Integração de Modelagem Numérica (SWAN) e dados de campo na determinação do clima de ondas no litoral setentrional do Rio Grande do Norte

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Matos, Maria de Fátima Alves
Data de Publicação: 2017
Outros Autores: Scudelari, Ada Cristina, Amaro, Venerando Eustáquio, Fortes, Conceição Juana Espinosa Morais
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/30259
Resumo: Este artigo apresenta os resultados da aplicação do modelo numérico Simulating Waves Nearshore (SWAN) com análises comparativas das medidas obtidas a partir dos resultados de modelagem e de medições durante as campanhas de campo em 2010 e 2012 no Litoral Setentrional do Rio Grande do Norte (NE do Brasil). O objetivo principal do presente estudo foi aplicar e validar o modelo numérico SWAN na determinação do clima de ondas, avaliar seus pontos fortes e limitações para a região de interesse. Os dados de campo realizados em dois pontos próximo da costa em profundidades de 3 m (PT_1) e 6 m (PT_2) por meio do uso de dois adcp: AWAC e AQUADOPP. Os dados adquiridos com estes equipamentos foram processados e permitiram a realização de análises espectrais de altura significativa, HS (m), período médio, Tmed (s), e direção média, DIR (º). Para a implementação do modelo SWAN foram empregados para as condições de contorno os dados de agitação a partir do modelo de 3ª geração de escala oceânica Wavewatch III. Para o refinamento e aplicabilidade do modelo, foram introduzidos dados de ventos e maré locais, corrigidos com base no Manual de Engenharia Costeira (CEM), permitindo assim, melhor ajuste dos resultados da modelagem. O domínio de cálculo foi referenciado para as dimensões da carta náutica 720, com três malhas regulares de diferentes dimensões e resolução: externa, intermediária e interna, sendo esta última, utilizada para fornecer os parâmetros de propagação da onda ao longo da costa. As configurações usadas para o SWAN foram as padrões em modo estacionário, com as formulações KOMEN, a dissipação devido à rebentação induzida pelo fundo com atrito de fundo usando a formulação JONSWAP com coeficiente de atrito С = 0.015m2s-3 em condições wind sea, e a formulação whitecapping ou excesso de declividade, as interações entre tríades de ondas e interações onda-onda quádrupla. As estatísticas descritivas foram analisadas para todos os conjuntos de dados, erro percentual absoluto, o erro médio quadrático, o índice de concordância e a dispersão dos dados dos valores medidos e dos valores numéricos como forma de precisão e avaliação. Concluímos que o modelo SWAN conseguiu reproduzir e determinar o clima de ondas para o litoral setentrional do RN, os resultados mostram tendência semelhante com as medidas in situ das variações temporais de altura significativa (HS, m), entretanto, os resultados paramétricos das estatísticas se mostraram baixos para as estimativas dos períodos médios das ondas (Tmed,s) na maioria dos períodos analisados em comparação os dados do PT_1 e PT_2 (pontos de medição), e alternância das alturas significativas de ondas, em alguns momentos superestimando com a sobreposição ocasional de episódios de picos
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Acesso em: 24 set. 2020. http://dx.doi.org/10.20502/rbg.v18i2.1153.2236­-5664https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/3025910.20502/rbg.v18i2.1153Este artigo apresenta os resultados da aplicação do modelo numérico Simulating Waves Nearshore (SWAN) com análises comparativas das medidas obtidas a partir dos resultados de modelagem e de medições durante as campanhas de campo em 2010 e 2012 no Litoral Setentrional do Rio Grande do Norte (NE do Brasil). O objetivo principal do presente estudo foi aplicar e validar o modelo numérico SWAN na determinação do clima de ondas, avaliar seus pontos fortes e limitações para a região de interesse. Os dados de campo realizados em dois pontos próximo da costa em profundidades de 3 m (PT_1) e 6 m (PT_2) por meio do uso de dois adcp: AWAC e AQUADOPP. Os dados adquiridos com estes equipamentos foram processados e permitiram a realização de análises espectrais de altura significativa, HS (m), período médio, Tmed (s), e direção média, DIR (º). Para a implementação do modelo SWAN foram empregados para as condições de contorno os dados de agitação a partir do modelo de 3ª geração de escala oceânica Wavewatch III. Para o refinamento e aplicabilidade do modelo, foram introduzidos dados de ventos e maré locais, corrigidos com base no Manual de Engenharia Costeira (CEM), permitindo assim, melhor ajuste dos resultados da modelagem. O domínio de cálculo foi referenciado para as dimensões da carta náutica 720, com três malhas regulares de diferentes dimensões e resolução: externa, intermediária e interna, sendo esta última, utilizada para fornecer os parâmetros de propagação da onda ao longo da costa. 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Concluímos que o modelo SWAN conseguiu reproduzir e determinar o clima de ondas para o litoral setentrional do RN, os resultados mostram tendência semelhante com as medidas in situ das variações temporais de altura significativa (HS, m), entretanto, os resultados paramétricos das estatísticas se mostraram baixos para as estimativas dos períodos médios das ondas (Tmed,s) na maioria dos períodos analisados em comparação os dados do PT_1 e PT_2 (pontos de medição), e alternância das alturas significativas de ondas, em alguns momentos superestimando com a sobreposição ocasional de episódios de picosThis article presents results from the application of the numeric model Simulating WAves Nearshore (SWAN) with comparative analysis among measures from modeling and measurements obtained at a fi eld campaign, done between 2010 and 2012, at the northern coast of Rio Grande do Norte (Northeast of Brazil). The main purpose of the study was to apply and validate the numeric model (SWAN) in wave climate determination, evaluate strong and weak points at the limits for the region of interest. The fi eld data were obtain in two points close to the coast, at 3 m (PT_1) and 6 m (PT_2) under water with two adcp: AWAC and AQUADOPP. The acquired data with these two equipment were process and enable the realization of signifi cant high spectral analysis, HS (m), average period, Tmed (s), and average direction, DIR (º). For the SWAN model implementation, the stirring data from third generation model of the ocean scale Wavewatch III were apply as boundary conditions. Wind and local tide data, after been corrected with the Coastal Engineering Manual (CEM), were introduced resulting in better modeling results adjustment and also model refi nement and applicability. The calculus dominance was referred to nautical chart 720, with three regular mesh with diff erent dimensions and resolution: extern, intermediary and intern, the last one used to give wave propagation parameters through the coast. The confi guration used to SWAN were the steady mode standards, with KOMEN formulations, dissipation from the seabed induced fl ushing from seabed friction using the JONSWAP formulation, with a friction coeffi cient C = 0.015m2s -3 in wind sea conditions and whitecapping or excess slope formulation, triad waves interactions and quadruple wave-wave interactions. The described statistics were analyzed by all data groups, absolute percent error, average squared error, concordance indication, along with the dispersion of the measured and numerical values data as a form of precision and evaluation. Finally, the SWAN model could reproduce and determinate the northern coast wave climate from RN, the results presented a similar trend with the in situ time variation signifi cant high measures (HS, m), however, statistics parametric results were under the waves average period estimative (Tmed, s) in almost every analyzed period, comparing the data from measured points PT_1 and PT_2, and the wave signifi cant high alternation were overestimated with the occasional superposition of peeks episodesRevista Brasileira de GeomorfologiaAttribution-NonCommercial 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessModelagem numéricaNordeste do brasilSWANIntegração de Modelagem Numérica (SWAN) e dados de campo na determinação do clima de ondas no litoral setentrional do Rio Grande do NorteIntegration among numeric simulating (SWAN) and field data on wave climate determination at the state of Rio Grande do Norte Northern Coastinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8920https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/30259/2/license_rdf728dfda2fa81b274c619d08d1dfc1a03MD52ORIGINALIntegraçãoModelagemNumérica-SWAN_Scudelari_2017.pdfIntegraçãoModelagemNumérica-SWAN_Scudelari_2017.pdfapplication/pdf1971705https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/30259/1/Integra%c3%a7%c3%a3oModelagemNum%c3%a9rica-SWAN_Scudelari_2017.pdfc91e341f39b6277a2e774a5c81cf193bMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81484https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/30259/3/license.txte9597aa2854d128fd968be5edc8a28d9MD53TEXTIntegraçãoModelagemNumérica-SWAN_Scudelari_2017.pdf.txtIntegraçãoModelagemNumérica-SWAN_Scudelari_2017.pdf.txtExtracted texttext/plain60489https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/30259/4/Integra%c3%a7%c3%a3oModelagemNum%c3%a9rica-SWAN_Scudelari_2017.pdf.txt24990ec8a804ea4d643bf01bdaeca12cMD54THUMBNAILIntegraçãoModelagemNumérica-SWAN_Scudelari_2017.pdf.jpgIntegraçãoModelagemNumérica-SWAN_Scudelari_2017.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1685https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/30259/5/Integra%c3%a7%c3%a3oModelagemNum%c3%a9rica-SWAN_Scudelari_2017.pdf.jpgd331b8243f95d9a6aa8af9e0c7759bbfMD55123456789/302592020-10-11 04:38:37.493oai:https://repositorio.ufrn.br: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Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2020-10-11T07:38:37Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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