidade do vento do BSW, foi possível identificar que o mesmo representou de forma coerente os dados de velocidade do vento, com alto coeficiente de correlação e erro relativamente baixo. Semelhantemente, o modelo apresentou melhor simulação da velocidade do vento nas regiões próximas à costa do que nas regiões mais distante do litoral; quando analisados sazonalmente, foi verificado que o modelo possui melhor desempenho durante os períodos de inverno e primavera. No que se refere aos resultados de densidade de potência, durante o verão e o outono, os maiores valores concentraram-se nas regiões litorâneas localizados ao norte da linha do Equador, ao passo que, durante o inverno e a primavera, os maiores valores de PD (Densidade de Potência) foram observados no litoral norte brasileiro. Com isso, pode-se concluir que a validação dos dados do BSW apresentou baixos erros, indicando ser uma eficiente base de dados. O RegCM4.2 apresentou simulações condizentes com a distribuição da velocidade do vento auferida pelos satélites, e quanto a PD, a região litorânea do NEB (Nordeste do Brasil) apresentou o maior potencial para a geração de energia eólica.The economic and social structure of a country is linked mainly to the energy sector. This sector is vulnerable to climate change being responsible for most of the emission of greenhouse gases. From this premise, investments are needed in new alternative energy generation, such as wind power generation in offshore regions in view of its great potential for power generation. However, estimating the wind potential of a region, especially offshore, is difficult because of the low availability of observed wind speed data at these sites. Therefore, the objectives of this study are to evaluate the performance of the RegCM4.2 regional climate model in simulating the annual and seasonal wind speed climatology in the Tropical Atlantic Ocean Basin and to identify the wind potential for energy generation. Firstly, a comparison was performed between the data from the PIRATA (Pilot Research Moored Array in the Tropical Atlantic) program with satellite data from the Blended Sea Winds (BSW) product, in order to verify the BSW quality. Then the model simulations were compared with the BSW data, using root mean square error, BIAS and Pearson (general) and Spearman (monthly) correlation coefficient. Finally, after the validation of the data, the wind potential was calculated by calculating the power density. In relation to the BSW wind speed data validation, it was possible to identify that the BSW was able to represent wind speed data well, presenting a high correlation coefficient and a relatively low error. Similarly, the model presented better simulation of the wind velocity in the regions near the coast than in the more distant regions of the coast, when analyzed seasonally, it was verified that the model has better performance during the winter and spring periods. Regarding the PD (Power Density) results, during the summer and fall, the highest values of PD were concentrated in the coastal regions located to the north of the equator, while during winter and spring the highest values of PD were observed in the northern Brazilian coast. In conclusion, the validation of the BSW data showed low errors, proving to be an efficient database. RegCM4.2 showed simulations consistent with the wind speed distribution obtained by the satellites, and for PD, NEB (Brasilian Northwest) presented the greatest potential for wind power generation.Universidade Federal do Rio Grande do NortePROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS CLIMÁTICASUFRNBrasilEnergia renovávelModelagem eólicaRegCMAnálise do vento sobre a bacia do Oceano Atlântico Tropical: observações e modelagem dinâmica de mesosescalainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALAnaliseventosobre_Feitosa_2019.pdfapplication/pdf10844450https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/30891/1/Analiseventosobre_Feitosa_2019.pdf13f4abd3467ff32bcb0269aa4aa95d8bMD51TEXTAnaliseventosobre_Feitosa_2019.pdf.txtAnaliseventosobre_Feitosa_2019.pdf.txtExtracted texttext/plain128407https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/30891/2/Analiseventosobre_Feitosa_2019.pdf.txt23c67a6b831b4168a87b93ef9c7f4b9fMD52THUMBNAILAnaliseventosobre_Feitosa_2019.pdf.jpgAnaliseventosobre_Feitosa_2019.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1256https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/30891/3/Analiseventosobre_Feitosa_2019.pdf.jpge19f514f51160089b81f7991eb425832MD53123456789/308912020-12-13 05:02:15.967oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/30891Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2020-12-13T08:02:15Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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