LOS MODELOS DE DERIVA EN LA PREDICCIÓN N DE VERTIDOS

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1 LOS MODELOS DE DERIVA EN LA PREDICCIÓN N DE VERTIDOS Raúl l Medina Santamaría 1 AS JORNADAS CIENTÍFICO-TÉCNICAS DE LUCHA CONTRA LA CONTAMINACIÓN MARINA 26 y 27 de Octubre A Coruña

2 INDICE 1. Introducción 2. Descripción modelo de deriva 3. Calibración modelo de deriva 4. Aplicación 4.1. Operacional 4.2. Planificación

3 1. INTRODUCCIÓN AccidentesMaritimos/cpr_accidentes_españa.htm

4 1. INTRODUCCIÓN Accidente Gestores Equipos de limpieza Ubicación de barreras Recogida residuos Almacenamiento

5 1. INTRODUCCIÓN Accidente Gestores Modelo de deriva Equipos de limpieza Ubicación de barreras Recogida residuos Almacenamiento Predicción de deriva Degradación fuel Unidad de Seguimiento y Previsión

6 1. INTRODUCCIÓN INM Datos meteorológicos Puerto del Estado Corrientes de la zona Puertos del Estado: : Información n de oleaje U. Cantabria: Previsión n derivas ICM/CSIC - Boyas de deriva Meteo France Mothy Mercator: Información n oceanográfica FOAM: : Información n oceanográfica Oilmap Sala de crisis Internet Instituciones participantes en el ESEOO que componen la USYP SASEMAR Puertos del Estado IEO U. Cantabria ICM/CSIC INM Modelo Vertidos ESEOO Seguimiento GOAM-GIS GOAM Recibe información: Movimiento unidades Manchas Previsiones y derivas (tipo GIF) USYP CECOMAR

7 1. INTRODUCCIÓN Gestores organización de la respuesta Organización de las labores diarias de limpieza en el mar y en las playas.

8 INDICE 1. Introducción 2. Descripción modelo de deriva 3. Calibración modelo de deriva 4. Aplicación 4.1. Operacional 4.2. Planificación

9 2. MODELO DE TRANSPORTE 2.1. Descripción teórica Modelo Lagrangiano dx Ecuación de transporte: i = + dt u a : velocidad advectiva u d : velocidad de difusión X i : es la coordenada (x, y) de la partícula i u ( x, t) u ( x, t) a i d i X 0 U 0 X 1

10 2. MODELO DE TRANSPORTE 2.1. Descripción teórica Problema 1: Dispersión X 0 U 0 X 1

11 2. MODELO DE TRANSPORTE 2.1. Descripción teórica Problema 2: Coeficientes de arrastre X 0 U 0 X 1 u(o) = u corrientes + C D * u viento + C H * u oleaje C D : coeficiente de arrastre del viento C H : coeficiente del oleaje u oleaje : arrastre de Stokes (gh/8c) (Sobey y Barker, 1997)

12 2. MODELO DE TRANSPORTE 2.1. Descripción teórica Problema 3: Magnitud Corrientes X 0 U 0 X 1 u(o) = u corrientes + C D * u viento + C H * u oleaje

13 2. MODELO DE TRANSPORTE 2.2. Datos Qué necesitamos para simular la deriva del vertido? Posición inicial vertido (avistamiento manchas, datos boyas de deriva) DATOS DE FORZAMIENTOS: Viento Corrientes Oleaje SIMULACIÓN NUMÉRICA

14 2. MODELO DE TRANSPORTE 2.2. Datos Viento: salida del modelo HIRLAM INM ( Oleaje: salida del modelo WAM (

15 2. MODELO DE TRANSPORTE 2.2. Datos Corrientes: Sistema de Predicción de ESEOO ( 3 dominios: Atlántico Mediterráneo Islas Canarias Actualmente Puertos del Estado ejecuta de manera operativa en el Atlántico, una aplicación basada en el modelo de circulación POLCOMS (desarrollado por el Proudman Oceanographic Laboratory (Holt y James, 2001 y Holt et al., 2001 ).

16 INDICE 1. Introducción 2. Descripción modelo de deriva 3. Calibración modelo de deriva 4. Aplicación 4.1. Operacional 4.2. Planificación

17 3. CALIBRACIÓN DEL MODELO DE DERIVA Datos de Boyas Avistamientos manchas COMPARAR MODELO vs. REALIDAD Calibración del modelo Objetivo calibración: obtener coeficientes que minimicen la diferencia entre el movimiento real del vertido y la predicción numérica.

18 3. CALIBRACIÓN DEL MODELO DE DERIVA Importancia calibración n? C D =0.02 C D =0.03

19 3. CALIBRACIÓN DEL MODELO DE DERIVA METODOLOGÍA: Calibración automática del modelo 1.- Coeficientes que minimizan el error entre la trayectoria real de la boya y la predicción numérica: algoritmo de optimización 2.- Introducción de estos coeficientes en el Modelo de Transporte Lagrangiano: predicción

20 3. CALIBRACIÓN DEL MODELO DE DERIVA SCE-UA (Shuffled Complex Evolution Method University of Arizona) (Duan et al, 1994) Función objetivo: Método de optimización: N Bx x Mx x By x My x t i= 1 ( (, ) (,, θ) ) 2 ( (, ) (,, θ) ) 2 J = U t U t + U t U t θ = ( C, C ) D C N: Número de boyas U B : Velocidad de la boya U M : Velocidad numérica (viento, oleaje, corrientes)

21 3. CALIBRACIÓN DEL MODELO DE DERIVA Velocidad de la boya Velocidad numérica U B = x f t x o U () t = C U + C U + CU Mx H olax D vientox c corrientex U () t = C U + C U + CU My H olay D vientoy c corrientey Coeficientes del modelo C D : coeficiente de arrastre del viento C H : coeficiente del oleaje C C : coeficiente de corriente (opcional) El objetivo de la calibración es encontrar el valor de los coeficientes que minimicen la función objetivo J.

22 3. CALIBRACIÓN DEL MODELO DE DERIVA Calibración automática del modelo Datos de boyas para la calibración: Crisis Prestige Ejercicios operacionales SASEMAR (Baleares y Gijón) Experimento radar Galicia (ESEOO)

23 3. CALIBRACIÓN DEL MODELO DE DERIVA Calibración con boyas Prestige

24 3. CALIBRACIÓN DEL MODELO DE DERIVA C H C C R 2 c x R 2 D y U viento 0.2

25 3. CALIBRACIÓN DEL MODELO DE DERIVA Período: enero T m = b m i 0 ( ) 2 RMSE x x T = RMS_m (km) PERIOD Jan Jan Jan Jan Interiores Exteriores

26 3. CALIBRACIÓN DEL MODELO DE DERIVA Ejercicio MED05 (Islas Baleares)

27 3. CALIBRACIÓN DEL MODELO DE DERIVA Ejercicio MED05 Boya (SASEMAR) 11/05/ /05/2005 Predicción cada 24 horas C D =α w + β w u viento α w = β w = a C = 1 Forzamientos: Viento+Corrientes (DieCAST)

28 3. CALIBRACIÓN DEL MODELO DE DERIVA Ejercicio GIJON '0"N 6 60'0"W 5 55'0"W 5 50'0"W 5 45'0"W 5 40'0"W 5 35'0"W 5 30'0"W 5 25'0"W 44 5'0"N Posición boyas 44 60'0"N 8!( 7!( CEDRE 2 9 8!(!( 10 7!(!( 44 60'0"N Transecto XBT 43 55'0"N 6!( ESEOO 2 11!( 6!( 43 55'0"N 5!( 12!( 5!( Plan de lanzamiento de boyas y sondas XBT 43 50'0"N 4!( ESEOO 1 ESEOO1 13@!( 4!( 43 50'0"N!( Sondas XBT nl!( Sondas XBT alternativas CCS Gijón Salvamar?> Boyas de deriva Derrota del oeste Derrota del este 43 35'0"N 43 40'0"N 43 45'0"N r 3!( 2!( 1 13:00h.!( CEDRE 1 : 1:350,000 Aviles SASEMAR Figurativo 15!( SASEMAR CEDRE1 16@ 1!(!( Luanco 17!( Candas CCS nl 10:00h. Salvamar 09:00h. Gijon 3!( 2!( 13: '0"N 43 40'0"N 43 45'0"N 43 30'0"N 6 60'0"W 5 55'0"W 5 50'0"W 5 45'0"W 5 40'0"W 5 35'0"W 5 30'0"W 5 25'0"W 43 30'0"N

29 3. CALIBRACIÓN DEL MODELO DE DERIVA Predicción trayectorias (24 horas) C D C c R 2 x R 2 y

30 3. CALIBRACIÓN DEL MODELO DE DERIVA Root Mean Square Error (RMSE) 1 T m = b m i 0 ( ) 2 RMSE x x T = 1 km

31 3. CALIBRACIÓN DEL MODELO DE DERIVA Experiencia de monitorización operacional de corrientes y oleaje en Galicia mediante Radar HF Codar Seasonde (Nov Feb. 2006) En abril del año 2005 Puertos del Estado, las Autoridades Portuarias de Coruña y Vigo y la empresa de ingeniería Qualitas firman el protocolo para el desarrollo de la experiencia Radar HF en el litoral Gallego.

32 3. CALIBRACIÓN DEL MODELO DE DERIVA Validación con boyas de la red de medidas de Puertos del Estado Validación con una boya de deriva Objetivo: validar el uso de la tecnología de Radar HF para la predicción de deriva de objetos flotantes.

33 3. CALIBRACIÓN DEL MODELO DE DERIVA La boya derivó por la acción de viento, oleaje y corrientes. Estuvo en el interior del área de cobertura del radar principalmente durante dos períodos. Desde 22/12/2005 a 26/12/2005 Desde 29/12/2005 a 08/01/2006

34 3. CALIBRACIÓN DEL MODELO DE DERIVA 22/12/ :00 a 26/12/ :00 26/12/ :00 Modelo TESEO 22/12/ :00

35 3. CALIBRACIÓN DEL MODELO DE DERIVA 29/12/ :00 a 06/01/ :00 29/12/ :00 Modelo TESEO 06/01/ :00

36 INDICE 1. Introducción 2. Descripción modelo de deriva 3. Calibración modelo de deriva 4. Aplicación 4.1. Operacional 4.2. Planificación

37 4. APLICACIÓN MODELO DE DERIVA 4.1. Operacional Cantabria: Nov 2002 Virgen del Mar Ubiarco Cóbreces Ris

38 4. APLICACIÓN MODELO DE DERIVA 4.1. Operacional Sistema pre-operacional Cantabria DATOS SIMULACIONES NUMÉRICAS SALIDA AVISTAMIENTOS BOYAS 12:00 17:00 DATOS OCEANOGRÁFICOS Y METEOROLÓGICOS 7:30 17:30 MODELO DE DERIVA MODELO DE PROPAGACIÓN DEL OLEAJE PREDICCIÓN DE TRAYECTORIA DE FUEL CADA 48 H Fax, GRAFICOS/MAPAS GESTORES 18:00

39 4. APLICACIÓN MODELO DE DERIVA 4.1. Operacional Resultados gráficos 18:00

40 4. USO MODELOS DE TRANSPORTE 4.1. Operacional ESEOO Tarea 5. Modelado de vertidos Objetivo Desarrollo de un modelo de transporte y transformación n de hidrocarburos para su uso de forma operacional en España

41 4. USO MODELOS DE TRANSPORTE 4.1. Operacional Viento Oleaje Corrientes Turbulencia Modelo Lagrangiano 2D Tipo de hidrocarburo Modelo de transformación Evaporación Emulsión Predicción trayectorias Transformación del hidrocarburo

42 4. USO MODELOS DE TRANSPORTE 4.1. Operacional TESEO Modelo de Transporte de ESEOO

43 4. USO MODELOS DE TRANSPORTE 4.1. Operacional

44 4. USO MODELOS DE TRANSPORTE 4.1. Operacional

45 4. USO MODELOS DE TRANSPORTE 4.1. Operacional

46 4. USO MODELOS DE TRANSPORTE 4.1. Operacional

47 4. USO MODELOS DE TRANSPORTE 4.1. Operacional Ejercicio GIJON 2006

48 4. USO MODELOS DE TRANSPORTE 4.1. Operacional Ejercicio GIJON 2006

49 4. USO MODELOS DE TRANSPORTE 4.1. Operacional Ejercicio GIJON 2006

50 INDICE 1. Introducción 2. Descripción modelo de deriva 3. Calibración modelo de deriva 4. Aplicación 4.1. Operacional 4.2. Planificación

51 4. USO MODELOS DE TRANSPORTE 4.2. Planificación Modelo de Ayuda para la Lucha contra Vertidos Marinos Accidentales : MALVA

52 4. USO MODELOS DE TRANSPORTE 4.2. Planificación Trayectoria del petrolero Prestige (Noviembre 2002) Ejemplo MODO 1 INVIERNO FORZAMIENTO: VIENTO GKSS

53 4. USO MODELOS DE TRANSPORTE 4.2. Planificación t=6 h

54 4. USO MODELOS DE TRANSPORTE 4.2. Planificación t=12 h

55 4. USO MODELOS DE TRANSPORTE 4.2. Planificación t=1 d

56 4. USO MODELOS DE TRANSPORTE 4.2. Planificación t=3 d

57 4. USO MODELOS DE TRANSPORTE 4.2. Planificación t=7 d

58 4. USO MODELOS DE TRANSPORTE 4.2. Planificación t=15 d

59 4. USO MODELOS DE TRANSPORTE 4.2. Planificación t=30 d

60 4. USO MODELOS DE TRANSPORTE 4.2. Planificación Responder a Dado un vertido, cuáles son las zonas del litoral con mayor probabilidad de ser alcanzadas? Cuánto tiempo tardará un vertido en llegar a una determinadazonadel litoral? De dónde es más probable que llegue contaminación a un determinado punto? Debe modificarse el tráfico marítimo en una zona por su alto riesgo?

61 4. USO MODELOS DE TRANSPORTE 4.2. Planificación

62 4. USO MODELOS DE TRANSPORTE 4.2. Planificación Interfaz Usuario (GIS)

63 4. USO MODELOS DE TRANSPORTE 4.2. Planificación Probabilidad de llegada desde el punto de vertido a todos los receptores en 30 días.

64 4. USO MODELOS DE TRANSPORTE 4.2. Planificación

65 4. USO MODELOS DE TRANSPORTE 4.2. Planificación

66 4. USO MODELOS DE TRANSPORTE 4.2. Planificación Probabilidad de llegada desde todos los puntos de vertido al punto receptor en 30 días.

67 4. USO MODELOS DE TRANSPORTE 4.2. Planificación

68 LOS MODELOS DE DERIVA EN LA PREDICCIÓN N DE VERTIDOS Raúl l Medina Santamaría 1 AS JORNADAS CIENTÍFICO-TÉCNICAS DE LUCHA CONTRA LA CONTAMINACIÓN MARINA 26 y 27 de octubre A Coruña

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