INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL CENTRO DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIA APLICADA Y TECNOLOGÍA AVANZADA, UNIDAD ALTAMIRA

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1 INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL CENTRO DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIA APLICADA Y TECNOLOGÍA AVANZADA, UNIDAD ALTAMIRA RECONSTRUCCIÓN DEL CAMPO DE VIENTO PARA LA GENERACIÓN DE MAPAS DE POTENCIAL EÓLICO A LO LARGO DE LA COSTA DEL ESTADO DE TAMAULIPAS, MÉXICO TESIS QUE PARA OBTENER EL GRADO DE MAESTRO EN TECNOLOGÍA AVANZADA PRESENTA: LIC. MAGDIEL CARRASCO DÍAZ DIRECTOR DE TESIS: DR. DAVID ALBERTO RIVAS CAMARGO ALTAMIRA, TAMAULIPAS JUNIO DEL 2012

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5 Dedicatoria A la memoria del Dr. Orzo Sánchez Montante. A dos grandes mujeres de mi vida, mi madre y mi novia, por su dedicación, paciencia y amor. Y especialmente a mi padre, quien ha estado conmigo en todos los momentos difíciles.

6 AGRADECIMIENTOS Se hace imprescindible dedicarles un mensaje de agradecimiento a todas aquellas personas e instituciones que de una forma u otra hicieron posible que este gran reto llegase a vencerse. A la memoria del Dr. Orzo Sánchez Montante promotor de esta investigación, el cual desgraciadamente no puede aparecer como director de esta tesis por no encontrarse físicamente entre nosotros, pero sus ideas quedaron plasmadas en este trabajo. Al Dr. David Alberto Rivas Camargo, quien rescató este proyecto en una etapa muy difícil y con su brillante dirección logró encaminar estos resultados para que concluyeran satisfactoriamente. Al colectivo de sinodales, los cuales con sus señalamientos permitieron que este texto quedara con mejor claridad. A mi familia, por haber soportado esta separación y apoyarme incondicionalmente. A mis amigos cubanos encontrados en México, quienes me ayudaron a no sentirme tan lejos de mi país. A mis amigos mexicanos, por su colaboración y hospitalidad, especialmente a Xareni y Manuel en Tampico, así como David y Rocío en Ensenada quienes me mostraron un México diferente. A la dirección del Instituto de Meteorología de Cuba, por permitirme salir del país para realizar esta maestría. Al Instituto Politécnico Nacional y al Centro de Investigación en Ciencia Aplicada y Tecnología Avanzada, Unidad Altamira, por admitirme en su programa de maestría, especialmente al departamento de Oceanografía y Posgrado por su colaboración en los momentos difíciles.

7 Al Consejo Nacional de Ciencia y tecnología, por proporcionarme la beca de maestría. Al Instituto Nacional de Estadística y Geografía, por facilitarme la información topográfica del estado de Tamaulipas. Al Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California, por acogerme en sus instalaciones para culminar satisfactoriamente los resultados de este proyecto.

8 RESUMEN En el presente trabajo se realizó una reconstrucción espacio-temporal del viento basada en mediciones satelitales, a fin de optimizar el cálculo del potencial eólico a lo largo de la costa de Tamaulipas. De esta forma se presenta una metodología de trabajo que permite caracterizar la variabilidad del viento y realizar estimaciones del potencial eólico en zonas costeras donde no se cuenta con las apropiadas mediciones meteorológicas. Para la realización de esta investigación se tomaron los datos superficiales del viento a 10 m de altura registrados por la estación meteorológica de Altamira por presentar una serie de datos más completa en comparación con otras estaciones. Por otra parte, se utilizó un producto satelital (BMWF-CERSAT) el cual provee datos de componentes zonal y meridional del viento con una resolución de 25 km ( ), siendo validado con cuatro estaciones de la región oriental de Cuba. Luego de la comparación estadística entre las observaciones y el producto satelital, se determinó el campo de viento promedio de la zona de estudio. Se modeló el campo de viento a 50 m de altura con el paquete computacional WAsP (Wind Atlas Analysis and Application Program) y a partir de esto se determinó la densidad de potencia media. Estos resultados permitieron establecer una comparación con los resultados previos obtenidos por otros autores. Entre los principales resultados se encontró que es posible estimar campos de viento de una zona determinada a partir de los datos del producto satelital, siempre y cuando se tenga en cuenta que en las zonas costeras como promedio puede sobrestimarse la intensidad del viento en 1 m/s, aumentando esta sobrestimación tierra adentro en 2 m/s. A partir del mapa obtenido con el WAsP, el potencial eólico de la mitad sur del estado de Tamaulipas se clasifica como pobre ( W/m 2 ), llegando a ser marginal en algunas áreas muy cerca de la costa. Sólo en la mitad norte del Estado se clasifica al potencial como moderado ( W/m 2 ), observándose un buen potencial en la zona lagunar.

9 ABSTRACT In this research a space-time reconstruction of the wind based on satellite measurements was carried out, in order to improve the assessment of the wind potential along the coast of Tamaulipas. Thus, it presents a methodology that allows to characterize the variability of wind and to estimate the wind potential in coastal areas where appropriate meteorological measurements are not available. To carry out this research surface wind data at 10 m height were taken, recorded by the meteorological station of Altamira since it presents a more complete data set. Moreover, we used a satellite product (BMWF-CERSAT) which provides data of zonal and meridional components of wind with a resolution of 25 km ( ), being validated with four seasons of eastern Cuba. After a statistical comparison between observations and satellite products, we determined the average wind field of the study area. The wind field at 50 m height was modeled, by using the software package WAsP (Wind Atlas Analysis and Application Program) and from this, we determined the average power density. These results allow a comparison with previous results obtained by other authors. Among the main results, it was found that it is possible to estimate wind fields in a given area by using satellite data products, as it is kept in mind that in coastal areas the average wind speed may be overestimated by 1 m/s, increasing this overestimation inland to 2 m/s. From the map obtained with the WAsP, the wind potential of the southern half of the state of Tamaulipas is classified as poor ( W/m 2 ), becoming marginal in some areas near the coast. Only in the northern half of the state it is classified as moderate potential ( W/m 2 ), showing a good potential in the lagoon zone.

10 ÍNDICE GENERAL Páginas Capítulo 1. Introducción Actualidad del tema Objetivo general Objetivos específicos Hipótesis Aportación práctica Estructura de la Tesis.. 5 Capitulo 2. Antecedentes y fundamentación teórica Antecedentes Fundamentación teórica. 13 Capitulo 3. Materiales y métodos a utilizar Zonas de estudio Datos y metodología Capitulo 4. Discusión de los resultados Validación del producto satelital Análisis de las estaciones de Tamaulipas Análisis de las estaciones de Cuba.. 36

11 ÍNDICE GENERAL (Continuación) Páginas 4.2 Reconstrucción del campo de viento con los datos satelitales Modelación con el WAsP Análisis de factibilidad de las escalas de generación eólica. 58 Conclusiones Recomendaciones Bibliografía ANEXO I. Detalles del modelo WAdP. 70 I.1 Datos de entrada al modelo 70 I.2 Ecuaciones utilizadas por el modelo. 73

12 ÍNDICE DE FIGURAS Figura 1 Capacidad total de energía eólica (en MW) instalada en todo el Página mundo hasta el 2011 (WWEA 2012) 2 2 Mapa de potencial eólico de México. Según Schwartz y Elliott (1995) Mapa representativo de las zonas con mejor potencial eólico de México. (Saldaña y Miranda 2005) Mapa de Potencial Eólico de México a 50 m de altura, obtenido del Explorador de Recursos Renovables, Instituto de Investigaciones Eléctricas (ERRIIE 2011) Mapa del campo de viento medio de México a 50 m de altura, obtenido del Explorador de Recursos Renovables, Instituto de Investigaciones Eléctricas (ERRIIE 2011) Densidad de potencia del viento a 50 m ( ) a partir de los datos de la estación meteorológica del puerto de Altamira (Quiroga-Goode 2007) Perfil vertical del viento típico sobre tres diferentes superficies (Wizelius 2007) Zona de estudio del estado de Tamaulipas Zona de estudio de la costa de Tamaulipas. Los asteriscos indican las Estaciones Meteorológicas de referencia EMAS-CNA. Los puntos indican nodos del producto satelital BMWF-CERSAT. Cada nodo más cercano a una estación meteorológica se indica como un círculo vacío 20

13 ÍNDICE DE FIGURAS (Continuación) Figura Página 10 Zona de validación, región oriental de Cuba. Los asteriscos indican las Estaciones Meteorológicas de referencia (EMC-INSMET). Los puntos indican nodos del producto satelital BMWF-CERSAT. Cada nodo más cercano a una estación meteorológica se indica como un círculo vacío Zona de estudio dividida en 8 polígonos según las cartas topográficas del INEGI Intensidad del viento contra años registrados de las estaciones de Tamaulipas. De arriba hacia abajo, estación Matamoros, San Fernando, Soto la Marina y Altamira Comparación entre la estación meteorológica de Altamira y el nodo más cercano del producto satelital. (A) Ciclo medio estacional de la intensidad del viento. (B) Ciclo estacional de la desviación estándar Relación entre los valores de intensidad de viento del producto satelital (nodo más cercano a la estación) y la estación meteorología de Altamira. (A) Coeficiente de correlación lineal. (B) RECM. (C) EAM. (D) Sesgo Distribución de frecuencia por rumbos anual de la dirección e intensidad del viento. (A) Estación meteorológica de Altamira. (B) Nodo del producto satelital

14 ÍNDICE DE FIGURAS (Continuación) Figura Página 16 Distribución de frecuencia por rumbos de la dirección e intensidad del viento. (A) Estación meteorológica 365. (B) Producto satelital por el método del nodo más cercanos. (C) Producto satelital por el método de interpolación Similar a la Figura 16, pero para la estación Similar a la Figura 16, pero para la estación Similar a la Figura 16, pero para la estación Campo de viento medio ( ) de la costa de Tamaulipas a partir del producto satelital, dividido en cuatro cuadrantes Ciclo medio estacional de la intensidad del viento en los cuadrantes definidos en la figura Campo promedio de viento regional durante los meses de enero, abril, junio y octubre ( ) obtenido con el producto satelital Las isolíneas representan el campo de presión en el mismo período obtenido con NOAA (2011) Densidad de potencia media a 50 m de altura de la costa de Tamaulipas. Se incluye clasificación del potencial eólico utilizada por Miranda y Saldaña (2006) Primer escenario del campo de viento medio modelado en el WAsP a 50 m de altura. Se resaltan con líneas y se numeran los polígonos de modelación. Los puntos indican la ubicación de las estaciones virtuales a partir de los nodos del viento satelital utilizados... 50

15 ÍNDICE DE FIGURAS (Continuación) Figura Página 25 Primer escenario del campo de densidad de potencia media modelado en el WAsP a 50 m de altura. Se resaltan con líneas los polígonos de modelación Segundo escenario del campo de viento medio modelado en el WAsP a 50 m de altura. Se resaltan con líneas y se numeran los polígonos de modelación. Los puntos indican la ubicación de los nodos utilizados Segundo escenario (ver texto) del campo de densidad de potencia media modelado en el WAsP a 50 m de altura. Se resaltan con líneas los polígonos de modelación. Los puntos indican la ubicación de las estaciones virtuales Wind Atlas generado por el WAsP para el polígono 5 (entre las latitudes 24 y 24.5 grados). En la parte superior se muestra la tabla de extrapolación vertical y horizontal. En la parte inferior se muestra la distribución de frecuencia de la dirección (izquierda) y de la intensidad (derecha) del viento para 50 m de atura y rugosidad predominante Wind Atlas generado por el WAsP para el polígono 6 (entre las latitudes 24.5 y 25 grados). En la parte superior se muestra la tabla de extrapolación vertical y horizontal. En la parte inferior se muestra la distribución de frecuencia de la dirección (izquierda) y de la intensidad (derecha) del viento para 50 m de atura y rugosidad predominante Igual a Figura 27, pero para el tercer escenario... 57

16 ÍNDICE DE FIGURAS (Continuación) Figura Página 31 Aerogenerador Vesta V52/850 (http://www.thewindpower.net/turbine_- es_27_vestas_v php), utilizado para la simulacion de los parque eólicos en este trabajo Ubicación de los parques eólicos experimentales. Primer parque eólico P1-6AE-V52, segundo parque P2-6AE-V52, tercer parque P3-6AE-V52. La imagen fue tomada del Google Earth Esquema de rugosidad según Mortensen et al. (2005). Las clases de rugosidad se indican con líneas verticales. Los puntos centrales dan los valores de referencia y longitud de las líneas indica el intervalo del parámetro de aspereza admitido por cada una de las clases Análisis esquemático de la rugosidad en un área en particular (Mortensen et al. 2005) Aspecto de la función de densidad de la distribución de Weibull para distintos valores del parámetro de forma k (Troen y Petersen 1989). 74

17 ÍNDICE DE TABLAS Tabla Página 1 Capacidad de energía eólica (en MW) instalada por países hasta el 2011 (WWEA 2012). 3 2 Resumen del potencial eólico de la costa de Altamira (sur de Tamaulipas) de acuerdo a diferentes autores Estadísticas para cada estación de Cuba Comparación entre los parques eólicos modelados... 61

18 CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN Es un hecho que la humanidad se enfrentará a la escasez de combustibles fósiles y al correspondiente impacto sobre el medio ambiente de los contaminantes emitidos con la quema de dichos combustibles. Si a esta situación se le suma que la demanda mundial de energía eléctrica continuará ascendiendo en el curso de los próximos años, el problema se agudiza mucho más (Moreno et al. 2007). La utilización de la energía eólica para la generación de electricidad representa en la actualidad una fuente energética de bajo impacto ambiental y resulta una buena alternativa en lugares de difícil acceso y alejados de la red de distribución eléctrica. Pero este apreciado recurso depende del régimen general de vientos, el cual es conocido a groso modo desde hace bastante tiempo. Sin embargo, existen muchas peculiaridades del viento relacionadas con su variabilidad y con el efecto que genera la propia orografía, que generalmente no han sido estudiadas hasta la fecha en profundidad, y cuyo conocimiento resulta fundamental para una correcta utilización de este elevado potencial. Actualmente se cuenta con una escasa o nula resolución espacial de los datos del perfil vertical del viento en la capa límite planetaria a lo largo de la costa oeste del Golfo de México. Por tal motivo, se hace necesario poder contar con una herramienta que pueda reconstruir el campo de viento en aquellas zonas donde no se tiene medición. Con este trabajo se presenta una metodología con la cual es posible modelar los campos de vientos, tomando como referencia las series de tiempo generadas por los productos satelitales. De esta forma se realizan estimaciones del potencial eólico en zonas donde no se cuenta con las apropiadas mediciones meteorológicas Actualidad del tema De las fuentes de energía renovable, la eólica presenta el crecimiento más dinámico en los últimos años. En el último boletín publicado en marzo del presente año por la Asociación Mundial de Energía Eólica (WWEA; por sus siglas en inglés) se corrobora 1

19 el descomunal incremento de la capacidad de energía eólica instalada en el mundo (figura 1). Según este boletín, el 2011 cerró con una capacidad instalada de 239 GW, representando un nuevo récord de incremento de 42 GW con respecto al año 2010, el cual había presentado un incremento de 38 GW. Con esta capacidad instalada es posible poder cubrir el 3% de la demanda eléctrica mundial. Los países que encabezan la lista de mayor capacidad de energía instalada son: China con un incremento de 18 GW, Estados Unidos con 7 GW y Alemania con 2 GW (tabla 1). En Latinoamérica varios países han mostrado un buen crecimiento, entre los cuales está México, que presentó un incremento entre finales del 2011 y principios del 2012 de 521 MW a 929 MW (WWEA 2012). Figura 1: Capacidad total de energía eólica (en MW) instalada en todo el mundo hasta el 2011 (WWEA 2012). 2

20 Tabla 1. Capacidad de energía eólica (en MW) instalada por países hasta el 2011 (WWEA 2012) País Capacidad total al cierre del 2011 [MW] Capacidad incrementada 2011 [MW] Capacidad total al cierre del 2010 [MW] Capacidad incrementada 2010 [MW] Capacidad total al cierre del 2009 [MW] China* Estados Unidos Alemania España India* Italia* Francia Reino Unido Canadá Portugal* Dinamarca Suecia Japón Resto del mundo* Total* *- Datos preliminares 3

21 En el sitio de internet de Ecología y Medio Ambiente en Puebla (ECOPUE 2012) se publicó una entrevista realizada (MÉXICO, D.F. el 9 febrero 2012) al presidente de la Asociación Mexicana de Energía Eólica (AMDEE), el Ing. Leopoldo Rodríguez. En dicha entrevista el ingeniero reveló que el 2011 había cerrado con una capacidad instalada de 519 MW, pero luego de haber culminado las instalaciones de nuevos parques ya al final del año y comienzo de 2012, se había logrado llegar a una capacidad de 1 GW, con lo que ya bastaría para abastecer de electricidad a una ciudad de unos 2 millones de habitantes. El ingeniero Rodríguez puntualizó que esta cifra significaría casi el 2% de la capacidad total de la generación del país. Cabe destacar que una capacidad instalada de 1 GW no sería la energía que se generaría. Esta cifra reportada es la potencia nominal de los aerogeneradores que se encuentran instalados, por lo que es necesario tener en cuenta el Factor de Capacidad que se presenta en la zona donde se encuentran los parques eólicos. Al ser el viento tan variable, la generación de energía estará relacionada con la persistencia del viento, de esta forma poder encontrar lugares con un Factor de Capacidad superior al 30 % suele ser difícil. México cuenta con una diversidad de sitios para generar energía eólica. Los lugares con mayor potencial eólico los posee Oaxaca, pero existen también otras regiones identificadas como Zacatecas, el desierto de La Rumorosa y el litoral de la península de Baja California, así como también extensiones de litoral del Pacífico y del Golfo de México (Cadenas y Saldívar 2007). Entre los sitios del Golfo de México beneficiados por el viento, según el mapa de potencial eólico vigente el país (ERRIIE 2011), se encuentra el estado de Tamaulipas, pero se tiene una referencia oscura del número de estaciones con que se analizó este potencial en esta zona. De aquí surge un problema a resolver, el cual sería cómo reconstruir el campo de viento para generar mapas de potencial eólico en aquellas zonas donde no se tiene mediciones meteorológicas. 4

22 1.2- Objetivo general Realizar una reconstrucción espacio-temporal del viento basada en mediciones satelitales ya existentes, a fin de optimizar el cálculo del potencial eólico a lo largo de la costa de Tamaulipas Objetivos específicos Caracterización de la variabilidad del viento superficial en la región de estudio. Reconstrucción del campo del viento en la región de estudio a partir del modelo numérico WAsP (Wind Atlas Analysis and Application Program). Análisis de factibilidad de las escalas de generación eólica consistente con la disponibilidad del recurso cinético Hipótesis A partir de la reconstrucción del viento, considerando la variación horizontal de la rugosidad y del relieve, es posible poder identificar las escalas de generación factibles de emplazamientos de parques eólicos a lo largo del área de estudio Aportación práctica Presentar una metodología de trabajo que permita caracterizar la variabilidad del viento en la costa de Tamaulipas, la cual pueda ser aplicada en otras zonas de interés. Identificar las áreas con mejor potencial eólico de la zona de estudio Estructura de la Tesis El resto del presente trabajo se encuentra estructurado en tres capítulos, las conclusiones, las recomendaciones y las referencias bibliográficas. En el segundo capítulo titulado Antecedentes y fundamentación teórica, se aborda los 5

23 antecedentes relacionados con los estudios que hacen referencia al potencial eólico de Tamaulipas y una fundamentación teórica de las definiciones más necesarias para la comprensión del texto. El tercer capítulo titulado Materiales y métodos a utilizar, se presenta una caracterización de la zona de estudio, así como la descripción de los datos y la metodología con los que se realizó la investigación. El cuarto capítulo titulado Discusión de los Resultados, se realiza una validación del producto satelital, presentando un análisis para las estaciones de Tamaulipas y otro para las estaciones de Cuba como un ejemplo y una referencia de la validación del producto satelital. Por otra parte, se presenta la reconstrucción del campo de viento a partir de los datos satelitales y la modelación con el WAsP. Por último, se discute un análisis de factibilidad de las escalas de generación eólica. 6

24 CAPITULO 2. ANTECEDENTES Y FUNDAMENTACIÓN TEÓRICA 2.1- Antecedentes Uno de los primeros trabajos sobre la evaluación del potencial eólico en México es el de Schwartz y Elliott (1995). En su reporte, estos autores presentan un mapa de densidad de potencia media a 50 m de altura en el cual clasifican al estado de Tamaulipas como moderado, con una densidad media entre 300 y 400 W/m 2. Además, una zona de la costa al sur del estado la clasifican de buena, con una densidad media entre 400 y 500 W/m 2 (figura 2). Estos autores determinaron las características del viento basados en un exhaustivo análisis estadístico de más de 150 estaciones meteorológicas de México. Pero no queda claro en su reporte cómo realizaron la extrapolación horizontal y vertical del viento para de esta forma obtener el mapa del recurso eólico. Además, establecen una comparación de sus resultados con los obtenidos por Aiello et al. (1983), quienes obtuvieron que la densidad de potencia a 10 m de altura en Tampico es de 8 W/m 2, mientras que en Ciudad Victoria y Matamoros es de 32 W/m 2. Sin embargo, los resultados de Schwartz y Elliott (1995) plantean que en Tampico la densidad de potencia es de 205 W/m 2, en Ciudad Victoria de 170 W/m 2 y en Matamoros de 165 W/m 2. Como puede apreciarse, las diferencias entre los dos resultados son considerables. 7

25 Figura 2. Mapa de potencial eólico de México (Schwartz y Elliott 1995). Por otra parte, Saldaña y Miranda (2005) hacen referencia a que en 1998 se publicó un mapa de las regiones con mayor potencial eólico de México. En dicho mapa se resalta la costa del sur del estado de Tamaulipas con un potencial de 700 MW (figura 3). Sin embargo, los detalles de su metodología son oscuros, ya que no se hace referencia de la procedencia de este mapa ni de a qué altura se representa este potencial. Posteriormente, Miranda y Saldaña (2006) presentaron un proyecto de evaluación del potencial eólico en México empleando ArcGis y WasP, en el cual describen muy técnicamente cómo se realizaría el mapa de potencial eólico de México, pero sin entrar en detalles de con qué mediciones del viento. Uno de los resultados de este proyecto conllevó a la publicación de un sitio en internet en el cual es posible 8

26 explorar el recurso renovable de México a diferentes alturas (ERRIIE 2011). Un ejemplo de este producto se puede observar en la figura 4, en la cual se muestra la densidad de potencia media del recurso eólico de México a 50 m de altura y en la figura 5 el correspondiente campo de viento medio a 50 m. En estos mapas se puede apreciar que la mayor parte de costa de Tamaulipas presenta una densidad de potencia media superior a los 800 W/m 2 y un viento promedio entre 7.6 y 8.5 m/s. En el resto del estado se encuentran áreas con densidad de potencia entre 400 y 600 W/m 2 y vientos promedios entre 6.0 y 7.5 m/s. Considerando estos resultados, el potencial eólico del estado de Tamaulipas se clasifica al interior como moderado y bueno, y en la costa como excepcional, según la escala presentada por estos autores. Figura 3. Mapa representativo de las zonas con mejor potencial eólico de México (Saldaña y Miranda 2005). 9

27 Figura 4. Mapa de Potencial Eólico de México a 50 m de altura, obtenido del Explorador de Recursos Renovables, Instituto de Investigaciones Eléctricas (ERRIIE 2011). 10

28 Figura 5. Mapa del campo de viento medio de México a 50 m de altura, obtenido del Explorador de Recursos Renovables, Instituto de Investigaciones Eléctricas (ERRIIE 2011). Por otro lado, los resultados de Quiroga-Goode (2007) difieren por completo de los autores anteriores. Este autor realizó una evaluación del potencial eólico en el puerto de Altamira (sur del estado), tomando las mediciones del 2003 al 2006 de una estación meteorológica instalada en el puerto. Según estos resultados, el potencial 11

29 eólico de esta zona se clasifica como pobre y marginal (en la escala antes mencionada), ya que no superan los 230 W/m 2 de densidad de potencia media a 50 m de altura (figura 6). Posteriormente, Quiroga-Goode et al. (2011) realizaron otro estudio en la misma zona, pero estableciendo una comparación entre los datos utilizados en el reporte del 2007 y los datos registrados por una torre experimental con mediciones de viento a 10, 30 y 50 m de altura ubicada aproximadamente a 1500 m al Sur. Con este nuevo resultado se reafirma lo obtenido anteriormente, en el cual esta zona de la costa presenta un potencial marginal y pobre. Figura 6. Densidad de potencia del viento a 50 m ( ) a partir de los datos de la estación meteorológica del puerto de Altamira (Quiroga-Goode 2007). Resumiendo en una tabla el potencial eólico de la costa de Altamira (sur del estado de Tamaulipas) a partir de los resultados antes descritos (tabla 2), se puede identificar una diferencia considerable entre las magnitudes reportadas por los autores. Los mapas de potencial eólico de un país representan las posibles zonas 12

30 que pueden ser favorables para explotar el recurso eólico, pero a escala local es necesario realizar estudios más profundos, para de esta forma poder obtener un mejor aprovechamiento del potencial cinético. Tabla 2. Resumen del potencial eólico de la costa de Altamira (sur de Tamaulipas) de acuerdo a diferentes autores. Autores Densidad de potencia (W/m 2 ) Clasificación (ERRIIE 2012) Schwartz y Elliott (1995) Moderado Quiroga-Goode (2007) < 230 Pobre ERRIIE (2012) > 800 Excepcional 2.2- Fundamentación teórica En general, en los sitios donde se debe evaluar el potencial eólico no se conoce el clima de viento superficial (10 m de altura). Por tal motivo, debe aplicarse alguna metodología para conocer el potencial eólico a la altura que se desee en dependencia del tipo de tecnología que se prenda utilizar. Entre tales técnicas puede mencionarse la medición de corta y de larga duración, así como la aplicación de modelos numéricos. Entre estos últimos se destacan los modelos analíticos, donde se relaciona la variación de la velocidad horizontal del viento con la altura, la forma accidentada del relieve y con la longitud de rugosidad superficial (Jackson y Hunt 1975). Los modelos numéricos resuelven las ecuaciones de movimiento, conservación de masa, de energía y del vapor de agua atmosférico. La solución analítica de estas ecuaciones no es factible, por lo cual se hace necesario realizar algunas simplificaciones. Los modelos que se limitan a obtener un campo de viento que cumpla únicamente la ecuación de continuidad se denominan modelos de conservación de masa. Entre los más conocidos y que se utilizan con mayor 13

31 frecuencia está el denominado MATHEW (Sherman 1978). Otro modelo de conservación de masa conocido es el WINDS [Wind-field Interpolation by Non Divergent Schemes] (Lalas 1983), el cual surgió a partir de unas modificaciones realizadas al modelo NOABL (Philips 1979), considerando en éste los efectos de la rugosidad del terreno y la variación de la dirección del viento debida a la fuerza de Coriolis. Existen otros modelos que consideran las ecuaciones de movimiento y son capaces de representar zonas con efectos de estratificación. Éstos son los modelos basados en la solución de las ecuaciones de Navier-Stokes (e. g., Patankar 1980), los cuales reproducen el campo de vientos con mayor fidelidad, pero requieren de grandes recursos de cómputo. Por tanto, es necesario escoger de manera apropiada las condiciones de contorno, presentándose ciertas dificultades sobre todo en terrenos muy complejos como las zonas montañosas. El modelo más utilizado desde los años 80 hasta la actualidad en la mayoría de los programas de evaluación del recurso eólico es el WAsP (Wind Atlas Analysis and Application Program), elaborado por Risoe National Laboratory de Dinamarca (Troen et al. 1988). Con este modelo es posible incluir la influencia de los efectos locales sobre el viento geostrófico, originados por la topografía, obstáculos o rugosidad del terreno. Para esto utiliza la Ley de arrastre geostrófica, que describe el equilibrio entre las fuerzas de presión, fricción y de Coriolis, para una estratificación estable de la atmósfera (Blackadar y Tennekes 1968). Por otra parte, este modelo supone un perfil logarítmico del viento con la altura, por lo que permite estimar el viento geostrófico, a partir de una serie de medidas de referencia y teniendo en cuenta la rugosidad correspondiente del terreno en cada caso. De esta forma es posible calcular el valor del viento en las otras zonas seleccionadas, basándose en las distribuciones de probabilidad del viento tipo Weibull (Moreno et al. 2007) de la forma 14

32 . [1] Donde: f(u) - probabilidad estadística de que ocurra una velocidad u, k - factor de forma (adimensional), A - factor de escala (m/s), cuyo valor es cercano a la velocidad media. Desde el punto de vista práctico la expresión de Weibull, proporciona un método empírico preciso para la representación de la distribución de velocidades del viento. En el anexo I se explica con más detalles como se determinan los parámetros de Weibull así como un grupo de peculiaridades del modelo WAsP. La energía eólica es la energía cinética que presentan las masas de aire en movimiento. La potencia disponible (P d ) en una masa en movimiento resulta directamente proporcional a la densidad del fluido (ρ), al área de la superficie que atraviesa el flujo (A) y al cubo de la velocidad del fluido (v) (Moreno et al. 2007), es decir,. [2] Como consecuencia, los sitios ubicados a nivel del mar y en zonas frías presentarán una mayor potencia disponible que zonas de gran altitud y más cálidas, para las mismas velocidades. El parámetro más significativo es la intensidad del viento, dado que el flujo de potencia depende del cubo de ese parámetro. Sin embargo, el nivel de turbulencia del flujo en el sitio actúa disminuyendo la energía disponible. Debido a esto, los sitios más adecuados para la explotación del recurso eólico son aquéllos donde la intensidad del viento es elevada y el nivel de turbulencia moderado (Burton et al. 2001). Comúnmente la intensidad del viento se mide a 10 m de altura, es por esto que se hace necesario realizar extrapolaciones verticales de esta variable si se 15

33 desea obtener el potencial eólico a una altura superior, en dependencia del aerogenerador seleccionado. En zonas donde se cuenta con estudios de prospección con mediciones del viento a diferentes alturas, se tomará como referencia el dato que más se acerque a la altura deseada para la modelación (Moreno et al. 2007). Debido a la variabilidad del viento, un método para caracterizar el potencial eólico disponible es mediante la potencia media por unidad de área expuesta al viento (densidad de potencia media), de esta forma queda independiente del tamaño del aerogenerador y prácticamente sólo queda en función de la velocidad (Burton et al. 2001):, [3] donde la barra sobre P d y v 3 indican los valores medios de estas magnitudes. Cabe aclarar que en la ecuación [3] se utiliza el valor medio de la velocidad al cubo, que en general no es igual que elevar al cubo la velocidad media. Esta velocidad media se determina como una media aritmética en función de la longitud de la serie de datos, la cual como mínimo debe ser de un año para de esta forma poder tener una representación temporal de la variable. Según Moreno et al. (2006), para resultados preliminares se puede considerar que los valores instantáneos de la intensidad del viento se presentan en el tiempo con una frecuencia semejante a la prevista por la llamada Distribución de Rayleigh. Por tanto, el valor medio de la intensidad del viento al cubo se puede calcular a partir de la intensidad media del viento al cubo a través de la ecuación:. [4] Sustituyendo la ecuación [4] en la [3] se obtiene: 16

34 [5]. Estas peculiaridades del flujo atmosférico han llevado a seleccionar el recurso en las zonas próximas al mar, o bien, mar adentro. En este caso, debido al bajo nivel de rugosidad del terreno, se tiene para una altura dada una intensidad del viento mayor que la que se registraría sobre la tierra y además una muy moderada turbulencia, así como escalas integrales de la turbulencia significativamente mayores (figura 7). Figura 7. Perfil vertical del viento típico sobre tres diferentes superficies (Wizelius 2007). 17

35 CAPITULO 3. MATERIALES Y MÉTODOS A UTILIZAR 3.1- Zona de estudio. Como se había planteado en la sección 2.1, los estudios de potencial eólico realizados hasta el momento que comprenden el estado de Tamaulipas, no se corresponden unos con otros. Por tanto, en el presente trabajo se decidió realizar una investigación más detallada de la zona costera de este estado. En la figura 8 se resalta el estado de Tamaulipas y los municipios costeros que se encuentran implicados en el estudio. Se analizaron aproximadamente 500 Km a lo largo de la costa y tierra adentro unos 15 Km en las franjas más estrecha del sur del estado, y 80 Km aproximadamente en la franja más extendida al norte. Figura 8. Zona de estudio del estado de Tamaulipas. 18

36 3.2- Datos y metodología Las estaciones meteorológicas de Tamaulipas se encuentran administradas por un grupo de instituciones, lo cual no permite que esta información forme parte de una base de datos centralizada, obstaculizando las investigaciones climáticas que se deseen realizar en el estado. Para la realización de esta investigación solo se pudo obtener los datos superficiales (a 10 m de altura) del viento registrados por cuatro estaciones meteorológicas automáticas ubicadas en la costa de Tamaulipas (figura 9), las cuales son administradas por la Comisión Nacional del Agua (EMAS-CNA). Estas estaciones tienen una frecuencia de medición cada 10 minutos, disponibles desde el año 2000 hasta el Estas series de tiempo se encontraron truncadas en distintos períodos, lo cual no permitió realizar un análisis climático adecuado del campo del viento en esta zona. Intentar rellenar estos datos faltantes introduciría errores de interpolación debido a la pronunciada longitud de sus huecos. Por tal motivo, fue necesario tener en cuenta un producto satelital que ofrece el (Blended Mean Wind Field - Center for Satellite Exploitation and Research), el cual puede ser encontrado en el sitio MWF-Blended. De esta forma es posible tener, con una resolución de 25 km, datos de las componentes zonal y meridional del viento cada 6 horas (UTC) del año 2004 al 2009 (figura 9). Para validar la información satelital, se analizaron los datos cada 6 horas (UTC) de las series de las cuatro estaciones antes mencionada, durante el período , en correspondencia con el período de datos del producto satelital. Debido al pronunciado truncamiento que presentan las series, fue preciso determinar cuáles meses de este período se encontraban sin huecos, completando una serie de un año pero con sus respectivos meses de distintos años. De esta forma es posible establecer una comparación estadística con el nodo del producto satelital más cercano a la estación (figura 9) y así poder tener un estimado del ciclo medio estacional entre ambas bases de datos. 19

37 Figura 9. Zona de estudio de la costa de Tamaulipas. Los asteriscos indican las Estaciones Meteorológicas de referencia EMAS-CNA. Los puntos indican nodos del producto satelital BMWF-CERSAT. Cada nodo más cercano a una estación meteorológica se indica como un círculo vacío. Como método de comparación se tomaron las siguientes estadísticas básicas. La media aritmética es un promedio estándar que a menudo se denomina simplemente como "promedio" de análisis:, [6] 20

38 donde N es el numero de datos de la serie X i. La desviación estándar poblacional es una medida del grado de dispersión de los datos con respecto al valor promedio:, [7] Donde, es la media aritmética de la serie X y N es el número de datos. Para estos análisis se tomó cada serie como una población, es por esto que se utilizó en el denominador solo el valor de N y no N-1 que se correspondería si estuviéramos analizando la serie como una muestra. El Coeficiente de correlación lineal proporciona el grado de relación lineal que existe entre dos variables X y Y:, [8] donde cada valor de X representa el valor pronosticado y Y el valor observado, y ȳ representan las medias aritméticas de cada serie y σ x, σ y sus respectivas desviación estándar. La Raíz cuadrada del Error Cuadrático Medio (RECM) indica el grado de correspondencia promedio entre pares individuales de valores pronosticados y observados: 21

39 [9]. El Error Absoluto Medio (EAM) es una medida de la cercanía entre los valores pronosticados y los observados: [10]. El Sesgo proporciona información sobre la tendencia que tiene el modelo al pronosticar una variable, es decir, sobrestimar o subestimar:. [11] Se decidió comprobar los datos de satélite con otra estación meteorológica sin interrupción en sus datos durante un período continuo. Para esto se tomó como referencia de validación una torre meteorológica de muestreo ubicada en la línea costera de Altamira, denominada NRG-UAT (figura 9). Esta estación fue puesta en funcionamiento por la Universidad Autónoma de Tamaulipas (UAT) durante el período del 10 de octubre 2007 al 9 de octubre Estos datos de intensidad del viento a 10, 30 y 50 m de altura, así como mediciones de dirección del viento a 30 y 50 m de altura, registradas cada 10 minutos, fueron utilizados por Quiroga-Goode et al. (2011). Para el presente estudio se usaron los datos de intensidad del viento a 10 m de altura en correspondencia con el resto de las estaciones, pero la dirección del viento a 30 m de altura debido a no existir medición de esta variable a 10 m. Se tomaron los valores cada 6 horas (UTC) de estos datos, durante el período de 1 de noviembre de 2007 al 30 de septiembre de Por otra parte, con los nodos del 22

40 producto satelital se realizó una interpolación lineal de los datos al punto de medición donde se encontraba ubicada la torre en la línea costera. Una vez seleccionada la serie de datos, se les aplicó la misma metodología de validación antes mencionada. Debido a la irregularidad encontrada en las estaciones de Tamaulipas, se decidió comprobar los datos de satélite con más estaciones meteorológicas, para de esta forma explorar el desempeño del viento satelital con un arreglo de datos apropiados. Además, comprobar esta información con estaciones reconocidas por la Organización Meteorológica Mundial (OMM) y sin interrupciones en sus series de datos. Para esto se tomó como referencia de validación la comparación del producto satelital con los datos de cuatro estaciones meteorológicas convencionales de la región oriental de Cuba, las cuales habían sido utilizadas para la elaboración del mapa de potencial eólico de Cuba (Soltura et al. 2006). Éstas fueron facilitadas por el Centro del Clima del Instituto de Meteorología de Cuba (EMC-INSMET). Se tomaron los registros cada 6 horas (UTC) durante el período del 2004 al 2009, de acuerdo con la información satelital (figura 10). Una vez seleccionadas las series de datos, se les aplicó la misma metodología de validación antes mencionada a cada serie. Además, se agregó una comparación con los nodos del producto satelital interpolados al punto de medición donde se encontraba ubicada cada estación. Es preciso aclarar, que las condiciones climáticas de una isla como Cuba no se corresponden de cierto modo con las características climáticas continentales de México. Si tenemos en cuenta que el estudio se está realizando para zonas costeras donde el flujo predominante del viento proviene del mar y que no existe una diferencia considerable de latitud, ya que ambas regiones, el sur de Tamaulipas y Cuba, se encuentran en la zona tropical. Pero sobre todo, si para el estado de Tamaulipas no existe una serie de datos climáticos del viento confiable para poder validar el producto satelital y en Cuba se puede obtener una base de datos reconocida por la OMM, entonces vale la pena explorar la confiabilidad del viento con estos datos. Es posible pensar que si el producto satelital funciona bien para las estaciones de Cuba, entonces puede ser utilizado para un estudio en la costa este de 23

41 México. Además, una vez validado los datos del viento del producto satelital, al ser introducido en un modelo numérico como el WAsP es posible poder reproducir razonablemente la física del fenómeno de la propagación del viento en la zona de estudio. Figura 10. Zona de validación, región oriental de Cuba. Los asteriscos indican las Estaciones Meteorológicas de referencia (EMC-INSMET). Los puntos indican nodos del producto satelital BMWF-CERSAT. Cada nodo más cercano a una estación meteorológica se indica como un círculo vacío. Luego de haberse validado estadísticamente el producto satelital contra los datos reales de las estaciones meteorológicas, se determinó el campo de viento promedio 24

42 de la zona de estudio. Por otra parte, se extrapoló el campo de viento hasta 50 m que es la altura promedio que se determinan los mapas de potencial eólicos en correspondencia con la altura promedio que se encuentran los aerogeneradores. Además, de esta forma sería posible poder establecer una comparación con los resultados de ERRIIE (2011). A partir de esto se determinó la densidad de potencia media (ecuación [5]), estableciendo una comparación a groso modo con los resultados obtenidos anteriormente por otros autores. La extrapolación vertical del viento fue obtenida según Bunse y Mellinghoff (2009): [12] Donde: V- Intensidad del viento (m/s), HH- Altura deseada (m), H - Altura de referencia (m), α- Exponente de cizalladura del viento. Según estos autores, si se considera una longitud de rugosidad estándar de 0.03 m es posible considerar el exponente de cizalladura del viento (α) como un coeficiente de En busca de un análisis más fundamentado físicamente del potencial eólico de la zona de estudio, se utilizó el modelo numérico WAsP versión 8.3. Para que el modelo pudiera corregir la influencia de los efectos locales sobre el viento geostrófico, originados por la topografía o rugosidad del terreno, se tomó un conjunto de datos vectoriales topográficos a una escala de 1:50000 en formato DXF para la región de estudio. Dicha base de datos fue facilitada por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), a través del Centro de Consulta y Comercialización Victoria. Estas cartas topográficas presentan una actualización digital a octubre 2000 y una proyección cartográfica UTM (de Universal Transversa de Mercator). Se tomó como referencia de análisis, los datos de curvas de nivel (CN) que presentan un intervalo 25

43 de 10 m, cuerpos de agua (HA), áreas urbanas (AU) y áreas de cultivo (RA). Cada uno de estos archivos topográficos, fue procesado con el WAsP Map Editor (uno de los módulos del WAsP), tomando como referencia imágenes del Google Earth, lo que permitió una mejor orientación del terreno, actualizando de esta forma la información de las áreas urbanas y de cultivos que varían en el tiempo. A partir de esta información, se dividió la zona de estudio en 8 polígonos de modelación, abarcando una distancia de 55 km aproximadamente a lo largo de la costa (figura 11). Cada polígono al sur del estado fue seleccionado teniendo en cuenta el área que abarcaba dos cartas topográficas por la latitud y una carta por la longitud, quedando de esta forma un área aproximada de 1900 km 2. Para el norte del estado fue preciso utilizar para cada polígono la información de 3 cartas topográficas por la longitud, para de esta forma homogenizar los valores mínimos de longitud en toda la zona de estudio, manteniéndose el criterio de dos cartas por la latitud. De esta forma los polígonos al norte del estado abarcaron un área aproximada de 4000 km 2. La descripción de la rugosidad fue aplicada detalladamente, teniendo en cuenta para cada caso las recomendaciones referenciadas en la guía de usuario del propio modelo (anexo I). Los distintos cambios de rugosidad, son introducidos al modelo en forma de isolíneas dándole el valor de rugosidad que le corresponda a cada lado de la isolínea, en correspondencia con la descripción del terreno que aparece en la tabla de rugosidad referenciada en la guía de usuario del propio modelo. 26

44 Figura 11. Zona de estudio dividida en 8 polígonos según las cartas topográficas del INEGI. Una vez obtenido el mapa de rugosidad y relieve para cada polígono de modelación, se seleccionaron 8 estaciones virtuales que fuesen representativas para cada área. Cada una de las series de estaciones virtuales estaba conformada por datos de intensidad y dirección del viento, obtenido a través de los nodos del producto satelital. En este caso se seleccionó una sola estación virtual por polígono debido a que el modelo no permite introducir más estaciones por zona de modelación. De esta forma se realizó la modelación para cada polígono, obteniéndose campos de viento medio y de densidad de potencia media a 50 m de altura (para comparar con los resultados de ERRIIE 2011), con una resolución de 100 m, para toda la zona de 27

45 estudio. A partir de los mapas obtenidos de la modelación, se determinaron las escalas de generación eólica factibles en correspondencia con el recurso cinético. 28

46 CAPITULO 4- DISCUSIÓN DE LOS RESULTADOS 4.1- Validación del producto satelital En esta sección se compara el producto satelital contra las estaciones meteorológicas en superficie. Del producto satelital se generaron dos tipos de series, una proveniente del nodo más cercano a la estación meteorológica a utilizar y la otra resultante de la interpolación lineal de los nodos al punto de ubicación de la estación. Una vez validado estadísticamente el producto satelital, éste será utilizado para obtener campos de intensidad y dirección del viento, así como para establecer estaciones virtuales en aquellas zonas donde no se posee una climatología del viento Análisis de las estaciones de Tamaulipas Como primer proceso de validación se analizaron las cuatro estaciones meteorológicas de Tamaulipas. Al representar estas estaciones en un gráfico de intensidad del viento contra años registrados (figura 12), se pudo observar las dimensiones de los huecos que presentan estas estaciones en sus series de tiempo entre los años 2000 y El porcentaje de datos faltantes en cada estación fue el siguiente: estación de Matamoros 20 %, estación de San Fernando 39 %, estación de Soto la Marina 50 %, estación de Altamira 11%. 29

47 Figura 12. Intensidad del viento contra años registrados de las estaciones de Tamaulipas analizadas. De arriba hacia abajo, estación Matamoros, San Fernando, Soto la Marina y Altamira. Se tomó como referencia del análisis sólo la estación de Altamira, debido a que es la de menor número de datos faltantes. Para el análisis de comparación con el nodo del producto satelital más cercano a la estación, se determinaron por años ( ) los siguientes meses con la totalidad de sus datos: enero 2005, febrero 2007, marzo 2006, abril 2005, mayo 2006, junio 2009, julio 2005, agosto 2005, septiembre 2005, octubre 2005, noviembre 2005 y diciembre Una vez localizados los meses más adecuados para establecer la comparación entre las series de datos del producto satelital y la estación de superficie, se calcularon los estadísticos descritos en la sección 3.2 para cada mes de las dos series de datos. Del resto de las estaciones no fue posible poder completar un año representativo, por 30

48 lo tanto no se realizó dicho análisis porque se obtendría una comparación entre meses dispersos sin poder determinar un resultado concreto. Si se comparan los ciclos medios estacionales de la intensidad del viento entre ambas series (figura 13 A), se puede apreciar que los valores medios no superan los 4.5 m/s durante todo el año. Sin embargo, el valor máximo de la estación se obtuvo para el mes de mayo con 4.1 m/s, mientras que para el nodo más cercano (5 km aproximadamente al este de la estación) se determinó en el mes de diciembre con 4.2 m/s. Para el caso de los valores mínimos, en la estación se presentó en el mes de agosto con 2.3 m/s y en el nodo para el mes de junio con 2.5 m/s. A pesar de que existe una diferencia entre los meses donde se presentan los valores extremos, ésta no es muy significativa si se tiene en cuenta que los valores medios de todo el ciclo se asemejan, la serie de la estación presenta un valor de 3.1 m/s y la del nodo del producto satelital uno de 3.4 m/s. Por otra parte, no existe gran diferencia entre las desviaciones estándar (figura 13 B), notándose una ligera discrepancia entre los meses de mayo y de octubre a diciembre, de acuerdo con el corrimiento de los valores extremos. El ciclo anual de la desviación estándar se parece mucho más en ambas series, para la estación es alrededor de 1.6 m/s y para el nodo del producto satelital de 1.7 m/s. Esto muestra que el grado de dispersión entre los datos y los valores promedio en ambas series es relativamente similar. 31

49 Figura 13. Comparación entre la estación meteorológica de Altamira y el nodo más cercano del producto satelital. (A) Ciclo medio estacional de la intensidad del viento. (B) Ciclo estacional de la desviación estándar. Analizando el resto de los estadísticos se determinó que el grado de relación lineal que existe entre ambas series es bajo. El coeficiente de correlación (figura 14 A) no superó el valor de 0.5 durante todo el año, con un valor promedio anual de 0.3, presentando la mejor relación entre los meses invernales de octubre a enero. A partir de la RECM (figura 14 B) y el EAM (figura 14 C) se encontró que los meses con menor diferencia son enero, febrero, agosto y septiembre, meses en los que se presenta una mejor correspondencia y cercanía entre el valor estimado por el producto satelital y el valor medido realmente. La RECM para todo el año entre las dos series fue de 2.2 m/s y el error absoluto medio de 1.8 m/s. Sin embargo, a pesar 32

50 de que los resultados obtenidos con estos índices estadísticos no son completamente satisfactorios, la tendencia del ciclo anual es que el producto satelital sobrestima el valor real de medido por la estación, con un sesgo de 0.3 m/s. El máximo de sobrestimación se obtuvo en el mes de diciembre con 1.5 m/s. La tendencia a subestimar sólo se vio reflejada durante los meses de marzo, mayo y junio, con un máximo de subestimación en el mes de mayo de 1.3 m/s (figura 14 D). Figura 14. Relación entre los valores de intensidad de viento del producto satelital (nodo más cercano a la estación) y la estación meteorología de Altamira. (A) Coeficiente de correlación lineal. (B) RECM. (C) EAM. (D) Sesgo. (Véase sección 3.2). 33

51 Analizando la distribución anual de frecuencia por rumbos, se puede apreciar que existe una buena correlación entre la dirección del viento registrada por la estación (figura 15 A) y la estimada por el nodo del producto satelital (figura 15 B). Las direcciones de viento más frecuentes estuvieron en el segundo cuadrante del estesureste, con las intensidades más elevadas provenientes del norte. Sin embargo, en la rosa del nodo del producto satelital se pueden observar intensidades de viento superiores a los 14 m/s, mientras que para la estación los registros no superaron los 11 m/s. Estas diferencias están asociadas con lo analizado en la figura 13 A donde se observó que los mayores promedios de intensidad del viento en el nodo del producto satelital se correspondía con los meses de invierno, así como los máximos valores de sobrestimación (figura 14 D). Durante estos meses la llegada de los frentes fríos genera vientos máximos del norte, los cuales no pueden verse reflejados de igual forma en la estación porque se encuentra con una influencia continental de este rumbo. A diferencia del nodo el cual se encuentra más cerca de la costa (3 km aproximadamente), la influencia del continente no es tan significativa registrándose valores superiores de intensidad del viento. Sin embargo, durante el resto de los meses existe una mayor variabilidad del viento predominando en estos casos los efectos locales de relieve y cambio de rugosidad que no son representados en las mediciones del producto satelital. Por tanto, es posible que las diferencias que se muestran en los meses de mayo y junio donde la intensidad media del viento en la estación fue superior a la del nodo del producto satelital, este asociado a condiciones locales y es por esto que se presenta una subestimación durante este período, provocando a su vez que las correlaciones sean tan bajas. 34

52 Figura 15. Distribución de frecuencia por rumbos anual de la dirección e intensidad del viento. (A) Estación meteorológica de Altamira. (B) Nodo del producto satelital. Al aplicar las estadísticas anteriores a la estación NRG-UAT durante el período de noviembre 2007 a septiembre 2008, se obtuvo que el valor medio del viento de la estación fue de 4.6 m/s mientras que la media del producto satelital fue de 2.9 m/s. Esto ocasiona que la RECM sea de 2.7 m/s, dando lugar a un sesgo de subestimación de 1.7 m/s, con una correlación de 0.6. Estos resultados obtenidos para esta estación se oponen considerablemente a los encontrados para la estación de Altamira. Por tanto, se dificulta poder establecer un criterio concreto tomando como referencia estos resultados, porque a pesar encontrarse relativamente cercanas las dos estaciones, la de Altamira presenta muchos huecos y la de NRG- UAT no se conoce bajo qué criterio fue instalada, haciéndola de esta forma una serie no muy confiable estadísticamente. 35

53 Análisis de las estaciones de Cuba En la tabla 3 se presenta un resumen de los estadísticos analizados para cada estación. Este análisis se realizó eliminando de las muestras las horas de calma, para de esta forma no tomar en cuenta los valores de cero en la intensidad y dirección del viento reportado por las estaciones meteorológicas, valor que en el producto satelital no se representan. En la sección no se tomó este criterio porque las estaciones automáticas presentan una mayor sensibilidad en el registro de la información y aunque la intensidad el viento fuese menor a 0.5 m/s (valores considerados como calma en las estaciones convencionales) si se registran valores de dirección del viento a diferencia de las estaciones convencionales que en los casos de calma el valor de la dirección del viento se registra como cero. Al realizarse un análisis entre la serie de la estación costera 365 y el nodo más cercano (6 km aproximadamente al norte-noroeste), el cual se localiza en el mar (figura 10), se obtuvo un índice de correlación de Cabe mencionar que este mismo índice de correlación se obtuvo usando una serie interpolada linealmente en la posición de la estación en lugar del nodo más cercano del producto satelital. Existe muy poca diferencia entre los valores medios de intensidad del viento de la estación y del producto satelital. Para la estación se obtuvo 5.8 m/s, mientras que para el producto satelital en el nodo más cercano y para la serie interpolada fue de 6.4 m/s en ambos casos. El grado de dispersión de ambas series con respecto a los valores medios es muy semejante, con una desviación estándar de 2.7 m/s para la estación y con la misma dispersión de 2.2 m/s por ambos métodos de obtención de la serie del producto satelital. La RECM por ambos métodos fue de 1.9 m/s y un EAM de 1.6 m/s, lo que muestra el grado de correspondencia y de cercanía entre los valores pronosticados y los observados. Por último, se determinó que el producto satelital tiene una tendencia a sobrestimar los valores de intensidad del viento con respecto al valor observado, estimándose un sesgo de 0.6 m/s tanto por el método del nodo más cercano como por el de interpolación. 36

54 La otra estación costera, la 358, se encuentra algo más alejada de la costa (8 km aproximadamente) con respecto a la descrita anteriormente (365) que se localiza en la línea costera. El nodo más cercano (9 km al sur) que le correspondió a esta estación se encontró más alejado de la costa, pero con una distancia similar entre el nodo y la estación (figura 10). Para este caso la correlación fue de 0.6, identificándose que las series presentan un ligero incremento de su error, presentando una RECM de 2.1 m/s por el método del nodo más cercano y 2.3 m/s al realizar la interpolación. De esta misma forma aumenta ligeramente el sesgo, pero manteniéndose sobreestimando el valor del producto satelital. En esta estación el método del nodo más cercano fue mejor que el interpolado, obteniéndose un sesgo de 0.72 y 1.25 m/s, respectivamente. Ya para las estaciones 361 y 341 de tierra adentro, la correlación entre las series fue menor, de 0.6 y 0.43, respectivamente. Los valores medios de la intensidad del viento estuvieron más distantes, presentando una RECM de 3.1 m/s para el caso de la 361. Sin embargo, la dispersión de las magnitudes con respecto a los valores medios estuvo por debajo de las observadas en las estaciones costeras. Todo esto ocasionó que el sesgo fuese mayor, determinándose para la estación 361 una sobrestimación de 2.4 m/s. Para el caso de la 341 el sesgo calculado fue de 0.93 m/s, pero si tenemos en cuenta que esta estación presentó un 66% del período analizado con calma, deja de ser representativa aunque permite tener una referencia aproximada del comportamiento de sus variables. 37

55 Tabla 3. Estadísticas para cada estación de Cuba. Estación % de Calma Media Estación Media Nodo Media Interpolada Desviación Estándar Estación Desviación Estándar Nodo Desviación Estándar Interpolada Correlación Nodo/Estación Correlación Interpolada/Estacón RECM Nodo/Estación RECM Interpolada/Estación EAM Nodo/Estación EAM Interpolada/Estación Sesgo Nodo/Estación Sesgo Interpolada/Estación Analizando la distribución de frecuencia por rumbo de la dirección e intensidad del viento en la estación costera 365 (figura 16 A), se pudo apreciar que la dirección del viento predominante es del Este, viéndose reflejadas sus mayores intensidades de este mismo rumbo. La serie de datos del producto satelital obtenida por ambos 38

56 métodos (figura 16 B y C), mantuvo una distribución de frecuencia muy similar a la registrada por la estación, presentando una mayor variabilidad pero manteniéndose la mayor frecuencia de dirección e intensidad entre el Este-Noreste y Este. La estación costera 358 presentó un comportamiento similar al descrito para la estación 365, pero con una mayor variabilidad de la dirección del viento, congruente con el producto satelital (figura 17). Para el caso de la estación tierra adentro 361, se puede observar que la dirección del viento se mantiene en el primer cuadrante, tanto la registrada por la estación como la estimada por el producto satelital por ambos métodos (figura 18). En la intensidad del viento, a pesar de ser menor que la registrada por la estación, existe una correspondencia entre las series en su distribución de frecuencia por rumbos, manteniéndose los valores máximos provenientes de la misma dirección. En la estación tierra adentro 334, a pesar de presentar un alto porcentaje de calma, se obtuvieron unas características similares a las obtenidas para la 361, con la diferencia que esta estación presenta un rumbo mucho más marcado del Este (figura 19). 39

57 Figura 16. Distribución de frecuencia por rumbos de la dirección e intensidad del viento. (A) Estación meteorológica 365. (B) Producto satelital por el método del nodo más cercanos. (C) Producto satelital por el método de interpolación. 40

58 Figura 17. Similar a la Figura 16, pero para la estación

59 Figura 18. Similar a la Figura 16, pero para la estación

60 Figura 19. Similar a la Figura 16, pero para la estación 334. Por todo lo expuesto anteriormente, es posible trabajar con las series de datos del producto satelital. A partir de estos datos se puede tener una estimación de los campos de viento de una zona determinada, siempre y cuando se tenga en cuenta que en las zonas costeras el producto satelital puede sobrestimar la intensidad del viento en 1 m/s como promedio, aumentando esta sobrestimación tierra adentro en 2 43

61 m/s como promedio. Esto conlleva a que la estimación de la densidad de potencia media también sea sobreestimada. En la dirección del viento existe una mayor confiabilidad pues en los casos analizados las direcciones del viento se mantuvieron del mismo cuadrante. Para los aerogeneradores no es tan importante la dirección del viento pues éstos se orientan en función del rumbo que rige en el momento, pero para proyectar la orientación del parque eólico es imprescindible tener presente el rumbo predominante del viento, evitando de esta forma efectos de estela entre un aerogenerador y otro Reconstrucción del campo de viento con los datos satelitales Teniendo en cuenta lo antes expuesto, se muestra el campo de viento medio de la zona de estudio a partir del producto satelital (figura 20). Existe una diferencia considerable entre el campo de viento que se presenta en el mar y el que se presenta en tierra, así como la diferencia entre la región Norte y la región Sur. Por tanto, se dividió la región en cuatro cuadrantes para de esta forma poder analizar independientemente cada región. 44

62 Figura 20. Campo de viento medio ( ) de la costa de Tamaulipas a partir del producto satelital, dividido en cuatro cuadrantes. Si se determina la media de todos los nodos encerrados en cada cuadrante, se puede estimar el comportamiento medio de cada región. En la figura 21 se presenta el ciclo medio estacional de la intensidad del viento de cada cuadrante. En los cuadrantes Q1 y Q2, los cuales se encuentran en el mar, se puede apreciar una disminución de la intensidad del viento en los meses de verano con valores promedios que superan los 5 m/s, mientras que en los meses de invierno llega alcanzarse valores de 8 m/s como promedio. En la región sur se presenta una pequeña disminución con respecto al norte, la cual no excede 1 m/s como promedio. Sin embargo, sobre tierra (Q3 y Q4) las diferencias son más notables, pues al norte los valores medios en invierno no superan los 5 m/s y en verano se registran valores mínimos de hasta 3 m/s como promedio. Al sur los valores de velocidad media son mucho más débiles, los cuales oscilan entre 2 y 3 m/s durante todo el ciclo. Esta 45

63 variabilidad está asociada a que la región norte se encuentra influenciada por el borde del anticiclón continental migratorio (figura 22), el cual al aumentar el gradiente de presión provoca un ligero aumento de la velocidad del viento. La región sur queda fuera de esta influencia y registra intensidades de viento inferiores. Este tema merece mayor análisis y será abordado en un trabajo posterior. Figura 21. Ciclo medio estacional de la intensidad del viento en los cuadrantes definidos en la figura

64 Figuras 22. Campo promedio de viento regional durante los meses de enero, abril, junio y octubre ( ) obtenido con el producto satelital. Las isolíneas representan el campo de presión en el mismo período obtenido con NOAA (2011). A partir de estos resultados se decidió extrapolar el campo de viento a 50 m de altura (para establecer comparación con ERRIIE 2011) mediante la ecuación [12] y a su vez calcular la densidad de potencia media con la ecuación [5]. De esta forma se obtiene una primera aproximación de la densidad de potencia media y así puede compararse con los resultados obtenidos por otros autores. Una vez realizado el cálculo correspondiente, se obtuvo que en más del 80% de la zona de estudio el potencial eólico se clasifica de muy pobre (según clasificación utilizada por Miranda y Saldaña 2006), presentándose pequeñas áreas donde llega a ser marginal. Sólo en 47

65 la zona comprendida en mar abierto en el Golfo de México puede apreciarse un potencial de moderado a excelente (figura 23). Figura 23. Densidad de potencia media a 50 m de altura de la costa de Tamaulipas. Se incluye clasificación del potencial eólico utilizada por Miranda y Saldaña (2006). Naturalmente, sólo con estos cálculos no se puede dar un criterio determinante, sino que es necesario poder introducir estos datos en el modelo WAsP para poder incluir los efectos de relieve y rugosidad, lo que produce una mejor extrapolación tanto en la vertical como en la horizontal. Pero estos resultados, a pesar de que son una primera aproximación, difieren considerablemente de los resultados obtenidos por ERRIIE (2011), donde se refleja en su mapa (vigente en la actualidad) que la costa de Tamaulipas presenta excelentes condiciones de potencial eólico. Además, si se tiene en cuenta que los datos del producto satelital, sobreestiman los datos reales, esta diferencia aumenta mucho más. Sin embargo, los resultados mostrados en la figura 48

66 23 se asemejan a los encontrados por Quiroga-Goode (2007) al sur del estado, en la costa de Altamira Modelación con el WAsP Como primer escenario de modelación se crearon estaciones virtuales a partir de los nodos del producto satelital ubicados en una misma longitud ( grados), espaciados cada dos nodos de latitud, equivalente a tener una estación cada 50 km aproximadamente (figura 24), lo que sería representativo de cada polígono de modelación. Se analizaron los polígonos que se encontraban por debajo de los 25.5 grados de latitud, debido a que los datos de uso de suelo por encima de esta latitud presentaron problemas para poder realizar la modelación (problema de origen en los archivos facilitados por el INEGI, lo que los hizo ilegibles). En la figura 24 se muestra el campo de viento modelado a 50 m de altura. Como se muestra en esta figura, al sur del estado se puede apreciar una homogeneidad en el campo de viento (polígonos por debajo de los 24 grados de latitud), el cual no supera los 6 m/s como promedio. Sin embargo, los polígonos 5 y 6 (entre 24 y 25 grados de latitud) presentaron un cambio brusco del campo de viento, con valores promedios entre 6.0 y 7.5 m/s, con diferencias de transición entre ambos. La modelación realizada en el polígono 7 (entre 25 y 25.5 grados de latitud) tiende a recuperar los valores obtenidos al sur del Estado, con valores medios algo más elevados entre 6.0 y 6.5 m/s en la zona lagunar. 49

67 Figura 24. Primer escenario del campo de viento medio modelado en el WAsP a 50 m de altura. Se resaltan con líneas y se numeran los polígonos de modelación. Los puntos indican la ubicación de las estaciones virtuales a partir de los nodos del viento satelital utilizados. Para el caso del campo de densidad de potencia media a 50 m de altura obtenido con la modelación (figura 25), la diferencia de transición entre los polígonos es más pronunciada sólo en el polígono 6 (entre las latitudes 24.5 y 25 grados), manteniéndose más homogénea en el resto de los cuadrantes. La densidad de potencia media para la mayor parte de la zona de estudio no supera los 350 W/m 2, obteniéndose valores algo más superiores en la zona de la Laguna Madre en el polígono 6, pero sin superar los 450 W/m 2. 50

68 Figura 25. Primer escenario del campo de densidad de potencia media modelado en el WAsP a 50 m de altura. Se resaltan con líneas los polígonos de modelación. Estas diferencias de transición entre un polígono y otro se encuentra asociada a la información climática que se le introduce al modelo para cada área de procesamiento. Como se había planteado anteriormente en la sección 4.1.2, el producto satelital muestra un aumento del sesgo en los nodos más alejados de la costa. Por tanto, se eligió un método más objetivo de selección de las estaciones virtuales para cada polígono de modelación, interpolando los nodos de forma tal que dichas estaciones virtuales quedaran a un kilometro de la costa (tierra adentro) por la 51

69 longitud y centrada en cada polígono en su latitud. Tomando estas condiciones se obtuvo un segundo escenario del campo de viento (figura 26), en el cual se aprecia una mejor transición entre los polígonos al sur del estado, marcándose una diferencia por encima de los 24.5 grados de latitud. A diferencia del primer escenario del campo modelado, para este caso existe una homogeneidad entre los dos polígonos más al norte, observándose valores promedios de velocidad del viento entre 7.0 y 7.5 m/s, siendo superior en la zona lagunar. Figura 26. Segundo escenario del campo de viento medio modelado en el WAsP a 50 m de altura. Se resaltan con líneas y se numeran los polígonos de modelación. Los puntos indican la ubicación de las estaciones virtuales. 52

70 Para el caso del campo de densidad de potencia media (figura 27), existe una correspondencia con el campo de viento. Se obtuvieron valores promedios entre 350 y 450 W/m 2 por encima de los 24.5 grados de latitud, siendo superiores en la región lagunar, pero sin superar los 550 W/m 2. Sin embargo, por debajo de esta latitud los valores promedios no llegaron ni a 400 W/m 2. Figura 27. Segundo escenario (ver texto) del campo de densidad de potencia media modelado en el WAsP a 50 m de altura. Se resaltan con líneas los polígonos de modelación. Los puntos indican la ubicación de las estaciones virtuales. 53

71 El modelo WAsP se basa fundamentalmente para realizar su extrapolación vertical y horizontal (en dependencia del tipo de rugosidad) en los resultados del Wind Atlas. El modelo para generar este archivo se basa en los datos climáticos de viento introducido previamente como una estación meteorológica para cada polígono. A partir del mapa de rugosidad y relieve, el modelo determina los distintos cambios de rugosidad que se presentan alrededor de la estación, para de esta forma poder realizar la extrapolación horizontal (anexo I). Por tanto, si se analiza el Wind Atlas generado para el polígono 5 (figura 28), se puede observar que para la altura de 50 m y la rugosidad predominante de la zona (0.03 m), el viento medio estimado es de 5.9 m/s y la densidad de potencia media es de 205 W/m 2. La dirección de viento predominante es del sur-sureste y la mayor permanencia de los vientos se encuentra por debajo de los 8 m/s. Para la zona lagunar donde se presenta una rugosidad de 5x10-4 m, la estimación a ese nivel es de 7.3 m/s y 375 W/m 2. Figura 28. Wind Atlas generado por el WAsP para el polígono 5 (entre las latitudes 24 y 24.5 grados). En la parte superior se muestra la tabla de extrapolación vertical y 54

72 horizontal. En la parte inferior se muestra la distribución de frecuencia de la dirección (izquierda) y de la intensidad (derecha) del viento para 50 m de atura y rugosidad predominante. Para el caso del polígono 6 (entre las latitudes 24.5 y 25 grados), el Wind Atlas generado por el modelo (figura 29) presenta a 50 m de altura y a la rugosidad predominante (0.03 m) una intensidad media del viento de 6.9 m/s y 304 W/m 2 de densidad de potencia media. La dirección del viento predominante coincide con el polígono 5 y en este caso las intensidades del viento más frecuentes se encuentran por debajo de los 9 m/s. Sin embargo, para esta misma altura y una rugosidad inferior (10-3 m), se estimó 8.5 m/s y 559 W/m 2, siendo esta estimación característica de la zona lagunar y correspondiéndose que a menor rugosidad se obtendrá mayor potencial eólico. Figura 29. Wind Atlas generado por el WAsP para el polígono 6 (entre las latitudes 24.5 y 25 grados). En la parte superior se muestra la tabla de extrapolación vertical y 55

73 horizontal. En la parte inferior se muestra la distribución de frecuencia de la dirección (izquierda) y de la intensidad (derecha) del viento para 50 m de atura y rugosidad predominante. Al establecer una comparación entre ambos casos del Wind atlas, es posible determinar que existe una diferencia entre los datos base con que se realiza la modelación en cada polígono. De esta forma la intensidad media del viento que será modelada al interior de la zona de estudio, donde predomina una rugosidad de 0.03 m, tendrá una diferencia de base de 1 m/s. La densidad de potencia media será modelada tomando una diferencia de 100 W/m 2. Pero para zonas como las lagunas donde la rugosidad es menor, la diferencia de base con que se realizará la modelación es mayor. Para este caso el viento será modelado con 1.3 m/s de diferencia entre un polígono y el otro, siendo mayor para la densidad de potencia la cual presenta una diferencia de 184 W/m 2. Por tanto, teniendo en cuenta lo antes analizado, no se puede esperar que exista una transición homogénea entre un polígono de modelación y otro si la diferencia numérica entre los datos climáticos de las estaciones es significativa. Precisamente, en la sección 4.2 se identificó que existía una diferencia considerable entre el campo de viento del sur y del norte del Estado, coincidiendo esta zona de transición con los polígonos 5 y 6. Por último, a las estaciones virtuales costeras utilizadas en el segundo escenario se les sumó el sesgo de subestimación de 1.74 m/s obtenido de los datos de la torre ubicada en la costa de Altamira (sección 4.1.1), obteniéndose así un tercer escenario de modelación del campo de densidad de potencia media (figura 30). Este ejercicio emula las condiciones en la que el viento muy cercano a la costa fuera mayor que el diagnosticado por el producto satelital, aunque sin mediciones no es posible conocer a detalle la distribución horizontal del viento desde la costa hasta algunos kilómetros tierra adentro. Al ser aumentada la magnitud del viento tomando como referencia un criterio obtenido en una sola estación, se aumentan las magnitudes del campo de 56

74 densidad de potencia media y se obtienen las diferencias de transición entre los polígonos. Para este caso, el polígono 1 difiere considerablemente del resto de los polígonos del sur del estado, presentando valores que no superan los 300 W/m 2, mientras que entre los polígonos 2 y 5 en zonas más alejadas de la costa se obtuvieron valores entre 350 y 500 W/m 2, siendo superiores en áreas más cerca de la costa. En los polígonos 6 y 7 se obtuvieron valores de densidad de potencia media superior a los 500 W/m 2, aumentando su magnitud en las áreas de la Laguna Madre, donde se superó los 800 W/m 2. Figura 30. Igual a Figura 27 pero para el tercer escenario (véase texto). 57

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