On the Use of Parametric Wind Models for Wind Wave Modeling under Tropical Cyclones

Ruíz-Salcines, Pablo; Salles, Paulo; Robles-Díaz, Lucia; Diaz-Hernandez, Gabriel; Torres-Freyermuth, Alec; Appendini, Christian M.

doi:10.3390/w11102044

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“…Los resultados de la serie temporal de la altura de oleaje para el huracán Gustav tienden a parecerse a las observaciones, por ende, el buen desempeño obtenido en los tres estadísticos evaluados. Este resultado en particular y no en los otros 3 huracanes simulados, pareciera confirmar lo que indica Ruiz-Salcines et al (2019) sobre el desempeño que se puede obtener para ciertos eventos de huracanes.…”

Section: Discussionunclassified

“…Otros autores como Moon et al (2003) mencionan que la simulación de oleaje con un modelo numérico de tercera generación como WAVEWATCH III y forzado con el campo de vientos de un modelo paramétrico, produjo una buena consistencia entre los resultados del modelo y los datos observados en boyas marinas. En un estudio reciente de Ruiz-Salcines et al (2019) se evalúa el campo de viento al usar 6 diferentes modelos paramétricos para huracanes y la respuesta del campo de olas que utiliza el modelo MIKE21. Uno de los hallazgos que se mencionan es, los modelos paramétricos pueden ser precisos para algunos eventos, pero para otros pueden encontrarse imprecisiones en los resultados.…”

Section: Introductionunclassified

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La respuesta de modelos espectrales de olas en condiciones de huracanes intensos en el golfo de México

Escalante¹,

Rodríguez²

2020

Rev. Mar. Cost.

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Se evaluó la respuesta de dos modelos numéricos de oleaje de tercera generación en condiciones de viento extremo, un modelo de oleaje de aguas profundas, WAVEWATCH III y un modelo de olas de aguas someras, SWAN. El objetivo general del trabajo fue evaluar el desempeño de dos modelos espectrales de olas para representar las condiciones de altura de oleaje de un huracán con viento generado por dos tipos de modelos de viento: uno paramétrico y otro dinámico. Se realizó 4 experimentos con huracanes mayores e históricos que atravesaron el golfo de México (Lili 2002, Iván 2004, Rita 2005 y Gustav 2008). Para comparar los resultados de los modelos se utilizó datos observados de rapidez del viento y altura de oleaje de boyas de la National Data Buoy Center y se evalúa con parámetros estadísticos. Los resultados mostraron que al usar el campo de viento del modelo paramétrico en los modelos SWAN y WAVEWATCH III, ambos tienden a representar los máximos de altura significante del oleaje con lo observado, cuando la trayectoria de la tormenta pasa cerca de la boya de registro (< 400 km). El modelo WAVEWATCH III forzado con el campo de viento del modelo WRF tiende a subestimar el máximo de altura de oleaje observado. La estadística evaluada y las series temporales de rapidez de viento y altura de oleaje, mostró que el modelo SWAN y el modelo WAVEWATCH III forzados con el modelo paramétrico HURWIN son adecuados en la simulación de oleaje en condiciones de huracanes mayores.

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Section: Discussionunclassified

Section: Introductionunclassified

La respuesta de modelos espectrales de olas en condiciones de huracanes intensos en el golfo de México

Escalante¹,

Rodríguez²

2020

Rev. Mar. Cost.

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“…Cítese: Rey, W., Monroy, J., Quintero-Ibáñez, J., Escobar Olaya, G. A., Salles, P., Ruiz-Salcines, P., Appendini, C. (2019)…”

Section: Palabras Claveunclassified

“…Dado que los modelos hidrodinámicos emplean campos de viento a nivel superficial (10 m sobre nivel del mar), se debe aplicar correcciones a cada una de estas dos componentes para pasar de altura gradiente a altura superficie (10 m). Estas correcciones son ampliamente explicadas en Lin y Chavas (2012) y Ruiz-Salcines et al (2019).…”

Section: Introductionunclassified

Evaluación De Áreas Susceptibles a La Inundación Por Marea De Tormenta Generada Por Huracanes en El Archipiélago De San Andrés, Providencia Y Santa Catalina, Colombia

Rey¹,

Monroy²,

Quintero-Ibáñez³

et al. 2019

Bol. Cient. CIOH

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Debido a la posición geográfica del archipiélago de San Andrés, Providencia y Santa Catalina (SPSC), esta es la parte del territorio colombiano más expuesto a ser inundado por marea de tormenta generada por ciclones tropicales (CT). Entre los peligros asociados a los CT, las inundaciones suelen ocasionar los mayores daños. En este estudio se evalúa un escenario extremo de inundación por marea de tormenta asociada a CT para establecer las áreas susceptibles a la inundación en este archipiélago. Dada la escasez de CT históricos en este archipiélago, se generó una base de datos de CT hipotéticos, los cuales son un conjunto de eventos con una velocidad de viento constante (95.17 m/s), una velocidad de traslación constante de 5.87 m/s y un radio máximo de viento constante de 56.3 km, para trayectorias con cinco direcciones de aproximación al área de interés. Se evaluaron siete trayectorias paralelas para cada dirección, separadas por 6 km. La misma metodología fue utilizada para la isla de San Andrés, y separadamente para Providencia y Santa Catalina, se usaron diferentes eventos debido a la distancia entre ellas (90km). El modelo hidrodinámico se forzó con campos de viento y presión generados a partir de la base de datos de CT hipotéticos para determinar la marea de tormenta e inundación por CT en el archipiélago de SPSC. Los resultados obtenidos incluyen la envolvente de las envolventes individuales de la distribución espacial del espejo de agua (nivel del agua referido al nivel del terreno) de cada evento, reportando el escenario de inundación más conservador generado por marea de tormenta de CT en el archipiélago de SPSC. Las áreas propensas a inundación en la isla de San Andrés están ubicadas al Este de la misma, principalmente donde se encuentran los puertos de abrigo y en la parte Norte donde se encuentran los principales asentamientos humanos. Para la isla de Providencia estas áreas se encuentran al Este, en regiones circunvecinas al aeropuerto y al Norte, a lo largo del canal que la separa de la isla de Santa Catalina. Para esta última isla, las áreas propensas a inundación se encuentran al Sureste. Bajo este escenario de inundación el porcentaje de área afectada sería de 13.39%, 4.24%, y 4.43% para San Andrés, Providencia y Santa Catalina, respectivamente.

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“…The computational costs of parametric and meteorological models differ by orders of magnitude. The use of numerical wave models, forced with parametric wind fields, is a common practice within the climatic characterization of extreme events [14].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Prediction of Extreme Wind Speed for Offshore Wind Farms Considering Parametrization of Surface Roughness

Chen

et al. 2021

Energies

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Large-scale offshore wind farms (OWF) are under construction along the southeastern coast of China, an area with a high typhoon incidence. Measured data and typhoon simulation model are used to improve the reliability of extreme wind speed (EWS) forecasts for OWF affected by typhoons in this paper. Firstly, a 70-year historical typhoon record database is statistically analyzed to fit the typhoon parameters probability distribution functions, which is used to sample key parameters when employing Monte Carlo Simulation (MCS). The sampled typhoon parameters are put into the Yan Meng(YM) wind field to generate massive virtual typhoon in the MCS. Secondly, when typhoon simulation carried out, the change in wind field roughness caused by the wind-wave coupling is studied. A simplified calculation method for realizing this phenomenon is applied by exchanging roughness length in the parametric wind field and wave model. Finally, the extreme value theory is adopted to analyze the simulated typhoon wind data, and results are verified using measured data and relevant standards codes. The EWS with 50-year recurrence of six representative OWF is predicted as application examples. The results show that the offshore EWS is generally stronger than onshore; the reason is sea surface roughness will not keep growing accordingly as the wind speed increases. The traditional prediction method does not consider this phenomenon, causing it to overestimate the sea surface roughness, and as a result, underestimate the EWS for OWF affected by typhoons. This paper's methods make the prediction of EWS for OWF more precise, and results suggest the planer should choose stronger wind turbine in typhoon prone areas.

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On the Use of Parametric Wind Models for Wind Wave Modeling under Tropical Cyclones

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La respuesta de modelos espectrales de olas en condiciones de huracanes intensos en el golfo de México

La respuesta de modelos espectrales de olas en condiciones de huracanes intensos en el golfo de México

Evaluación De Áreas Susceptibles a La Inundación Por Marea De Tormenta Generada Por Huracanes en El Archipiélago De San Andrés, Providencia Y Santa Catalina, Colombia

Prediction of Extreme Wind Speed for Offshore Wind Farms Considering Parametrization of Surface Roughness

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