4.4 Abstraction sur valeurs
4.4.3 Evaluation de comportements temps r´eel ´
Estimação para a série do Cabo Raso
Velocidade média (m/s): No cenário actual, o vento tem um comportamento semelhante
acima dos 4 m/s, embora com mais vento nos locais junto à costa (A e C). Em cenários de aumento e diminuição, a variação do vento é em média de 30% a mais e a menos, respectivamente. O local C apresenta a velocidade mais elevada em cenário de aumento, 6.38 m/s e o local B, a velocidade mais baixa em cenário de descida, 3 m/s.
Densidade de potência (W/m2): Os locais de maior potencial eólico são naturalmente os locais
onde o vento é maior. O local B, apesar de ser aquele que regista uma velocidade mais reduzida, é o que apresenta maior taxa de crescimento em cenário de aumento (59%); contudo, é também o local com mais perda de energia, com a diminuição do vento (-28%). Os locais A e C revelam taxas de crescimento entre os 53% (A) e os 55% (C) e quebras na ordem dos 25%. Para o local C estima-se um potencial máximo de 199 W/m2, o melhor deste estudo.
O local B, com apenas 59 W/m2 tem a menor potência estimada.
Estimação para a série de Tires/Aeródromo
Velocidade média (m/s): No cenário actual, as velocidade estimadas a partir de Tires são mais
baixas do que no Cabo Raso (estação mais interior), em média de 3.75 m/s. Em cenário de aumento, os locais A e C chegam em média aos 5 m/s, valor excedido no local B. Em cenário de descida do vento, os valores são semelhantes sem alcançar os 3 m/s. O aumento estimado será em média de 35% e a descida de estimada na ordem dos 28%.
Densidade de potência (W/m2): O local C, pela localização mais próxima da costa, apresenta
um vento mais elevado que em A e C, por isso, mais energia eólica disponível. Actualmente, estimam-se 70 W/m2 no local B, face a pouco mais de 50 W/m2 nos restantes locais. Porém, é curioso constatar que o local C consegue duplicar a sua densidade de potência em cenário de aumento, enquanto que em A e B, as taxas de variação também são elevadas (81.5% e 71.4% respectivamente). Por sua vez, no cenário de descida do vento, o local A perde perto de 30%, o local B 23% e o local C, com a maior variação negativa de 35%.
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Assumindo que este estudo é feito a uma escala regional, a generalização do espaço e do escoamento é apenas representativo da realidade. O que se pretende mostrar é os locais com maior capacidade de aproveitamento do vento para produção de mini-eólica, podendo ter o recurso necessário mas ser um local impeditivo legalmente.
A modelação ao nível do concelho, revela pois os melhores locais onde deve ser feito um estudo exaustivo das condições físicas, do enquadramento climático e uma recolha rigorosa das velocidades do vento. Ao nível da micro-escala, qualquer diferença decimal de vento significa grandes variações de densidade energética. Segundo a World Wind Energy Association, medições efectuadas a 10 e 30 metros, para uma turbina num determinado local, de 85 metros resultam em 2892 MWh/ano mas um desvio de 0.2 m/s em ambas as medições, por má calibração e/ou inclinação dos aparelhos, a diferença sobrestimada é de 22.5% que resultam em 3544 MWh/ano e o preço fixado antes estava previsto para o primeiro valor.
A implementação de mini-eólicas implica naturalmente que o regime de ventos seja óptimo durante a maior parte do tempo; segundo os dados da American Wind Energy Association (AWEA), é necessário que a média anual da velocidade do vento, a 10 metros de altitude, seja igual ou maior a 5 m/s para que a produção seja suficiente para entrar na rede eléctrica. Contudo, a ideia de conhecer o potencial do vento não passa só pela pequena ou média produção, mas também pela independência energética que cada habitação, cada prédio, cada rua, pode ter a curto ou médio prazo. Importa também ter em conta que o que promove a ligação à rede de um sistema de produção eólica, são princípios económicos que dependem da produtividade expectável para a tecnologia e para o seu peso no sector energético. Os valores que aqui são referidos como exemplo, da AWEA, representam o mercado americano e não são necessariamente os valores mais competitivos e adaptados à realidade nacional
Conhecer os regimes de vento (e o clima em geral), tentar avaliar e prever (são conceitos distintos) o seu comportamento e mais tarde validar essa previsões, são boas práticas de desenvolvimento da energia eólica fundamentais.
Abaixo do limiar de velocidade (5 m/s) a energia potencial não ultrapassa os 100 W/m2 mas entre os 5 e os 6.5 m/s, os melhores registos da modelação, o valor de energia pode variar entre os 100 e os 300 W/m2 (AWEA) que já é um valor a ter em conta ao fim de um mês e sobretudo ao fim de um ano.
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CONCLUSÃO
O estudo aprofundado das variáveis climáticas é fundamental para o desenvolvimento das boas práticas associadas ao ambiente e às energias renováveis. Quanto mais se conhecer sobre o comportamento dos regimes de vento (direcções e velocidades) ao longo das últimas décadas, melhores resultados se obterão em estudos sobre o aproveitamento da energia eólica e o consequente ordenamento do território, já que este é um recurso vital para as sociedades actuais. Porém, deverá ser feito também um investimento na quantidade de estações meteorológicas sirvam de suporte ao estudo dos climas regionais, mas pela sua distribuição actual (obedecendo às normas Organização Meteorológica Mundial) são escassas para estudos a uma escala local ou até regional. No entanto, a escassez de estações pode ser compensadas através de levantamentos de bioindicadores (como a deformação das árvores em áreas costeiras), como os que foram apresentados por Alcoforado (1989 e 1993) e Lopes,
et al (2010).
Com base num levantamento bibliográfico baseado em artigos que estudam o comportamento do vento no Atlântico Norte, foi possível generalizar as principais tendências das velocidade do vento ao longo das últimas décadas. Neles se prevê um aumento das velocidades ao longo deste século no norte e centro da Europa, sobretudo nos ventos invernais. Contudo, a tendência futura do vento no Mediterrâneo é mais incerta apontando, alguns autores, também para um aumento no final desde século.
Em Portugal, conhecem-se as conclusões relativas às áreas costeiras e que estão, em parte, de acordo com os resultados deste trabalho. Efectivamente, desde a segunda metade do século XX que a velocidade do vento está numa tendência de descida, embora nos últimos anos tenha recrudescido de intensidade o que se traduz numa variabilidade que importa conhecer e aprofundar.
A escolha da região de Cascais deveu-se à sua proximidade e enquadramento, enquanto região de reconhecido potencial eólico (segundo o European Wind Atlas), na costa ocidental portuguesa, possuindo assim características interessantes para se propor um aproveitamento eólico a uma escala mais pequena mas que possa ser significativo ao nível da região. O concelho tem aliás, apostado no estudo desta prática e foram desenvolvidos alguns contactos com a Agência Municipal CascaisEnergia.
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Analisando as séries de dados que caracterizam o vento na costa ocidental portuguesa entre o Cabo Carvoeiro e Lisboa, constatou-se que a velocidade do vento tem vindo a diminuir mas, porque a tendência era para aproximadamente 50 anos, foi necessário aferir se essa descida se devia a uma fase da variabilidade do vento ou a uma alteração climática que porventura poderá ter acontecido e que estaria a persistir.
Considerando as duas séries mais longas e menos expostas a outros factores de perturbação dos fluxos de vento (Cabo Carvoeiro e Lisboa/Portela), criou-se um modelo de reconstituição da velocidade do vento a partir da correlação entre os valores sazonais do vento e a NAO. Após o ajuste do modelo, concluiu-se que desde 1865 não há uma tendência significativa do vento, excluindo-se a hipótese de alteração climática normalmente associada (segundo os relatórios do IPCC).
Tornou-se assim importante proceder a um estudo mais detalhado sobre a variabilidade das velocidades do vento para melhor perceber as tendências interanuais para que se possa estimar o potencial eólico a curto e médio prazo na região, partindo de cenários de possível aumento ou diminuição das velocidades. A partir da análise espectral de Fourrier transformou-se a série da estação de Lisboa/Portela (56 anos), em médias móveis ponderadas (Daniell window), melhorando a identificação dos picos de intensidade associados. Dos picos obtidos, foram encontradas oscilações anuais e interanuais, bem como outros picos mais moderados. Para estimar o potencial considerou-se um período de 28 anos, igualmente na série inicial aproximadamente entre 1959 e 1987. A tendência de descida da velocidade nestes anos e o pico registado no periodograma da análise espectral permitiu admitir como hipótese de estudo, variações médias de 30 anos com a velocidade do vento a variar ± 1.8 m/s nesse período.
Para avaliar o potencial eólico criaram-se duas novas séries de ventos (de aumento e diminuição de 1.8 m/s sem alterar os valores extremos) das estações de Tires (localizada no Aeródromo municipal) e Cabo Raso, junto ao litoral. Foi importante a escolha destas duas estações porque se verificou que os regimes de ventos são diferentes a sudoeste e sudeste da serra de Sintra ). Esta diferenciação foi tida em conta na medida em que as estimações na parte oriental da área de estudo foram efectuadas a partir da estação de Tires (onde o ventos predominam de norte e nordeste) e na parte ocidental através da estação de Cabo Raso (onde predomina o fluxo de noroeste).
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A modelação espacial das séries de vento, tendo em conta a influência do relevo e da rugosidade, para os cenários de aumento e diminuição do vento, relevou resultados interessantes sobre a variação do potencial eólico face ao presente: em cenário de diminuição do vento, em 6 áreas amostra, escolhidos de acordo com a maior velocidade do vento estimado e em áreas periurbanas, estimam-se variações entre -25% e -35%. Em face de um cenário de aumento, estimaram-se aumentos da velocidade do vento na ordem dos 30% nos locais situados na parte ocidental, o que se traduziu num acréscimo médio de 50% da densidade de potência eólica. Na parte oriental estimada a partir da estação de Tires, para o mesmo aumento de 1,8 m/s, estimou-se um aumento da potência entre os 70 e os 91%.
Em suma, os valores de densidade de potência foram estimados entre 34 e 95 W/m2 (em cenário de descida) e entre 98 e 200 W/m2, (em cenário de aumento). Naturalmente os valores perto do Cabo Raso serão maiores devido à velocidade do vento ser aí mais elevada, importando destacar que os valores de potência eólica poderão ser considerados para sistemas de produção eólica urbana.
A estrutura ambiental do concelho não permitirá a construção de grandes parques eólicos, pelo menos a longo prazo, o que abre um espaço de oportunidade para a implementação de mini-eólicas complementares a outros sistemas renováveis ou como pequenas produtores individuais.
Assim, o aproveitamento da energia eléctrica a partir de mini-eólicas poderá ser feito rendível em situações de pequenas aplicações locais, como o (re)carregamento de baterias, bombeamento de águas, domésticas e afins que ao fim de algum tempo traduzir-se-ão numa poupança signficativa e numa prática sustentável se se desenvolver um cluster de produção urbana local, entre condomínios, lotes de habitação ou outros. Nos locais de maior potencial seria interessante criar também um cluster (de maior dimensão e capacidade) de produção e introdução na rede eléctrica que teria aplicações também elas sustentáveis ao nível do concelho (iluminação pública, fornecimento de energia aos edifícios públicos, etc).
O concelho de Cascais mostra um crescente interesse nesta temática e em boas práticas sustentáveis e embora possa parecer difícil a aplicação de uma estrutura de produção de energia eléctrica a partir de mini-eólicas num concelho tão urbanizado, nomeadamente na linha de costa. A região apresenta um potencial interessante face à necessária mudança de paradigma económico que atá hoje se centrava na economia do carbono, para um modo de produção mais sustentável, baseado no crescente interessa nas energias renováveis.
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Como foi referido, este estudo baseou-se em valores anuais do vento. Em futuros trabalhos dever-se-á aplicar a metodologia proposta a uma análise mensal mais fina, identificando períodos mais curtos em que este recurso possa ser mais rendibilizado.
Espera-se que este estudo possa contribuir para ultrapassar alguma resistência na aplicação de mini-eólicas em áreas periurbanas ajudando a concretizar uma política centrada no investimento nas energias renováveis levando ao necessário ordenamento do território, mais sustentável e interligado.
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Referências Bibliográficas
Abreu, D. (2006). Programa de Análise de Dados II – Estudos para o Planeamento Regional e Urbano. CEG-UL, nº 69. Lisboa.
Aguiar, R. (2010). Sector Cenários Climáticos. In “Plano Estratégico de Cascais face às Alterações Climáticas”.
Alcoforado, M. J. (1984). Representação cartográfica das árvores deformadas – Ventos dominantes em torno da Serra de Sintra. Finisterra, XIX (38): 137-169
Alcoforado, M. J. (1993). O clima da região de Lisboa: contrastes e ritmos térmicos. Memórias do Centro de Estudos Geográficos, 15.
Alcoforado, M. J. (1999). Variações climáticas do passado: chave para o entendimento do presente? Exemplo referente a Portugal (1675-1715). Territorium (6), Minerva. Coimbra.
Alcoforado, M. J.; Dias, M. H. (2002). Imagens Climáticas da região de Lisboa. Centro de Estudos Geográficos. [formato CD-ROM]
Alcoforado, M. J.; Andrade, H.; Oliveira, S.; Festas, M. J.; Rosa, F. (2009). Alterações Climáticas e Desenvolvimento Urbano. Direcção-Geral do Ordenamento do Território e Desenvolvimento Urbano, Políticas de Cidade, nº 4. Lisboa.
Alexandersson, H. (1986). A homogeneity test applied to precipitation data. International Journal of Climatology, 6: 661-675
Anuário Climatológico de Portugal (Serviço Meteorológico Nacional). Várias publicações (1947-1986).
Barry, R. G.; Chorley, R. J. (1992). Atmosphere, Weather and Climate. Routledge, 6ª edição. Londres.
Barthelmie, R. J.; Pryor, S. C. (2003). Can satellite sampling of offshore wind speeds realistically represent wind speed distributions? Journal of Applied Meteorology, 42: 83-94
Bloom, A; Kotroni, V.; Lagouvardos, K. (2008). Climate Change impact of wind energy availability in the Eastern Mediterranean using the regional climate model PRECIS. Natural Hazards and Earth System Sciences, 8: 1249-1257
62
Burroughs, W. J. (2009). Climate Change – a multidisciplinary approach. Cambridge, University Press (ed.). 2ª edição.
Changnon, D.; Changnon, S. A. (1998). Evaluation of weather catastrophe data for use in climate change investigations. Climate Change, 38: 435-445
Clark, W. A; Hosking, P. L. (1986). Statistical methods for geographers. John Wiley and Sons (ed.), Nova Iorque.
Cohen, L.; Holliday, M. (1998). Practical Statistics for Students. Loughborough University (ed.). 2ª edição.
Decreto-Lei n.º 225/2007, de 31 de Março
Decreto-Lei n.º 363/2007, de 2 de Novembro
DGGE (2010). Renováveis: Estatísticas rápidas – Junho de 2010. Relatório nº 64.
Ebdon, D. (1985). Statistics in Geography. Blackwell Publishing. 2ª edição. Índia.
Esteves, T. (2004). Base de dados do potencial energético do vento em Portugal – Metodologia e Desenvolvimento. Dissertação de mestrado em Ciências e Engenharia da Terra. Universidade de Lisboa.
Farrugia, R. N. (2003). The wind shear exponent in a Mediterranean island climate. Renewable Energy, 28: 647-653
Ferreira, D. B. (2005a). O Espaço Atlântico Oriental. In “Geografia de Portugal – O Ambiente Físico”. Carlos Alberto Medeiros (direcção), Círculo de Leitores.
Ferreira, D. B. (2005b). O Ambiente Climático. In “Geografia de Portugal – O Ambiente Físico”. Carlos Alberto Medeiros (direcção), Círculo de Leitores.
Gomes, P. T. (2005). Identificação da estrutura espacial da variabilidade climática de baixa frequência em diferentes escalas e as precipitações na Península Ibérica: trabalhos metodológicos fundamentais e aplicação. In “Modos de variabilidade da precipitação na Península Ibérica: teleconexões atmosféricas e oceânicas”. Dissertação de doutoramento em Geografia Física, Universidade de Lisboa.
63
Hurrel, J. W.; Van Loon, H. (1997). Decadal variations in climate associated with the North Atlantic Oscillation. Climate Change, 36: 301-326
INEGI (2009). Parques Eólicos em Portugal – Dezembro 2009. Porto.
IPCC (2007a). Regional Climate Projections. In Working Group I Report: The Physical Science Basis of Climate Change.
IPCC (2007b). Energy Supply. In Working Group III Report: Mitigation of Climate Change.
Kelts, K. (1992). Past and present climate dynamics: reconstruction of rates of change. Climate Dynamics, 6: 123-125
Klink, K. (2002). Trends and interannual variability of wind speed distributions in Minnesota. American Meteorological Society – Notes and Correspondence.
Kotroni, V.; Lykoudis, S.; Lagouvardos, K.; Lalas, D. (2008). A fine resolution regional climate change experiment for the Eastern Mediterranean: Analysis of the present climate simulations. Global and Planetary Change, 64: 93-104
Lemos, R.; Pires, H. O. (2004). The upwelling regime off the west Portuguese coast, 1941-2000. International Journal of Climatology, 24: 511-524
Linacre, E. (1992). Climate Data and Resources: a reference guide. Routledge. Londres.
Lopes. A. (2003). Modificações no clima de Lisboa como consequência do crescimento urbano. Dissertação de doutoramento em Geografia Física, Universidade de Lisboa.
Lopes, A.; Alcoforado, M. J.; Saraiva, J. (2010). Urban boundary layer wind speed reduction in summer due to urban growth and environmental consequences in Lisbon. Environmental Modelling & Software, doi:10.1016/j.envsoft.2010.05.015
Marshall, J.; Kushnir, Y.; Battisti, D.; Chang, P.; Czaja, A.; Dickson, R.; Hurrel, J.; McCartney, M.; Saravanan, R.; Visbeck, M. (2001). North Atlantic climate variability: phenomena, impacts and mechanisms. International Journal of Climatology, 21
Meko, D. (2009). Spectral Analysis – Smoothed periodogram method. Módulo de ensino da cadeira de “Applied Time Series Analysis”, Universidade do Arizona, EUA. *Acedido a 3 de Janeiro de 2010+ http://www.ltrr.arizona.edu/~dmeko/notes_6.pdf
64
Miles, J.; Shevlin, M. (2007). Applying Regression and Correlation - A guide for students and researchers. SAGE Publications. 8ª edição.
Miranda, P.; Valente, M. A.; Tomé, R.; Trigo, R.; Coelho, M. F.; Aguiar, A.; Azevedo, E. (2006). O clima de Portugal nos séculos XX e XXI. In Santos, F.D.; Miranda, P. (ed.) “Alterações Climáticas em Portugal. Cenários, Impactos e Medidas de Adaptação – Projecto SIAM II. Gradiva, Lisboa.
Mortensen, N. G.; Landberg, L.; Troen, I.; Petersen, E. L. (1993). Wind Atlas Analysis and Application Program (WASP) Vol. 1: Getting Started. Risø National Laboratory, Roskilde, Dinamarca.
Oke, T. R. (1987). Boundary Layer Climates. Routledge, 2ª edição. Londres.
Petersen, E.; Mortensen. N.; Landberg, L.; HØjstrup, J.; Frank, H. (1997). Wind Power Meteorology. Risø National Laboratory, Roskilde, Dinamarca.
Peterson, T.C; Easterling, D.; Karl, T.; Groisman, P.; Nicholls, N.; Plummer, N.; Torok, S.; Auer, I.; Boehm, R.; Gullett, D.; Vicent, L.; Heino, R.; Tuomenvirta, H.; Mestre, O.; Szentimrey, T.; Salinger, J.; FØrland. J.; Hanssen-Bauer, I.; Alexandersson, H.; Jones, P.; Parker, D. (1998). Homogeneity adjustments of in situ atmospheric climate data: a review. International Journal of Climatology, 18.
Pirazzoli, P.; Tomasin, A. (1999). Recent abatement of easterly winds in the Northern Adriatic. International Journal of Climatology, 19: 1205-1219
Pirazzoli, P.; Tomasin, A. (2003). Recent near-surface wind changes in the Central Mediterranean and Adriatic Areas. International Journal of Climatology, 23: 963-973
Pryor, S. C.; Barthelmie, R. J.; Grisogono, J. (1996). Observations and simulations of diurnal cycles of near-surface wind speeds over land and sea. Journal of Geophysical Research, 101: 21,327- 21,337
Pryor, S. C.; Barthelmie, R. J.; (2003). Long term trends in near surface flow over the Baltic. International Journal of Climatology, 23: 271-289
Pryor, S. C.; Barthelmie, R. J.; Schoof, J. T. (2005a). The impact of non – stationarities in the climate system on the definition of “a normal wind year”: a case study from the Baltic. International Journal of Climatology, 25: 735-752
65
Pryor, S. C.; Barthelmie, R. J.; Schoof, J. T. (2005b). Climate change impacts on wind speeds and energy density in northern Europe: empirical downscaling of multiple AOGCMs. Climate Research, 29: 183-198
Pryor, S. C.; Barthelmie, R. J.; Schoof, J. T. (2005c). Empirical downscaling of wind speed probability distributions. Journal of Geophysical Research, 110. D19109
Pryor, S. C; Barthelmie, R. J.; Kjellström, E. (2005). Potential climate change impact on wind energy resources in northern Europe: analyses using a regional climate model. Climate Dynamics, 25: 815-835
Pryor, S. C.; Barthelmie, R. J.; Schoof, J. T. (2006a). Inter-annual variability of wind indices across Europe. Wind Energy, 9: 27-38
Pryor, S. C.; Barthelmie, R. J.; Schoof, J. T. (2006b). Winds of change?: Projections of near surface winds under climate change scenarios. Geophysical Research Letters, 33. L11702
Reis, C. S.; Lemos, R.; Alagador, D. (2006). Pescas. In Santos, F.D.; Miranda, P. (ed.) “Alterações Climáticas em Portugal. Cenários, Impactos e Medidas de Adaptação – Projecto SIAM II. Gradiva, Lisboa.
Ribeiro, O. (1940). Remarques sur la morphologie de la région de Sintra et Cascais. Rev. Geog. des Pyrénées et du Sud-Ouest (França). Tomo IX, 3-4: 203-218
Rockel, B.; Woth, K. (2007). Extremes of near-surface wind speed over Europe and their future changes as estimated from an ensemble of RCM simulations. Climate Change, 81: 267-280
Santos, A. (2007). Implementação de parques eólicos em Portugal: disponibilidades e condicionantes. Dissertação de mestrado em Clima e Sociedade, Universidade de Lisboa.
Santos, F. D. (2006). Problemática das alterações climáticas no início do século XXI. In Santos, F.D.; Miranda, P. (ed.) “Alterações Climáticas em Portugal. Cenários, Impactos e Medidas de Adaptação – Projecto SIAM II. Gradiva, Lisboa.
Szentimrey, T.; Faragó, T.; Szalai, S. (1992). Window technique for climate trend analysis. Climate Dynamics, 6: 127-134
66
Taborda, J. P.; Alcoforado, M. J.; Garcia, J. C. (2004). O clima do sul de Portugal no século XVIII – Reconstituição a partir de fontes descritivas e documentais. Centro de Estudos Geográficos, área de investigação de Geo-Ecologia. Lisboa.
Taborda, R.; Andrade, C.; Marques, F.; Freitas, M.; Rodrigues, R.; Antunes, C.; Pólvora, C. (2010). Sector Zonas Costeiras. In “Plano Estratégico de Cascais face às Alterações Climáticas”.
Tuller, S. E. (2004). Measured wind speed trends on the west coast of Canada. International Journal of Climatology, 24: 1359-1374
Werner, P.; Gerstengarbe, F-W.; Fraedrich, K.; Oesterle, H. (2000). Recent climate change in the North Atlantic/European Sector. International Journal of Climatology, 20: 463-471
Whiteman, C. D. (2000). Mountain Meteorology: Fundamentals and Applications. Oxford University Press.
Wilks, D. (1995). Time Series. In “Statistical methods in atmospheric scenes”. Academic Press (International geophysics series, 59), Nova Iorque, EUA.