[ca] Els camps de vent pròxims a la superfície es solen obtenir a partir de models numèrics de predicció meteorològica mesoescalar (Numerical Weather Prediction: NWP). Aquests models descriuen la física i la dinàmica de fenòmens atmosfèrics amb extensions que van des de diversos centenars fins a pocs quilòmetres. En configuracions operacionals, aquests models treballen a resolucions insuficients per capturar els efectes que exerceixen orografies complexes sobre el flux. Aquests efectes poden ser rellevants per aplicacions com l'avaluació i previsió del recurs eòlic o la simulació de fenòmens perillosos deguts al vent, com la propagació d'incendis forestals o la dispersió atmosfèrica de substàncies tòxiques. Per aquestes aplicacions, és necessària una estratègia de downscaling mesoescala-microescala. Tradicionalment, els vents en alta resolució s'obtenen mitjançant models de diagnòstic. Aquests models, però, no són capaços de representar fenòmens com els de la recirculació darrere d'obstacles o els perfils de vent en la capa límit atmosfèrica. Gràcies a l'increment del poder computacional, l'ús de models Computational Fluid Dynamics (CFD) s'està estenent ràpidament. Les metodologies per acoblar dinàmicament models mesoescalars i CFD permeten capturar fenòmens físics que no són resolts per models més simples. Tanmateix, el cost computacional dels CFD n'impedeix l'ús en predicció operacional. Per tant, tot i que la capa límit atmosfèrica és intrínsecament dinàmica, la modelització eòlica operativa en alta resolució ha d'enfocar-se en mètodes computacionalment menys exigents, com per exemple, mètodes estadístics o físic-estadístics. Aquesta tesi doctoral proposa una nova metodologia per a la caracterització i pronòstic del vent en alta resolució. El downscaling es basa en una cadena de models; un model mesoescalar, un model microescalar CFD, i les metodologies per l'acoblament físic-estadístic. El doctorat es centra en tres objectius principals: 1) S'avalua la capacitat d'assimilar estacions meteorològiques automàtiques en superfície de WRF-3DVar i LAPS, per a la inicialització del model mesoescalar WRF. Els resultats mostren patrons d'assimilació diferents; el 3DVar mostra característiques de gran escala sense representar la naturalesa no homogènia dels camps superficials; el LAPS reprodueix característiques de petita escala i proporciona una condició inicial coherent amb les observacions. La validació mostra que les prediccions del model WRF inicialitzades amb els anàlisis de LAPS milloren substancialment els camps de vent pronosticats. 2) S'afronta la simulació de cicles diaris amb Alya-CFDWind (CFD-RANS) per tal de pal·liar part de les limitacions provinents de l'assumpció d'atmosfera neutra. Aquestes simulacions transitòries proporcionen un marc adequat per incorporar consideracions tèrmiques degudes a l'estratificació atmosfèrica. Els resultats de l'avaluació del recurs eòlic en un enclau a l'estat Puebla (Mèxic) són prometedors i substancialment millors que els obtinguts amb l'assumpció d'estratificació neutra. 3) Es desenvolupa l'estratègia de downscaling. La metodologia combina una tècnica de segmentació de dominis amb l'ús de funcions de transferència. Aquesta estratègia demostra la capacitat de preservar el patró mesoescalar i d'incorporar els efectes microescalars no resolts pel model mesoescalar gràcies a CFD pre-correguts. Finalment, el downscaling s'aplica amb èxit en la simulació de dispersió atmosfèrica de CO2 procedent d'una erupció límnica al Llac Nyos (Camerun, 1986). El compliment d'aquests objectius ha donat com a resultat una metodologia de downscaling eficient i operacionalment assumible, dissenyada com a post-procés del model mesoescalar i que permet la caracterització i el pronòstic del camp de vents. Actualment, la metodologia està preparada per ser implementada al Servei Meteorològic de Catalunya com a prototip per a la seva validació i avaluació.

[en] Near-surface wind fields are typically obtained from mesoscale Numerical Weather Prediction (NWP) models. These models describe the physics and dynamics of atmospheric phenomena with characteristic dimensions spanning from several hundreds down to few kilometres. Operational configurations use horizontal grid resolutions insufficient to capture flow effects over complex terrains. These effects are relevant for applications that include wind resource evaluation, wind power forecast, or simulation of wind-driven hazardous phenomena such as wildfire spreading or atmospheric dispersion of pollutants and toxic substances. In these applications, some mesoscale-to-microscale downscaling strategy turns necessary. Traditionally, high-resolution near-surface winds have been obtained by diagnostic models. However, these models fail in representing flow phenomena such as recirculation behind obstacles, vortex shedding or surface boundary layer profiles. The increase in computational power is extending rapidly the use of Computational Fluid Dynamics (CFD) models the dynamical NWP-CFD model coupling methodologies allow capturing physical phenomena that are not implicit in the simpler mass-consistent models. However, the computational cost of CFD models still precludes the use of dynamical downscaling strategies in operational weather forecast. Therefore, although the ABL flow is intrinsically dynamic, operational high-resolution wind modelling below the mesoscale range should be headed towards less computationally intensive physical-statistical methodologies. This Ph.D. thesis proposes a novel downscaling methodology for wind field characterisation and forecast. The downscaling is based on a model chain, which considers a NWP, a CFD model, and the methodologies to couple both models physically-statistically. The Ph.D. focuses on three main objectives: 1) This first study evaluates the ability of WRF-3DVar and LAPS to assimilate surface automatic weather stations for the mesoscale model initialisation. Results show different assimilation patterns; 3DVar shows unrealistic large-scale features missing in representing the inhomogeneous nature of the near-surface fields; LAPS reproduces small-scale features and provides an initial condition much consistent with observations. The validation shows that high-resolution WRF forecasts initialized with LAPS analyses improve substantially the forecasted wind fields. 2) The second objective faces the Alya-CFDWind (CFD-RANS) model simulation of diurnal cycles to circumvent part of the limitations of the neutral atmosphere assumption. These transient simulations provide a suitable framework to incorporate atmospheric stability considerations in the downscaling. As a test case, a wind resource assessment incorporating this capability shows promising results and substantially improves the annual energy production with respect to the neutral stratified assumption. 3) The third objective focuses on the development of the downscaling strategy. The methodology combines a domain segmentation technique with the use of transfer functions. This strategy preserves the mesoscale pattern and incorporates the unresolved mesoscale model sub-grid terrain forcing effects from pre-computed microscale simulations. Finally, the downscaling is successfully applied to simulate atmospheric CO2 dispersal from a limnic eruption occurred at Lake Nyos (Cameroon) in 1986. The fulfilment of these objectives has resulted in an efficient and operationally affordable downscaling methodology designed as a NWP model post-process tool for wind field characterisation and forecast. At present, the methodology is ready to be implemented at the Meteorological Service of Catalonia (SMC) operational setup as a prototype for its validation and evaluation.