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dc.creator.IDMARIANO, E. B.pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4918047771213886pt_BR
dc.contributor.advisor1CAVALCANTI, Enilson Palmeira.-
dc.contributor.advisor1IDCAVALCANTI, E. P.pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8091357561663457pt_BR
dc.contributor.referee1BRITO, José Ivaldo Barbosa de.-
dc.contributor.referee2SOUZA, Enio Pereira de.-
dc.contributor.referee3FIGUEIREDO, José Carlos.-
dc.contributor.referee4SILVA, Madson Tavares.-
dc.description.resumoNa realização deste trabalho, foram analisadas variações espaciais e temporais do vento e da potência eólica para a região do nordeste setentrional oriental do Brasil. Para tanto, utilizou-se o modelo Brazilian developments on the Regional Atmospheric Modeling System (BRAMS) usando como entrada dados de reanálises do National Centers for Environmental Prediction (NCEP). Foram utilizados dados observados da velocidade do vento de três mesorregiões da Paraíba do período de 1 a 31 de outubro de 2010 para validação do modelo BRAMS. Reanálises do ERA-Interim, com resolução espacial de 0,75° x 0,75° foram utilizadas como uma segunda fonte de dados para o mesmo propósito. Nesta comparação, foram feitas correlações e aplicados testes de significância estatística, assim como, avaliação dos parâmetros de forma e escala da distribuição de Weibull. Após validação, foram geradas simulações do vento dos meses de março, junho, setembro e dezembro para o período de 1983 a 2013. Foram avaliadas as variações sazonais e interanuais da velocidade do vento em quatro cidades com parques eólicos instalados. Os resultados apontam coeficientes de correlações acima de 0,70 com significância estatística de 99% (α = 0,01). Na distribuição de Weibull, os parâmetros de forma e de escala mostraram-se próximos aos obtidos para os dados observados. Na variação sazonal, o mês de setembro apresentou velocidades do vento mais intensas e menos intensas em março, com valores intermediários verificados em junho e dezembro. Na distribuição espacial da média climatológica da velocidade do vento e da potência eólica, destacam-se influências da topografia, com velocidades mais intensa e maior potencial eólico sobre áreas mais elevadas. Variações interanuais, devido alterações na TSM dos oceanos Pacífico e Atlântico Tropicais, mostraram que em anos de El Niño e Gradiente Meridional Positivo o vento sobre o nordeste setentrional oriental do Brasil é intensificado e que a atuação simultânea de ambos, potencializa esse aumento. Com os resultados obtidos o uso da simulação de Densidade de Potencia Eólico (DPE), utilizando o modelo BRAMS pode ser aplicado em qualquer região da América do Sul.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Tecnologia e Recursos Naturais - CTRNpt_BR
dc.publisher.programPÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIApt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqMeteorologiapt_BR
dc.titleSimulação do modelo BRAMS para instalação de parque eólico no nordeste setentrional oriental do Brasil.pt_BR
dc.date.issued2017-05-26-
dc.description.abstractIn this work, wind and wind power spatial and temporal variability were analyzed for the northern region. For this, the Brazilian development on the Regional Atmospheric Modeling System (BRAMS) atmospheric model was used, alongside National Center for Environmental Prediction (NCEP) reanalysis data. Observed wind speed data from three meso regions of Paraíba from October 1 to October 31, 2010 were used to validate the BRAMS model. Reanalyses of the ERA-Interim with spatial resolution of 0.75 ° x 0.75 ° were used as a second data source for the same purpose. In this comparison, we performed correlation analysis and verified its statistical significance, as well as the evaluation of the shape and fit parameters of the Weibull distribution. After further validation, wind simulations were generated in the months of March, June, September and December for the period from 1983 to 2013. Seasonal and interannual wind speed variation was evaluated in four cities with wind farms. The results show correlation coefficients above 0.70 with a statistical significance of 99% (α = 0.01). In the Weibull distribution, the shape and fit parameters were close to those obtained for the observed data. In the wind speed seasonal variation, September presented more intense, while March showed lower wind speeds with intermediate values verified in June and december. Spatial distribution of the average climatological wind speed and wind power topography influences are highlighted, with higher velocities and greater wind potential on higher altitude areas. Interannual variations, due to changes in the SST of the Pacific and Atlantic Tropical Oceans, have shown that in the years influenced by El Niño and positive Southern Gradient, the wind over the north east to Brazil is intensified and that the simultaneous action of both SST gradients amplifies this increase. With the results obtained the use of the Wind Power Density (WPD) simulation using the BRAMS model can be applied in any region of South America.pt_BR
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/1413-
dc.date.accessioned2018-08-13T14:24:33Z-
dc.date.available2018-08-13-
dc.date.available2018-08-13T14:24:33Z-
dc.typeTesept_BR
dc.subjectBRAMSpt_BR
dc.subjectVelocidade do Ventopt_BR
dc.subjectPotencial Eólicopt_BR
dc.subjectTSMpt_BR
dc.subjectWind Speedpt_BR
dc.subjectWind Powerpt_BR
dc.subjectClimatologiapt_BR
dc.subjectClimatologypt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorMARIANO, Everson Batista.-
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.description.sponsorshipCapespt_BR
dc.identifier.citationMARIANO, E. B. Simulação do modelo BRAMS para instalação de parque eólico no nordeste setentrional oriental do Brasil. 2017. 85 f. Tese (Doutorado em Meteorologia) – Programa de Pós-Graduação em Meteorologia, Centro de Tecnologia e Recursos Naturais, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2017. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/1413pt_BR
Appears in Collections:Doutorado em Meteorologia.

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