Tesi completa: (contacteu amb l'Escola de Doctorat per confirmar que sou un doctor acreditat i obtenir l'enllaç a la tesi)
Lloc de lectura: UPC - Campus Nord - Edifici C1 - Aula 002
Resum de tesi: 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.