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@PhDThesis{Pinto:2017:AvMoWR,
               author = "Pinto, Luc{\'{\i}}a Iracema Chipponelli",
                title = "Avalia{\c{c}}{\~a}o do modelo WRF para aplica{\c{c}}{\~a}o em 
                         previs{\~a}o de recursos e{\'o}licos no nordeste brasileiro",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2017",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2017-08-14",
             keywords = "energia e{\'o}lica, modelo WRF, previs{\~a}o de vento, modelagem 
                         atmosf{\'e}rica, estimativa do vento. wind power, WRF model, wind 
                         forecast, atmospheric modelling, wind simulation.",
             abstract = "As energias renov{\'a}veis s{\~a}o fundamentais para reduzir as 
                         emiss{\~o}es de gases de efeito estufa (GEE) associadas ao 
                         consumo de combust{\'{\i}}veis f{\'o}sseis em n{\'{\i}}veis 
                         regionais e globais. Al{\'e}m disso, a possibilidade de 
                         expans{\~a}o do aproveitamento de energia e{\'o}lica para a 
                         gera{\c{c}}{\~a}o de eletricidade no Brasil {\'e} uma 
                         realidade. O uso eficiente das fontes renov{\'a}veis, como solar 
                         e e{\'o}lica, est{\'a} fortemente relacionado com as 
                         condi{\c{c}}{\~o}es meteorol{\'o}gicas da regi{\~a}o de 
                         interesse. Isso requer informa{\c{c}}{\~o}es confi{\'a}veis 
                         sobre a disponibilidade e variabilidade do recurso energ{\'e}tico 
                         para que estrat{\'e}gias pol{\'{\i}}ticas e sociais sejam 
                         aplicadas com maior precis{\~a}o na instala{\c{c}}{\~a}o de 
                         novas usinas geradoras e tamb{\'e}m permitir o gerenciamento 
                         eficaz das j{\'a} existentes. Os modelos meteorol{\'o}gicos de 
                         mesoescala s{\~a}o ferramentas que demandam investimentos 
                         relativamente baixos e vem apresentando resultados 
                         favor{\'a}veis. Por{\'e}m, tamb{\'e}m possuem 
                         limita{\c{c}}{\~o}es intrinsecamente relacionadas {\`a} 
                         impossibilidade em reproduzir os processos f{\'{\i}}sicos que 
                         ocorrem na atmosfera em escala inferior a resolu{\c{c}}{\~a}o 
                         horizontal adotada para a modelagem. Este trabalho apresenta uma 
                         s{\'e}rie de testes de sensibilidade realizados como modelo 
                         meteorol{\'o}gico de mesoescala WRF configurado com diferentes 
                         parametriza{\c{c}}{\~o}es f{\'{\i}}sicas (camada limite, 
                         convec{\c{c}}{\~a}o, microf{\'{\i}}sica e 
                         radia{\c{c}}{\~a}o). O modelo WRF foi configurado com 3 
                         dom{\'{\i}}nios (grades) de resolu{\c{c}}{\~a}o 5 x 5 km sobre 
                         a regi{\~a}o em estudo. A localiza{\c{c}}{\~a}o destas grades 
                         foi determinada a partir da an{\'a}lise de agrupamento realizada 
                         previamente com dados de velocidade do vento observadosem121 
                         esta{\c{c}}{\~o}es meteorol{\'o}gicas autom{\'a}ticas operadas 
                         pelo INMET no Nordeste do Brasil (NEB) durante o per{\'{\i}}odo 
                         de 2008 a 2013. Os testes de sensibilidade configuraram um total 
                         de 12 experimentos, para os 3 primeiros dias do m{\^e}s de maio 
                         de 2009. Os resultados mostraram que independente das 
                         parametriza{\c{c}}{\~o}es adotadas, h{\'a} uma forte 
                         tend{\^e}ncia a superestima{\c{c}}{\~a}o da intensidade dos 
                         ventos pelo modelo WRF. Algumas parametriza{\c{c}}{\~o}es 
                         mostraram-se mais adequadas para um dom{\'{\i}}nio do que para 
                         outro, em fun{\c{c}}{\~a}o do NEB ser influenciado por 
                         diferentes sistemas meteorol{\'o}gicos. Tamb{\'e}m foram 
                         realizadas compara{\c{c}}{\~o}es entre previs{\~o}es do modelo 
                         WRF para os meses de maio e novembro de 2009 e 2012 e as medidas 
                         de velocidade do vento para os diferentes dom{\'{\i}}nios 
                         estabelecidos. Avaliou-se o desempenho das previs{\~o}es de 
                         velocidade do vento com dados medidos em quatro torres 
                         anemom{\'e}tricas (80 e 100 m) para localidades onde j{\'a} 
                         est{\~a}o em funcionamento quatro parques e{\'o}licos no NEB. 
                         Onde, constatou-se que o modelo continua apresentando uma forte 
                         tend{\^e}ncia para a superestima{\c{c}}{\~a}o nas 
                         previs{\~o}es da intensidade dos ventos, com exce{\c{c}}{\~a}o 
                         da localidade no estado do Piau{\'{\i}}. Os valores dos 
                         {\'{\i}}ndices estat{\'{\i}}sticos (RMSE e Vi{\'e}s) das 
                         previs{\~o}es da velocidade do vento para os n{\'{\i}}veis das 
                         torres continuam elevados. O estudo mostrou a dificuldade dos 
                         modelos num{\'e}ricos de mesoescala, em espec{\'{\i}}fico o 
                         WRF, para prever a velocidade do vento, mas apesar disso quando 
                         configurado corretamente ele pode contribuir de forma importante 
                         na obten{\c{c}}{\~a}o de informa{\c{c}}{\~o}es confi{\'a}veis 
                         do vento e consequentemente ser uma informa{\c{c}}{\~a}o 
                         disponibilizada com confiabilidade para o setor de energia 
                         e{\'o}lica. ABSTRACT: The renewable energy resources are key to 
                         reducing greenhouse gas (GHG) emissions associated with the 
                         consumption of fossil fuels at regional and global scales. The 
                         wind power generation has been increasing since 2002 and now 
                         achieves almost 7.5% in the Brazilian electricity matrix. One of 
                         the major obstacles for the renewable sources, such as solar 
                         radiation and wind, is strongly related to their dependence to the 
                         meteorological conditions. The reliable resource assessment is a 
                         requirement to overcome this barrier providing quality information 
                         to support political and social strategies and also to allow 
                         effective management energy resources. The mesoscale 
                         meteorological models are tools that demand relatively low 
                         financial investment and can provide wind data to the energy 
                         sector. However, these models have limitations intrinsically 
                         related to the inability to reproduce all the physical processes 
                         that occur in the atmosphere at a finer horizontal resolution than 
                         the resolution adopted for numerical modeling. This work describes 
                         the study aimed at evaluating the WRF mesoscale meteorological 
                         model performance when different configuration for physical 
                         parametrizations are using (boundary layer, convection, 
                         microphysics and solar radiation). Some parametrizations were more 
                         adequate for one domain than for another, as the NEB was 
                         influenced by different meteorological systems. The WRF model was 
                         configured with 5 x 5 km domains (grids) with spatial resolution 
                         over the Brazilian Northeastern region (NEB). The location of such 
                         grids was determined using the cluster analysis methodology 
                         performed with data of wind speed observed at 121 automatic 
                         meteorological stations operated by the INMET in NEB during the 
                         period of 2008 to 2013. Regardless of the numerical 
                         parameterizations adopted, results showed a strong overestimation 
                         of wind speed by the WRF model. Comparisons of wind velocity were 
                         carried out between WRF forecasts and wind measurements for the 
                         months of May and November 2009 and 2012 in the different 
                         established domains. A case study was developed to investigate the 
                         reliability of the wind velocity forecasts. Also, the wind 
                         forecasts were evaluated with wind data measured in four 
                         anemometric towers (80 and 100 m) for locations where four wind 
                         power plants in operation at the NEB. It was observed that the 
                         model presented a strong tendency to overestimate the forecasts of 
                         wind intensity, except for the locality in the Piau{\'{\i}} 
                         state. The statistical deviations (RMSE and Bias) presented by 
                         wind forecasts were still high. The study pointed out the 
                         difficulty is to set the WRF mesoscale numerical model to predict 
                         the wind intensity, but, when properly configured, it can 
                         significantly contribute to reach reliable information of wind 
                         velocity and consequently be reliable and readily available 
                         information for the wind energy sector.",
            committee = "Fisch, Gilberto Fernando (presidente) and Pereira, Enio Bueno 
                         (orientador) and Martins, Fernando Ramos (orientador) and Orsini, 
                         Jos{\'e} Ant{\^o}nio Marengo (orientador) and Lima, Francisco 
                         Jos{\'e} Lopes de and Silva Junior, Rosiberto Salustiano da",
         englishtitle = "Evaluation of the WRF model for wind resource prediction 
                         application in the Northeast of Brazilian",
             language = "pt",
                pages = "243",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34P/3PQEHPS",
                  url = "http://urlib.net/rep/8JMKD3MGP3W34P/3PQEHPS",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "01 dez. 2020"
}


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