Comparação entre os dados de Vento das Reanálises Meteorológicas Era-Interim e CFSR com os dados das Estações Automáticas do INMET no Rio Grande do Sul

Autores

  • Eduardo Stüker Universidade Federal do Pampa
  • Cristiano Henrique Schuster Universidade Federal do Pampa
  • Jean Jonathan Schuster Universidade Federal do Pampa
  • Daniel Caetano Santos Universidade Federal de Santa Maria
  • Luis Eduardo Medeiros Universidade Federal do Pampa
  • Felipe Denardin Costa Universidade Federal do Pampa
  • Giuliano Demarco Universidade Federal de Santa Maria
  • Franciano Scremin Puhales Universidade Federal de Santa Maria

DOI:

https://doi.org/10.5902/2179460X20233

Palavras-chave:

Energia eólica. Campo de vento. Reanálises meteorológicas. ERA-Interim. CFSR.

Resumo

A energia eólica é, atualmente, uma das fontes de eletricidade que mais crescem em todo o mundo. Porém, especialmente no Brasil, ainda é muito difícil a localização de regiões com ventos confiáveis para a implantação de um parque eólico pois não existe uma densidade de dados válidos que sirvam de garantia de eficiência do parque. Assim, o desenvolvimento de modelos que simulam as condições de vento são extremamente importantes para estudos e pesquisas na área. Neste sentido, dados de reanálises meteorológicas podem servir de entrada para o desenvolvimento de modelos regionais de alta resolução, por exemplo. Portanto, este trabalho apresenta um estudo de comparação de dois conjuntos de dados de vento de Reanálises meteorológicas - ERA-Interim e CFSR - com dados medidos nas estações meteorológicas automáticas do Instituto Nacional de Meteorologia no estado do Rio Grande do Sul com o propósito de obter o coeficiente de correlação dos dados das reanálises com os dados medidos para cada ponto de medição e para cada estação do ano. Para melhor visualização dos resultados de correlação, também é construido mapas de contorno com coeficiente de correlação onde observa-se um melhor desempenho da reanálise do CFSR.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Eduardo Stüker, Universidade Federal do Pampa

Possui Graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Pampa (2014). Atualmente é mestrando em engenharias no Programa de Pós Graduação em Engenharia (PPENG) pela Universidade Federal do Pampa.

Referências

Carvalho, D., Rocha, A., Gómez-Gesteira, M., Santos, C. S. (2013). WRF wind simulation and wind energy production estimates forced by different reanalyses: Comparison with observed data for Portugal. Applied Energy, 117, 116–126.

CCEE (2015). Usinas eólicas mais que dobram a produçãoo de energia no primeiro semestre, URL http://www.ccee.org.br/portal/faces/pages_publico/noticias-opiniao/noticias/noticialeitura?contentid=CCEE_357460&_adf.ctrl-state=17wx1e5can_45&_afrLoop=1130246065565635#%40%3Fcontentid%3DCCEE_357460%26_afrLoop%3D1130246065565635%26_adf.ctrl-state%3Dqi6wk9feb_4.

Dee, D., Uppala, S., Simmons, A., Berrisford, P., Poli, P., Kobayashi, S., Andrae, U., Balmaseda, M., Balsamo, G., Bauer, P., et al. (2011). The ERA-Interim reanalysis: Configuration and performance of the data assimilation system. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 137(656), 553–597.

Hanna, S. R. (1988). Hibrid Plume Dispersion Model (HPDM) Development and Evaluation. Journal of applied Meteorology, 28, 206–223.

INMET (2011). NOTA TÉCNICA No. 001/2011/SEGER/LAIME/CSC/INMET - Rede de Estações Meteorológicas Automáticas do INMET. MINISTÉRIO DA

AGRICULTURA, PECUÁRIA E ABASTECIMENTO, URL http://www.inmet.gov.br/portal/css/content/topo_iframe/pdf/Nota_Tecnica-Rede_estacoes_INMET.pdf.

Kalnay, E., Kanamitsu, M., Kistler, R., Collins, W., Deaven, D., Gandin, L., Iredell, M., Saha, S., White, G., Woollen, J., Zhu, Y., Leetmaa, A., Reynolds, R., Chelliah, M., Ebisuzaki, W., Higgins, W., Janowiak, J., Mo, K. C., Ropelewski, C., Wang, J., Jenne, R., Joseph, D. (1996). The ncep/ncar 40-year reanalysis project. Bulletin of the American Meteorological Society, 77(3), 437–471.

Liléo, S., Petrik, O. (2011). Investigation on the use of NCEP/NCAR, MERRA and NCEP/CFSR reanalysis data in wind resource analysis. European Wind Energy Association.

Pinto, M. d. O. (2013). Fundamentos de Energia Eólica. LTC, Rio de Janeiro, Brasil.

Rienecker, M. M., Suarez, M. J., Gelaro, R., Todling, R., Bacmeister, J., EmilyLiu, Bosilovich, M. G., Schubert, S. D., Takacs, L., Kim, G. K., Bloom, S., Chen, J., Collins, D., Conaty, A., da Silva, A., Gu, W., Joiner, J., D.Koster, R., Lucchesi, R., Molod, A., Owens, T., Pawson, S., Pegion, P., Redder, C. R., Reichle, R., Robertson, F. R., Ruddick, A. G., Sienkiewicz, M., Woollen, J. (2011). MERRA: NASA’s Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications. Journal of Climate, 24, 3624–3648.

Saha, S., Moorthi, S., Pan, H. L., Wu, X., Wang, J., Nadiga, S., ck Tripp, P., Kistler, R., en, J. W., d Behringer, D., Liu, H., Stokes, D., Grumbine, R., Gayno, G., Wang, J., Hou, Y. T., Chuang, H. y., Juang, H. M. H., Sela, J., Iredell, M., Treadon, R., Kleist, D., t, P. V. D., Keyser, D., Derber, J., Ek, M., e Meng, J., Wei, H., an Yang, R., Lord, S., van den Dool, H., Kumar, A., u Wang, W., Long, C., iah, M. C., Xue, Y., n Huang, B., Schemm, J. K., ey Ebisuzaki, W., Lin, R., Xie, P., Chen, M., Zhou, S., Higgins, W., Zou, C. Z., Liu, Q., Chen, Y., Han, Y., Cucurull, L., Reynolds, R. W., Rutledge, G., Goldberg, M. (2010). The NCEP climate forecast system reanalysis. American Meteorological Society, 91, 1015–1057.

Stensrud, D. J. (2007). Parameterization schemes: keys to understanding numerical weather prediction models. Cambridge University Press.

Downloads

Publicado

2016-07-20

Como Citar

Stüker, E., Schuster, C. H., Schuster, J. J., Santos, D. C., Medeiros, L. E., Costa, F. D., Demarco, G., & Puhales, F. S. (2016). Comparação entre os dados de Vento das Reanálises Meteorológicas Era-Interim e CFSR com os dados das Estações Automáticas do INMET no Rio Grande do Sul. Ciência E Natura, 38, 284–290. https://doi.org/10.5902/2179460X20233

Artigos mais lidos pelo mesmo(s) autor(es)

1 2 3 4 5 6 > >>