( PDF ) Sensibilidade do modelo WASp aos efeitos da estabilidade atmosférica no nordeste do Brasil

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UNIVERSIDADE ESTADUAL DO CEARÁ

CÍCERO FERNANDES ALMEIDA VIEIRA

SENSIBILIDADE DO MODELO WAsP AOS EFEITOS

DA ESTABILIDADE ATMOSFÉRICA NO NORDESTE

DO BRASIL

FORTALEZA - CEARÁ

2008

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CÍCERO FERNANDES ALMEIDA VIEIRA

SENSIBILIDADE DO MODELO WAsP AOS EFEITOS

DA ESTABILIDADE ATMOSFÉRICA NO NORDESTE

DO BRASIL

Dissertação submetida à Coordenação do Mestrado em

Ciências Físicas Aplicadas, da Universidade Estadual do

Ceará, como requisito parcial para a obtenção do grau

de Mestre em Ciências Físicas Aplicadas.

Orientador: Prof. Dr. Emerson Mariano da Silva.

FORTALEZA - CEARÁ

2008

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Dedico este trabalho a minha mãe,

Raimunda Almeida Vieira, por sua lição

de vida, e por sempre ter me mostrado

que o estudo é o caminho mais seguro

para se atingir um objetivo e uma vida

melhor.

AGRADECIMENTOS

Agradeço a uma pessoa muito especial, Daiana Cardoso Oliveira, por todo

amor, dedicação e compreensão, em todos os momentos desta importante etapa da

minha vida;

Expresso muita gratidão ao Prof. Dr. Emerson M. da Silva pela orientação,

confiança, contribuições para o desenvolvimento deste trabalho e apoio no

Laboratório de Pesquisas Avançadas em Energia Eólica (EOLUS);

A BRASELCO Serviços Comércio de Equipamentos e Participações

LTDA, na pessoa do sócio-diretor Gustavo R. Silva, pelo suporte financeiro e à

parceria junto a Universidade Estadual do Ceará durante parte da realização deste

trabalho, e principalmente pelas valiosas contribuições para o aprimoramento desta

dissertação;

Agradeço ao Mestrado em Ciências Físicas Aplicadas (MCFA), seus

professores e funcionários, na pessoa do atual Coordenador do curso, Prof. Dr.

Alfredo Nelson C. Serejo por todo apoio e infra-estrutura oferecida, e por estarem

dispostos a me ajudar no que fosse possível;

Aos professores do MCFA Alexandre A. Costa, Antônio Carlos S. dos

Santos, Fernando P. Ramalho e Francisco Sales A. Cavalcante pelas valiosas

contribuições para o aprimoramento deste trabalho;

Agradeço a BRASELCO, a Fundação Cearense de Meteorologia e

Recursos Hídricos (FUNCEME), ao Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)

e ao National Centers for Environmental Prediction/National Center Atmospheric

Research (NCEP/NCAR) pelos dados concedidos e informações utilizadas;

Aos meus colegas de turma, companheiros de jornada;

A todos que tornam a Energia Eólica uma realidade;

Agradeço também a toda e qualquer pessoa que por ventura tenha

contribuído de alguma forma com este trabalho.

Cícero Fernandes Almeida Vieira.

“Levantarei os meus

olhos para os montes, de onde

vem o meu socorro.”

Bíblia Sagrada

Salmo 121:1

RESUMO

O crescente interesse na exploração da energia eólica requer ferramentas confiáveis para

estimar os recursos eólicos em uma região. Atualmente, o WAsP (Wind Atlas Analysis and

Application Program) é um dos modelos numérico computacional mais utilizado para este

cálculo. No entanto, os valores dos parâmetros utilizados neste modelo são representativos

das condições atmosféricas da região norte da Europa. Propõe-se neste trabalho, analisar a

sensibilidade do modelo WAsP à modificação do parâmetro fluxo de calor superficial, que

afeta os seus resultados e é utilizado para corrigir os efeitos de estabilidade nos dados de

entrada, avaliando a representatividade do uso dos valores padrões desse parâmetro na

região Nordeste do Brasil. Calculou-se o fluxo de calor sensível a partir dos dados

provenientes do projeto SONDA do INPE, estação eólica de São João do Cariri (SCR),

estado da Paraíba, período de janeiro de 2006 a abril de 2007, por dois diferentes métodos:

gradiente de Richardson; e considerando a estratificação da atmosfera neutra. Os valores

médios encontrados por ambos os métodos, no período em estudo, mostram uma diferença

entre este valor calculado em SCR, sendo aproximadamente 10 W/m² considerando uma

atmosfera neutra, e aproximadamente 27 W/m² obtido pelo método do gradiente de

Richardson, e o padrão do WAsP, -40 W/m². Em seguida, analisou-se a sensibilidade do

modelo e fez-se a estimativa do parâmetro fluxo de calor superficial que melhor reproduz os

dados de vento medidos em duas torres anemométricas: SCR e Canoa Quebrada (CQ),

estado do Ceará. O procedimento adotado consiste em modificar sistematicamente esse

parâmetro buscando minimizar as diferenças entre os resultados do modelo e os valores

medidos nas torres, uma vez que o modelo não permite alterações no seu código fonte. Os

menores erros foram encontrados adotando valores do fluxo de calor superficial médio entre

0 W/m² e 25 W/m², e sua variabilidade no intervalo entre 0 W/m² e 50 W/m² nas duas

regiões. A densidade de potência eólica simulada pelo WAsP, utilizando os valores ótimos

obtidos, diminui o erro, em relação aos valores padrões do modelo, em aproximadamente

5,3% no nível de 50 m em SCR, e em aproximadamente 0,44% no nível de 60 m em CQ.

Palavras-chave: Fluxo de calor sensível, modelagem numérica, Nordeste do Brasil, potencial

eólico.

SENSITIVITY OF WAsP MODEL TO EFFECTS OF ATMOSPHERIC

STABILITY OVER NORTHEAST OF BRAZIL

ABSTRACT

The increasing interest in harvesting wind energy requires reliable tools for the wind resource

estimation in a given region. At present, the model WAsP (Wind Atlas Analysis and

Application Program) is the standard package method for this calculation. However, the

default values for that model parameters are based on northern European atmospheric

conditions. The surface heat flux parameter is used to correct the stability effects in the input

data for the model. The objective of this study is to analyze the sensitivity of WAsP to

changes in the surface heat flux parameter, evaluating the representativeness of the

parameter default values over Northeast of Brazil. The sensible heat flux was calculated

using wind data from a INPE's SONDA project meteorological station, located at São João

do Cariri (SCR), State of Paraíba, from January 2006 to April 2007, using two different

methods: Richardson gradient number, and assuming neutral stratification. The mean values

found by both methods, of approximately 10 W/m² and 27 W/m² for the Richardson gradient

method and for the neutral stratification, respectively, are different from the WAsP default

value (-40 W/m²). The WAsP sensitivity analysis to different values of the surface heat flux

parameter using two meteorological masts, SCR and Canoa Quebrada (CQ), state of Ceara,

was performed by systematically varying the heat flux parameters in order to minimize the

WAsP wind resource estimations errors. We found that the value between 0 W/m² and

25 W/m² yields the lowest overall errors and its variability is best chosen between 0 W/m²

and 50 W/m² for both regions. The error in power density prediction by WAsP decreases

using these optimal values, when compared to default model results, by approximately 5.3%

in SCR at 50 m a.g.l and 0.44% in CQ at 60 m a.g.l.

Keywords: Sensible heat flux, numerical modeling, Northeast of Brazil, wind resource.

LISTA DE SÍMBOLOS

A (-) área de alta pressão

B (-) área de baixa pressão

(Jkg

-1

) calor específico do ar a pressão constante

DP (Wm

-2

) densidade de potência eólica

calculada

(Wm

-2

) densidade de potência eólica calculado em um dado nível

na torre anemométrica

WAsP

(Wm

-2

) densidade de potência simulada pelo WAsP

dv_25 (°) direção do vento no nível de 25 m na estação eólica de SCR

dv_40 (°) direção do vento no nível de 40 m na torre anemométrica de CQ

dv_50 (°) direção do vento no nível de 50 m na estação eólica de SCR

dv_60 (°) direção do vento no nível de 60 m na torre anemométrica de CQ

E (%) erro na densidade de potência simulada pelo WAsP em relação à

observada

f (s

-1

) parâmetro de Coriolis

(-) função de contorno do movimento na direção paralela ao eixo x

(-) função de contorno do movimento na direção paralela ao eixo y

G (m/s) velocidade do vento geostrófico

H (Wm

-2

) fluxo de calor sensível

grad

(Wm

-2

) fluxo de calor sensível calculado pelo gradiente de Richardson

neutro

(Wm

-2

) fluxo de calor sensível calculado considerando a estabilidade

atmosférica neutra

off

(Wm

-2

) valor médio do fluxo de calor superficial do WAsP

rms

(Wm

-2

) desvio padrão do fluxo de calor superficial do WAsP

k (-) constante de Von Kármán

L (m) comprimento de Monin-Obukhov

LE (Wm

-2

) fluxo de calor latente

gradiente

(m) L obtido pelo método do gradiente de Richardson

neutro

(m) L obtido considerando as funções de estabilidade nula

p (mb) pressão atmosférica

r (g/g) razão de mistura

(-) número de Rossby

Ri (m

-2

) gradiente de Richardson

T (K) temperatura do ar

u (m/s) componente zonal da velocidade do vento médio

(m/s) velocidade de fricção superficial

*grad

(m/s) velocidade de fricção superficial calculado pelo gradiente de

Richardson

*neutro

(m/s) velocidade de fricção superficial calculado considerando a

estabilidade atmosférica neutra

(m/s) componente zonal da velocidade do vento geostrófico

v (m/s) componente meridional da velocidade do vento médio

(m/s) componente meridional da velocidade do vento geostrófico

vv_25 (m/s) velocidade do vento no nível de 25 m na estação eólica de SCR

vv_40 (m/s) velocidade do vento no nível de 40 m na torre anemométrica de

vv_50 (m/s) velocidade do vento no nível de 50 m na estação eólica de SCR

vv_60 (m/s) velocidade do vento no nível de 60 m na torre anemométrica de

z (m) altura acima da superfície

(m) comprimento de rugosidade superficial

θ (K) temperatura potencial do ar

(K) temperatura de escala para transferência de calor turbulento

(K) temperatura potencial virtual do ar

(kgm

-3

) massa específica do ar

(kgm

-1

-2

) componente zonal do cisalhamento de Reynolds

(kgm

-1

-2

) componente meridional do cisalhamento de Reynolds

(°) Latitude da torre anemométrica

(-) cisalhamento adimensional da temperatura potencial do ar

(-) cisalhamento adimensional do vento

(-) função diabática para a temperatura potencial do ar

(-) função diabática para a velocidade do vento

LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS

ANEEL – Agência Nacional de Energia Elétrica

CLE – Camada limite estável

CLS – Camada limite superficial

CM – Camada de Mistura

CPC – Climate Prediction Center

CQ – Canoa Quebrada

CR – Camada residual

EOLUS – Laboratório de Pesquisas Avançadas em Energia Eólica

EWEA – European Wind Energy Association

FUNCEME – Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos

GWEC – Global Wind Energy Council

HL – Hora local

INPE – Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

MCFA – Mestrado Acadêmico em Ciências Físicas Aplicadas

MME – Ministério de Minas e Energia

NCAR – National Center for Atmospheric Research

NCEP – National Center for Environmental Prediction

NEB – Nordeste do Brasil

PAC – Programa de Aceleração do Crescimento

PCD – Plataforma de Coleta de Dados

PROINFA – Programa de Incentivos às Fontes Alternativas de Energia

Elétrica

SCR – São João do Cariri

SONDA – Sistema Nacional de Organização de Dados Ambientais

SRTM – Shuttle Radar Topography Mission

TSM – Temperatura da superfície do mar

WAsP – Wind Atlas Analysis and Application Program

ZCIT – Zona de Convergência Intertropical

LISTA DE FIGURAS

Figura 2.1 – Participação dos maiores mercados de energia eólica no mundo

no final do ano de 2007 (a) e previsão para o ano de 2012 (b)

(Fonte: GWEC, 2008). ............................................................................ 21

Figura 2.2 – Modelo de circulação meridional da atmosfera mostrando os

ventos à superfície e a áreas de alta (A) e de baixa (B) pressão

(Fonte: VAREJÃO-SILVA, 2001). ........................................................... 27

Figura 2.3 – Posição média anual da ZCIT obtida a partir dos dados de

reanálise do NCEP/NCAR para o ano de 1997, classificado como

normal pelo CPC/NCEP. ......................................................................... 28

Figura 2.4 – Posição média da ZCIT nos meses de fevereiro a abril (a) e de

agosto a setembro (b), na zona tropical, obtidos a partir dos dados

de reanálise do NCEP/NCAR para o ano de 1997, classificado

como normal pelo CPC/NCEP. ............................................................... 29

Figura 2.5 – Esquematização da circulação atmosférica de grande escala no

sentido zonal para condições normais (a) e em episódios de El Niño

(b) sobre o Oceano Pacífico (Adaptada de Holton, 2004). ..................... 30

Figura 2.6 – Secção vertical da atmosfera próximo à costa mostrando as brisas

marítima (esquerda) e terrestre (direita). As linhas horizontais

representam isóbaras esquemáticas e as setas indicam a direção

do vento (Fonte: Varejão-Silva, 2001). ................................................... 32

Figura 2.7 – Esquematização da evolução diurna da brisa marítima e terrestre

na ausência de fluxo sinóptico (Adaptada de Pielke, 2002). .................. 35

Figura 2.8 – Partes em que a troposfera está dividida (Adaptada de Stull,

1988). ..................................................................................................... 36

Figura 2.9 – Evolução diária da camada limite sobre uma região de alta

pressão (Adaptada de Stull, 1988). ........................................................ 39

Figura 2.10 – Perfil vertical da temperatura potencial virtual e da velocidade do

vento característico de uma CM (Adaptada de Stull, 1988). ................... 40

Figura 2.11 – Perfil vertical da velocidade do vento para uma camada limite

estável em uma região de alta pressão (Adaptada de Stull, 1988). ........ 42

Figura 3.1 – Representação do esquema simplificado de criação de Mapas

Eólicos pelo WAsP. ................................................................................ 62

Figura 3.2 – Localização aproximada da estação eólica de SCR. ............................ 63

Figura 3.3 – Precipitação média mensal no posto pluviométrico do município de

São João do Cariri, período de 1911-1990 (Fonte: DCA/UFCG). ........... 64

Figura 3.4 – Mapa de topografia obtido a partir do projeto SRTM para a área ao

redor da estação eólica de SCR. ............................................................ 65

Figura 3.5 – Visão panorâmica da torre eólica de SCR. ........................................... 66

Figura 3.6 – Localização aproximada da torre eólica de CQ e da PCD

FUNCEME próximo a CQ. ...................................................................... 67

Figura 3.7 – Precipitação média mensal no posto pluviométrico do município de

Aracati, período de 1911-1990 (Fonte: DCA/UFCG). ............................. 68

Figura 3.8 – Mapa de topografia no perímetro da torre anemométrica de CQ. ......... 69

Figura 4.1 – Valores médios da anomalia da velocidade do vento (m/s) obtidos

a partir dos dados de reanálise do NCEP/NCAR, nível de 10 m, nos

meses de fevereiro a maio (a), e de setembro a dezembro (b) do

ano de 1983, em relação ao valor médio climatológico, período de

1975 a 2004. ........................................................................................... 73

Figura 4.2 – Valores médios da anomalia da velocidade do vento (m/s), obtidos

a partir dos dados de reanálise do NCEP/NCAR, nível de 10 m, nos

meses de fevereiro a maio (a), e de setembro a novembro (b) do

ano de 1999, em relação ao valor médio climatológico, período de

1975 a 2004. ........................................................................................... 74

Figura 4.3 – Valores da climatologia do fluxo de calor sensível (W/m²)

superficial, período de 1975 a 2004, obtido a partir dos dados de

reanálise do NCEP no NEB (a) e na Europa (b). .................................... 75

Figura 4.4 – Valores do desvio padrão da climatologia do fluxo de calor

sensível (W/m²) superficial, período de 1975 a 2004, obtido a partir

dos dados de reanálise do NCEP no NEB (a) e na Europa (b). ............. 76

Figura 4.5 – Valores da climatologia do fluxo de calor latente (W/m²) superficial,

período de 1975 a 2004, obtido a partir dos dados de reanálise para

o NEB (a) e para a Europa (b). ............................................................... 77

Figura 4.6 – Valores do desvio padrão da climatologia do fluxo de calor latente

(W/m²) superficial, período de 1975 a 2004, obtido a partir dos

dados de reanálise para o NEB (a) e para a Europa (b). ........................ 77

Figura 4.7 – Evolução média mensal da velocidade normalizada e da direção

predominante do vento na estação eólica de SCR. ................................ 78

Figura 4.8 – Evolução média diária da velocidade normalizada e da direção

predominante do vento na estação eólica de SCR. ................................ 79

Figura 4.9 – Distribuição da freqüência total de ocorrências da velocidade do

vento nos níveis de 25 m (a) e 50 m (b). ................................................ 80

Figura 4.10 – Evolução média mensal do comprimento de Monin-Obukhov nas

duas diferentes condições atmosféricas em estudo. .............................. 80

Figura 4.11 – Evolução média diária do comprimento de Monin-Obukhov nas

duas diferentes condições atmosféricas em estudo. .............................. 81

Figura 4.12 – Freqüência de ocorrência das diferentes condições de

estabilidade obtido pelo método do gradiente de Richardson (a) e

considerando a estratificação da atmosfera neutra (b). .......................... 82

Figura 4.13 – Evolução média mensal da velocidade de fricção superficial. ............. 83

Figura 4.14 – Evolução média diária da velocidade de fricção superficial. ............... 84

Figura 4.15 – Evolução média mensal do fluxo de calor sensível para as duas

diferentes condições atmosféricas em estudo. ....................................... 84

Figura 4.16 – Evolução média diária do fluxo de calor sensível calculado

considerando a estratificação da atmosfera diabática para toda a

série histórica, e para os períodos chuvoso e seco em SCR. ................. 85

Figura 4.17 – Evolução média diária do fluxo de calor sensível calculado

considerando a atmosfera neutra para toda a série histórica, e para

os períodos chuvoso e seco em SCR. .................................................... 86

Figura 4.18 – Evolução média mensal da velocidade normalizada e da direção

predominante do vento na torre anemométrica de CQ. .......................... 87

Figura 4.19 – Evolução média diária da velocidade normalizada e da direção

predominante do vento na torre anemométrica de CQ. .......................... 88

Figura 4.20 – Evolução média diária da temperatura do ar em SCR, níveis de

25 m e 50 m, e nas PCD’s de Icapuí e Jaguaruana, nível de 2 m. ......... 89

Figura 4.21 – Valores do erro (%) da densidade de potência eólica simulado

pelo WAsP, em relação ao calculado na estação eólica de SCR,

para todo o período de dados, utilizando-se os valores de

velocidade do vento medidos no nível de 25 m e simulando a DP no

nível de 50 m, a partir da modificação sistemática de H

off

. ..................... 90

Figura 4.22 – Valores do erro (%) da densidade de potência eólica simulado

pelo WAsP, em relação ao calculado na estação eólica de SCR,

para todo o período de dados, utilizando-se os valores de

velocidade do vento medidos no nível de 25 m e simulando a DP no

nível de 50 m, a partir da modificação sistemática de H

rms

. .................... 91

Figura 4.23 – Valores do erro (%) da densidade de potência eólica simulado

pelo WAsP, em relação ao calculado na torre anemométrica de CQ,

para todo o período de dados, utilizando-se os valores de

velocidade do vento medidos no nível de 40 m e simulando a

densidade de potência eólica no nível de 60 m, a partir da

modificação sistemática de H

off

............................................................... 93

Figura 4.24 – Valores do erro (%) da densidade de potência eólica simulado

pelo WAsP, em relação ao calculado na torre anemométrica de CQ,

para toda a série de dados, utilizando-se os valores de velocidade

do vento medidos no nível de 40 m e simulando a densidade de

potência no nível de 60 m, a partir da modificação sistemática de

rms

. ........................................................................................................ 94

Figura 4.25 – Valores do erro (%) da densidade de potência eólica simulado

pelo WAsP, em relação ao calculado na torre anemométrica de CQ,

para toda a série de dados, utilizando-se os valores de velocidade

do vento medidos no nível de 60 m e simulando a densidade de

potência eólica no nível de 40 m, a partir da modificação

sistemática de H

off

. .................................................................................. 95

Figura 4.26 – Valores do erro (%) da densidade de potência eólica simulado

pelo WAsP, em relação ao calculado na torre anemométrica de CQ,

para toda a série de dados, utilizando-se os valores de velocidade

do vento medidos no nível de 60 m e simulando a densidade de

potência eólica no nível de 40 m, a partir da modificação

sistemática de H

rms

. ................................................................................ 95

SUMÁRIO

RESUMO..................................................................................................................... 6

ABSTRACT ................................................................................................................. 7

LISTA DE SÍMBOLOS ................................................................................................ 8

LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS ................................................................... 10

LISTA DE FIGURAS ................................................................................................. 11

1 INTRODUÇÃO ................................................................................................... 16

2 REVISÃO DA LITERATURA ............................................................................. 20

2.1 A energia eólica .............................................................................................. 20

2.1.1 Panorama atual da energia eólica no Brasil ............................................. 22

2.1.2 O cenário da energia eólica no Ceará ...................................................... 23

2.1.3 Modelagem numérica ............................................................................... 24

2.2 Circulação atmosférica ................................................................................... 26

2.2.1 A circulação meridional ............................................................................ 26

2.2.2 A circulação zonal .................................................................................... 29

2.2.3 Brisa marítima e terrestre ......................................................................... 31

2.3 Camada limite atmosférica ............................................................................. 36

2.3.1 Temperatura potencial virtual ................................................................... 37

2.3.2 Estrutura da camada limite ....................................................................... 38

2.4 Fluxo de calor superficial ................................................................................ 42

2.5 Bases Físicas ................................................................................................. 44

2.5.1 Perfil vertical da velocidade do vento e da temperatura do ar .................. 45

2.5.2 Vento geostrófico ...................................................................................... 54

3 MATERIAL E MÉTODOS .................................................................................. 56

3.1 O modelo WAsP ............................................................................................. 56

3.1.1 Modelo de estabilidade atmosférica ......................................................... 57

3.1.2 O modelo de análise do WAsP ................................................................. 60

3.1.3 Fatores que afetam a simulação .............................................................. 62

3.2 Descrição da estação eólica de São João do Cariri ....................................... 63

3.3 Descrição da torre anemométrica de Canoa Quebrada ................................. 66

3.4 Processo de análise da sensibilidade do WAsP ............................................. 69

4 RESULTADOS E DISCUSSÃO ......................................................................... 72

4.1 Anomalia da velocidade do vento no Nordeste do Brasil ............................... 72

4.2 Fluxo de calor superficial na região Nordeste do Brasil ................................. 74

4.3 Análise dos parâmetros de escala das funções de similaridade na estação

eólica de SCR ................................................................................................ 78

4.4 Análise da circulação local na região de Canoa Quebrada ............................ 87

4.5 Análise da sensibilidade do modelo WAsP .................................................... 89

4.5.1 Estação eólica de São João do Cariri ....................................................... 90

4.5.2 Torre anemométrica de Canoa Quebrada ................................................ 92

5 CONCLUSÃO .................................................................................................... 97

5.1 Conclusões ..................................................................................................... 97

5.2 Recomendações ............................................................................................ 99

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS: ...................................................................... 101

APÊNDICE A .......................................................................................................... 106

1 INTRODUÇÃO

Segundo o Banco de Informações de Geração (BIG) da Agência Nacional

de Energia Elétrica (ANEEL) a fonte hidráulica é responsável por aproximadamente

70% da oferta de energia elétrica no Brasil. O problema desta matriz energética é

forte dependência do crescimento do país a fenômenos naturais. Além disso, é

observado que em algumas regiões do Brasil o recurso hidráulico está em seu limite,

por exemplo, o Nordeste, fazendo com que a exploração de novas jazidas desta

fonte seja distante dos centros consumidores, tornando mais onerosas e com

maiores perdas elétricas.

Por conta da necessidade de crescimento do Brasil o Programa de

Aceleração do Crescimento (PAC) para os anos de 2007 a 2010, lançado pelo

Governo Federal Brasileiro, objetiva ações para atender estas necessidades,

incluindo a área de energia elétrica. Os investimentos em infra-estrutura energética

correspondem à geração e transmissão de energia elétrica, produção, exploração e

transmissão de petróleo, gás natural e combustíveis renováveis.

O PAC é um programa de expansão do crescimento, aliado a medidas

econômicas, já que o desenvolvimento econômico e o crescimento populacional

aumentam a demanda constante de energia elétrica no Brasil, sendo função do

governo levar energia a quem precisa. As ações do PAC devem estar

fundamentadas em um planejamento energético, evitando assim, que fatos como o

racionamento no setor energético brasileiro ocorrido em 2001 não volte a

comprometer esta expansão, ou mesmo não volte a ocorrer, uma vez que a geração

de energia não está acompanhando o crescimento do país.

Considerando que a necessidade de crescimento do país é imediata, o

investimento em fontes que possuem um período de implantação relativamente curto

é necessário, haja vista, que a construção de grandes hidroelétricas dura muitas

vezes décadas. Também é importante diversificar nossa matriz elétrica aproveitando

de forma eficiente os recursos que melhor se apresenta em cada região,

descentralizando a produção e diminuindo os investimentos em transmissão e

perdas elétricas do sistema.

Neste pensamento, a energia gerada pelo vento tem se apresentado

como uma excelente solução para o Nordeste do Brasil (NEB), pois possui

características singulares e grande densidade energética, além do fato de ser

complementar a fonte de origem hídrica.

Historicamente, a energia eólica, assim como a hidráulica, é utilizada há

milhares de anos com as mesmas finalidades: bombeamento de água, moagem de

grãos e outras aplicações que envolvem a energia mecânica. Para a geração de

eletricidade, as primeiras tentativas surgiram no final do século XIX, com a

construção do que hoje é conhecido como primeira turbina eólica em operação

automática para geração de eletricidade. No entanto, somente um século depois,

com a crise internacional do petróleo, na década de 1970, é que houve interesse e

investimentos suficientes para viabilizar o desenvolvimento e aplicação de

equipamentos em escala comercial (CARVALHO, 2003).

A energia eólica se apresenta como uma fonte alternativa renovável, onde

a instalação de uma turbina eólica não traz consigo grande parte dos problemas

causados por fontes primárias tradicionais como, por exemplo, o petróleo. O seu

baixo custo de manutenção, associado ao fato de ser natural e a diminuição dos

custos da eletrônica, estão fazendo com que as novas tecnologias, hoje possíveis,

extraiam a energia do vento de forma mais eficiente.

O crescente interesse na exploração da energia eólica requer ferramentas

confiáveis para estimar os recursos eólicos em uma região. Atualmente, o WAsP

(Wind Atlas Analysis and Application Program) é um dos modelos numérico

computacional mais utilizado para este cálculo, com alta resolução espacial, a partir

de dados eólicos em pontos isolados dentro da região de interesse e da

representação das condições locais, como orografia do terreno, rugosidade

superficial e obstáculos. O WAsP foi inicialmente desenvolvido pelo RISØ National

Laboratory, da Dinamarca, para representar de forma simplificada os recursos

eólicos daquela região, e uma de suas principais aplicações foi na elaboração do

Atlas Eólico Europeu (TROEN; PETERSEN, 1989).

Entretanto, é fato que as condições atmosféricas singulares encontradas

no NEB são diferentes das geralmente observadas na Europa, onde se encontra a

maior parte do mercado mundial da energia eólica e para onde a Física do WAsP foi

desenvolvida.

Diante do exposto e tendo como objetivo o cumprimento do pré-requisito

para a obtenção do Título de Mestre em Ciências Físicas Aplicadas da Universidade

Estadual do Ceará, o objetivo desta dissertação é analisar a representatividade dos

parâmetros padrões do WAsP, característicos do Norte da Europa, sob as condições

climáticas do Nordeste do Brasil. Especificamente, o fluxo de calor superficial, que

altera os resultados do WAsP e é utilizado para corrigir os efeitos de estabilidade

nos dados de entrada, é o parâmetro em análise. Especula-se que deve aparecer

algo diferente quando não se usa o padrão deste modelo. Ressalta-se que, apenas

o efeito da estabilidade do fluxo de calor superficial no levantamento do potencial

eólico do WAsP é analisado nesta dissertação.

Assim, esta dissertação apresenta um melhor entendimento da

modelagem e dos resultados produzidos pelo WAsP em simulações eólicas nesta

região, contribuindo para os estudos de energia eólica. Os resultados apresentados

podem ser utilizados para melhorar os projetos de centrais eólicas, diminuindo os

índices de incertezas associados ao mercado de produção de energia eólica,

principalmente no Nordeste do Brasil.

O capítulo 2 descreve os regimes de vento associados aos principais

fenômenos meteorológicos atuantes na região Nordeste do Brasil, e em especial no

litoral do Estado do Ceará, para diversas escalas de espaço e tempo. O capítulo

apresenta também uma breve descrição do panorama atual global e brasileiro da

geração de energia eólica, das principais características da camada limite

atmosférica e do fluxo de calor superficial. Em adição, apresenta-se uma descrição

da teoria da similaridade empregada, que serve de base para o desenvolvimento da

Física do WAsP e para as análises realizadas nesta dissertação.

O capítulo 3 descreve o conjunto de dados utilizados nos experimentos

realizados para o melhor entendimento do WAsP no NEB. As principais

características do WAsP e do seu modelo de estabilidade são discutidos.

Adicionalmente, descreve-se a estação eólica de São João do Cariri (SCR), Estado

da Paraíba, e a torre anemométrica de Canoa Quebrada (CQ), Estado do Ceará,

onde foram realizadas as medições eólicas. Em seguida, descreve-se a metodologia

empregada e o processo de análise da sensibilidade do WAsP.

No capítulo 4 têm-se os resultados encontrados. Inicialmente

apresenta-se as anomalias na velocidade do vento nas estações chuvosa e seca em

anos tidos como de contrastes climáticos, El Niño e La Niña.

Em seguida, analisam-se, a partir de dados de reanálise, os fluxos de

calor sensível e latente nas regiões NEB e EU, identificando-se a estabilidade

atmosférica e os contrastes destas regiões. Os parâmetros de escala das funções de

similaridade calculados na estação eólica de SCR e a circulação local na região de

CQ são apresentados e discutidos. Por fim, faz-se uma análise de sensibilidade dos

parâmetros fluxo de calor superficial do WAsP, testando-se um procedimento para

minimizar os erros nas simulações deste modelo, uma vez que o modelo não

permite alterações no seu código fonte.

O capítulo 5 apresenta os principais resultados encontrados, que

conduziram às conclusões mais importantes desta dissertação, apresentando, ainda,

perspectivas para trabalhos futuros, de acordo com os resultados encontrados no

desenvolvimento do mesmo.

Seguem-se então as referências bibliográficas utilizadas e o Apêndice A,

que contém a cópia de um artigo publicado em revista indexada no período do

Mestrado relacionado à dissertação (revista Ciência e Natura, edição Especial,

Dezembro/2007).

2 REVISÃO DA LITERATURA

Este capítulo descreve os regimes de vento associados aos principais

fenômenos meteorológicos atuantes na região Nordeste do Brasil, e em especial no

litoral do Estado do Ceará, para diversas escalas de espaço e tempo. O capítulo

apresenta também uma breve descrição do panorama atual global e no Brasil da

geração de energia eólica, das principais características da camada limite

atmosférica e do fluxo de calor superficial. Em adição, apresenta-se uma descrição

da teoria da similaridade empregada, que serve de base para o desenvolvimento da

Física do WAsP e para as análises realizadas nesta dissertação.

2.1 A energia eólica

Segundo relatório elaborado em 2008 pela Global Wind Energy Council

(GWEC), no final do ano de 2007, a capacidade instalada mundial de turbinas eólica

alcançou os 98,87 gigawatts (GW), provendo aproximadamente 1% da produção

global de energia. Este valor é aproximadamente 10 vezes maior que a capacidade

mundial instalada no final do ano de 1997. Durante o ano de 2007,

aproximadamente 20 GW em novas centrais eólicas foram adicionados ao sistema

elétrico.

A Figura 2.1a mostra a participação dos maiores mercados de energia

eólica no mundo. A Europa, que tradicionalmente lidera as pesquisas e a utilização

de fontes eólicas de energia, tanto em terra quanto em mar, possui

aproximadamente 60% desta capacidade, com destaque para a Alemanha, Espanha

e Dinamarca.

Na Espanha, no final de 2007 foram instalados 3,522 GW em novas

centrais eólicas, totalizando 15,145 GW de potência eólica instalada, representando

16,13% da capacidade global instalada.

O mercado norte–americano de energia eólica, reportou a instalação de

5,244 GW de capacidade nos Estados Unidos em 2007, totalizando 16,818 GW de

potência instalada, representando 17,92% da capacidade global instalada. Com um

investimento de US$ 9 bilhões, houve crescimento de aproximadamente 45% da

capacidade instalada de energia eólica naquele país em relação a 2006. Para efeito

de comparação, esta quantidade é aproximadamente o dobro da capacidade da

usina hidrelétrica do Xingó no Rio São Francisco, de 3.162 MW. A construção de

Angra 3, com apenas 1350 MW, custará, para cada MW de capacidade instalada, o

dobro do valor investido por MW nos Estados Unidos. A previsão é de que a energia

eólica forneça 20% da eletricidade nos Estados Unidos em 2030.

A Figura 2.1b mostra a previsão da participação por continente na

capacidade instalada mundial de turbinas eólica para o ano de 2012, que é de

aproximadamente 240 GW, o que corresponderá a aproximadamente 3% da

produção global de energia. A previsão é de que a Europa continue líder na

participação dos maiores mercados de energia eólica no mundo, e países como, por

exemplo, China e Estados Unidos continuem apresentando crescimento acelerado.

(a)

(b)

Figura 2.1 – Participação dos maiores mercados de energia eólica no mundo no final do ano de 2007

(a) e previsão para o ano de 2012 (b) (Fonte: GWEC, 2008).

De acordo com EWEA & Greenpeace (2005) a energia eólica pode

apresentar, em 2020, 1.254.030 MW de eletricidade instalada, criando 2,3 milhões

de novos empregos, reduzindo a emissão global de dióxido de carbono na atmosfera

em mais de 10 bilhões de toneladas. Os investimentos podem chegar a

aproximadamente € 80 bilhões, com custo de aproximadamente € 512/kW para

instalação e € 2,45 centavos/kWh para a geração de eletricidade.

2.1.1 Panorama atual da energia eólica no Brasil

Devido à falta de informação, como dados de superfície, e as diferentes

metodologias empregadas, ainda há divergências sobre o potencial eólico brasileiro.

Entretanto, um valor conservador, que têm dado suporte e motivação a exploração

comercial no País, é da ordem de 60.000 MW (ANEEL, 2005).

O Nordeste, especificamente, apresenta as características dos ventos

comerciais: velocidades médias de vento altas, entre 7 e 9,5 m/s no nível de 50 m,

pouca variação nas direções do vento e pouca turbulência durante todo o ano. Em

adição, observam-se fatores de forma da distribuição estatística de Weibull, maiores

que 3, considerados muito altos quando comparados com os ventos registrados na

Europa e Estados Unidos (AMARANTE et al., 2001).

Segundo o BIG da ANEEL, atualmente, observam-se instalações eólicas

em operação nos Estados do Ceará, Minas Gerais, Paraíba, Paraná, Pernambuco,

Rio Grande do Norte, Rio Grande do Sul e Santa Catarina, gerando

aproximadamente 247,05 MW. Este valor corresponde a aproximadamente 0,23%

da oferta de energia elétrica do país e a 0,26% da potência eólica global instalada. O

parque eólico de Osório no Rio Grande de Sul, com potência instalada de 150 MW,

em operação desde 19 de abril de 2006, e o parque eólico de Rio do Fogo, no Rio

Grande do Norte, com potência instalada de 49,3 MW, em operação desde 01 de

agosto de 2006, são as duas principais centrais eólicas em funcionamento no país,

correspondendo a aproximadamente 80% da potência total instalada.

A regulamentação do setor, por meio de leis que garantam incentivos

fiscais na compra de equipamentos e na venda da energia produzida e,

principalmente, a criação de subestações coletoras ao longo da costa interligando as

linhas de transmissão, garantindo a aquisição da eletricidade gerada pelas

distribuidoras regionais, serve como estímulo para que investidores nacionais e

internacionais apliquem recursos nesta área.

O primeiro passo neste sentido foi dado em dezembro de 2001 com a

criação do “Programa de Incentivo às Fontes Alternativas de Energia Elétrica” –

PROINFA, no âmbito do Ministério de Minas e Energia. O objetivo do PROINFA é

agregar ao Sistema Interligado Nacional (SIN), o montante de 3.300 MW de potência

instalada de fontes eólicas, de biomassa e de pequenas centrais elétricas, sendo

1.100 MW de cada fonte, diversificando a matriz energética nacional.

Não se espera que a energia eólica seja o principal elemento da matriz

energética nacional, entretanto, ela funciona perfeitamente como um complemento

às hidroelétricas. Por outro lado, as incertezas políticas atuais não deixam claro qual

será o papel do Brasil no cenário mundial em 2012, apresentado na Figura 2.1b.

2.1.2 O cenário da energia eólica no Ceará

O Atlas do Potencial Eólico Cearense apontou que o Estado tem um

potencial, em continente, de aproximadamente 25 GW de energia eólica

(SECRETARIA DA INFRAESTRUTURA DO ESTADO DO CEARÁ, 2001).

O Ceará dispõe atualmente de três parques eólicos instalados: Taíba

(5MW), Mucuripe (2,4MW) e Prainha (10 MW), totalizando 17,4 MW de potência

instalada. Juntos, os três parques produzem energia elétrica para abastecer 50 mil

residências típicas. Até o final de 2008, 149,43 MW de energia eólica devem entrar

no SIN, a partir de parques, contratados por meio do PROINFA, implantados no

Ceará e na Paraíba, totalizando 16 novos parques eólicos em todo o litoral do

Nordeste.

Segundo Telles (2007), um novo leilão para a compra de energia eólica

está sendo esperado para 2008, o que pode atrair investimentos milionários para o

Nordeste. Para o Estado do Ceará, o equivalente a 12% da energia consumida virá

da eólica a partir de 2008, com quatro parques eólicos com potência instalada de

155 MW entrando em operação.

O fornecimento de energia eólica no Nordeste pode economizar água dos

reservatórios, principalmente quando o nível destes atinge valores perigosamente

baixos.

2.1.3 Modelagem numérica

A estimativa dos recursos eólicos de uma determinada região para fins de

instalação de parques eólicos é a parte primordial dos estudos de viabilidade técnica

e econômica. Essa estimativa tipicamente é realizada a partir de dados de vento

observados em pontos isolados dentro da região de interesse. Quando estes dados

são coletados para outros usos, como em aeroportos, estações meteorológicas,

agricultura, eles são pouco representativos da energia contida no vento, devendo ser

utilizados com cuidado para a determinação da energia gerada por uma turbina

eólica, que é o objetivo principal do mapeamento eólico de uma região.

Porém, devido à demanda por tempo e dinheiro para a instalação de

torres eólicas, torna-se necessário estimar os recursos eólicos de uma determinada

região, a partir de dados de vento observados e pontuais. Com o progresso da

computação, tornou-se possível utilizar modelos numéricos para auxiliar a

elaboração de projetos de implantação de parques eólicos, estimando os recursos

eólicos de uma dada região onde se deseja implantar o parque (LANDBERG et al.,

2003).

Landberg et al. (2003) revisam as diferentes maneiras de se estimar os

recursos eólicos em uma determinada região, descrevendo cada uma delas com

suas vantagens e desvantagens. Dentre elas, destaca-se a metodologia do Atlas

Eólico, utilizada pelo WAsP.

O mapeamento eólico do Brasil foi realizado com o MesoMap. Um

conjunto integrado de modelos de simulação atmosférica, bases de dados

meteorológicos e geográficos, redes de computadores e sistemas de

armazenamento. O MesoMap oferece a vantagem de obter a representatividade

para grandes áreas continentais sem a necessidade de dados anemométricos de

superfície efetivamente medidos. Além disto, o MesoMap modela fenômenos como

ondas orográficas e brisas marítimas, simulando diretamente os regimes de vento de

longo prazo (AMARANTE et al. 2001).

Os mapas de potencial eólico do Estado do Ceará foram calculados pelo

modelo WindMAP. Um método baseado em equações da continuidade que calcula

os campos de escoamento sobre o terreno, através de uma malha tridimensional de

elementos finitos. O WindMap separa áreas com regimes distintos de vento, e as

equações da camada limite consideram influências térmicas (SECRETARIA DA

INFRAESTRUTURA DO ESTADO DO CEARÁ, 2001).

Modelos numéricos de mesoescala como, por exemplo, o RAMS

(Regional Atmospheric Modeling System) descrito em Cotton et al. (2003), o RSM

(Regional Spectral Model) descrito em Juang e Kanamitsu (1994), o MM5 descrito

em Duhdia et al. (2005), resolvem processos físicos desde a superfície até a alta

atmosfera, incluindo o balanço de radiação de onda longa e onda curta e de energia

e massa na superfície, física da camada limite, parametrização de convecção

profunda e cumulus rasos, entre outros processos. Estes modelos são aplicados

desde a previsão de tempo, até a medição da dispersão de poluentes,

apresentando, por exemplo, alta resolução de vórtices na camada limite planetária.

O alto custo computacional, devido à integração temporal, adicionado à

resolução espacial e temporal dos campos de vento gerados, limita a aplicação

destes modelos na avaliação do potencial eólico em escala regional. Esta etapa é

importante para a identificação de áreas com alto potencial eólico e também para

estudos de longo prazo, a fim de se obter um comportamento típico do regime eólico

de uma região.

A resolução espacial destes modelos também não resolve com detalhes

os efeitos de micro-escala do terreno, que influencia os ventos superficiais. Estas

abordagens locais são necessárias para estimar o potencial eólico em uma dada

região com alta resolução. A correta representação das condições locais que afetam

o fluxo eólico, como a rugosidade superficial, a orografia e os obstáculos de um

terreno, bem como o conhecimento dos ventos, são necessários para a construção

de um parque eólico.

No entanto, o uso dos modelos de mesoescala pode apresentar

resultados importantes no entendimento dos mecanismos das variáveis relacionadas

ao comportamento eólico, bem como serem utilizadas para conduzir os modelos de

micro escala a estimativas dos recursos eólicos com maior precisão (FRANCK et al.,

2001; LANDBERG et al., 2003; JIMENES et al., 2007).

2.2 Circulação atmosférica

O clima de qualquer região é determinado em grande parte pela

circulação geral da atmosfera. Essa é resultado do aquecimento diferencial do globo

pela radiação solar, da distribuição assimétrica de oceanos e continentes e também

das características topográficas sobre os continentes. Padrões de circulação

gerados na atmosfera redistribuem calor, umidade e quantidade de movimento por

todo o globo. No entanto, essa redistribuição não é homogênea, agindo algumas

vezes no sentido de diminuir as variações regionais dos elementos climáticos, tais

como, temperatura e precipitação, as quais, têm enorme influência nas atividades

humanas (VAREJÃO-SILVA, 2001).

2.2.1 A circulação meridional

Segundo Varejão-Silva (2001), o modelo proposto por C. G. Rossby em

1941 admite que a pressão à superfície se distribua zonalmente, havendo faixas

alternadas de baixa e de alta pressão, aproximadamente simétricas em relação ao

equador térmico conforme mostrado na Figura 2.2.

Associadas a esta distribuição de pressão, existem três células de

circulação meridional em cada hemisfério, atuando na troposfera: uma na faixa

tropical, denominado célula de Hadley; outra na zona de latitudes médias, conhecida

como célula de Ferrel e uma terceira na Região Polar.

Na zona equatorial, há uma faixa de baixas pressões, atribuídas à maior

incidência de radiação solar, e uma de altas pressões nas vizinhanças da

tropopausa. De acordo com o modelo conceitual, para a zona equatorial de baixa

pressão, convergem ventos, conhecidos como alísios, provenientes das latitudes

subtropicais de alta pressão localizados em torno de 30°N e 30°S, impulsionados

pela força do gradiente de pressão e defletidos por efeito da força de Coriolis. Os

ramos inferiores das células de Hadley justificam a existência dos ventos alísios de

nordeste no Hemisfério Norte e dos alísios de sudeste no Hemisfério Sul,

observados principalmente sobre os oceanos, onde a influência da rugosidade é

muito pequena. Os alísios, cuja intensidade é afetada pela presença de continentes

e suas particularidades climáticas e topográficas, são o contínuo movimento das

massas de ar em superfície (VAREJÃO-SILVA, 2001).

Figura 2.2 – Modelo de circulação meridional da atmosfera mostrando os ventos à superfície e a

áreas de alta (A) e de baixa (B) pressão (Fonte: VAREJÃO-SILVA, 2001).

No caso específico do Estado do Ceará, os ventos alísios são

influenciados de uma extensa área oceânica, livre de obstáculos conferindo notável

intensidade, constância e baixa turbulência.

Os ventos alísios de nordeste, procedentes do Hemisfério Norte, com os

de sudeste, oriundos do Hemisfério Sul, convergem em superfície, e formam a Zona

de Convergência Intertropical (ZCIT). A posição média da ZCIT se situa em torno de

5ºN, o que é justificado por haver no Hemisfério Norte uma maior área continental e,

portanto, maior transferência de calor para a atmosfera. A Figura 2.3 mostra, de

forma exagerada, a posição média anual para o ano de 1997, classificado como um

ano normal climatologicamente de acordo com o Climate Prediction Center (CPC) do

NCEP segundo Alves et al. (2005), a partir dos dados de reanálise

do NCEP/NCAR

descrito em Kalnay et al. (1996).

O projeto de reanálise do NCEP/NCAR usa o estado da arte do sistema previsão/análise para realizar

assimilação de dados utilizando registros históricos obtidos por radiossondagens, estações meteorológicas

de superfície em continente e no mar, dados obtidos por satélites, entre outros. Vieira et al., (2006) avaliam o

uso destes dados na quantificação dos recursos eólicos em dois sítios no Estado do Ceará, chegando a

conclusão de que o uso destes dados não fornecem confiabilidade para o uso sugerido.

Figura 2.3 – Posição média anual da ZCIT obtida a partir dos dados de reanálise do NCEP/NCAR

para o ano de 1997, classificado como normal pelo CPC/NCEP.

A ZCIT se caracteriza por uma acentuada instabilidade atmosférica que

favorece o desenvolvimento de intensas correntes ascendentes, com formação de

grandes nuvens convectivas, geradoras de precipitação abundante. Chuvas fortes,

acompanhados de relâmpagos e trovões são comuns em toda a região de atuação

da ZCIT e, como sua posição oscila muito com o tempo, a precipitação gerada vai

sendo distribuída sobre uma faixa de considerável largura (VAREJÃO-SILVA, 2001).

Qualitativamente a Figura 2.3 mostra que, para esse ano, os ventos

alísios de sudeste provenientes do Hemisfério Sul, são mais intensos do que os

ventos alísios de nordeste. Quando esses ventos de sudeste cruzam o equador

sofrem um desvio para a direita devido à força de Coriolis e passam a soprar de

sudoeste, o que reduz a intensidade dos alísios de nordeste provenientes do centro

de alta pressão do Atlântico Norte.

A Figura 2.4 mostra que a posição média da ZCIT varia entre 14ºN nos

meses de agosto a setembro (b) até a posição mais ao Sul, aproximadamente 2ºS a

4ºS, entre os meses de fevereiro a abril (a), período chuvoso do Estado do Ceará

segundo Alves e Repelli (1992). Esse movimento induz uma sazonalidade no regime

do vento no Estado do Ceará.

(a)

(b)

Figura 2.4 – Posição média da ZCIT nos meses de fevereiro a abril (a) e de agosto a setembro (b), na

zona tropical, obtidos a partir dos dados de reanálise do NCEP/NCAR para o ano de

1997, classificado como normal pelo CPC/NCEP.

Desta forma, observa-se que esta sazonalidade dos ventos no Estado do

Ceará é complementar ao regime hídrico predominante na geração hidrelétrica no

Brasil. O potencial eólico do Estado do Ceará é máximo justamente no período de

níveis mínimos nos reservatórios, onde os custos associados de geração e os riscos

de déficit são máximos. Uma participação dos parques eólicos no sistema elétrico

poderá contribuir para a estabilização sazonal da oferta de energia (SECRETARIA

DA INFRAESTRUTURA DO ESTADO DO CEARÁ, 2001).

2.2.2 A circulação zonal

A Figura 2.5a mostra que na Região Tropical, além da circulação

meridional decorrente da atividade das células de Hadley, existe uma circulação

zonal em grande escala, chamada Células de Walker, atribuída ao aquecimento

diferencial que se verifica entre continentes e oceanos, tendo sido melhor

compreendida no Hemisfério Sul (VAREJÃO-SILVA, 2001).

Quando ocorrem anomalias relacionadas às temperaturas das águas

superficiais e sub-superficiais do Oceano Pacífico Equatorial, os fenômenos são

conhecidos como: El Niño, aquecimento anômalo, e La Niña, resfriamento anômalo.

Anomalias significativas na distribuição da temperatura da superfície do

mar (TSM) podem atuar causando mudanças no campo da pressão atmosférica à

superfície as quais podem alterar significativamente a própria circulação geral da

atmosfera. As alterações causadas na atmosfera, em decorrência da presença do

oceano subjacente, são de natureza puramente termodinâmica e interferem no

próprio oceano, via campos da pressão atmosférica e do vento à superfície.

A Figura 2.5b mostra que durante o fenômeno El Niño, o centro de baixa

pressão se desloca para o Pacífico central, e a pressão superficial sobre o Oceano

Pacífico é menor na parte leste do que na parte oeste. Para a La Niña a pressão

superficial é maior na parte leste que a observada na parte oeste do Pacífico.

(a)

(b)

Figura 2.5 – Esquematização da circulação atmosférica de grande escala no sentido zonal para

condições normais (a) e em episódios de El Niño (b) sobre o Oceano Pacífico (Adaptada

de Holton, 2004).

As anomalias de TSM apresentadas representam uma alteração do

sistema oceano-atmosfera no Oceano Pacífico Tropical, alterando o tempo e o clima

em todo o planeta. Considera-se não somente a presença das águas quentes ou

frias, mas também as mudanças na atmosfera próxima à superfície do oceano, com

variações dos ventos alísios, que sopram de leste para oeste, na região equatorial.

Com essas variações do oceano e dos ventos, começam a ser observadas

mudanças da circulação atmosférica nos níveis baixos e altos (VAREJÃO-SILVA,

2001).

Em anos de El-Niño o ramo descendente da célula de Walker se desloca

para a região sobre a Amazônia inibindo a convecção (Figura 2.5b). Os ventos

alísios de nordeste são mais fracos, diminuindo assim o fluxo de umidade vinda dos

oceanos que penetra na região Amazônica. A região NEB fica bem ao sul da ZCIT

em anos secos, ou seja, em uma região preferencialmente de subsidência que inibe

as chuvas. Em anos chuvosos, geralmente associados à presença de La Niña, a

ZCIT se desloca até 6ºS atingindo a costa norte do Nordeste, permanecendo por

períodos mais longos no Hemisfério Sul até o mês de maio.

Andreoli e Kayano (2007) re-examinam a relação da variabilidade de

precipitação na região da América do Sul com a variabilidade da (TSM) dos oceanos

Pacífico e Atlântico Tropical na estação que antecede a estação chuvosa do NEB.

As Análises mostram uma tendência de aumento da pluviometria na parte norte da

região em estudo durante eventos de La Niña.

Oliveira (2007) analisa a influência da variabilidade climática e os

impactos da circulação geral no comportamento do regime eólico sobre o NEB,

enfocando o Estado do Ceará. A análise dos dados de reanálise do NCEP para

eventos extremos sugerem que, nesses casos, a influência da circulação geral é tal

que eventos de El Niño (La Niña) atuam no sentido de intensificar (enfraquecer) a

velocidade dos ventos sobre essa região.

Dessa forma, o potencial de geração eólica no NEB deve sofrer variações

em anos com contrastes climáticos, El Niño e La Niña, devido a variabilidade na

velocidade dos ventos.

2.2.3 Brisa marítima e terrestre

O aquecimento diferenciado entre o continente e o oceano promove

fluxos de energia diferentes para a atmosfera, causando gradientes de pressão em

determinados níveis acima da superfície, os quais impulsionam o movimento. Este

movimento gera divergência e convergência em diferentes pontos, o que faz com

que se estabeleça uma célula de circulação (VAREJÃO-SILVA, 2001).

A brisa é uma resposta de mesoescala da variação horizontal no calor

superficial, estando restrita há uma altura de 1 a 2 quilômetros (Figura 2.6). A brisa

marítima, influenciada pelos processos de estabilidade vertical da atmosfera, é um

tipo de circulação térmica, no qual as desigualdades nas taxas de aquecimento da

terra e do mar causam estes sistemas de ventos costeiros.

Durante o dia, a terra se aquece mais rapidamente do que a água e o

forte aquecimento do ar acima desta superfície produz uma baixa pressão. O ar

sobre a água permanece mais frio do que o ar sobre a terra, onde se forma uma alta

pressão sobre a água. O efeito final desta distribuição de pressão é a brisa marítima

que sopra do mar para a terra. Como os mais fortes gradientes de temperatura e

pressão ocorrem perto da fronteira entre a água e a terra, os ventos mais fortes

tipicamente ocorrem perto das praias e diminuem para dentro do continente. Além

disso, como o maior contraste de temperatura entre o mar e a terra ocorre à tarde,

do mesmo modo, as brisas marítimas são mais fortes neste horário (PIELKE, 2002).

Figura 2.6 – Secção vertical da atmosfera próximo à costa mostrando as brisas marítima (esquerda) e

terrestre (direita). As linhas horizontais representam isóbaras esquemáticas e as setas

indicam a direção do vento (Fonte: Varejão-Silva, 2001).

O estabelecimento da brisa marítima é caracterizado por aumento na

intensidade do vento, mudança na direção, queda de temperatura e aumento na

umidade do ar. No Nordeste do Brasil, onde os ventos alísios são persistentes e

intensos durante todo o ano, as brisas apenas contribuem para mudar um pouco a

direção e a velocidade daqueles (ver seção 4.4). Dependendo da orientação da

costa, a velocidade do vento, resultante da superposição alísio-brisa, pode ser maior

ou menor que a do alísio. Os ventos alísios e as brisas são os regimes de vento

associados aos principais fenômenos meteorológicos atuantes no NEB

(VAREJÃO-SILVA, 2001).

Durante a noite, a superfície terrestre se resfria mais rapidamente do que

a água. O ar sobre a terra se torna mais frio que o ar sobre a água. As pressões são

maiores sobre a terra e a direção do vento inverte, formando-se a brisa terrestre,

uma brisa que flui da terra para a água (Figura 2.6). Esses contrastes térmicos entre

a água e a terra são menores à noite, o que faz da brisa terrestre ser menos intensa

que a marítima.

Ressalta-se que a variabilidade na temperatura causa mudanças na

velocidade do vento nos níveis mais baixos enquanto que a velocidade no topo da

camada limite planetária permanece constante, conforme indicação das isóbaras na

Figura 2.6.

As espessuras características das células de brisa são maiores nos

trópicos do que nas médias latitudes. Há discrepância entre os valores, os quais

variam de 100 m a 2 km para a brisa marítima e algumas centenas de metros para a

brisa terrestre. As correntes de retorno em geral possuem o dobro da espessura da

brisa em si e, por continuidade, possuem aproximadamente metade da intensidade

das brisas. A célula de brisa é, porém, um dos poucos movimentos de mesoescala

afetados pela rotação da Terra, onde o gradiente de pressão na escala sinóptica

também não pode ser desprezado (PIELKE, 2002).

A Figura 2.7 mostra um esquema da evolução diária da brisa marítima e

terrestre descrito Pielke (2002), sem a presença de ventos de grande escala.

 Cedo pela manhã, as superfícies isobáricas tornam-se planas e não há

presença de vento (0600 HL

 Mais tarde, ocorre a mistura turbulenta na camada limite instável sobre o

continente, levando o ar quente para cima e criando um gradiente de

pressão da terra para o mar (offshore) em uma altura acima da superfície

HL representa hora local.

(0900 HL). Sobre a água, o seu calor específico faz com que não exista

aquecimento significativo de sua superfície, não havendo mistura

turbulenta.

 O fluxo de ar offshore acima da superfície, perto da costa, cria uma região

de baixa pressão acima da superfície sobre o continente, e

desenvolvem-se ventos do mar para a terra (onshore) devido a este

gradiente de pressão em superfície (1200 HL).

 Os ventos onshore transportam ar marítimo mais frio sobre o continente,

possivelmente advectando o gradiente horizontal de temperatura, e,

portanto, a frente de brisa marítima continente adentro (1500 HL).

 A distância percorrida pela frente de brisa depende mais diretamente da

quantidade total de calor dado ao sistema e da latitude. Após o pôr do

Sol, o resfriamento radiativo de onda longa torna-se dominante, e a brisa

marítima remove o gradiente de temperatura e, portanto de pressão, o

que faz com que as superfícies isobáricas novamente tornem-se planas

(1800 HL).

 Como o resfriamento radiativo continua o ar perto do chão resfria-se,

torna-se mais denso, resultando em uma redução da altura das

superfícies de pressão a uma pequena distância da superfície, criando um

vento onshore neste nível (2100 HL).

 Em resposta à perda de massa sobre a superfície do mar, um mínimo de

pressão se desenvolve à superfície do mar, imediatamente fora da costa.

O vento offshore que então se desenvolve próximo à superfície é

chamado de brisa terrestre (0000 HL).

 A distância de penetração da brisa terrestre depende da quantidade de

resfriamento sobre o continente. Devido ao fato da camada limite

planetária sobre o continente ser estável durante à noite, a mistura vertical

é mais fraca e ocorre mais próximo ao chão, e portanto, a brisa terrestre é

um fenômeno mais raso e mais fraco do que a brisa marítima (0300HL).

Figura 2.7 – Esquematização da evolução diurna da brisa marítima e terrestre na ausência de fluxo

sinóptico (Adaptada de Pielke, 2002).

Rotuno (1983) apresenta uma revisão histórica dos modelos lineares de

brisa marítima e terrestre, salientando a importância do efeito da latitude na teoria da

circulação das brisas. Yan e Anthes (1987) integram modelos não-lineares da brisa

confirmando a importância da latitude na formação desta. Eles concluem que devido

à ausência da força de Coriolis, próximo ao Equador, a brisa está presente em todo

o período estudado. Dalu e Pielke (1989) apresentam resultados teóricos pertinentes

à intensidade da brisa marítima e a sua penetração continente adentro, como função

da latitude e da fricção.

Em relação ao NEB, Alcântara e Sousa (2008) testam uma nova teoria

termodinâmica em brisas marítimas-terrestres acopladas com brisas de

vale-montanha através de simulações numéricas tridimensionais em uma região da

costa leste desta região. O estudo mostra que embora o contraste de temperatura

entre as superfícies seja importante na formação da brisa, a eficiência

termodinâmica é fundamental na determinação da sua intensidade. Do ponto de

vista puramente termodinâmico a inclinação da montanha atua para intensificar a

brisa durante o dia e para enfraquecê-la durante a noite.

2.3 Camada limite atmosférica

A Figura 2.8 mostra que quando se considera o efeito que a superfície

terrestre provoca no movimento do ar, geralmente divide-se a troposfera em duas

regiões:

 A camada-limite planetária, justaposta à superfície terrestre, diretamente

influenciada pela presença da superfície;

 E a atmosfera livre, mais acima, cujos efeitos da superfície são menores,

ocorrendo um escoamento sem atrito.

A influência da rugosidade natural da superfície da Terra sobre o ar em

movimento diminui progressivamente com a altura, não existindo uma separação

nítida entre essas camadas. A espessura da camada limite vai depender do grau de

rugosidade da superfície subjacente e da própria velocidade do ar que sobre ela

escoa (VAREJÃO-SILVA, 2001).

Figura 2.8 – Partes em que a troposfera está dividida (Adaptada de Stull, 1988).

Além da influência do atrito, outros movimentos perturbam o campo do

escoamento do ar próximo à superfície, como por exemplo, o efeito gerado pelo

aquecimento do ar em contato com a superfície, o qual desencadeia movimentos

convectivos. Neste caso, a dispersão de poluentes é afetada pelo escoamento, mas

o seu efeito é reduzido na maioria dos casos, via mudanças na quantidade de

radiação solar incidente.

O fluxo de ar pode ser considerado como uma parte média e um desvio

em relação ao valor médio. A parte média do vento, responsável por processos

horizontais rápidos, domina o transporte de quantidades, como calor, mistura e

umidade, enquanto o desvio pode representar os efeitos de onda ou turbulência que

superpõem o vento médio.

A turbulência que se verifica na camada limite superficial, identificada pela

acentuada oscilação da velocidade do vento em cada nível, resulta da combinação

da agitação mecânica do ar e da convecção. A agitação mecânica advém do atrito

do ar com a superfície e é normalmente referida como turbulência mecânica. A

convecção, conseqüência do aquecimento do ar em contacto com a superfície

subjacente, origina correntes ascendentes quentes e subsidentes frias.

Próximo da superfície terrestre a turbulência mecânica predomina.

Progressivamente, porém, à medida que se desloca na vertical, a convecção torna-

se a principal causa da turbulência. Por conseguinte, a estrutura do vento, na

camada-limite superficial, é condicionada pela natureza da superfície e pelo

gradiente vertical de temperatura do ar (VAREJÃO-SILVA, 2001).

2.3.1 Temperatura potencial virtual

Para uma parcela de ar não-saturada, que não possui a quantidade

máxima possível de vapor de água em uma determinada temperatura, define-se a

temperatura potencial virtual, θ

, como sendo:

 

1 0,61



   

, (2.1)

onde r é a razão de mistura da água e a temperatura potencial, θ, é definida como:

0,286











onde p e T são a pressão atmosférica e a temperatura do ar, respectivamente, e p

a pressão atmosférica de referência, geralmente igual a 1000 mb

. A temperatura

potencial virtual inclui os efeitos do vapor de água na massa específica do ar e

elimina as variações da temperatura associadas à compressão ou rarefação

mb = milibares, unidade usada para medir pressão atmosférica.

adiabáticas.

é simplesmente a temperatura que uma parcela de ar seco na

pressão p e temperatura T teria se fosse expandida ou comprimida adiabaticamente

para um nível de pressão de referência p

. Assim, menciona-se que considerando o

ar seco a razão de mistura é zero e θ

é igual a θ.

Stull (1988) aproxima a temperatura potencial em primeira ordem por:



  

, (2.2)

onde

é a taxa de variação vertical da temperatura do ar com a altura, igual a

0,0098 K/m, e z é a altura acima da superfície.

Uma camada com estratificação estável ocorre quando



  

significando que uma parcela de ar deslocando-se na vertical experimentará uma

força de flutuação restaurativa, enquanto que



  



  

correspondem

a uma camada com estratificação neutra e instável respectivamente. Estratificação

instável significa que uma parcela de ar deslocando-se na vertical experimentará

uma força de flutuação que irá acelerá-la para cada vez mais distante de sua

posição inicial (STULL, 1988).

2.3.2 Estrutura da camada limite

Sobre o oceano, a altura da camada limite varia pouco, tanto espacial

quanto temporalmente. O calor específico da água faz com que ela absorva uma

grande quantidade de calor variando pouco sua temperatura em um ciclo diurno. A

maior parte da mudança na altura da camada limite sobre os oceanos são causadas

por processos sinópticos e de mesoescala de movimentos verticais e pela advecção

de diferentes massas de ar sobre a superfície oceânica (STULL, 1988).

Sobre regiões de alta pressão, localizadas em superfície continental, a

camada limite tem uma estrutura definida que envolve um ciclo diário conforme

mostrado na Figura 2.9. As três partes mais importantes constituintes dessa

estrutura são a camada de mistura turbulenta, a camada residual e a camada limite

estável.

Figura 2.9 – Evolução diária da camada limite sobre uma região de alta pressão (Adaptada de Stull,

1988).

2.3.2.1 Camada limite superficial

A camada limite superficial (CLS), camada de interesse para os estudos

de energia eólica, é a região na parte inferior da camada limite onde os fluxos

turbulentos e o cisalhamento do vento variam em uma fração de cerca de 10% da

espessura da extensão da camada limite atmosférica. Nesta camada, o vento é

fortemente influenciado pelo gradiente de pressão e pela presença da superfície

terrestre e as componentes da velocidade do ar, em cada nível apresentam

flutuações nas escalas temporais e espaciais. Estas flutuações estão associadas à

presença de vórtices que caracterizam o estado de turbulência do ar. O movimento

turbulento é eficiente em difundir vapor de água, calor, poluentes etc., pois denuncia

um processo de constante mistura, advindo daí o interesse em estudar

profundamente as características dessa camada (VAREJÃO-SILVA, 2001).

2.3.2.2 Camada de mistura turbulenta

A camada de mistura (CM) é geralmente convectiva. Fontes convectivas

incluem transferência de calor entre a superfície terrestre aquecida e o resfriamento

radiativo do topo da camada de nuvens. A primeira situação origina termas de ar

aquecido ascendentes da superfície, enquanto a segunda cria termas de ar resfriado

descendentes a partir da camada de nuvens (STULL, 1988).

Inicialmente considerando uma atmosfera sem nuvens, a CM é originada

a partir do aquecimento superficial por meio de movimentos convectivos. Poucas

horas após o nascer do sol, uma CM turbulenta começa a se formar. Esta CM é

caracterizada por uma intensa mistura em uma situação de instabilidade

atmosférica. A CM alcança a sua altura máxima no início da tarde. A turbulência

resultante tende a misturar calor e momento linear uniformemente na vertical e os

perfis da temperatura potencial virtual e da velocidade do vento na CM, geralmente,

são encontrados como os apresentados na Figura 2.10.

Figura 2.10 – Perfil vertical da temperatura potencial virtual e da velocidade do vento característico de

uma CM (Adaptada de Stull, 1988).

O perfil vertical da temperatura potencial é quase adiabático na porção

média da CM. Na camada superficial, a atmosfera adjacente à superfície

encontra-se super adiabática. Uma camada estável no topo da CM atua prevenindo

a elevação continuada das termas, retendo desta forma a turbulência. Pelo fato de

nesta região ocorrer trocas de massa entre a CM e a atmosfera livre, com a entrada

de ar proveniente de níveis superiores na CM, ele é chamada zona de

entranhamento.

Muitas vezes, uma camada de inversão forma-se na fronteira com a

atmosfera livre, resultando em um aumento relativo da temperatura do ar com a

altura.

A velocidade dos ventos é sub-geostrófica dentro da CM. A porção média

da CM possui freqüentemente velocidade constante. A velocidade do vento

decresce para zero nas proximidades da superfície, resultando em um perfil que é

aproximadamente logarítmico com a altura na camada superficial.

2.3.2.3 Camada residual

Após o pôr do sol a camada de mistura e a turbulência diminuem o

movimento, mas o ar mantém as características relacionadas com as variáveis de

estado da camada de mistura, criando uma camada residual (CR). A CR tem um

perfil neutro, resultante da turbulência que possui a mesma intensidade em todas as

direções.

A temperatura potencial virtual decresce pouco durante a noite devido à

divergência do campo de radiação, sendo a razão de resfriamento constante em

toda a extensão da CR, de modo que o perfil da temperatura potencial virtual é

quase adiabático.

A CR não possui contato direto com a superfície, e durante a noite a

camada noturna estável aumenta gradualmente sua espessura modificando o topo

da camada residual. Desta forma, a parte remanescente da CR não é afetada pelo

transporte turbulento das propriedades relacionada à superfície.

Salienta-se que o comportamento da camada limite atmosférica durante o

período que compreende o desenvolvimento convectivo durante a tarde e a

atmosfera estável da camada limite noturna é pouco conhecida, e de interesse em

áreas como, por exemplo, modelagem de poluentes.

2.3.2.4 Camada limite estável

O solo perde calor por emissão de radiação de onda longa. Este

resfriamento inibe a turbulência, e com o passar da noite a parte inferior da camada

residual será transformada, devido o contato com a superfície, em uma camada

limite estável (CLE).

Os ventos exibem um comportamento complexo durante a noite.

Semelhante ao que ocorre no nível superficial, a velocidade do vento geralmente

torna-se calma, com um perfil estável. Entretanto, observa-se que a velocidade

atinge o seu valor máximo dentro da camada limite estável e algumas centenas de

metros acima, a velocidade do vento torna-se geostrófica dentro da CR. A Figura

2.11 mostra o perfil vertical médio da velocidade do vento para uma camada limite

estável em uma região de alta pressão de acordo com Stull (1988).

Figura 2.11 – Perfil vertical da velocidade do vento para uma camada limite estável em uma região de

alta pressão (Adaptada de Stull, 1988).

A transição entre as camadas limite diurnas e noturnas são condições

temporais não homogêneas do fluxo de calor turbulento, devido à transição entre a

camada limite estável noturna e a convectiva diurna sobre o continente. A transição

da manhã é importante também em estudos de qualidade do ar, devido à diferença

de concentração dos poluentes que ocorrem na camada limite noturna e na camada

residual.

2.4 Fluxo de calor superficial

A superfície fornece energia para a atmosfera de duas formas:

 Calor sensível (H): leva diretamente a um aumento na temperatura da

atmosfera;

 Calor Latente (LE): energia armazenada pelo vapor de água. Se o vapor

de água condensar, ele liberará energia para a atmosfera, podendo

também armazenar energia.

Sousa (2008) afirma que o fluxo de calor sensível, sobre o continente,

será baixo em situações em que o solo estiver saturado uma vez que nesses casos

a superfície demora mais para aquecer, dependendo também da cobertura vegetal.

Vegetação com pouca cobertura, ou esparsa, caso da caatinga, propiciará o

aquecimento da superfície, pois neste caso, a quantidade de radiação que atinge a

superfície é maior. Em adição, em solo com pouca umidade a superfície aquece

muito, justificando o grande fluxo de calor sensível. Na faixa litorânea o fluxo de calor

sensível é baixo devido ao maior índice de umidade no solo.

O fluxo de calor latente será maior quando o solo se encontrar saturado e

nas regiões em que a vegetação tiver menor albedo

. Quanto mais úmido o solo

maior o fluxo de calor latente.

Nas regiões extra-tropicais, a fonte primária de energia para os

movimentos atmosféricos é a energia potencial associada com os gradientes

latitudinais de temperatura, enquanto o calor latente e o aquecimento radiativo

constituem contribuições secundárias de energia aos sistemas atmosféricos

extra-tropicais.

Nos trópicos, entretanto, a energia potencial armazenada é pequena,

devido aos pequenos gradientes de temperatura na atmosfera tropical. O calor

latente aparece como a fonte primária de energia dentro da zona equatorial,

originada devido aos distúrbios associados com a convecção e os sistemas de

nuvens convectivas. A distribuição de calor diabático nos trópicos é fortemente

influenciada pelas variações da temperatura da superfície do mar, que por sua vez é

influenciada pelos movimentos atmosféricos (HOLTON, 2004).

Stull (1988) afirma que durante uma manhã ensolarada os fluxos de calor

sensível e latente são positivos. Durante a noite o fluxo de calor sensível é negativo

em função do fluxo de calor do ar para a superfície, e o fluxo de calor latente

também é negativo.

Sobre o oceano, durante o dia, os fluxos de calor sensível e latente são

positivos e ascendentes, devido à grande capacidade térmica da água que pode

O albedo é a razão entre a radiação global que é refletida e a quantidade incidente na superfície terrestre.

receber muito calor a partir da radiação solar, sofrendo pouca variação em sua

temperatura.

Vieira et al. (2007) analisam a evolução média mensal e o desvio padrão

do fluxo de calor sensível obtidos com dados de reanálise representativos do litoral

do Estado do Ceará. Os resultados mostram que os valores mínimos do

desvio-padrão são encontrados nos meses de fevereiro a maio, período da estação

chuvosa na região, nos dois pontos de reanálise estudados, enquanto os máximos

valores ocorrem no período seco na região. A atmosfera da região em estudo tem

um comportamento médio anual neutro para o período estudado, uma vez que tanto

os valores médios mensais quanto o desvio padrão variam entre -10 W/m

15 W/m

nos dois conjuntos de dados analisados.

Sousa (2008), utilizando modelagem numérica para o semi-árido do NEB,

conclui que os fluxos de calor sensível e latente foram influenciados pela alteração

na vegetação. A variação média mensal não foi muito expressiva para o período em

estudo, mas os efeitos em escalas menores são representativos.

2.5 Bases Físicas

Segundo Blackadar e Tennekes (1968) o fluxo eólico dentro de uma

camada limite barotrópica, na qual a massa específica do ar é função apenas da

pressão e o vento geostrófico independe da altura, sob condições de um estado

estacionário neutro, com derivadas temporais nulas, é função somente da variável

independente z (altura acima da superfície), e de três parâmetros externos: a

velocidade do vento geostrófico G, o parâmetro de Coriolis f e comprimento de

rugosidade superficial z

. Outros parâmetros adimensionais relacionados a G, f e a z

entram nas soluções de maneira importante como, por exemplo, a velocidade de

fricção superficial u

relacionado ao cisalhamento da superfície. Definem-se, a partir

destas variáveis, quantidades adimensionais independentes relacionadas ao fluxo

eólico dentro da camada limite, como por exemplo, a razão z/z

e o número de

Rossby

(

Ro G fz

Ressalta-se que, as leis de similaridade superficial e a teoria do vento

geostrófico apresentadas nas seções 2.5.1 e 2.5.2 servem de base para o

desenvolvimento da Física do WAsP.

2.5.1 Perfil vertical da velocidade do vento e da temperatura do ar

As equações do movimento para um fluxo estacionário, adiabático e

barotrópico, dentro de uma superfície homogênea horizontalmente são

(BLACKADAR; TENNEKES, 1968; HOLTON, 2002):

 

f v v







  





, (2.3)

 

f u u







   





, (2.4)

onde u e u

, v e v

são as componentes da velocidade do vento médio e do

geostrófico, e do cisalhamento de Reynolds nas direções zonal e meridional,

respectivamente. O parâmetro f (parâmetro de Coriolis) para uma dada latitude

2f sen

com Ω = 7,292 × 10

-5

rad s

-1

a velocidade angular da Terra e ρ é a

massa específica do ar. Para simplificar, as componentes do cisalhamento

superficial são orientadas na direção paralela ao eixo x, de tal forma que:









. (2.5)

O número de Rossby é a razão entre as ordens de magnitude dos termos de aceleração local ou inercial e da

aceleração de Coriolis, e é expresso por

U L U

f U f L



, com U e L as ordens de grandeza da distância

e velocidade, respectivamente. Para movimentos atmosféricos de escala sinótica das latitudes médias, Ro é da

ordem de 10

-1

. Então, quanto menor for o número de Rossby, melhor será a medida da validade da

aproximação geostrófica.

De acordo com Tennekes (1973) no limite em que

Ro 

, considerando

um movimento em pequena escala, essas equações admitem duas soluções. Para a

altura da camada limite finita, com

zz 

, correspondendo a altura da camada de

Ekman

, e

Ro 

, movimento de pequena escala, o perfil do vento é independente

de Ro, e a velocidade é dada por:

u u v v

zf zf

u u u u

   



   



   

   

, (2.6)

onde F

e F

são funções que dependem de z, f e u

As funções a serem determinadas pelas condições de contorno F

e F

são finitas e independentes do valor de Ro. A Equação (2.6) pode ser resolvida para

determinar o desvio do campo da velocidade do vento médio a partir do equilíbrio

geostrófico dentro da camada limite atmosférica.

Quando

torna-se finito, correspondendo à região da camada limite

superficial, o perfil da velocidade do vento é dado por:

u z v

u z u











, (2.7)

onde F

é uma função que depende de z e z

A componente meridional da velocidade do vento torna-se zero devido à

orientação dos eixos alinhados de acordo com as componentes do cisalhamento

superficial (BLACKADAR; TENNEKES, 1968). Segundo Tennekes (1973) esta lei da

camada superficial é valida somente para valores finitos de

. Nota-se ainda que

a Equação (2.7) não traz nenhuma informação com respeito à direção do vento. Em

adição, as funções F

e F

não descrevem o fluxo eólico dentro da camada

superficial, onde as escalas de comprimento são funções de z

Camada com aproximadamente 2 km de profundidade próximo a superfície, na qual os efeitos do atrito, as

forças de Coriolis e gradiente de pressão interagem produzindo movimentos que giram no sentido anti-horário

com a altura no Hemisfério Sul.

As Equações (2.5) e (2.7) são as condições de contorno da velocidade do

vento e do cisalhamento superficial. Entretanto, elas não são capazes de satisfazer

as condições de contorno no topo da Camada de Ekman (BLACKADAR;

TENNEKES, 1968).

Tennekes (1973) afirma que a Equação (2.6) é válida dentro da camada

de Ekman, onde

zz 

, enquanto que (2.7) é válida dentro da camada limite

superficial, onde

é finito. Entretanto, a região compreendida entre a porção

inferior da camada de Ekman e o topo da camada limite superficial, chamada de

subcamada inercial, apresenta um comportamento onde as Equações (2.6) e (2.7)

são válidas simultaneamente, cuja solução resulta no perfil logarítmico do vento:

u k u



















, (2.8)

u k z











, (2.9)

onde A é uma constante empírica. Estas expressões são válidas como primeira

aproximação para fluxos eólicos de pequena escala, desde que se esteja no

intervalo

0 zz  

. A constante de Von Kármán k contida em (2.8) e (2.9)

apresenta um intervalo de valores compreendido entre 0,33 e 0,4. No entanto, para

fins de aplicação em energia eólica, assumi-se k tendo o valor de 0,4.

O perfil logarítmico do vento desempenha um papel importante no cálculo

do cisalhamento superficial e da velocidade de fricção superficial a partir dos

parâmetros externos do problema (G, f, z

). Pode-se calcular u

e z

, a partir do perfil

logarítmico do vento, obtendo a velocidade do vento geostrófico G (ver seção 2.5.2)

se a camada limite atmosférica em questão for estacionária, homogênea, adiabática

e barotrópica.

Segundo Stull (1988) expressões similares a (2.9) podem ser obtidas para

uma atmosfera seca, onde a presença do vapor de água na atmosfera e seus efeitos

na estabilidade não estão sendo incluídos, a partir da teoria da similaridade de A. S.

Monin e A. M. Obukhov, sem dependência temporal, para condições atmosféricas

não neutra por:

kz u











, (2.10)

onde ϕ

representa o cisalhamento adimensional do vento.

Baseado em dados medidos experimentalmente Businger et al. (1971)

estimaram a forma da função ϕ

como sendo:



1 4,7



, para

0L 

(atmosfera estável);



, para

L  

(atmosfera neutra);



1 15











, para

0L 

(atmosfera instável),

onde L é o comprimento de Monin-Obukvov.

Para a temperatura potencial do ar, o cisalhamento adimensional da

temperatura potencial do ar

é:















, (2.11)

onde θ

é a temperatura de escala para transferência de calor turbulento expressa

por:

ku c







  

com H o fluxo de calor sensível (W/m

) e c

o calor específico do ar a pressão

constante (1004,67 Jkg

-1

Em condições de estabilidade não neutra, espera-se que os termos das

forças de flutuação e o fluxo de calor superficial se tornem relevantes.

Seguindo a representação do perfil vertical encontrado em Paulson (1970)

as Equações (2.10) e (2.11) podem ser integradas, obtém-se uma descrição simples

dos campos da velocidade do vento e da temperatura potencial do ar próximo à

superfície como função de z, considerando uma atmosfera seca e com estabilidade

não neutra, por:

 





















, (2.12)

 

   







  











, (2.13)

onde u

é a velocidade de fricção superficial, k = 0,4,

 





, com z

comprimento de rugosidade superficial. A função diabática para a velocidade do

vento ψ

representa os desvios em relação à estabilidade neutra e assume os

seguintes valores propostos por Paulson (1970):



4,7



, para

0L 

(atmosfera estável);



, para

L  

(atmosfera neutra);



2ln ln 2tan

2 2 2











  





, para

0L 

(atmosfera instável).

onde

1 15









. A função diabática para a temperatura potencial do ar ψ

assume os seguintes valores propostos por Paulson (1970):



4,7



, para

0L 

(atmosfera estável);



2ln









, para

0L 

(atmosfera instável).

As funções ψ

e ψ

em uma atmosfera estável são negativas e levam a

um aumento no termo entre parênteses em (2.12) e (2.13), aumentando o valor da

velocidade do vento com a altura em relação à atmosfera neutra. Em uma atmosfera

instável, as funções ψ

e ψ

são positivas e o valor dos termos entre parênteses

diminui nestas equações, reduzindo o valor da velocidade do vento com a altura em

relação à atmosfera neutra.

A teoria da similaridade de Monin-Obukvov é uma ferramenta importante

na descrição da camada limite atmosférica, uma vez que na ausência de dados de

vento, a teoria torna-se útil no levantamento do perfil vertical deste e no cálculo do

fluxo de calor sensível, ajudando assim no entendimento do comportamento dos

fluxos turbulentos em condições não-homogêneas (FOKEN, 2006).

Quando nenhuma medida de fluxo de calor sensível é realizada, pode-se

calcular H para uma determinada região por métodos não-interativos. Os gradientes

verticais da velocidade do vento e da temperatura do ar são usados para determinar

o gradiente de Richardson Ri. Por relações empíricas entre

/zL

e Ri determina-se

L, e em seguida as funções diabáticas, sendo possível calcular H.

A determinação de Ri é feita estimando-se os gradientes verticais da

temperatura potencial do ar e da velocidade do vento, a partir das observações,

baseados no método de aproximação linear por diferenças finitas propostas por Arya

(1991), por:

















, (2.14)

conforme descrito em Stull (1988). Ri > 0 corresponde a



  

, indicando uma

atmosfera com estratificação estável, Ri = 0 decorre de



  

, corresponde a

uma atmosfera neutra, e Ri < 0 corresponde a



  

, indicando uma atmosfera

com estratificação instável.

Determina-se L, para o cálculo da velocidade de fricção superficial u

e do

fluxo de calor superficial H em uma atmosfera diabática, por meio de relações

empíricas propostas por Lange et al. (2004), considerando uma atmosfera com

estratificação não-neutra:

 

gradiente

z Ri

























, (2.15)

onde

 







e z

> z

Barthelmie (1999) define as classes de estabilidade atmosférica,

baseados no comprimento de Monin-Obukhov L, como:

 Muito estável: 0 m < L ≤ 200 m;

 Estável: 200 m < L ≤ 1000 m;

 Quase-neutra: 1000 m < L ≤ -1000 m;

 Instável: -1000 m < L ≤ -200 m;

 Muito instável: -200 m < L ≤ 0 m;

Uma interpretação física do comprimento de Monin-Obukhov é que este é

proporcional a altura acima da superfície onde os fatores de flutuação, em primeira

ordem, dominam a produção mecânica de turbulência (STULL, 1988).

Uma vez determinado o valor de L, calcula-se o valor das funções

diabáticas

. Aplicando (2.12) e (2.13) para dois diferentes níveis de altura

conhecidos, z

e z

, é possível determinar as constantes de similaridade u

e H, com

as funções diabáticas apropriadas, por:

   

2 2 1

k u z u z

z z z

z L L















   





   

   



, (2.16)

   

2 2 1

ku c z z

z z z

z L L

  















   





   

   



. (2.17)

Nestas equações

são funções de estabilidade e z

e z

são alturas

arbitrárias dentro da camada limite superficial, e u e

são as velocidades do vento e

a temperatura potencial do ar em dois diferentes níveis.

Em condições de estabilidade neutra, as funções diabáticas ψ

e ψ

são

assumidas nulas e o parâmetro L pode ser obtido diretamente de H por:

neutro

u c T

kgH







, (2.18)

onde g é a aceleração da gravidade, u

*neutro

e H

neutro

são os valores da velocidade de

fricção superficial e do fluxo de calor sensível considerando as funções

nulas em (2.16) e (2.17).

Esta aproximação assume que o fluxo de calor sensível na camada limite

superficial é constante, implicando que a velocidade de fricção superficial independe

de z

, não requerendo a priori o seu cálculo. Salienta-se que, segundo Businger et

al. (1971), o uso do valor de 0,40 para k, produz resultados 15% maiores para u

que os encontrados caso k=0,35.

Um fato importante que deve ser observado nas Equações (2.16) e (2.17)

é que, em algum instante o denominador pode divergir. Assim, maximiza-se o valor

destes denominadores em

 

ln zz

para os cálculos destas constantes na região

de SCR. Em adição, para os experimentos realizados com o WAsP na seção 4.5 são

calculados os valores médio e o seu respectivo desvio padrão de H para todo o

período em estudo em SCR, a fim de se comparar estes valores com os padrões do

WAsP.

Observa-se que se

, H < 0 e a atmosfera possui estratificação

estável, e se

, H > 0 e a atmosfera apresenta estratificação instável. A

atmosfera possui estratificação neutra quando os valores de H são próximos a zero.

Giebel e Gryning (2004) definem a estabilidade atmosférica por meio de

classes de fluxo de calor superficial:

 Instabilidade: H > 25 W/m²;

 Neutra: -5 < H < 25 W/m²;

 Estabilidade: -20 < H < -10 W/m².

Businger et al. (1971) afirmam que ϕ

e ϕ

são descritos corretamente

pelas funções de interpolação, comparando os perfis do fluxo de calor calculado

pelas funções de interpolação com os valores observados. Para os casos de

estabilidade estável há concordância entre estes valores, mas para os casos de

estabilidade instável não. No entanto, especula-se que o fluxo de calor sensível

obtido a partir da Equação (2.17) apresente-se como um método confiável dentro da

camada limite superficial.

Carl et al. (1973) examinam os perfis verticais, em três torres, de

temperatura e vento em terrenos homogêneos, nos Estados Unidos e Dinamarca,

respectivamente, não obtendo desvios significativos do perfil logarítmico.

Gryning et al. (2007) analisando os perfis verticais de dados

meteorológicos de uma torre eólica de 160 m na Dinamarca e de uma antena de

televisão na Alemanha de 250 m, mostram que o perfil do vento baseado na teoria

da camada superficial e o comprimento de Monin-Obukhov são validos para alturas

entre 50 m e 80 m em condições de atmosfera neutra, e para alguns casos em

atmosfera diabática, ocorrendo desvios nestes casos.

Em relação ao comprimento de rugosidade, Stull (1988) afirma que para

uma superfície particular este não muda com variações na velocidade, estabilidade

ou cisalhamento, mudando sim com a estrutura física da vegetação, como altura e

forma das plantas, tamanho e arranjo das folhas, e por sua distribuição espacial pela

área. De forma que os valores encontrados a partir do perfil vertical do vento em

uma torre anemométrica podem resultar em erros na estimativa do comprimento de

rugosidade da vegetação.

O valor do comprimento de rugosidade pode apresentar uma variação

sazonal, como os valores obtidos por Cunha (2007) para a cidade de Petrolina,

Estado de Pernambuco, determinados a partir do esquema de superfície Simplified

Simple Biosphere Model (SSiB), que apresenta uma variação entre 0,20 m e 0,29 m

para este. Entretanto, não é de se esperar uma grande variação sazonal destes

valores.

2.5.2 Vento geostrófico

O vento na camada limite atmosférica, de interesse para o aproveitamento

eólico, resulta da diferença entre pressões causadas por atividades sinópticas,

movendo-se das regiões de alta pressão para regiões de baixa pressão.

Devido ao fato de que as Equações (2.8) e (2.9) são válidas dentro da

subcamada inercial, subtraem-se estas duas equações resultando em:

u k fz



















. (2.19)

A componente meridional da velocidade do vento, descrita pelo segundo membro de

(2.6) e (2.7), pode ser combinada dentro da subcamada inercial, resultando em:





. (2.20)

A relação diagnóstica para o valor da velocidade do vento geostrófico G é

dado por:

2 2 2

G u v

e de (2.19) e (2.20), segue que G é:

G A B

k fz





  





, (2.21)

onde as constantes A e B são empíricas, com A = 1,8 e B = 4,5. G é, geralmente, a

velocidade do vento observado por radiossondagens acima da camada limite

atmosférica.

Modelos como o WAsP, utilizam o vento geostrófico G, para calcular a

velocidade de fricção superficial u

, para em seguida obter a velocidade do vento em

um determinado nível na camada limite superficial, utilizando a lei do perfil logaritmo

do vento, por meio da Equação (2.9). No entanto, a partir de dois níveis de

velocidade do vento em uma torre eólica, é possível determinar o valor de u

para

utilizar a lei logarítmica do vento, conforme Equação (2.16), determinando-se G por

(2.21).

3 MATERIAL E MÉTODOS

Este capítulo descreve o conjunto de dados utilizados nos experimentos

realizados para o melhor entendimento do WAsP na região Nordeste do Brasil. As

principais características do WAsP e o seu modelo de estabilidade atmosférica são

discutidos. Adicionalmente, descreve-se a estação eólica de São João do Cariri

(SCR), Estado da Paraíba, e a torre anemométrica de Canoa Quebrada (CQ),

Estado do Ceará, onde foram realizadas as medições eólicas. Em seguida,

descreve-se a metodologia empregada e o processo de análise da sensibilidade do

WAsP.

3.1 O modelo WAsP

O WAsP é um modelo computacional que extrapola vertical e

horizontalmente os dados de vento medidos em uma torre anemométrica, sobre

diferentes tipos de topografia, visando a obtenção de uma grade de dados que

descreva a climatologia dos ventos sobre a superfície da área a ser analisada e a

uma determinada elevação, por meio de modelos que resolvem o fluxo eólico sobre

diferentes tipos de topografia, e corrigindo os efeitos causados pela presença de

obstáculos (MORTENSEN et al., 2005).

Segundo Bowen e Mortensen (2004) o modelo está baseado em

condições atmosféricas que são predominantemente neutras, e correções para uma

atmosfera não neutra podem ser aplicadas manipulando os parâmetros fluxo de

calor superficial do modelo. O envelope padrão do WAsP recomenda que ele seja

utilizado, preferencialmente, em terrenos com topografia de declives baixos ou

suavizado.

Resultados satisfatórios, utilizando o WAsP, podem ser obtidos

assumindo que a torre anemométrica e o ponto-alvo estão sujeitos as mesmas

condições atmosféricas, que devem estar inseridas em uma atmosfera com

estabilidade neutra. Os dados de entrada do modelo devem ser representativos e a

topografia do terreno, em ambos os locais, pouco inclinada e suavizada,

assegurando que a maior parte dos fluxos estão unidos (BOWEN; MORTENSEN,

1996; MORTENSEN; PETERSEN, 1997).

Dois parâmetros são utilizados para caracterizar a estabilidade

atmosférica do WAsP, H

off

e H

rms

, que representam o fluxo de calor superficial médio

e sua variabilidade, podendo ser ajustado para diferentes situações de regimes

eólicos. Estes parâmetros influenciam no transporte vertical do momentum, que é

refletido no perfil vertical da velocidade do vento, afetando os resultados do WAsP.

Em adição, como discutido na seção 3.1.3, o modelo de estabilidade é, juntamente

com a descrição da topografia do terreno, a principal causa de erros nos resultados

do WAsP para uma determinada região.

3.1.1 Modelo de estabilidade atmosférica

O perfil vertical da velocidade do vento depende da estratificação da

atmosfera através do fluxo de calor superficial (ver seção 2.5.1, Equação (2.12)).

No WAsP, o efeito da estabilidade atmosférica é utilizado para considerar

atmosferas com estratificação não neutra. O modelo adota um método que utiliza

como informação inicial, o valor médio climatológico (H

off

) e sua variabilidade (H

rms

o desvio padrão, do fluxo de calor superficial, tanto para o continente, quanto para

superfícies aquáticas. Estas superfícies são distinguidas por diferentes valores de H

e interpoladas dentro da zona de transição entre estas superfícies.

A Tabela 3.1 mostra os valores climatológicos da média (H

off

) e do desvio

padrão (H

rms

) do fluxo de calor superficial, no continente e no oceano,

representativos da região Norte da Europa. Em continente o valor padrão do WAsP

para H

off

é -40 W/m², cuja atmosfera é considerada levemente estável, e para H

rms

100 W/m² (TROEN; PETERSEN, 1989).

Segundo Giebel e Gryning (2004) esses valores do fluxo de calor

superficial em continente não representam medidas precisas, e a maior alteração

nos resultados do WAsP resulta da modificação de H

off

, enquanto que a modificação

de H

rms

tem menor influência nos resultados.

Tabela 3.1 – Valores climatológicos da média e do desvio padrão do fluxo de calor superficial padrões

do WAsP.

off

(W/m²)

rms

(W/m²)

Continente

-40

100

Oceano

Fixando todos os parâmetros do fluxo de calor superficial igual a zero no

WAsP, obtém-se o perfil logarítmico neutro para a velocidade do vento, Equação

(2.9), enquanto que fixando valores diferente de zero para este parâmetro, o perfil

logarítmico neutro é modificado.

O modelo de estabilidade do WAsP é obtido a partir da lei do arraste

geostrófico e do perfil logarítmico do vento, aproximando em primeira ordem o fluxo

de calor superficial a partir do estado neutro. Diferenciando G, e considerando

apenas os termos de primeira ordem, encontra-se:

0 p

u fT c G







, (3.1)

onde c é uma constante numérica, c

≅

2,5. Esta equação é usada para calcular o

valor médio de u

a partir do valor médio climatológico do fluxo de calor superficial

dH, e também o desvio padrão de u

utilizando o valor do desvio padrão de dH

(TROEN; PETERSEN, 1989).

A metodologia utilizada no Atlas Eólico Europeu determina à altura z

acima da superfície, que conecta a rugosidade superficial ao modelo de estabilidade,

onde os efeitos do fluxo de calor desaparecem. Como conseqüência a variação na

velocidade do vento é nula nesta altura, resultando em:

z fz















, (3.2)

onde

∝

são constantes, com

0,002





0,9





A partir de (3.2) é possível determinar a altura de variância mínima aos

efeitos de estabilidade. Nesta altura, o valor médio da velocidade do vento relativo

às condições neutra é determinado como:

 

0 *0

off rms

u z u





   



   



   









, (3.3)

onde L

off

é o comprimento de Monin-Obukhov correspondente a ∆H

off

e L

rms

corresponde a 0,6

∆H

rms

. O primeiro termo no lado direito conta para os efeitos de

estabilidade na velocidade de fricção dada por (3.1). O segundo termo, no lado

direito da Equação (3.3) é utilizado para calcular os efeitos de estabilidade no perfil

vertical do vento, expresso pelas funções de estabilidade ψ cujas expressões são

encontradas na seção 2.5.1.

Assim, a velocidade média do vento considerando o efeito da estabilidade

atmosférica em alturas diferentes de z

é obtida aplicando:

   

 

0 *0

off

u z u z f z

u z u





   





, (3.4)

onde a função f(z), responsável pela forma do perfil vertical, é dada por:

 















Essas expressões são usadas para corrigir os efeitos de estabilidade nos

dados de entrada, e re-introduzir valores apropriados quando calculados em

diferentes alturas e condições superficiais, introduzindo assim, os efeitos de

estabilidade devido ao fluxo de calor superficial nas estatísticas para uma

climatologia eólica com condições neutra. O fluxo de calor superficial entra em (3.4)

por meio das Equações (3.1), diretamente, e (3.3), por meio do comprimento de

Monin-Obukhov.

3.1.2 O modelo de análise do WAsP

A estimativa do recurso eólico sobre determinada área onde se deseja

implantar uma central eólica, irá se basear em extrapolações horizontais e verticais

do comportamento do vento registrado a partir de uma torre anemométrica instalada

em uma dada região.

Para o cálculo do recurso eólico disponível em uma área, é necessário

extrapolar os dados medidos em um ponto específico, geralmente uma torre

anemométrica, visando à obtenção de uma grade de dados que descreva a

climatologia sobre a superfície da área analisada e a uma determinada elevação,

chamado de Mapa ou Atlas Eólico.

Dados eólicos medidos em uma torre anemométrica, previamente

certificados e tratados de forma adequada, são utilizados para inicializar o WAsP,

decompostos em tabelas de freqüências de ocorrências com intervalos de

velocidade e setores de direção do vento. Modelos digitais dos principais fatores que

influenciam o fluxo eólico, como a topografia do terreno, a rugosidade superficial e

os obstáculos também são utilizados.

Estes modelos digitais são obtidos a partir de informações de

levantamentos planialtimétricos, modelos de relevo e rugosidade, estudos de

zoneamento ambiental, mapas topográficos de municípios, imagens de satélites,

fotografias aéreas, entre outras. O WAsP assume que existem diferentes fatores de

correção entre os dois pontos para cada setor de direção do vento, os quais são

determinados pelas condições locais de cada ponto. Estas razões são

independentes dos dados de vento registrados e das condições climáticas, as quais

são normalmente assumidas como neutras.

Aplicando esses fatores de correção e utilizando a rugosidade superficial,

obtêm-se os correspondentes ventos geostróficos para uma determinada região. O

vento geostrófico pode ser utilizado como uma forma de representação da

climatologia regional, na forma dos parâmetros de forma e de escala da função

distribuição de Weibull

, obtendo a distribuição eólica sobre os valores das

condições padrões da rugosidade superficial.

As condições geostróficas são transformadas em condições superficiais

no ponto alvo, utilizando a própria teoria geostrófica e o valor da rugosidade

superficial, obtendo a velocidade de fricção superficial. A partir da Equação (2.12),

que leva em consideração os efeitos de calor superficial para corrigir a estabilidade

do fluxo incidente, obtém-se a velocidade do vento no menor nível padrão,

determinando-se os valores da velocidade do vento em diversas alturas padrões.

Aplicando os fatores de correção para cada ponto da grade do mapa

eólico, a partir dos modelos de rugosidade, obstáculos e topografia do terreno,

obtém-se o valor médio da velocidade do vento por meio da Equação (3.4), inserindo

as influências locais em cada ponto alvo.

As informações do mapa eólico permitirão uma representação visual da

variação do vento sobre a área do parque eólico. Estas informações são primordiais

para a definição dos locais mais favoráveis para a instalação de turbinas eólicas,

subsidiando a determinação da quantidade de máquinas adequada para cada área

avaliada, bem como o porte da máquina.

A Figura 3.1 apresenta um fluxograma simplificado do processo de

desenvolvimento de um mapa eólico pelo WAsP, conforme descrito nesta seção.

Em adição, um ponto da grade do mapa eólico é representado por uma

série de valores dos parâmetros de escala e de forma da distribuição de Weibull,

representando a distribuição probabilística da velocidade em diferentes setores de

direção. Isso é feito para cada ponto da grade do mapa eólico.

O WAsP utiliza os dois parâmetros da função distribuição de Weibull para representar as distribuições eólicas

por setor tanto das observações, quanto das simulações. A função de Weibull é definida como

 

exp





   





   



   



k v v

c c c

. O parâmetro c (m/s) é de escala e o parâmetro adimensional k é de

forma. Silva (2003) constatou que os principais programas computacionais comercialmente disponíveis no

mercado mundial não são adequados para representar satisfatoriamente os ventos típicos no NEB, e

desenvolveu um novo método para estimar estes parâmetros, atestando a eficiência deste.

Ressalta-se que apenas o efeito da correção da estabilidade atmosférica

nas simulações do WAsP no NEB é analisado nesta dissertação. A estabilidade

atmosférica é utilizada na extrapolação para as alturas padrão no ponto de

referência e para a extrapolação na altura desejada no ponto alvo.

Figura 3.1 – Representação do esquema simplificado de criação de Mapas Eólicos pelo WAsP.

3.1.3 Fatores que afetam a simulação

Segundo Bowen e Mortensen (2004), erros nas simulações são devidos a

condições atmosféricas diferentes da considerada como padrão pelo WAsP. Estes

valores dos erros podem atingir valor significativos.

Em adição, outra categoria importante de erros, que afeta os resultados

do WAsP, está associada com as características topográficas do terreno. Os erros

são proporcionais à complexidade do terreno, ou seja, quanto mais acidentado maior

o erro da previsão. Uma discussão sobre a influência dos dados de topográfica na

precisão dos resultados do modelo é encontrada em Mortesen e Petersen (1997).

Apenas no caso de distâncias grandes entre o ponto de referência e o

ponto alvo, médias horárias podem ser mais apropriadas que, por exemplo, médias

de 10 minutos, para possibilitar que um evento físico particular se desenvolva em

toda região em estudo. O modelo assume que médias de 10 minutos produzem

resultados satisfatórios.

Variações mensais, sazonais e anuais também afetam os resultados, se a

série histórica dos dados observados é relativamente curta. O período de tempo

adequado para as medições eólicas é de no mínimo 1 ano, mas preferencialmente

um período de tempo de vários anos pode ser usada para evitar erros de

sazonalidade.

3.2 Descrição da estação eólica de São João do Cariri

As medições eólicas utilizadas neste estudo são provenientes do projeto

Sistema Nacional de Organização de Dados Ambientais (SONDA) do Instituto

Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Segundo Martins et al. (2005), o SONDA

tem como objetivo implementar uma infra-estrutura física e de recursos humanos

destinada a levantar e melhorar a base de dados dos recursos de energia solar e

eólica no Brasil.

A estação eólica escolhida, por apresentar um conjunto de dados

representativos e sem inconsistências, foi a de São João do Cariri (SCR), situada no

Estado da Paraíba, Nordeste do Brasil, inserido no Planalto da Borborema. Na

Figura 3.2 tem-se a localização aproximada da estação eólica, que está instalada em

um ponto com as seguintes coordenadas geográficas (Datum SAD69): 07° 22’ 54’’ S

e 36° 31’ 38’’ W. O ponto possui uma altitude de 486 metros.

Figura 3.2 – Localização aproximada da estação eólica de SCR.

O regime de ventos nesta região é condicionado pelos ventos alísios e

por efeitos de microescala. Segundo Molion e Bernardo (2002) o setor leste do NEB

tem, na penetração de sistemas frontais, associada à convergência de umidade do

alísio e das brisas, seu principal produtor de chuva de grande escala. O período

mais chuvoso está compreendido entre os meses de abril a junho. A Figura 3.3

mostra a precipitação média mensal no posto pluviométrico do município de São

João do Cariri, período de 1911-1990.

Figura 3.3 – Precipitação média mensal no posto pluviométrico do município de São João do Cariri,

período de 1911-1990 (Fonte: DCA/UFCG).

As medições realizadas nesta estação eólica são de velocidade e direção

do vento e da temperatura do ar em dois diferentes níveis: 25 m (z

) e 50 m (z

). Os

registros de dados de vento utilizados, com média de 10 minutos, são para o período

de 01/01/2006 a 30/04/2007.

Com relação ao sistema de aquisição de dados, é utilizado um data

logger que amostra os sensores fabricados pela RM Young e grava o valor médio da

direção, da velocidade do vento e da temperatura do ar a cada 10 minutos. O sensor

de velocidade do vento, um anemômetro de hélice, mede no intervalo de 0 - 100 m/s

com precisão de 0,3 m/s. As observações da direção do vento no intervalo de

0 - 360° possuem precisão de 3°. Sensores de platina são utilizados para as

observações de temperatura nas torres, com precisão de 0,1°C.

A Figura 3.4 mostra o mapa topográfico, dimensões de 10 km × 10 km,

com as características da região ao redor da estação eólica de SCR. Observa-se

que o relevo é pouco complexo. As linhas de contorno deste mapa, obtidos a partir

dos dados do projeto Shuttle Radar Topography Mission – SRTM

, são utilizadas

como dados de entrada no WAsP.

Figura 3.4 – Mapa de topografia obtido a partir do projeto SRTM para a área ao redor da estação

eólica de SCR.

A Figura 3.5 mostra uma visão panorâmica da torre eólica, com as

características da rugosidade, típica de agreste, em torno da estação eólica.

Em relação ao valor climatológico do comprimento de rugosidade utilizado

nas simulações com o WAsP, calculou-se z

a partir do perfil vertical da velocidade

do vento considerando as funções diabáticas nulas em (2.12). No entanto, observou-

se uma grande diferença entre os valores de z

calculados para a estação chuvosa e

para a estação seca da região, com média de aproximadamente 0,6 m e 0,1 m para

estas estações, respectivamente. Assim, nos experimentos realizados com o WAsP,

utilizou-se um comprimento de rugosidade z

, que se especula ser representativo

para a estação de SCR, igual a 0,10 m. Segundo Carvalho (2003) este valor é

característico de superfícies cobertas com vegetação antrópica de médio porte.

O conjunto de dados do projeto SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) é um modelo digital de superfície de

média resolução, aproximadamente 90 m, para descrição dos dados topográficos dos continentes (Rodrigues

et al., 2005). Entretanto, este modelo apresenta incertezas associadas aos dados, e sobre estimativas das

cotas das linhas de contorno, o que pode implicar em erros nos resultados do modelo WAsP.

Figura 3.5 – Visão panorâmica da torre eólica de SCR.

Outra importante informação para a correta caracterização do sítio é a

identificação, qualificação e quantificação dos obstáculos que influenciam o fluxo

eólico. Nas simulações realizadas com o WAsP, rosa de obstáculos que exerçam

influência significativa na modelagem eólica não são incluídas em torno da posição

específica da estação eólica e da turbina proposta.

Dessa forma, o objetivo de se utilizar o conjunto de dados medidos na

estação eólica de SCR é classificar a estabilidade atmosférica e calcular

empiricamente o fluxo de calor sensível utilizando a metodologia descrita na seção

2.5.1, comparando os resultados com os valores padrões do WAsP, e em seguida,

analisar a sensibilidade do WAsP conforme a metodologia descrita na seção 3.4.

3.3 Descrição da torre anemométrica de Canoa Quebrada

Utilizaram-se as medições eólicas da torre anemométrica situada no

distrito de Canoa Quebrada (CQ), município de Aracati, Estado do Ceará, NEB, para

analisar a sensibilidade do WAsP, a partir de dados representativos e de qualidade.

A Figura 3.6 mostra a localização aproximada da torre eólica de CQ,

localizada no litoral leste do Estado do Ceará, próximo da praia, cujas coordenadas

não serão informadas por tratar-se de uma torre pertencente a uma empresa

privada. Em adição, utilizaram-se os dados medidos em uma Plataforma de Coleta

de Dados (PCD) de superfície, da Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos

Hídricos (FUNCEME), localizada no município de Icapuí, próximo a CQ, para

fornecer, de forma qualitativa, informações de campos atmosféricos não medidos em

CQ. A PCD de Icapuí esta instalada em um ponto com coordenadas geográficas

(Datum SAD69): 04° 43’ 56’’ S e 37° 18’ 21’’ W.

Figura 3.6 – Localização aproximada da torre eólica de CQ e da PCD FUNCEME próximo a CQ.

A região da costa leste do Estado do Ceará, no setor norte do NEB,

climatologicamente apresenta o seu período chuvoso centrado no quadrimestre de

fevereiro a maio (ALVES; REPELLI, 1992; MOLION; BERNARDO, 2002). A Figura

3.7 mostra a precipitação média mensal no posto pluviométrico do município de

Aracati, período de 1911-1990.

Figura 3.7 – Precipitação média mensal no posto pluviométrico do município de Aracati, período de

1911-1990 (Fonte: DCA/UFCG).

As medições realizadas na torre anemométrica de CQ são de velocidade

e direção do vento em dois diferentes níveis: 40 m e 60 m, para o período de

01/04/2004 a 31/03/2005. Os registros de dados de vento utilizados são feitos por

um data logger fabricado pela NRG, modelo do anemômetro #40, gravando o valor

médio da velocidade e direção do vento a cada 10 minutos. A precisão deste

anemômetro é de 0,1 m/s.

Os campos meteorológicos obtidos na PCD’s da FUNCEME, município

cearense de Icapuí, período de 01/04/2004 a 31/03/2005, permitem comparar

qualitativamente a estabilidade atmosférica, por meio da temperatura do ar, na

região de CQ e a obtida em SCR.

Para uma melhor representação da área em estudo, a Figura 3.8 mostra o

mapa topográfico com alta resolução, linhas de contorno de 1 m, no perímetro da

torre anemométrica de CQ. As linhas de contorno deste mapa são utilizadas como

dados de entrada no modelo WAsP. Este sítio apresenta as condições favoráveis

para o uso deste domínio, como rugosidade homogênea, típica de dunas,

localização costeira e topografia suave com relevo pouco complexo.

Figura 3.8 – Mapa de topografia no perímetro da torre anemométrica de CQ.

A região em torno da torre anemométrica pode ser representada por duas

zonas, com diferentes condições de topografia e características do solo. A primeira

zona é caracterizada por sedimentos costeiros arenosos, como dunas móveis e

areia em todo o terreno. A cobertura da superfície é predominantemente instável,

com pequenas variações na inclinação e nas cotas de níveis. Não há vegetação na

maior parte desta área, mas encontram-se pequenas áreas de vegetação arbusto

espaçada nas dunas com densidade variável.

A segunda zona, localizada na parte central e posterior do terreno, possui

solo arenoso-argiloso com topografia simples. A cobertura superficial é caracterizada

por vegetação natural de pequeno a médio porte.

Semelhante a SCR, nas simulações realizadas com o WAsP em CQ, não

são incluídas rosa de obstáculos em torno da posição específica da estação eólica e

da turbina proposta.

O objetivo de se utilizar este conjunto de dados é analisar a sensibilidade

do WAsP com dados eólicos, representativos e de qualidade, medidos em CQ,

encontrando-se uma faixa de valores ótimos para H

off

e para H

rms

3.4 Processo de análise da sensibilidade do WAsP

Os dados de vento coletados nas torres eólicas de SCR e CQ permitem a

obtenção dos valores médios e do desvio padrão, evolução média mensal e diária,

distribuição da freqüência total de ocorrências, gradientes verticais dos campos

atmosféricos medidos e dos parâmetros das funções de similaridade, como

apresentados e discutidos no capítulo 4.

Inicialmente identificou-se a estabilidade da atmosfera na região da

estação eólica de SCR através do parâmetro L, determinado por relações empíricas

entre

/zL

e Ri conforme descrito na seção 2.5.1. Em seguida, calculou-se o valor

de H para todo o conjunto de dados medidos na estação eólica de SCR por dois

diferentes métodos: gradiente de Richardson Ri; e considerando as funções

diabáticas no perfil vertical da temperatura potencial do ar zero, no qual a

estratificação da atmosférica é neutra, obtendo-se o seu valor médio e o respectivo

desvio padrão para todo o período em estudo em SCR.

Essa etapa permitirá identificar se a estabilidade atmosférica calculada

em SCR é semelhante, ou não, ao padrão do WAsP, e se o valor médio e o

respectivo desvio padrão de H, obtido com o gradiente de Richardson, é diferente do

obtido considerando as funções diabáticas nulas, e quão próximos estes valores

calculados estão do padrão do WAsP.

Em seguida, simula-se com o WAsP a densidade de potência eólica DP

nas torres anemométricas de SCR e de CQ, modificando-se, sistematicamente, os

valores do fluxo de calor superficial continental do modelo, através do seu valor

médio H

off

e do seu desvio padrão H

rms

especificamente conforme descrito na seção

3.1.1. Compararam-se estes valores com a densidade de potência eólica calculada

nos diferentes níveis destas estações

, obtendo-se os valores ótimos de H

off

e de

rms

. Como critério de erro E, utiliza-se o valor percentual do desvio do valor da DP

simulada pelo WAsP em relação ao calculado nas diferentes alturas nos dois sítios:

1 100%

WAsP

calculado



  





, (3.5)

onde DP

WAsP

é a densidade de potência eólica simulada pelo WAsP e DP

calculado

é a

densidade de potência calculada nos diferentes níveis nas torres anemométricas de

A densidade de potência calculada é dada por

calculado

DP v





, onde ρ é a massa específica do ar e v é a

velocidade do vento. Para efeito comparativo utilizou-se para ρ o valor de 1,225 kg/m³, padrão do WAsP.

SCR e CQ. O WAsP sobre estima a densidade de potência calculada se E for

positivo, e subestima se E for negativo.

Com o valor do fluxo de calor sensível calculado e a análise da

sensibilidade dos parâmetros H

off

e H

rms

em SCR é possível avaliar se o tamanho do

erro utilizando os valores calculados de H é menor que o erro utilizando os valores

padrões do WAsP.

As simulações com o WAsP são realizadas utilizando como informações

iniciais os dados de velocidade do vento medidos em um determinado nível,

simulando a densidade de potência no outro nível da torre anemométrica.

Modifica-se sistematicamente o valor de H

off

continental, mantendo inicialmente o

valor padrão de H

rms

(100 W/m²) em continente constante, e com os resultados,

calculam-se os valores de E (%) para a densidade de potência eólica, em relação

aos valores calculados nas torres anemométricas.

Uma vez encontrado o valor ótimo de H

off

, valor de E mais próximo de

zero, modificou-se sistematicamente H

rms

considerando o valor de H

off

como ótimo,

obtendo-se, então, uma faixa de valores destes parâmetros onde a DP simulada

pelo WAsP apresenta os menores erros.

Assim, minimizando os erros nas simulações da DP em uma dada região,

contribui-se na produção de melhores projetos eólicos, com menores índices de

incertezas ao mercado de produção de energia eólica no NEB.

4 RESULTADOS E DISCUSSÃO

Este capítulo descreve os resultados dos experimentos realizados para o

melhor entendimento do WAsP no NEB. Inicialmente apresentam-se as anomalias

na velocidade do vento nas estações chuvosa e seca em anos tidos como de

contrastes climáticos. Em seguida, analisam-se, a partir de dados de reanálise, os

fluxos de calor sensível e latente nas regiões NEB e Europa, identificando-se a

estabilidade atmosférica destas regiões. Os parâmetros de escala das funções de

similaridade calculados na estação eólica de SCR e a circulação local na região de

CQ são analisados e discutidos. Por fim, faz-se uma análise de sensibilidade dos

parâmetros fluxo de calor superficial do WAsP, buscando minimizar as diferenças

entre os resultados do modelo e os valores medidos nas estações.

4.1 Anomalia da velocidade do vento no Nordeste do Brasil

A Figura 4.1 mostra os valores médios da anomalia

da velocidade do

vento (m/s) obtidos a partir dos dados de reanálise do NCEP/NCAR, nível de 10 m,

nos meses de fevereiro a maio (a), estação chuvosa no setor norte do NEB, e de

setembro a dezembro (b), estação seca nesta região, para 1983, ano classificado

como de El Niño forte pelo CPC/NCEP segundo Alves et al. (2005), em relação ao

valor médio climatológico.

Observa-se que em relação ao valor climatológico, período de 1975 a

2004, neste evento de El Niño forte, a velocidade dos ventos na estação seca sobre

o litoral do Estado do Ceará, aumenta em aproximadamente 2 m/s. Na estação

chuvosa desta região, os valores da velocidade do vento mantêm-se em torno do

valor climatológico, com pequena redução de aproximadamente 0,2 m/s nos valores

médios da velocidade do vento no litoral cearense.

A anomalia da velocidade do vento em uma dada região é o desvio do valor de um período específico de

tempo em relação ao valor médio climatológico nessa mesma região. Na seção 4.1, o período específico

refere-se aos meses de fevereiro a maio e de setembro a dezembro em anos com contrastes climáticos, 1983

e 1999, e o valor médio climatológico refere-se ao período de 1975 a 2004.

(a)

(b)

Figura 4.1 – Valores médios da anomalia da velocidade do vento (m/s) obtidos a partir dos dados de

reanálise do NCEP/NCAR, nível de 10 m, nos meses de fevereiro a maio (a), e de

setembro a dezembro (b) do ano de 1983, em relação ao valor médio climatológico,

período de 1975 a 2004.

A Figura 4.2 mostra os valores médios da anomalia da velocidade do

vento (m/s) obtidos a partir dos dados de reanálise do NCEP/NCAR, nível de 10 m,

nos meses de fevereiro a maio (a), e de setembro a dezembro (b), para 1999, ano

classificado como de La Niña forte pelo CPC/NCEP segundo Alves et al. (2005), em

relação ao valor médio climatológico, período de 1975 a 2004.

No período de fevereiro a maio, estação chuvosa no setor norte do NEB,

a velocidade do vento diminui em relação ao valor médio climatológico em

aproximadamente 1 m/s nesta região. No entanto, no período de setembro a

dezembro, estação seca nesta região, há uma intensificação nos valores da

velocidade do vento, em relação ao valor médio climatológico, de aproximadamente

1,2 m/s no litoral do Estado do Ceará.

Em adição, observa-se que na estação chuvosa do setor norte do NEB,

neste ano com evento de La Niña forte, 1999, a redução nos valores médios da

velocidade do vento, em relação ao valor médio climatológico, é maior que no ano

com evento de El Niño forte, 1983. Durante a estação seca desta região, observa-se

que a intensificação dos valores médios da velocidade do vento no ano de 1999 é

menor que no ano de 1983.

(a)

(b)

Figura 4.2 – Valores médios da anomalia da velocidade do vento (m/s), obtidos a partir dos dados de

reanálise do NCEP/NCAR, nível de 10 m, nos meses de fevereiro a maio (a), e de

setembro a novembro (b) do ano de 1999, em relação ao valor médio climatológico,

período de 1975 a 2004.

4.2 Fluxo de calor superficial na região Nordeste do Brasil

A Figura 4.3 mostra os valores da climatologia do fluxo de calor sensível

superficial, período de 1975 a 2004, obtido a partir dos dados de reanálise do NCEP

no NEB (a) e na Europa (b). No NEB se observam valores positivos de H, indicando

fluxos ascendentes e atmosfera com estratificação variando entre neutra e

levemente instável de acordo com a classificação apresentada na seção 2.5.1. Os

valores de H chegam a aproximadamente 60 W/m², encontrados em uma faixa que

corta os Estados de Pernambuco e Paraíba, atingindo faixas nos Estados do Rio

Grande do Norte, Alagoas e Ceará. Em adição, no oceano os valores de H são

neutros, segundo a classificação apresentada na seção 2.5.1, e estes valores são

menores que os levemente instáveis encontrados em continente.

Na Europa alguns setores do oceano e do continente apresentam valores

de H em torno de 0 W/m², enquanto o setor norte possui valores negativos, onde os

valores encontrados são em torno de -40 W/m², indicando fluxos descendentes e

atmosfera levemente estável.

(a)

(b)

Figura 4.3 – Valores da climatologia do fluxo de calor sensível (W/m²) superficial, período de 1975 a

2004, obtido a partir dos dados de reanálise do NCEP no NEB (a) e na Europa (b).

A Figura 4.4 mostra os valores do desvio padrão da climatologia do fluxo

de calor sensível superficial, período de 1975 a 2004, obtido a partir dos dados de

reanálise do NCEP no NEB (a) e na Europa (b). Observa-se que na região NEB o

oceano apresenta menor desvio padrão que o continente, devido, provavelmente, à

grande capacidade térmica da água que pode receber calor a partir da radiação, e

sofrer pouca variação em sua temperatura. Em adição, a região continental que

apresentou os maiores valores de H foi também a que apresentou os maiores

desvios padrões deste fluxo, devido, provavelmente, aos contrastes de temperatura

observados entre o período diurno e o noturno.

Em relação à Europa, observa-se que no oceano os valores do desvio

padrão de H variam entre aproximadamente 25 W/m² e 50 W/m², e que na maior

parte do setor continental os valores do desvio padrão de H variam entre

aproximadamente 75 W/m² e 100 W/m², com algumas exceções.

Ressalta-se que os valores encontrados na Figura 4.3 e na Figura 4.4

para a Europa concordam com os encontrados na Tabela 3.1. Em adição, não são

observados no NEB ocorrências dos valores padrões do WAsP de H

off

e H

rms

Nas regiões litorâneas do NEB o fluxo de ar, predominantemente, vem do

oceano, que apresenta estratificação neutra em média, com valores entre 0 W/m² e

25 W/m², e valores de desvio padrão menores que 50 W/m². Assim, especula-se que

o perfil logarítmico do vento seja válido nessas regiões.

(a)

(b)

Figura 4.4 – Valores do desvio padrão da climatologia do fluxo de calor sensível (W/m²) superficial,

período de 1975 a 2004, obtido a partir dos dados de reanálise do NCEP no NEB (a) e

na Europa (b).

Entretanto, no NEB o calor latente aparece como a fonte primária,

originada devido aos distúrbios associados com a convecção e os sistemas de

nuvens convectivas. A Figura 4.5 mostra os valores da climatologia do fluxo de calor

latente LE superficial, período de 1975 a 2004, obtido a partir dos dados de reanálise

do NCEP no NEB (a) e na Europa (b). Na região NEB observa-se que os maiores

valores de LE são encontrados onde se observam os menores valores de H. O

oceano apresenta valores de LE maiores que o continente, e estes valores são

maiores que os encontrados para H nesta região. Na Europa observa-se que os

valores de LE são, em geral, menores que os encontrados no NEB, e que as regiões

com menores valores de H são as que possuem menores valores de LE.

A Figura 4.6 mostra os valores do desvio padrão da climatologia do fluxo

de calor latente superficial, período de 1975 a 2004, obtido a partir dos dados de

reanálise para o NEB (a) e para a Europa (b). Novamente encontra-se que o oceano

apresenta menor desvio padrão em relação ao continente no NEB, devido,

provavelmente, as diferenças encontradas na atmosfera continental entre as

estações chuvosa e seca na região. Em adição, a região que apresentou maior valor

médio do fluxo de calor latente, foi também a que apresentou menor desvio padrão.

Em relação à Europa, os valores do desvio padrão do fluxo de calor

latente encontram-se entre aproximadamente 50 W/m² e 100 W/m², com algumas

exceções no setor norte da EU.

(a)

(b)

Figura 4.5 – Valores da climatologia do fluxo de calor latente (W/m²) superficial, período de 1975 a

2004, obtido a partir dos dados de reanálise para o NEB (a) e para a Europa (b).

(a)

(b)

Figura 4.6 – Valores do desvio padrão da climatologia do fluxo de calor latente (W/m²) superficial,

período de 1975 a 2004, obtido a partir dos dados de reanálise para o NEB (a) e para a

Europa (b).

Ressalta-se que segundo Kalnay et al. (1996) estes campos atmosféricos

não são provenientes de observações diretas, e sim de modelos numéricos forçados

por assimilação de dados na atmosfera, devendo ser utilizados com o devido

cuidado. Em adição, o fluxo de calor sensível é o parâmetro utilizado nas simulações

do WAsP. O calor latente não está implementado neste modelo, dificultando as

simulações no NEB.

4.3 Análise dos parâmetros de escala das funções de similaridade na estação

eólica de SCR

A Figura 4.7 mostra a evolução média mensal da velocidade normalizada

e da direção predominante do vento nos níveis de 25 m e 50 m obtidos a partir dos

dados medidos na estação eólica de SCR, período de janeiro de 2006 a abril de

2007. Observa-se que no nível de 25 m, a velocidade normalizada do vento (vv_25)

varia entre 0,70 (abril/2006) e 1,23 (outubro/2006), enquanto que no nível de 50 m, a

velocidade normalizada do vento (vv_50) varia entre 0,71 e 1,21 nesses meses.

Quanto à direção predominante do vento, esta está variando entre as direções

sul-sudeste, observadas principalmente na estação seca desta região, e sul,

observadas durante a estação chuvosa, nos dois níveis.

Figura 4.7 – Evolução média mensal da velocidade normalizada e da direção predominante do vento

na estação eólica de SCR.

Em relação à evolução média diária da velocidade normalizada e da

direção predominante do vento, a Figura 4.8 mostra que os valores encontrados

para a velocidade normalizada do vento variam entre 0,50 (05:00 HL) e 1,37

(19:00 HL) no nível de 25 m (vv_25). No nível de 50 m (vv_50), observa-se que

estes valores variam entre 0,57 e 1,39 nos horários observados anteriormente. A

direção predominante do vento varia entre os setores de sul-sudeste e sul nos dois

níveis.

Figura 4.8 – Evolução média diária da velocidade normalizada e da direção predominante do vento na

estação eólica de SCR.

Os valores extremos da evolução média diária da direção predominante

do vento diferem em aproximadamente 20°, enquanto que os valores extremos da

evolução média mensal do vento diferem em aproximadamente 40°. Isto mostra que

a evolução média mensal possui maior variabilidade que a evolução média diária.

Observaram-se, para a velocidade do vento nesta estação eólica,

menores valores entre os meses de fevereiro a julho de 2006, estação chuvosa na

região segundo Molion e Bernardo (2002), e maiores valores no período entre os

meses de setembro/2006 a janeiro/2007, estação seca na região. Os máximos

valores da evolução média diária são registrados durante a noite no período entre as

17:00 HL e 21:00 HL.

A Figura 4.9 mostra a distribuição da freqüência total de ocorrências da

velocidade do vento nos níveis de 25 m (a) e 50 m (b) respectivamente. Observa-se

que os valores de velocidade do vento maiores que 3 m/s, velocidade de entrada

típica de alguns aero geradores, possuem aproximadamente 75% e 80% do total de

ocorrências nesses níveis.

A Figura 4.10 mostra a evolução média mensal do comprimento de

Monin-Obukhov L obtido pelo método do gradiente de Richardson (L

gradiente

), e

considerando as funções diabáticas nos perfis verticais da velocidade do vento e da

temperatura potencial do ar nulas (L

neutro

). Os cálculos estão descritos na

seção 2.5.1 e baseados nas medidas da velocidade do vento e da temperatura do ar

nos níveis de 25 m (z

) e 50 m (z

) da estação eólica de SCR.

(a)

(b)

Figura 4.9 – Distribuição da freqüência total de ocorrências da velocidade do vento nos níveis de

25 m (a) e 50 m (b).

Figura 4.10 – Evolução média mensal do comprimento de Monin-Obukhov nas duas diferentes

condições atmosféricas em estudo.

Observa-se que os valores para L

gradiente

estão variando entre -352,24 m e

13,21 m, enquanto que para L

neutro

os valores variam entre -855 m e 235,81 m. Nos

dois casos considerados, obtiveram-se os valores mínimos e máximos nos meses de

outubro/2006 e junho/2006 respectivamente. Em adição, valores de L

correspondentes aos de uma atmosfera instáveis ocorrem durante o período de

setembro de 2006 a janeiro de 2007, enquanto que valores de L correspondentes

aos de uma atmosfera estável são verificadas entre maio e junho de 2006.

A evolução média diária de L está mostrada na Figura 4.11, onde se

observam dois comportamentos distintos nas duas condições atmosféricas em

estudo. Durante o período diurno, entre as 07:00 HL e 15:00 HL, o valor de L

mantêm-se aproximadamente constante, e a atmosfera muito instável. Isto se deve,

provavelmente, ao fato de que durante o dia a velocidade de fricção superficial e o

fluxo de calor sensível, relacionados à L, são aproximadamente constantes,

principalmente entre os horários das 10:00 HL as 15:00 HL. No início do período

noturno L atinge os menores valores, e entre 00:00 HL e 08:00 HL o valor de L

aumenta.

Figura 4.11 – Evolução média diária do comprimento de Monin-Obukhov nas duas diferentes

condições atmosféricas em estudo.

Em relação aos valores médio diário extremos de L

gradiente

e L

neutro

, os

mínimos calculados são de -636,75 m e -1484,40 m, obtidos em 19:00 HL, e os

máximos calculados são de -16,44 m e 239,64 m, obtidos em 05:00 HL,

respectivamente.

Ainda em relação ao comprimento de Monin-Obukhov, de acordo com a

classificação apresentada na seção 2.5.1 para L, os valores calculados em toda a

série são dominados por condições de muito instável (50% das ocorrências) e

instável (24% das ocorrências), com baixa ocorrência das classes de quase-neutra,

estável e muito estável (13%, 7% e 6% respectivamente), conforme a Figura 4.12a.

Considerando as funções diabáticas nulas nas Equações (2.16) e (2.17),

estratificação da atmosfera neutra, obtêm-se uma distribuição de freqüência de L

semelhante ao obtido considerando estas funções diabáticas, conforme mostrado na

Figura 4.12b. Ressalta-se que mesmo considerando a estratificação da atmosfera

neutra, obtiveram-se classes de estabilidade correspondentes a uma atmosfera

não-neutra. Isto se deve, provavelmente, a equação utilizada.

(a)

(b)

Figura 4.12 – Freqüência de ocorrência das diferentes condições de estabilidade obtido pelo método

do gradiente de Richardson (a) e considerando a estratificação da atmosfera neutra (b).

Vale ressaltar que os valores obtidos para L em SCR contrastam com os

obtidos por Barthelmie (1999) para o parque eólico de Vindeby, situado na costa

Noroeste da Dinamarca, em que as ocorrências de estabilidade e quase-neutro

dominam as observações, com pouca ocorrência da classe de instabilidade.

Os valores de L obtidos considerando as funções diabáticas nulas são

menores que os observados considerando estas funções, com exceção do período

entre as 01:00 e 05:00 HL. Isto se deve, provavelmente, ao fato da atmosfera

apresentar, neste período, uma estratificação estável, com menor cisalhamento.

Em relação à velocidade de fricção superficial, a Figura 4.13 mostra a sua

evolução média mensal calculada por (2.16). O valor mínimo obtido pelo método do

gradiente (u

*grad

) é de 0,37 m/s no mês de abril/2006 e o máximo é de 0,58 m/s

obtido em setembro de 2007. Observam-se ainda menores valores de cisalhamento

calculado utilizando a condição de estabilidade neutra (u

*neutro

), pois neste caso o

termo diabático é nulo tornando u

*neutro

menor que u

*grad

. Visualmente as curvas

apresentam comportamento semelhante, e as diferenças nos valores da velocidade

de fricção superficial são maiores na estação seca desta região, período onde as

velocidades do vento são maiores.

Figura 4.13 – Evolução média mensal da velocidade de fricção superficial.

A Figura 4.14 mostra a evolução média diária dos valores obtidos para u

O valor mínimo, considerando as funções diabáticas (u

*grad

), é 0,38 m/s calculado as

06:00 HL, e o máximo é de 0,59 m/s calculado as 18:00 HL, horário onde

registram-se os máximos valores da velocidade do vento. Em relação aos valores

de u

*neutro

, a diferença destes e dos calculados para u

*grad

é de aproximadamente

0,20 m/s no intervalo de 07:00 HL as 16:00 HL.

A Figura 4.15 mostra a evolução média mensal do fluxo de calor sensível

calculado a partir da Equação (2.13). Os valores H obtidos considerando as funções

diabáticas (H

grad

), método do gradiente de Richardson, variam entre

aproximadamente 3,2 W/m

(julho/2006) e 48,9 W/m

(setembro/2006).

Desprezando as funções diabáticas (H

neutro

), os valores calculados variam entre

aproximadamente -15 W/m

(julho/2006) e 29,4 W/m

(outubro/2006).

Figura 4.14 – Evolução média diária da velocidade de fricção superficial.

Em relação à sazonalidade anual do fluxo de calor sensível no período

em estudo, observam-se menores valores de H durante os meses de março a julho,

estação chuvosa da região e período em que os valores desse parâmetro variam

entre aproximadamente -10 W/m² e 10 W/m², nos dois casos de estabilidade

atmosférica considerados. Em adição, registraram-se os maiores valores do fluxo de

calor sensível calculado no período de setembro de 2006 a janeiro de 2007, estação

seca da região e período no qual os valores de H variam entre aproximadamente

20 W/m² e 50 W/m² nos dois casos de estabilidade atmosférica considerados.

Figura 4.15 – Evolução média mensal do fluxo de calor sensível para as duas diferentes condições

atmosféricas em estudo.

Quanto à evolução média diária de H para todo o período em estudo, a

Figura 4.16 mostra que, os valores calculados pelo método do gradiente de

Richardson, considerando a atmosfera diabática e as funções de estabilidade na

Equação (2.17), variam entre -28,76 W/m

(04:00 HL), como resultado do

resfriamento superficial noturno, e 78,5 W/m

(10:00 HL), como resultado do

aquecimento superficial diurno. A Figura 4.17 mostra a evolução média diária

considerando a estabilidade da atmosfera neutra, onde as funções diabáticas são

nulas na Equação (2.17). Os valores deste parâmetro para todo o período em estudo

variam entre aproximadamente -35 W/m² (04:00 HL) e 40 W/m² (10:00 HL).

O valor médio do fluxo de calor sensível calculado para todo o período de

dados observados é 10,4 W/m

e 27 W/m

considerando a estratificação da

atmosfera neutra e diabática respectivamente, enquanto que os valores médio do

desvio padrão populacional foram aproximadamente 53,3 W/m² e 75 W/m²,

respectivamente. Em adição, os dados de reanálise sobre estimam os valores

calculados para o fluxo de calor sensível na região da estação eólica de SCR, e

ambos os resultados mostram que a atmosfera nesta região apresenta estratificação

levemente instável em média, o que também é observado nos dados de reanálise.

Este valores médios calculados contrastam com os padrões do fluxo de calor

superficial em continente do WAsP.

Figura 4.16 – Evolução média diária do fluxo de calor sensível calculado considerando a estratificação

da atmosfera diabática para toda a série histórica, e para os períodos chuvoso e seco

em SCR.

Figura 4.17 – Evolução média diária do fluxo de calor sensível calculado considerando a atmosfera

neutra para toda a série histórica, e para os períodos chuvoso e seco em SCR.

Comportamento semelhante do fluxo de calor superficial é observado para

o período chuvoso, abril a julho de 2006, e para o período seco, setembro de 2006 a

janeiro de 2007, na estação eólica de SCR, onde apenas os valores médios horários

do fluxo de calor sensível são diferentes, como resultado da sazonalidade deste.

Para os meses do período chuvoso em SCR os valores encontrados durante a noite

correspondem aos observados para uma atmosfera levemente estável, semelhante

a padrão utilizado no WAsP. O valor médio para este período é de 10 W/m² com

desvio padrão de 80 W/m² calculado a partir do método do gradiente, e de -6 W/m²

com desvio padrão de 67,4 W/m² calculado considerando a estratificação da

atmosfera neutra.

Nos meses de setembro de 2006 a janeiro de 2007, período seco em

SCR segundo Molion e Bernardo (2002), a atmosfera apresenta um ciclo diário

semelhante aos observados anteriormente, entretanto os valores de H são maiores.

O valor médio do período é 40 W/m² com desvio de 50 W/m² obtidos a partir do

gradiente de Richardson, e média de 24 W/m² com desvio de 33,5 W/m² calculados

considerando a estratificação da atmosfera neutra.

4.4 Análise da circulação local na região de Canoa Quebrada

A Figura 4.18 mostra a evolução média mensal da velocidade

normalizada e da direção predominante do vento nos níveis de 40 m e 60 m obtidos

a partir dos dados medidos na torre anemométrica de Canoa Quebrada CQ, período

de abril de 2004 a março de 2005. Observa-se que no nível de 40 m, a velocidade

normalizada do vento (vv_40) varia entre 0,80 (junho/2004) e 1,23 (outubro/2004),

enquanto que no nível de 60 m, a velocidade normalizada do vento (vv_60) varia

entre 0,83 e 1,22 nesses meses. Obtiveram-se os maiores valores da velocidade

média mensal normalizada do vento nos meses da estação seca desta região, e os

mínimos valores da velocidade média mensal normalizada do vento nos meses da

estação chuvosa desta região. A Figura 4.18 mostra também que a direção

predominante do vento varia entre os setores de leste, observadas principalmente

na estação seca desta região, e leste-sudeste, observadas durante a estação

chuvosa, nos dois níveis em estudo.

Figura 4.18 – Evolução média mensal da velocidade normalizada e da direção predominante do vento

na torre anemométrica de CQ.

Em relação à evolução média diária da velocidade normalizada e da

direção predominante do vento em CQ, a Figura 4.19 mostra que os valores

encontrados para a velocidade normalizada do vento variam entre 0,78 (07:00 HL) e

1,23 (22:00 HL) no nível de 40 m (vv_40), e entre 0,83 (06:00 HL) e 1,22 (22:00 HL)

no nível de 60 m (vv_60). A direção predominante do vento varia entre os setores de

leste-nordeste e leste-sudeste nos dois níveis.

Figura 4.19 – Evolução média diária da velocidade normalizada e da direção predominante do vento

na torre anemométrica de CQ.

Em uma análise mais detalhada, pode-se inferir dos dados mostrados na

Figura 4.19 a formação das brisas marítima. Durante o dia, entre 11:00h e 16:00h,

há uma leve intensificação nos valores da velocidade do vento e mudança na

direção predominante do vento nos dois níveis.

Esses resultados concordam com os obtidos por Camelo (2007) e por

Secretaria da Infraestrutura do Estado do Ceará (2001), que observaram maior

intensificação nos valores da velocidade do vento no período diurno na região

litorânea do Estado do Ceará.

A Figura 4.20 mostra a evolução média diária da temperatura do ar

normalizada em SCR, níveis de 25 m e 50 m, e na PCD de Icapuí, nível de 2 m.

Observa-se que em SCR o valor da temperatura no nível de 50 m é menor que o

valor no nível de 25 m, e que os valores médios encontrados variam entre

aproximadamente 0,84 (05:00 HL) e 1,20 (14:00 HL) nos dois níveis.

Em relação à PCD de Icapuí, a evolução média diária da temperatura do

ar normalizada no nível de 2 m, os valores médios encontrados variam entre

aproximadamente 0,92 (06:00 HL) e 1,07 (14:00 HL).

O fato das evoluções médio diária da temperatura do ar normalizada nos

dois níveis em SCR apresentar maiores variações que as observadas em Icapuí

pode ser justificado pelo fato de que nessa estação o efeito de continentalidade ser

mais intenso que o observado em Icapuí, que apresenta menor variação médio

diária, provavelmente, devido à influência marítima. Esses resultados concordam

com os dados de reanálise (ver seção 4.2), que mostraram que a faixa litorânea do

NEB apresenta menor valor médio e desvio padrão do fluxo de calor sensível que a

parte continental.

No entanto, especula-se que a temperatura do ar nas regiões litorânea do

Estado do Ceará apresente uma evolução média diária semelhante ao observado no

nível de 2 m em Icapuí.

Figura 4.20 – Evolução média diária da temperatura do ar em SCR, níveis de 25 m e 50 m, e nas

PCD’s de Icapuí e Jaguaruana, nível de 2 m.

4.5 Análise da sensibilidade do modelo WAsP

Nas seções 4.2, 4.3 e 4.4 analisou-se a estabilidade atmosférica e o fluxo

de calor sensível no NEB, e os contrastes da atmosfera desta região com a da

Europa. Nesta seção, analisa-se a sensibilidade do WAsP à modificação do

parâmetro fluxo de calor sensível em SCR e CQ, encontrando uma faixa de valores

ótimos para os parâmetros H

off

e H

rms

. Em adição, avalia-se quanto a aplicação da

metodologia aqui proposta melhora nos resultados do WAsP em SCR.

4.5.1 Estação eólica de São João do Cariri

A Figura 4.21 mostra os valores de E (%) para a densidade de potência

eólica simulada pelo WAsP, em relação ao calculado na estação eólica de SCR,

período de 01/01/2006 a 30/04/2007. Para isto utilizou-se os valores da velocidade

do vento medidos no nível de 25 m e simulou-se a densidade de potência eólica no

nível de 50 m a partir da modificação sistemática de H

off

, mantendo inicialmente o

valor padrão de H

rms

(100 W/m²) constante.

Figura 4.21 – Valores do erro (%) da densidade de potência eólica simulado pelo WAsP, em relação

ao calculado na estação eólica de SCR, para todo o período de dados, utilizando-se os

valores de velocidade do vento medidos no nível de 25 m e simulando a DP no nível de

50 m, a partir da modificação sistemática de H

off

Observa-se que o valor ótimo de H

off

é em torno de 25 W/m², e que o

WAsP subestima as observações da densidade de potência no nível de 50 m em

aproximadamente 0,5%. O valor padrão de H

off

(-40 W/m²), indicado por uma linha

sólida, sobre estima as observações de DP neste nível em aproximadamente 5,4%.

O valor calculado do fluxo de calor sensível na estação eólica de SCR

(ver seção 4.3) apresentou um valor médio de aproximadamente 10,4 W/m²

considerando a atmosfera da região neutra, indicado por um traço ponto quadrado, e

27 W/m² calculado a partir do gradiente de Richardson, indicado por um tracejado

longo. Observa-se que, substituindo diretamente esses valores no WAsP, os erros

encontrados na DP simulada são menores que os encontrados com os valores

padrões, subestimados em aproximadamente 1% e 0,5% respectivamente. Em

adição, os resultados mostram que se modificando os valores de H

off

pelos

compreendidos no intervalo de 0 W/m² a 200 W/m², atmosfera com estratificação

variando entre neutra e instável, os erros são menores que os obtidos com o padrão

do WAsP.

Uma vez encontrado o valor ótimo de H

off

na estação eólica de SCR

(25 W/m²), modificou-se sistematicamente H

rms

, a partir do valor ótimo de H

off

. A

Figura 4.22 mostra os valores do erro (%) da densidade de potência eólica simulada

pelo WAsP no nível de 50 m, em relação ao calculado, utilizando-se os valores de

velocidade do vento medidos no nível de 25 m.

Figura 4.22 – Valores do erro (%) da densidade de potência eólica simulado pelo WAsP, em relação

ao calculado na estação eólica de SCR, para todo o período de dados, utilizando-se os

valores de velocidade do vento medidos no nível de 25 m e simulando a DP no nível de

50 m, a partir da modificação sistemática de H

rms

Observa-se que o valor padrão de H

rms

(100 W/m²), indicado por uma

linha sólida, subestima a DP calculada em SCR em aproximadamente 0,5%. Os

menores erros de H

rms

encontram-se no intervalo entre 25 W/m² e 50 W/m², sendo

que o valor de H

rms

da ordem de 25 W/m² apresentou o menor erro, com

subestimativa de aproximadamente 0,05%. Em adição, o valor calculado do desvio

padrão do fluxo de calor sensível em SCR considerando a atmosfera da região

neutra (50 W/m²), indicado por um traço ponto quadrado, apresentou menor erro que

o obtido considerando as funções diabáticas (75 W/m²), indicado por um tracejado

longo, caso esses valores fossem substituídos diretamente no WAsP.

Os resultados mostrados na Figura 4.21 e na Figura 4.22 concordam com

os apresentados na seção 4.3. O tamanho do erro (%) é menor nas proximidades do

valor médio de H calculado para a estação eólica de SCR, correspondente aos de

uma atmosfera levemente instável, em média, contrastando com os valores de uma

atmosfera levemente estável, padrão do WAsP.

Em adição, observa-se também que a principal alteração nos resultados

surge da modificação de H

off

, enquanto a modificação de H

rms

tem menor influência

nos erros das simulações do WAsP, concordando com os resultados encontrados

em Giebel e Gryning (2004).

Utilizando os valores medidos no nível de 25 m e simulando a DP no nível

de 50 m, o valor ótimo de H

off

é em torno de 25 W/m² com H

rms

em torno de 25 W/m².

Estes valores do fluxo de calor correspondem ao de uma atmosfera levemente

instável, com pequeno desvio padrão em relação ao valor médio do fluxo de calor

superficial. Em adição, este valor ótimo diminui o erro na densidade de potência

eólica simulada pelo WAsP em aproximadamente 5,3 %, daquele produzido pelos

valores padrões do modelo.

4.5.2 Torre anemométrica de Canoa Quebrada

Apesar de nenhuma medida do fluxo de calor sensível ter sido realizada

em CQ, e nem ter sido estimado por algum método, realizaram-se testes de

sensibilidade com o WAsP, a fim de se obter valores ótimos dos parâmetros do fluxo

de calor superficial nesta região, a partir de medições eólicas e das características

locais representativas e de qualidade.

A Figura 4.23 mostra os valores de E (%) para a densidade de potência

eólica simulada pelo WAsP, em relação ao valor da DP calculada na torre

anemométrica de Canoa Quebrada, período de 01/04/2004 a 31/03/2005.

Inicialmente utilizou-se os valores de velocidade do vento medidos no nível de 40 m,

simulando-se a densidade de potência eólica no nível de 60 m a partir da

modificação sistemática de H

off

no WAsP, mantendo o valor padrão de H

rms

(100 W/m²) constante.

Observa-se que o valor ótimo de H

off

é torno de 0 W/m², e que o WAsP

sobre estima a densidade de potência calculada no nível de 60 m em

aproximadamente 3,63%. Em relação ao valor padrão de H

off

(-40 W/m²), indicado

pela linha sólida, este sobre estima a DP calculada em aproximadamente 3,95%. Em

adição, observa-se que os valores do erro (%) da densidade de potência eólica

simulada pelo WAsP no intervalo de H

off

correspondente a uma atmosfera levemente

instável, entre 10 W/m² e 50 W/m², são menores que o erro quando se usa o padrão

do modelo.

Figura 4.23 – Valores do erro (%) da densidade de potência eólica simulado pelo WAsP, em relação

ao calculado na torre anemométrica de CQ, para todo o período de dados, utilizando-se

os valores de velocidade do vento medidos no nível de 40 m e simulando a densidade

de potência eólica no nível de 60 m, a partir da modificação sistemática de H

off

A partir do valor ótimo de H

off

encontrado na torre anemométrica de CQ

(0 W/m²), modificou-se sistematicamente H

rms

. A Figura 4.24 mostra os valores do

erro (%) da densidade de potência eólica simulado pelo WAsP no nível de 60 m, em

relação ao calculado, utilizando-se os valores de velocidade do vento medidos no

nível de 40 m. Observa-se que o valor padrão de H

rms

(100 W/m²), indicado pela

linha sólida, sobre estima as observações de DP em aproximadamente 3,63%. O

valor ótimo de H

rms

encontrado, da ordem de 0 W/m², sobre estima as observações

em aproximadamente 3,51%.

A Figura 4.25 mostra os valores do erro (%) da densidade de potência

eólica simulado pelo WAsP, em relação ao calculado na torre anemométrica de CQ,

para toda a série de dados em estudo, utilizando-se os valores de velocidade do

vento medidos no nível de 60 m, simulando a densidade de potência eólica no nível

de 40 m, a partir da modificação sistemática de H

off

Figura 4.24 – Valores do erro (%) da densidade de potência eólica simulado pelo WAsP, em relação

ao calculado na torre anemométrica de CQ, para toda a série de dados, utilizando-se

os valores de velocidade do vento medidos no nível de 40 m e simulando a densidade

de potência no nível de 60 m, a partir da modificação sistemática de H

rms

Observa-se que o valor padrão de H

off

(-40 W/m²), indicado pela linha

sólida, subestima a DP calculada em aproximadamente 4,55%. O menor erro

encontrado corresponde a H

off

da ordem de 0 W/m², e neste caso o WAsP subestima

as observações em aproximadamente 4,24%. Os valores do erro (%) da densidade

de potência eólica no intervalo de H

off

correspondente a uma atmosfera levemente

instável, entre 10 W/m² e 50 W/m², são menores que o valor do erro quando se

utiliza o padrão do WAsP. Ressalta-se que no intervalo entre 100 W/m² e 200 W/m²,

os valores do erro (%) da densidade de potência eólica diminuem, chegando a ter

um valor da ordem do encontrado com H

off

em torno de 0 W/m².

A Figura 4.26 mostra os valores do erro (%) da densidade de potência

eólica simulado pelo WAsP no nível de 40 m, em relação ao calculado, utilizando-se

os valores de velocidade do vento medidos no nível de 60 m, modificando-se,

sistematicamente, H

rms

, a partir do valor ótimo de H

off

Observa-se que o valor padrão de H

rms

(100 W/m²) subestima as

observações de DP em aproximadamente 4,24%. O valor ótimo de H

rms

encontrado,

da ordem de 0 W/m², subestima as observações em aproximadamente 4,10%.

Figura 4.25 – Valores do erro (%) da densidade de potência eólica simulado pelo WAsP, em relação

ao calculado na torre anemométrica de CQ, para toda a série de dados, utilizando-se

os valores de velocidade do vento medidos no nível de 60 m e simulando a densidade

de potência eólica no nível de 40 m, a partir da modificação sistemática de H

off

Figura 4.26 – Valores do erro (%) da densidade de potência eólica simulado pelo WAsP, em relação

ao calculado na torre anemométrica de CQ, para toda a série de dados, utilizando-se

os valores de velocidade do vento medidos no nível de 60 m e simulando a densidade

de potência eólica no nível de 40 m, a partir da modificação sistemática de H

rms

Utilizando os valores medidos no nível de 40 m e simulando a densidade

de potência eólica no nível de 60 m, o valor ótimo de H

off

é em torno de 0 W/m² com

rms

em torno de 0 W/m². Estes valores do fluxo de calor superficial correspondem

ao de uma atmosfera neutra, com pequeno desvio padrão em relação ao valor

médio do fluxo de calor superficial. Em adição, este valor ótimo diminui o erro na

densidade de potência simulada pelo WAsP em aproximadamente 0,44% daquele

produzido pelos valores padrões do modelo.

Utilizando-se os valores de velocidade do vento medidos no nível de 60 m

para simular a densidade de potência eólica no nível de 40 m, o valor ótimo de H

off

em torno de 0 W/m² com H

rms

em torno de 0 W/m². Neste caso, o valor ótimo do

fluxo de calor superficial diminui o erro na densidade de potência simulada pelo

WAsP em aproximadamente 0,46%, daquele produzido pelos valores padrões do

modelo.

O fato dos valores do fluxo de calor superficial apresentar valores

próximos ao neutro em CQ pode ser justificado por o fluxo eólico, que

predominantemente vem do oceano, apresenta, conforme discutido na seção 4.2,

uma atmosfera com estratificação neutra, e que os efeitos do fluxo de calor em

continente ainda não dominam as observações. Ressalta-se que os valores ótimos

encontrados na torre eólica de CQ apresentam-se mais próximos dos padrões do

WAsP para o mar, que os padrões em continente.

Em adição, os resultados encontrados nas seções 4.5.1 e 4.5.2

concordam com os obtidos por Giebel e Gryning (2004) para uma atmosfera instável.

Eles encontraram melhores resultados usando valores de H

off

0 W/m² e H

rms

menores que 100 W/m², concluindo que o fluxo de calor do WAsP é menor que o

fluxo de calor medido na região e período por eles estudado.

5 CONCLUSÃO

Este capítulo apresenta os principais resultados encontrados nos

capítulos anteriores, que conduziram às conclusões mais importantes desta

dissertação, apresentando, ainda, perspectivas para trabalhos futuros, de acordo

com os resultados encontrados no desenvolvimento do mesmo.

5.1 Conclusões

O trabalho desenvolvido e apresentado nesta dissertação constitui uma

primeira abordagem no entendimento dos limites de aplicabilidade do modelo WAsP

no NEB, e em especial no litoral do Estado do Ceará. Os resultados aqui

apresentados podem contribuir na produção de melhores projetos eólicos, com

menores índices de incertezas ao mercado de produção de energia eólica no NEB.

A correta avaliação dos recursos eólicos, para fins de projetos de centrais eólicas, é

de extrema necessidade para uma área de pesquisas e de investimentos que vêm

apresentando crescimento acelerado no Brasil nos últimos anos.

A análise dos dados de reanálise mostrou o impacto causado na

velocidade média do vento em anos com contrastes climáticos, El-Niño e La-Niña,

sugerindo que, anos onde o total das chuvas é abaixo da média, El-Niño, há uma

intensificação nos valores médios da velocidade do vento nos meses de setembro a

dezembro. Em anos de La-Niña há uma redução nos valores médios da velocidade

do vento no litoral do estado do Ceará durante a estação chuvosa.

A atmosfera no NEB, principalmente no litoral, apresenta um

comportamento variando entre neutro e instável em média, contrastando com a

atmosfera levemente estável observada principalmente no norte da EU. Isto se deve

principalmente aos padrões do fluxo de calor sensível e latente observados na

região. Os dados de reanálise mostram este comportamento e podem ser utilizados

como ferramenta indicativa para estimar o valor médio do fluxo de calor sensível em

uma determinada região.

O fluxo de calor sensível calculado para a estação eólica de SCR mostra

que a atmosfera nessa região apresenta um comportamento instável em média,

reforçando a diferença entre as condições atmosféricas encontradas no NEB e a

assumida como padrão pelo WAsP. O valor médio deste fluxo, para o período em

estudo, foi estimado em aproximadamente 27 W/m² com desvio padrão de 75 W/m²

obtido pelo método do gradiente de Richardson, e aproximadamente 10 W/m² com

desvio padrão de 50 W/m² obtido considerando as funções de estabilidade nulas. O

padrão do WAsP tem valor médio de -40 W/m² e desvio padrão de 100 W/m² em

continente.

Ressalta-se que não se obtiveram grandes diferenças entre os valores do

fluxo de calor sensível calculado a partir do método do gradiente de Richardson, e o

considerando as funções diabáticas nulas na estação eólica de SCR.

A análise da sensibilidade do modelo WAsP à modificação do seu

parâmetro fluxo de calor superficial em SCR mostrou que os menores erros

encontrados na densidade de potência eólica simulada pelo WAsP, em relação ao

valor calculado, foram obtidos com H

off

em torno de 25 W/m² e H

rms

no intervalo

entre 0 W/m² e 50 W/m². Estes valores do fluxo de calor correspondem aos de uma

atmosfera levemente instável, com pequeno desvio padrão em relação ao valor

médio do fluxo de calor superficial, concordando com os valores calculados para H

em SCR. Dessa forma, calculando o fluxo de calor sensível utilizando a metodologia

aqui proposta, obtém-se resultados mais precisos com o WAsP.

O erro na densidade de potência eólica simulada pelo WAsP, em relação

aos valores padrões do modelo, diminui em aproximadamente 5,3%, no nível de

50 m, utilizando estes valores ótimos do fluxo de calor superficial.

Apesar de nenhuma medida do fluxo de calor sensível ter sido realizada

em CQ, e nem ter sido estimado por algum método, realizaram-se testes de

sensibilidade a fim de se obter valores ótimos para os parâmetros fluxo de calor

superficial do WAsP nesta região.

Os resultados obtidos com o WAsP em CQ, a partir da análise da

modificação sistemática dos parâmetros fluxo de calor superficial, mostraram que os

menores erros encontrados na densidade de potência eólica simulada pelo WAsP,

em relação ao valor observado, foram com H

off

em torno de 0 W/m² e H

rms

em torno

de 0 W/m². Estes valores do fluxo de calor correspondem aos de uma atmosfera

neutra, com pequeno desvio padrão do fluxo de calor.

O erro na densidade de potência eólica simulada pelo WAsP, em relação

ao calculado em CQ, utilizando estes valores ótimos do fluxo de calor superficial,

diminui em aproximadamente 0,44%, quando comparado com os valores padrões do

modelo no nível de 60 m.

Assim, os parâmetros H

off

e H

rms

padrão do WAsP não representam

satisfatoriamente as condições atmosféricas no NEB. O WasP tende a super estimar

a climatologia eólica no NEB, principalmente no litoral, podendo atingir valores

significativos quanto maior for o distanciamento da altura de medição para a altura

alvo.

5.2 Recomendações

Ações futuras que venham a melhorar, complementar, adicionar ou

corrigir os resultados e conclusões obtidos neste trabalho são de grande valia para o

desenvolvimento da energia eólica no Nordeste do Brasil. Diante disso, algumas

propostas de trabalhos futuros são apresentadas nesta seção.

Fazem-se necessários outros testes de sensibilidade, utilizando outros

sítios que dispõem de dados de vento adequados e caracterização precisa da

orografia, rugosidade e obstáculos. Em adição, recomenda-se analisar a influência

da rugosidade aerodinâmica continental e a importância dos efeitos térmicos para o

fluxo eólico, comparando os resultados com os obtidos pelo WAsP nas regiões

litorâneas cearenses.

Estudos aprofundados das equações do movimento atmosférico no NEB,

objetivando a aplicação eólica e análise de outros parâmetros que podem afetar a

correção da atmosfera pelo WAsP, pode contribuir para uma melhor representação

deste modelo na região em estudo.

100

Faz-se necessário uma rede de estações anemométricas adequadas para

a medição dos recursos eólicos, utilizando, por exemplo, medidas da temperatura do

ar em dois níveis, de onde será possível caracterizar a atmosfera e obter análises

mais precisas e confiáveis do fluxo de calor sensível destas regiões. Isto poderá

fornecer resultados numéricos mais precisos.

A abertura de um canal de discussão com o RISØ National Laboratory

visando uma possível adequação do modelo WAsP para as condições climáticas do

NEB.

101

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106

APÊNDICE A

Artigo publicado em revista indexada

107

V Workshop Brasileiro de Micrometeorologia 249

Análise dos parâmetros de fluxo de calor superficial

utilizados pelo modelo WAsP no levantamento do perfil

vertical do vento no litoral norte do Estado do Ceará

Cícero Fernandes Almeida Vieira

1,2

, Emerson Mariano da Silva

Francisco Sales Ávila Cavalcante

, Gustavo Rodrigues Silva

Aluno do Curso de Mestrado em Ciências Físicas Aplicadas – Universidade

Estadual do Ceará (UECE), (http://www.fisica.uece.br/pgfisica/),

Bolsista BRASELCO,

e-mail: [email protected]

EOLUS/Lab. de Pesquisas Avançadas em Energia Eólica/UECE. Fortaleza, CE

BRASELCO (Brasil Energia Solar e Eólica Ltda), Fortaleza – CE,

Homepage : http://www.braselco.com.br

Abstract

WAsP™ (Wind Atlas Analysis and Application Program) is a

diagnosis numerical model for high resolution wind power estimation from

wind measurements with neutral conditions. In this study we analyze the

surface heat flux parameters used by WAsP to evaluate wind speed profile

in two sites situated in the North coast in the State of Ceara, Northwest of

Brazil. We concluded that, for the analyzed time series and for the region

we studied, the surface heat parameters extracted from those data sugest

that the atmosphere of the region is of the neutral conditions. In addition,

the model was able to predict the wind vertical profile for that region.

1. Introdução

O Estado do Ceará está inserido na área da contínua circulação

atmosférica sub equatorial dos ventos alísios, apresentando se como gran-

de jazida de potencial eólico (Atlas do Potencial Eólico do Estado do Cea-

rá, 2001).

Dessa forma, esse trabalho tem como principal objetivo obter o

perfil vertical do vento, com alta resolução espacial, em duas regiões litorâ-

neas do Estado, usando o modelo numérico computacional de diagnóstico

WAsP

(Wind Atlas Analysis and Application Program), descrito em Troen

e Petersen (1989), a partir da análise dos parâmetros de fluxo de calor su-

perficial.

250 Ciência e Natura Especial, UFSM

2. Metodologia

O WAsP

é um modelo numérico que estima o potencial eólico

com alta resolução, recomendado para uso em terrenos com topografia de

declives baixos ou suavizados. Os parâmetros de fluxo de calor utilizados

no modelo são para uma atmosfera levemente estável. Em adição, o mode-

lo resolve os fluxos de vento dentro da camada limite atmosférica assumin-

do um perfil logarítmico do vento, a partir do vento observado, e a lei do

arraste geostrófico.

Usaram-se séries horárias de velocidades e direção do vento, ob-

servados a 10 metros de altura no período de setembro de 2004 a agosto de

2005, obtidas da rede Plataforma de Coleta de Dados (PCD’s) da Funda-

ção Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos (FUNCEME), nos

municípios de Acaraú – CE e Barroquinha – CE (Figura 1).

Figura 1. Localização aproximada das PCD’s da FUNCEME, Municípios Acaraú – CE

e Barroquinha – CE, e dos pontos com dados de Reanalysis.

Para a obtenção do fluxo de calor superficial nas regiões em estu-

do (Figura 1), utilizaram se os dados do Projeto Reanalysis do National

Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric

Research (Kalnay et al., 1996). Na construção dos mapas das linhas de con-

torno utilizados no modelo de fluxo do WAsP

usou-se o conjunto de

V Workshop Brasileiro de Micrometeorologia 251

dados de topografia do projeto SRTM (Shuttle Radar Topography Mission),

descrito em Rodríguez et al. (2005), e para a vegetação utilizou se um com-

primento de rugosidade (z

) 0,03 m, coberta por solo areno argiloso, carac-

terístico de falésias.

3. Resultados e discussão

Os valores encontrados para o fluxo de calor superficial, variam

de 1,24 Wm

-2

(setembro/04) a 10,76 Wm

-2

(junho/05) para Acaraú – CE

e de 8,99 Wm

(setembro/04) a 11,73 Wm

-2

(maio/05) para Barroquinha –

CE, com valores médios (período de setembro de 2004 a agosto de 2005)

de 3,87 Wm

-2

e 1,46 Wm

-2

, respectivamente. Dessa forma, os resultados

mostram que o fluxo de calor superficial encontrado para as duas regiões

apresenta uma atmosfera com comportamento neutro, concordando com

os valores de classes de fluxo de calor apresentados na literatura (Giebel e

Gryning, 2004).

A Figura 2 mostra os valores médios do perfil vertical da velocida-

de do vento, obtidos usando o WAsP

, para diferentes classes de rugosidade

, no período de setembro de 2004 a agosto de 2005, nos municípios de

Acaraú – CE e Barroqinha – CE, utilizando-se valores padrões para o

fluxo de calor superficial e a média obtida para o período.

Em geral, nas duas situações em estudo, observa se que, quanto

maior o valor do comprimento de rugosidade, menor é o valor da velocida-

de do vento encontrada. Em adição, para o município de Acaraú – CE

tem-se maiores desvios do valor da velocidade encontrada no caso da at-

mosfera neutra em relação a estável, que os obtidos para o município de

Barroquinha – CE. Ressaltando se que estes desvios variam entre aproxi-

madamente 0% e 15% em alturas menores ou iguais a 100 m.

4. Conclusões

Os resultados apresentados nesse trabalho são um primeiro passo

para o entendimento da representatividade dos parâmetros utilizados pelo

modelo WAsP

na obtenção dos perfis verticais do vento. A partir desses

resultados obtidos em dois sítios do litoral Norte do Estado do Ceará,

pode se identificar o erro observado no perfil médio vertical do vento cau-

sado pela variação nos valores do fluxo de calor superficial, e se o valor da

rugosidade superficial utilizada realmente é representativa para o período

em estudo.

252 Ciência e Natura Especial, UFSM

Figura 2. Valores da velocidade média do vento a partir dos dados de velocidade da PCD

de Acaraú CE (a) e Barroquinha CE (b) para diferentes tipos de rugosidades, assumindo

o fluxo de calor superficial padrão do WAsP (série com símbolos sem preenchimento) e a

média obtida para o período em estudo (série com símbolos preenchido),

respectivamente.

5. Referências

Atlas do Potencial Eólico do Estado do Ceará, Governo do Estado do

Ceará – Secretaria da Infraestrutura. CD ROM, 2001.

GIEBEL, G.; GRYNING, S.-E. Shear and stability in high met masts,

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TROEN, I.; PETERSEN, E. L. European Wind Atlas. Risø National

Laboratory, 1989.

V657s

Vieira, Cícero Fernandes Almeida

Sensibilidade do modelo WAsP aos efeitos da

estabilidade atmosférica no Nordeste do Brasil/ Cícero

Fernandes Almeida Vieira. — Fortaleza, 2008.

111 p.

Orientador: Prof. Dr. Emerson Mariano da Silva.

Dissertação (Mestrado Acadêmico em Ciências

Físicas Aplicadas) – Universidade Estadual do Ceará,

Centro de Ciências e Tecnologia.

1. Fluxo de calor sensível. 2. Modelagem numérica.

3. Nordeste do Brasil. 4. Potencial eólico.

I. Universidade Estadual do Ceará, Centro de Ciências

e Tecnologia.

CDD: 620

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