Modelación de oleaje durante evento de huracán

Transcripción

1 Modelación de oleaje durante evento de huracán Proyecto Interno 1361/2369 Christian M. Appendini Laboratorio de Ingeniería y Procesos Costeros Sisal, Yucatán

2 LIPC Christian M. Appendini Paulo Salles Alec Torres Freyermuth José López González E. Tonatiuh Mendoza Bernardo Figueroa U. Cantabria Gabriel Díaz (UC) CIOH Colombia Claudia P. Urbano Claudia Dagua Participantes Estudiantes: Lucia Robles (UC) Pablo Ruiz (UC) Fernando Castro (UADY) Victor Camacho (UADY) Astrid Pérez (UADY)

3 Motivación Escasa información de oleaje en México Proyecto del IMT de red nacional de estaciones oceanográficas y meteorológicas Mediciones y predicciones del CICESE, IINGEN, CINVESTAV, UNAM, otros.

4 Motivación Modelos globales Modelos de gran escala Modelos regionales

5 Motivación Información limitada y de difícil acceso de mediciones de oleaje en mares mexicanos Necesidad de información de oleaje para cualquier proyecto relacionado a ingeniería costera/oceánica Inexistencia de una base de datos pública con información de oleaje en el Golfo de México y Mar Caribe, en particular con buena resolución en la zona costera de México

6 Motivación

7 Antecedentes Reanálisis atmosféricos (cobertura global, regional, local)

8 Antecedentes Eventos extremos Distribución mundial de huracanes desde1985 hasta 2005

9 Antecedentes Velocidad de viento

10 Antecedentes Existe una subestimación en las velocidades de viento estimadas en los reanálisis atmosféricos cuando se presentan eventos ciclónicos (Moon et al. 2003, Chao, Alves and Tolman 2005, Swail and Cox 2000, Wang and Oey 2008). Desde el punto de vista práctico, esto puede tener consecuencias importantes al momento de realizar estudios donde el oleaje extremo es importante (diseños de obras, estimación de peligro y riesgo, etc.) Campos de viento NARR Campos de viento ciclón RITA (EBT)

11 Objetivos Generar una base de datos e oleaje para el Golfo de México y Mar Caribe, en particular con buena resolución en la zona costera de México Evaluar distintos re-análisis de viento para su empleo en modelación de oleaje Evaluar distintos modelos paramétricos para la generación de campos de viento bajo eventos ciclónicos Evaluar la fusión de campos de viento de re-análisis y modelos paramétricos Establecer tendencias de oleaje en el Golfo de México y Mar Caribe Determinar la energía de oleaje en el Golfo de México y Mar Caribe

12 Area de estudio

13 Reanálisis de viento Reanálisis disponibles European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF): ERA-15: , global, 6 hrs, 2.5 x 2.5 ERA-40: , global, 6 hrs, 2.5 x 2.5 ERA-Interim: 1989 date, global, 6 hrs, 1.5 x 1.5 (Simmons et al., 2007) National Center for Environmental Predictions (NCEP) and National Center for Atmospheric Research (NCAR) NCEP/NCAR: 1948 date, global, 6 hrs, 2.5 x 2.5 (Kalnay et al., 1996) North American Reanalysis (NARR) 1979 a la fecha, regional, 3 hrs, 32 km x 32 km (Mesinger et al., 2006) Climate Forecast System Reanalysis (CFSR) (Saha 2010) 13

14 Evaluación de reanálisis de viento NCEP ERA NARR

15 Modelo de oleaje MIKE 21 SW / SWAN Funciones fuente Viento / transf. no-lineal /whitecapping / fricción / rotura Frecuencia angular

16 Modelo de oleaje Dominio computacional 25 km 32 km 20 km 3.5 km

17 Modelo de oleaje Dominio computacional Batimetría Etopo1, 1 resolución)

18 Resultados Altura de ola significante

19 Resultados Altura de ola significante

20 Resultados North American Reanalysis (NARR) Articulo indizado: Appendini, C.M., A. Torres-Freyermuth, F. Oropeza, P. Salles, J. López y E.T. Mendoza "Wave modeling performance in the Gulf of Mexico and Western Caribbean: Wind reanalyses assessment", Applied Ocean Research. v 39 pp

21 Modelos paramétricos de viento

22 Modelos paramétricos de viento

23 Evaluación de campos de viento en base al Hwind

24 Evaluación de campos de viento en base al Hwind Análisis Estadístico: Coeficiente de Correlación HOLLAND YOUNG & SOBEY RANKINE

25 Evaluación de campos de viento en base al Hwind

26 Validación de oleaje Series de tiempo de INPUT CAMPOS DE VIENTO DE HURACÁN + Forzamiento (Campos de viento) HWIND Paramétrico Propagación Propagación OUTPUT SALIDA Hs Tp Ws Validación HWIND boyas NOAA Evaluacion modelos paramétricos HWIND Modelo con y sin correcciones

27 Validación de oleaje

28 Modelos paramétricos Modelo de Emanuel and Rotunno (2011) V (r) = 2 r R mw V max f R mw 2 R mw 2 + r 2 f r 2 Modelo WSLOSH Sea, Lake and Overland Surges from Hurricanes 2 R mw r V (r) = V max R 2 mw + r 2 Modelo de Emanuel (2004) R 0 r V (r) = V max R 0 R mw r R mw m 1 b n + m 2 n+m r + b 1 2m n + m 1 + 2m r R mw R m 2m b=0.25, m=1.6, n=0.9

29 Reanálisis de viento Climate Forecast System Reanalysis (CFSR) , Resolución ~ 38km, subestimación de vientos ciclónicos

30 Resultados - CFSR Validación de la capacidad de representar los campos de viento Calmas (año 2006) y Nortes 4 Enero 2006

31 Validación de la capacidad de representar los campos de viento Ciclones tropicales Resultados - CFSR

32 Resultados - Oleaje Por Whitecapping: Año SIN CICLON TROPICAL Cdis=3.5, Ddis=

33 Resultados - Oleaje Crecimiento debido al viento: CICLÓN TROPICAL CAP=0.06

34 Resultados Param. Selección y evaluación de la capacidad de representar los campos de viento Emanuel and Rotunno 2011: Estimaciones más precisas.

35 Resultados - Fusión Intensidad de viento en superficie (10 metros): 18 m/s Vorticidad de viento en superficie (10 metros): 3 10^-5 1/s

36 Resultados - Oleaje Fusión de campos de vientos AL1805 RITA 23 Sept UTC Vorticidad 3 10^-5 1/s

37 Resultados - Oleaje Resultados finales para huracanes fusionados Articulo indizado: Ruiz-Salcines, P., Appendini, C.M., Robles, L., A. Torres-Freyermuth., G. Díaz, P. Salles. On the performance of parametric wind models during extreme, en proceso.

38 Resultados - Oleaje Validación con datos de satélite Coeficiente de correlación Mean wave height

39 Resultados - Oleaje Validación con datos de satélite - comparación de eventos Articulo: Appendini, C.M., A. Torres-Freyermuth y V. Camacho. On the use of L2P altimeter data for wave hindcast assessment and validation: Application in the Gulf of Mexico, en proceso.

40 Resultados Altura de ola significante media anual ( )

41 Resultados Anomalías de altura de ola significante media anual ( )

42 Resultados Máxima altura de ola ( ) Percentil 99 de altura de ola ( )

43 Resultados Percentil 99 mensual de altura de ola significante ( )

44 Resultados Condiciones anuales de tormentas ( ) Huracanes Nortes Corriente de Chorro del Caribe I máx I prom D max D prom N tot N prom

45 Resultados Tendencias de oleaje en base a la altura significante media

46 Articulo Indizado: Appendini, C.M., A. Torres-Freyermuth, P. Salles, J. López y E.T. Mendoza. "Wave climate and trends for the Gulf of Mexico: A 30 year wave hindcast", Journal of Climate. V. 27(4) pp Resultados Tendencias de oleaje en base a la altura significante media

47 Resultados Determinación de la energía de oleaje

48 Articulo indizado: Appendini, C.M., C.P. Urbano-Latorre, B. Figueroa, C.J. Dagua-Paz, A. Torres-Freyermuth, P. Salles. Wave energy potential assessment in the Caribbean Low Level Jet area based on a 30 years wave hindcast. En proceso. Resultados Determinación de la energía de oleaje en la zona de influencia de la corriente de chorro del Caribe

49 Conclusiones Los reanálisis muestran una adecuada representación de los vientos de Nortes pero no así de huracanes Los modelos paramétricos representan los campos de vientos de huracanes de forma lo suficientemente aproximada para ser empleados. La fusión muestra una mejora, en general, en la predicción de la intensidad de huracanes respecto al reanálisis CFSR. Calibración con CAP es adecuada para calibración con vientos de alta intensidad El oleaje generado con los campos de vientos fusionados, mejora estadísticamente el generado con el reanálisis CFSR. La metodología presentada puede ser empleada para la mejora de los campos de viento de reanálisis, y a su vez, se empleada para la generación de hindcast de oleaje y su caracterización.

50 Productos 1. Appendini, C.M., A. Torres-Freyermuth, P. Salles, J. López y E.T. Mendoza. "Wave climate and trends for the Gulf of Mexico: A 30 year wave hindcast", Journal of Climate. V. 27(4) pp Impact Factor: Appendini, C.M., A. Torres-Freyermuth, F. Oropeza, P. Salles, J. López y E.T. Mendoza "Wave modeling performance in the Gulf of Mexico and Western Caribbean: Wind reanalyses assessment", Applied Ocean Research. v 39 pp Impact Factor: Appendini, C.M., C.P. Urbano-Latorre, B. Figueroa, C.J. Dagua-Paz, A. Torres- Freyermuth, P. Salles. Wave energy potential assessment in the Caribbean Low Level Jet area based on a 30 years wave hindcast. En proceso. 4. Appendini, C.M., A. Torres-Freyermuth y V. Camacho. On the use of L2P altimeter data for wave hindcast assessment and validation: Application in the Gulf of Mexico, en proceso. 5. Ruiz-Salcines, P., Appendini, C.M., Robles, L., A. Torres-Freyermuth., G. Díaz, P. Salles. On the performance of parametric wind models during extreme, en proceso. Diaz-Hernandez, G., Robles, L., Appendini, C.M., Mendez, F.J., Torres-Freyermuth, A., Losada, I.J. y Salles, P An engineering approach for modeling hurricane extreme waves using analytical and numerical tools, Advances in Hurricane Engineering: Learning from Our Past, Eds: C.P. Jones y L.G.Griffis, American Society of Civil Engineers, pp , ISBN: , doi: / congresos internacionales, 7 nacionales. 2 tesis de maestría (UC), 1 de licenciatura (UADY) Bases de datos de 30 años de oleaje disponibles en la red

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