MOS – “Model Output Statistics”– Aplicação da metodologia para correcção das previsões de vento obtidas para Portugal Continental

Autores/as

  • Raquel Marujo LNEG (ex. INETI) – Laboratório Nacional de Energia e Geologia R. Marujo(1), P.Costa(1), A. Estanqueiro(1), C. Pires(2) , , capires@fc.ul.pt (1) LNEG (ex. INETI) – Laboratório Nacional de Energia e Geologia (2)FCUL –
  • Paulo Costa LNEG (ex. INETI) – Laboratório Nacional de Energia e Geologia
  • Ana Estanqueiro LNEG (ex. INETI) – Laboratório Nacional de Energia e Geologia
  • C. Pires Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa

Resumen

A previsão do vento com exactidão é actualmente uma ferramenta necessário para a análise do potencial e estimativa de produção de energia eólica. Apesar do progresso significativo nos modelos de  previsão meteorológica, os modelos apresentam erros sistemáticos que podem ser corrigidos com a aplicação de modelos estatísticos, lineares ou não, a partir das estatísticas acumuladas de um certo modelo de previsão. Esses modelos correctivos têm o nome genérico de MOS (Model Output Statistics) que têm como base o uso de regressões multilineares. Neste estudo, realizaramse previsões MOS para as 24, 48 e 72 horas, para as componentes horizontais do vento, assim como, para o prazo de previsão de 36 horas, nas 61 estações da rede do Instituto de Meteorologia Português. Os resultados mostram uma melhoria do erro médio quadrático na ordem de 80% na previsão, sendo menos significativa com o aumento do prazo de previsão. 

Citas

Storch, H.V., Zwiers, F.W., 1999. Statistical Analysis in Climate Research, University Press, Cambridge, UK. [2] Wilks, D.S., 1995. Statistical Methods in Atmospheric Sciences An Introduction, Academic Press, San Diego, California, U.S.A. [3] Grell, G. A., J. Dudhia, D. R. Stauffer (1995) A Description of the Fifth-Generation Penn State/NCAR Mesoscale Model (MM5). NCAR Technical Note, NCAR/TN-398+STR. [4] http://www.weather.ul.pt/ [5] Marujo, R., 2009. MOS – Model Output Statistics – Aplicação a Previsões MM5 de curto prazo em Portugal Continental. Dissertação para a obtenção do grau de Mestrado em Cências Geofísicas – especialização em meteorologia, Lisboa

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Publicado

2020-03-14

Número

Sección

Predicción del Tiempo. Predicción Numérica del Tiempo. Casos de Estudio