Análise do Desempenho do Modelo WRF num Episódio de Vento Intenso e Persistente num Grande Reservatório Tropical

Abstract

Resumo O presente estudo apresenta uma aplicação do modelo de mesoescala WRF à simulação de um episódio de vento intenso e persistente que ocorre com frequência irregular no reservatório de Guapé, MG. Tal evento altera a rotina da população na região, fazendo com que, por exemplo, a embarcação que faz a travessia entre as cidades de Guapé e Capitólio interrompa o serviço. Durante um destes episódios, ocorrido em 22 de setembro de 2016, foram realizadas medidas utilizando um LIDAR Zephir ZP300 e uma torre anemométrica, e estes dados foram posteriormente utilizados para validar as simulações. Para a avaliação dos resultados, foram comparadas pressão, temperatura, umidade e velocidade do vento simuladas e observadas. A análise dos perfis verticais de velocidade simulados sugere a presença de um jato de baixos níveis, posicionado em torno de 500 m acima da superfície, gerado por um gradiente de temperatura pós-frontal, cuja parte inferior teria sido acelerada pelo relevo e pela variação de rugosidade superficial terra-água. Mais estudos encontram-se atualmente em andamento para que se possa sugerir à população e às autoridades locais algum tipo de ação preventiva.

The wind regime over the Brazilian Southeast: Spatial and temporal characterization using multivariate analysis

“…The most important wind speed classes were 1.4–1.9 m·s −1 (14%) and 1.0–1.4 m·s −1 (12.1%). The wind regime at this station is directly influenced by the topography and obstacles (Whiteman, 2000; Crosman and Horel, 2010; Assireu et al ., 2011; Pellegrini et al ., 2016; 2019).…”

“…The wind is an important meteorological variable to socioeconomic activities such as renewable energy (Assireu et al ., 2011; Pellegrini et al ., 2016; Pellegrini et al ., 2019; Silva et al ., 2019) and agriculture (Vacek et al ., 2018). The spatial and temporal characteristics of the wind regime are central to several areas of meteorology, including weather forecasting (Torres and Ferreira, 2011) and climatology (Reboita et al ., 2010; Brito et al ., 2017; Gilliland and Keim, 2018a; Sobral et al ., 2018a; Gilliland et al ., 2020).…”

“…The variability of the wind field pattern can be characterized using statistical methods such as probability distribution functions (PDFs) (Bautista et al ., 2004; Bueno et al ., 2011; Liska et al ., 2013; Sousa Gomes et al ., 2019), commonly applied in studies of wind energy potential (Assireu et al ., 2011; Pellegrini et al ., 2019). Other methods include multivariate tools such as principal components analysis (PCA) (Correia Filho and Silva Aragão, 2014; Geng et al ., 2020) and cluster analysis (Burlando et al ., 2008; Correia Filho and Silva Aragão, 2014; Souza et al ., 2020).…”

Previsões de Precipitação de Modelos Atmosféricos como Subsídio à Operação de Sistemas de Reservatórios

“…No Brasil, teve sua operação iniciada na ocasião das Olimpíadas de 2016, para prever ondas e correntes (INPE, 2016). Desde então, tem sido aplicado em diversos estudos (Cardoso, 2018;Pellegrini, 2019;Loriato, 2018).…”

Uso de VANT para Prospecção Eólica em Sistemas Aquáticos: Desenho Amostral e Avanços Instrumentais

“…Serão abordados em detalhe as observações do escoamento sobre colinas a partir do perfilhamento com o VANT e modelagem analítica (Assireu et al, 2019. ), a influência do fetch do sistema aquático para o escoamento (Nassif et al, submetido a esta Revista), integração dos dados observados com modelagem numérica (Pellegrini et al, 2019), e a influência de mudanças abruptas da rugosidade superficial na interface água terra para o regime de estabilidade atmosférica (Siqueira et al, submetido a esta Revista).…”