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Caracterización meteo-oceanográfica costera en el área del Pont del Petroli (Badalona)

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Caracterización meteo-oceanográfica costera en el área del

Pont del Petroli (Badalona)

Lluís Antoni Vidal Mut

Tesina. Ingeniería de caminos, canales y puertos .Julio 2011

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Resumen

Desde Octubre del 2009 el Pont del Petroli representa el primer y único punto de toma

de datos oceanográficos y meteorológicos de sus características en toda la costa

catalana. Hablamos, pues, de un conjunto de datos poco estudiados, con todo lo que ello

acarrea. Nuestro objetivo primordial será, pues, realizar el estudio de los registros

tomados hasta la actualidad y solventar todos aquellos problemas que puedan existir en

estas series temporales. Por ello, se definirá los años medios de las corrientes, vientos y

oleaje. Al igual que, la definición de las diferentes problemáticas existentes en nuestras

series temporales y soluciones planteadas para solventarlas.

Como resultado de dichos estudios de años medios hemos obtenido un clima medio de

valores dentro de los estándares existentes en nuestra región. Vientos predominantes

origen NW de intensidad moderada, origen tierra adentro. Oleajes con incidencia,

generalmente, cercana a la perpendicularidad, poco enérgicos y acaeciendo siete

temporales. Corrientes con intensidades habituales pero con periodos de excepción, tal

que, veremos dicha intensidad casi doblarse. Las corrientes longitudinales serán

predominantes. Además, observaremos patrones de comportamiento claros, los cuales,

relacionan el vientos, oleaje y corrientes. Podremos concluir con certeza que, el viento

genera la mayoría del oleaje y, a su vez, el oleaje será el principal precursor de las

corrientes.

Por último, se definirán aquellos problemas que han sido detectados, analizados y

resueltos. Principalmente, serán dos problemas de importancia a resolver. Primero, la

detección de un periodo anómalo de altas corrientes, su justificación y posterior

eliminación como periodo erróneo de medición. Y, finalmente, la caracterización y

definición de la problemática existente en la dirección de oleaje y corrientes. Se

concluirá que, por problemas del calibrado del sistema, habrá una desviación de la

dirección de cada uno de los datos tomados en sentido horario. Mediante rosas de

direcciones y diagramas de dispersión se ha definido un reajuste robusto y justificado al

problema.

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INDICE_________________________________________________

1. INTRODUCCIÓN.............................................................................................6

2. OBJETIVOS TESINA ....................................................................................7

3. MATERIAL Y METODOS..............................................................................8

3.1. Antecedentes...............................................................................................8

3.2. Dispositivos.................................................................................................9

3.2.1. Perfiladores Nortek Aquadopp 9

3.2.2. Basic Weather Station BWS200 Series 11

3.3. Método de trabajo......................................................................................13

3.3.1. Formato de presentación de datos 13

3.3.1.1. Disposición de los datos 13

3.3.1.2. Características de las matrices 14

3.3.2. Depuración de datos 15

3.3.2.1. Méteorológicos 15

3.3.2.2. Oceanográficos 17

3.3.2.3. Análisis postdepuración 18

3.3.3. Análisis de datos 18

3.3.3.1. Estudio de variables y parámetros principales 18

3.3.3.2. Estudio estadístico 19

3.3.3.3. Graficas 21

3.3.4. Programación. 21

3.3.4.1. Filosofía de la programación. 21

3.3.4.2. Clasificación de los programas 22

3.3.4.3. Listado de programas 22

3.3.4.4. Consideraciones sobre los programas 24

3.3.5. Programas externos 25

3.3.5.1. Rose_Lim 25

3.3.5.2. DistributionFit 26

3.3.6. Boyas de referencia de la XIOM 27

3.3.6.1. Boya del Llobregat 27

3.3.6.2. Boya de Blanes 28

4. RESULTADOS..................................................................................................28

4.1. Viento...........................................................................................................28

4.1.1. Introducción 28

4.1.2. Estudio año medio 28

4.1.3. Conclusiones 29

4.2. Oleaje...........................................................................................................30

4.2.1. Estudio de año medio 30

4.2.1.1. Introducción 30

4.2.1.2. Estudio año medio 31

4.2.1.3. Conclusiones 32

4.2.2. Estudio valores Tp & Hs 33


3

4.2.3. Periodos de energía 34

4.2.3.1. Gráfica de estudio 34

4.2.3.2. Pautas de los fenómenos 35

4.3. Corrientes....................................................................................................36


4.3.2. Estudio año medio 36


5. DISCUSIÓN.......................................................................................................39

5.1. Introducción................................................................................................39

5.2. Análisis de series temporales.....................................................................39

5.2.1. Objetivo del análisis 39

5.2.2. Problemática 39

5.2.2.1. Análisis 39

5.2.2.2. Comprobación anomalías y causas 41


5.3. Análisis de direcciones...............................................................................42


5.3.2. Problemática 42

5.3.2.1. Indicios 42

5.3.2.2. Oleaje 44

5.3.2.3. Corrientes 45

5.3.3. Comparación con otras boyas 46

5.3.4. Alternativas para reajuste de direcciones 48

5.3.4.1. Método de reajuste con rosas de direcciones 48

5.3.4.2. Método de reajuste con diagramas de dispersión 49

5.3.4.3. Alternativas planteadas 52


5.4. Estudio año medio con solución adoptada...............................................54

6. CONCLUSIONES.............................................................................................58

7. REFERENCIAS ...............................................................................................60

APÉNDICE..............................................................................................................61

o Apéndice A. Análisis vientos 62

o Apéndice B. Análisis oleaje 65

o Apéndice C. Análisis corrientes 79

o Apéndice D. Gráficos Hs & intensidad vientos & intensidad corrientes 83

o Apéndice E. Esquema programación 90


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ÍNDICE DE FIGURAS________________________________________

Figura 1 Fotografías aéreas Pont del petroli

Figura 2 Centro de investigación FRF, Duck

Figura 3 Aquadopp (izq.) y BWS200 (der.)

Figura 4 Componentes BWS200 Campbell

Figura 5 Resumen de indicadores de error

Figura 6 Interfaz Rose_Lim

Figura 7 Diferentes formatos de layout

Figura 8 Ejemplo DistributionFit

Figura 9 Boyas de la XIOM

Figura 10 Rosa de intensidad viento media

Figura 11 Rosa de ráfaga máxima

Figura 12 Rosa de oleaje

Figura 13 Rosa de oleaje en periodo de energía

Figura 14 Gráfica ejemplo Hs&Tp. Periodo Enero-Abril

Figura 15 Ejemplo de periodo energético definido

Figura 16 Rosa de corrientes

Figura 17 Gráfica Hs & vientos & corrientes. Periodo de estudio

Figura 18 Series temporales mes de Diciembre. Patrón de comportamiento y anomalía.

Figura 19 Disposición pantalán y direcciones datos tormenta

Figura 20 Direcciones medias de corrientes aguas arriba y aguas abajo con dirección pantalán

Figura 21 Rosa de corrientes con dirección playa

Figura 22 Rosa de oleaje periodos energéticos con dirección del pantalán

Figura 23 Rosa de corrientes Llobregat

Figura 24 Rosa de periodo energético Llobegat

Figura 25 Rosa de corrientes Blanes

Figura 26 Rosa de periodo energético Blanes

Figura 27 Diagrama de dispersión con recta de regresión

Figura 28 Diagrama de dispersión & puntos conflictivos

Figura 29 Diagrama dispersión modificado

Figura 31 Rosa de corrientes y dirección playa. Reajuste

Figura 32 Rosa de olaje periodo energético y dirección pantalán. Reajuste

Figura 33 Rosa de corrientes y dirección playa. Reajuste

Figura 34 Rosa de olaje periodo energético y dirección pantalán. Reajuste

Figura 35 Rosa oleaje recalibrado

Figura 36 Rosa de periodos energéticos recalibrado

Figura 37 Rosa corrientes recalibrado


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ÍNDICE DE TABLAS_________________________________________

Tabla 1 Estudio de año medio vientos

Tabla 2 Estudio año medio oleaje

Tabla 3 Energía oleaje

Tabla 4 Datos máximos y medios de altura de ola significante y periodo pico meses

Tabla 5 Episodios energéticos

Tabla 6 Estudio año medio corrientes

Tabla 7 Direcciones medias aguas arriba y abajo

Tabla 8 Estudio mes a mes de corrientes

Tabla 9 Estudio año medio oleaje reajuste

Tabla 10 Energía oleaje reajuste

Tabla 11 Estudio año medio corrientes reajuste


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1. INTRODUCCIÓN

El Pont del petroli es el nombre con el que los badaloneses se refieren al pantalán

construido en los año sesenta por CHL (antiguamente CAMPSA) para el suministro de

hidrocarburos desde los buques cisterna hacia los depósitos que había en tierra. Esta

pantalán hoy en día ha pasado a estar en manos del Ayuntamiento de Badalona, que lo

convertirá para darle otros usos.

El pantalán penetra unos 250 metros en el mar, sobre un fondo de arena, a una

batimetría aproximada de 12 metros y con una altura aproximada de 6 metros sobre el

nivel medio de la superficie del mar. Esta infraestructura, construida en medio de una

playa abierta, sin ningún uso agresivo sobre el medio es, de hecho, una obra singular.

El interés del Pont del petroli como punto para tomar medidas es el de su propia

singularidad. No existe otro punto a lo largo de la costa catalana donde actualmente se

estén tomando estas medidas. Existen otros puntos instrumentalizados, pero todos ellos

están mar a dentro o en el interior de dársenas portuarias. Ninguna de estos puntos

permite relacionar la información propagada desde las boyas hasta la costa. La

existencia del pantalán, su accesibilidad y su proximidad al núcleo urbano, lo convierte

en idóneo para estos usos.

El objetivo de equipar el Pont del petroli con todo un conjunto de instrumentos es el de

poder medir las condiciones marítimas existentes a fin de que estas sirva, en primer

lugar, como fuente de información de trabajos de investigación. Y, en segundo lugar,

como condiciones de contorno para los trabajos experimentales que se puedan realizar

en el pantalán.

El diseño de la instrumentalización, localizada en la posición 41º36.410' N - 2º 14.936'

E, tiene en cuenta los anteriores aspectos, así como el posible uso social de los datos

registrados. Dentro de este uso social podríamos destacar el proporcionar información

del estado del mar (oleaje y corrientes), de la calidad del agua y de los parámetros

atmosféricos a los usuarios de las playas donde se encuentra el Pont del petroli.

Figura 1. Fotografías aéreas Pont del petroli


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2. OBJETIVO DE LA TESINA

El objetivo principal de la tesina será recoger, estudiar y analizar los datos medidos

hasta la fecha en la estación bajo estudio. Obtener resultados de valor añadido, extraer

de su estudio un año medio hidrodinámico y plantear soluciones a los posibles

problemas que puedan surgir durante el análisis.

Una particularidad especial de este estudio reside en el hecho de ser el primero que se

realiza sobre los datos tomados con estos instrumentos desde la instalación del

dispositivo. Por tanto, trabajaremos con datos que hasta este momento nadie había

trabajado. Esto abre un abanico de posibilidades científicas importante. Pero,

intrínsecamente, tendrá mayor dificultad y se necesitará de un mayor grado de análisis y

compresión de los datos. Por ello, será necesario discernir desde el principio sobre la

calidad y veracidad de cada uno de los datos sin tener referencias directas. Pues, como

se ha indicado en la introducción, es la única instalación de estas características en toda

las costa catalana.

Por todo ello, corresponde una tarea ardua pero interesante , ya que, será el primer

grano de arena para, esperemos, un prospero futuro científico de esta serie temporal de

observaciones marinas y meteorológicas.


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3. MATERIALES Y METODOS

Para poder alcanzar los objetivos marcados, deberemos primero definir de forma clara y

concisa el material y métodos utilizados para el estudio. De esta forma, se definirán las

herramientas, metodología y equipamiento con las que el autor ha obtenidos los

resultados de su estudio.

3.1 Antecedentes

Para poder contextualizar mejor nuestro estudio, podemos mencionar uno de los

dispositivos referente en este campo de investigación. De características muy similares a

nuestro caso y localizado en la costa este de los E.E. U.U. . Hablamos, pues, del Field

Research Facility, más llamado como FRF.

Field Research Facility (FRF) [1] es un equipamiento único, el cual, es operado por el

cuerpo de ingenieros del ejército de los E.E. U.U. para poder estudiar los procesos

costeros. Este cuerpo de ingenieros internacionalmente reconocidos por sus estudios. El

FRF, el cual está emplazado en la costa del océano Atlántico, está situado cerca de la

ciudad de Duck, Carolina del norte, y está expuesto a frecuentes tormentas y huracanes.

Un banco de arena cercano a la orilla, el cual, usualmente suele formarse durante las

fases moderadas de una tormenta, suele desplazarse agua adentro tal que la tormenta se

va intensificando.

El muelle, en cuyo extremo está situado la estación oceanográfica, tendrá una longitud

de 561 m respecto la orilla y esta sustentando por 108 pilotes de hormigón armado,

cuyo diámetro oscila alrededor de los 0.85 metros. Bajo dicha pila existirá una

barimetría que irá modificándose según el parecer de la condición del oleaje. Un

equipamiento y un conjunto de instrumentos especializados realizarán una constante

monitorización para medir, además de dicha batimetría cambiante, los vientos, oleaje,

mareas y corrientes existentes.

Vista en planta del FRF, representando las

localizaciones de los instrumentos y zona de

estudio

Vista desde la orilla del muelle

Figura 2. Centro de investigación FRF, Duck


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3.2. Dispositivos

Primero deberemos definir la situación, método de medida, principios de

funcionamiento y características técnicas principales de los dispositivos utilizados para

la toma de medidas; sean meteorológicas u oceanográficas.

En nuestra estación tendremos instalados dos dispositivos, uno para cada tipo de

medida. Serán el Basic Weather Station BWS200 Series y el Perfilador Nortek

Aquadopp. El primero de ellos será utilizado para la medida de los datos meteo [ej.

vientos] y, por consiguiente, el segundo tomará los datos oceanográficos [oleaje y

corrientes].

Figura 3. Aquadopp (izq.) y BWS200 (der.)

3.2.1 Perfiladores Nortek Aquadopp

El Perfilador Aquadopp (AquaPro) [2] será el dispositivo responsable de la toma de

datos de nuestros datos oceanográficos. Regista un dato cada hora. Proporciona unos

datos de calidad utilizando el método de autocovarianza para asegurar datos precisos y

fiables, y retiene las ventajas tradicionales de los sistemas acústicos Doppler incluyendo

la insensibilidad a la biobiológica y sin partes inmóviles ni puntiagudas.

Es una herramienta precisa para la medida en aguas someras a escalas de tiempo

mayores a 1 sg. La electrónica del sistema integra la velocidad Doppler con sensores de

temperatura, presión, inclinación y orientación, todos vienen de serie en cada

instrumento. El sistema además se ha fabricado con una memoria de estado sólido y

baterías integradas.

Además, dispone de un completo software para Window®2000/XP para planificar

fondeos, adquisición de datos en tiempo presente o recuperación de los datos

almacenados. Para aplicaciones especiales, el sistema puede ser manipulado desde

cualquier controlador utilizando una interfaz RS232 o RS422 o con el mismo programa

PC a través de controladores Nortek ActiveX.


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Aplicaciones

Las aplicaciones típicas incluyen oceanografía, como en nuestro caso, en aguas someras

(< 90m de profundidad), control de puertos, y estudios científicos en ríos, lagos y

canales. Se puede fondear en estructuras de fondo pequeñas y de bajo costo, en una

línea de fondeo, en una boya superficial o en cualquier otra estructura fija. Trabaja

igualmente bien tanto en aguas superficiales oceanográficas como en aguas con muchas

partículas en suspensión cerca de la costa o en ríos, y una variedad de diseño de cabezas

asegura las condiciones de medida óptimas independientemente del entorno del fondeo.

El Perfilador Aquadopp (AquaPro) puede utilizarse en modo autónomo con grabación

de los datos en una memoria interna u on-line comunicándose a través de GSM o de un

modem de radio.

Especificaciones técnicas

Acústicas:

Cuatro frecuencias acústicas: 0,4 MHz, 0,6 MHz, 1MHz y 2MHz

Tasa de perfilación (nominal): 60-90 m (0,4 MHZ), 30-50 m (0,6 MHz), 12 -25

m (1 MHz), 5- 12 m (2 MHz)

Tamaño mínimo de celda: 2m (0,4 MHz), 1 m (0,6MHz), 0,3 m (1MHz), 0,1 m

(2MHz)

Muestreo mínimo 1,0m (0,4 MHz), 0,5 m (0,6MHz), 0,2 m (1 MHz), 0,05 m

(2MHz)

Velocidad:

Rango de velocidad horizontal: ±10 m/s (disponible en rango mayor)

Precisión: 1% del valor medido 0,5 cm/s

Tasa de muestreo: desde 1 s a varias horas

Sensores:

Brújula (líquida, detección automática arriba/abajo)

Inclinómetro (nivel líquido, max 30º de inclinación)

Presión (piezoresistivo, resolución mayor que 0,005% de la escala completa)

Temperatura (resistente)

Sensores externos:

Dos canales de entradas analógicas (0-5 V) que se pueden conectar e integrar en

la estructura de los datos


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Transmisión de datos:

I/O: RS232 o RS422 El soporte del software más comercializado que está

disponible es el USB-RS232.

Tasa de baudios: desde 300 hasta 115.200 bd

Control del usuario: a través del software WIN32 o de controladores ActiveX

Grabación de datos

Capacidad: 9 MB, se puede incrementar con tarjetas adicionales de 33 MB, 89

MB o 161 MB

Grabación de datos: 32 bytes + 9×Nceldas

Mecánica:

Peso en aire: 2,4 kg (2,6 kg para 0,6 MHz) con baterías alcalinas

Peso en agua: neutro

Dimensiones: 75 mm de diámetro, 550-600 mm de longitud

Materiales: el modelo estándar en plástico, los modelos de aguas profundas

(2000m y 6000m) en titanio y plástico

Opciones del usuario:

Rango para la escala de presión (por defecto 200m)

Tamaño de la memoria (por defecto 9 MB, disponible en 24, 80 y 152 MB)

Carcasa de baterías externa (5, 10 o 20 veces la capacidad de la batería

convencional)

Instalación eléctrica interna (RS232+synch+salida analógica, RS422+synch, o

RS232+entrada analógica)

3.2.2. Basic Weather Station BWS200 Series

El dispositivo BWS200 [3] fabricado por la empresa Campbell Scientific ofrece un

monitor meteorológico profesional, con el cual, son tomadas cada diez minutos las

medidas meteorológicas. En general, en el caso de esta tesina, los datos de viento.

Aplicaciones

BWS200 será una estación automática de toma de medidas totalmente configurada y

con alimentación por placa solar. Vendrá equipado con un conjunto estándar de

sensores capaces de poder medir: temperatura del aire, humedad relativa, velocidad y

dirección del viento, radiación solar y precipitaciones.

Diseñado para la operación autónoma a largo plazo sin necesidad de ser atendido, por

ello, es un dispositivo idóneo para la vigilancia meteorológica.


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Especificaciones técnicas

Datalogger:

Campbell CR200X modelo científico /

CR216X - totalmente programable, con memoria flash no volátil.

La precisión de las mediciones analógicas:

± 0,25% (típico)

Memoria: Hasta 128000 datos

Drenaje actual: Se extiende a partir 0.2mA en reposo de 3 mA durante

medición analógica (sin radio)

Velocidad del viento y dirección:

Combina anemómetro y veleta

Rango de velocidad del viento: 0 a 50 m/s

Precisión de Velocidad del viento: 0,5 m/s ±

Velocidad de pérdida: 0,5 m/s

Precisión de dirección del viento: ± 5 °

Dimensiones, la fuente de alimentación y placa solar:

Caja: ENC 10/12 fibra de vidrio

Dimensiones interiores 305 x 250x 120 mm. Se suministra completo con

soportes de montaje de 25 a 45 mm de poste vertical.

Fuente de alimentación: baterías Yuasa NP7/12 recargables de plomo-

ácido nominal7Ah

Panel solar: SOP5 Modelo / X nominal de hasta

4.5W, 260mA; potencia garantizada durante 5 años.

Figura 4. Componentes BWS200 Campbell


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3.3. Método de trabajo

Ya definidos los dispositivos de medida, deberemos definir el qué y el cómo de nuestro

procedimiento de análisis. Para ello, deberemos especificar como están dispuestos

nuestros datos, como los vamos a tratar y depurar. Y, a su vez, definir las herramientas

utilizadas para estudiar y obtener resultados idóneos.

3.3.1. Formato de presentación de datos

Según las matrices disponibles el conjunto de los datos puede subdividirse en dos

grupos principales: datos meteorológicos y datos oceanográficos. Los primeros

contendrán los datos de velocidad de viento. Mientras que los segundos, contendrán los

datos referidos a oleaje y corrientes.

3.3.1.1 Disposición de los datos

Temporalmente, nuestros datos podremos subdividirlos en dos fases de datos

diferenciadas. Contendrán los mismos datos, pero las disposiciones de las matrices

serán diferentes y, por tanto, deberemos adaptar uno de los dos formatos al otro para

poder tratar de forma genérica la información. Hay que tener en cuenta que es

importante el formato de la matriz de datos, pues, como se verá en el apartado

3.2.4.Programación, se ha creado desde cero una programación genérica para una

estructura de matriz en particular. Dada dicha matriz con el formato adecuado, es sólo

necesario computar para obtener el resultado.

La totalidad de nuestros datos comprenderá un periodo temporal entre Octubre del 2009

y Octubre del 2010. Así pues, tendremos una serie temporal suficiente para poder

realizar un estudio de año medio. Dicho esto, y como hemos dicho anteriormente, los

datos estarán subdivididos en dos periodos que se dividirán en:

1. La ventana temporal 25/06/2009 10:00 hasta 31/05/2010 23:50.

a. El número total de medidas de datos meteorológicos son 47682. Que una vez

analizados y depurados, quedarán en un número algo menor.

b. El número total de medidas de datos oceanográficos será de 4493 datos. Que

también deberán ser analizados para un posterior depurado, por lo que, será

un número realmente inferior.

2. La ventana temporal 01/05/2010 00:00 hasta 20/10/2010 11:00.

a. El número total de medidas de datos meteorológicos tomados son 23700

datos.

b. El número total de medidas de datos oceanográficos tomados son 3877

datos.


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3.3.1.2. Características importantes de las matrices a estudiar

Debemos definir la disposición de los datos en los valores de medidas tomadas. Para

así, poder saber como debemos trabajar cada una de nuestras matrices de datos.

DATOS METEREOROLÓGICOS:

El formato de cada fichero vendrá dispuesto en doce columnas con la siguiente

disposición (1):

Fecha v_media

viento

[m/s]

v_máxima

viento

[m/s]

Dir_viento

[º]

T_aire

[Cº]

P_atm

[hPa]

Hum.

[%]

Rad

Prec

[mm]

sal T_H20

[Cº]

ERROR

En la última columna estará situado un número de 10 cifras, donde el valor de

cada una de éstas está comprendida del 1 al 9, de forma que cada cifra hace

referencia al grado de depuración de cada uno de los campos. La primera hace

referencia a la velocidad media del viento y la última a la temperatura del agua

(1).

De cada una de las filas definidas sólo nos interesará, por ahora, los datos

siguientes:

o Fechas [para graficar]

o Intensidades medias de vientos

o Ráfaga máxima medida.

o Dirección de los vientos, tal que, representa el origen de los vientos.

Existiendo un dato cada 10 minutos.

DATOS OCEANOGRÁFICOS:

El formato de cada fichero vendrá dispuesto en siete columnas con la siguiente

disposición (2):

Fecha Hs [m] Dir_ola [º] Tp[s] Dispersión

en la

dirección [º]

Intensidad

corriente

[cm/s]

Dirección

corriente

[º]

Se ha subdividido la matriz en dos matrices: Oleaje y Corrientes.

Existiendo un dato cada hora.

Los datos importantes contenidos en cada una de las matrices son:

o Oleaje: altura significante, periodo pico, dirección.

La dirección nos indica el origen de nuestro oleaje.

o Corrientes: intensidad de corriente y dirección de corriente

La dirección nos indica hacia dónde va nuestra corriente.


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3.3.2. Depuración de datos

Sabida ya la estructura de cada uno de nuestros ficheros de datos, empezaremos a

trabajar con ellos. Los datos tomados y observados por los dispositivos no pueden

utilizarse directamente, pues, pueden existir errores. Por lo que, aquellos datos que sean

erróneos de tipo instrumental deberán ser eliminados.

Por tanto, deberemos primero realizar un depurado de nuestros datos bajo un cierto

criterio que deberá estar bien definido. Eliminando aquellos datos que no cumplan

nuestros criterios. Y, posteriormente, revisar manualmente todo nuestro conjunto de

datos para encontrar errores puntuales a eliminar.

Los criterios utilizados para el primer paso en la depuración serán los mismos criterios

que utiliza la Xarxa d'instrumentació Oceanogràfica i Meteorològica de la Generalitat

de Catalunya (XIOM). Mientras que, la depuración manual se realizará mediante

gráficas Hs & intensidad media de vientos & intensidad de corrientes.

3.3.2.1. Meteorológicos

Los criterios de depuración de los datos meteorológicos estarán definidos en el estudio

técnico de la XIOM [4] de la forma siguiente.

Conseguidos los valores leídos por el aparato, son pasados a ficheros con valores físicos

y se realiza una validación de los datos. Donde se definen 6 niveles:

Nivel 0 datos en formato correcto

Nivel 1 límites físicos rígidos y flexibles

Nivel 2 coherencia temporal del dato

Nivel 3 coherencia entre variables

Nivel 4 coherencia temporal de la serie

Nivel 5 coherencia espacial comparando con otras estaciones de la zona

Del mismo modo, se definen diez marcadores por cada dato, del cero al nueve:

0 Dato sin validar

1 Dato que ha superado el nivel 1





6 Dato NO válida

7 Dato SOSPECHOSO

8 Dato que ha superado todos los niveles, incluso el visual

9 Dato no registrada


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Nivel_0

Se trata de comprobar que los datos sean obtenidos en el momento

temporal correspondiente y sobre todo que la resistencia de referencia esté muy

medida. En caso de que una de las dos falle, a todas las variables del intervalo

temporal se les asignará el valor 6 (dato no válido). En caso de que el problema

sea por la carenciade datos por un salto temporal en la serie, se llena el vacío

utilizando -999.99 en todas las variables y asignando el marcador 9 (dato no

registrado).

Nivel_1

En este nivel se ponen límites a los valores posibles que pueden tener los datos.

Primeramente se analizan los límites rígidos, que son los límites físicos e

instrumentales: 0 y 75 m/s. En caso de que los límites sean superados el dato es

marcado con 6 (dato no válido). Mientras que si el dato se encuentra dentro de

los límites se hace una segunda comparación, la de los límites flexibles: 0 y 25

m/s. En caso de que los límites sean superados el dato es marcado con 7

(sospechosa). Si se encuentra dentro de los límites se marca con 1 (superado el

nivel 1).

Nivel_2

En este nivel se comprueba la coherencia temporal de los datos, es decir, que

la evolución de cada variable por cada registro sea el adecuado, que será un

valor prefijado a partir de análisis estadístico:

D M 0.58 t

Donde D es la variación entre el valor analizado y el del instante

inmediatamente anterior. Y t es el intervalo temporal en horas, normalmente

será 10 minutos (0.16667 horas). esigual a 25.0. En el supuesto de que la

variación supere el valor permitido el valor es marcado con 7(valor sospechoso)

y sino con 2 (superado el nivel 2).

Nivel_3

En este punto se comparan la ráfaga máxima y la velocidad mediana para

considerar si los datos son coherentes. También se hace la comprobación de si la

dirección o la intensidad del viento se invalida, en este caso, la otra variable

también se considera invalida.


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Nivel_4

El control de este nivel permite detectar el estancamiento en un valor fijado. Así

se compara la medida con las anteriores (1 hora y media). Si se encuentra algún

valor fijado, es marcada como 6 (dato no válido) y el resto de las variables del

mismo instante temporal con 7 (dato sospechoso). Si no se encuentra ningún

valor fijado los datos han superado el nivel 4 y obtienen el valor de marcador 4.

Además, una vez realizado todo este proceso, los valores que se encuentran en

medio de valores no válidos también son considerados no válidos.

0 Dato sin validar

1 Dato que está entre límites físicos y flexibles

2 Dato que tiene coherencia temporal con los predecesores

3 Dato que tiene coherencia con otras variables

4 Dato que no está estancado en un valor

5 Dato con coherencia espacial comparado con otras estaciones de la zona

6 Dato NO válido

7 Dato SOSPECHOSO

8 Dato que ha superado todos los niveles, incluso el visual

9 Dato no registrado

Figura 5. Resumen de indicadores de error

3.3.2.2. Oceanográficos

Faltarán por definir los criterios de depuración para los datos adquiridos del dispositivo

oceanográfico, Aquadopp. Los criterios necesarios para realizar la primera depuración

serán aquellos definidos por el XIOM para el oleaje [5] y las corrientes [4].

Oleaje

Las fechas y horas de los registros tienen que ser coherentes y seguir una

correcta progresión horaria.

Se tiene que cumplir la relación Tp > Tz

MDP tiene que pertenecer al rango 0°-359°

Ningún valor puede ser negativo

Las fechas y las horas de los registros tienen que ser coherentes y seguir una

correcta progresión horaria.

El valor de Hlf (cuando aparece) tiene que estar compras entre cero y un 10% de

la altura máxima.

Los valores de H1/3 y Tmed tienen que pertenecer al rango definido por el clima

de oleaje de la zona donde se sitúa el aparato:


18

0.02m < H1/3 < 6m

2s < Tmed < 12s

Se tiene que verificar Hmax > H1/10 > H1/3 > Havg

Ningún valor puede ser negativo

Corrientes

Considerando que solo tenemos dos variables de nuestras corrientes, intensidad de

corriente y dirección, definiremos el siguiente análisis multicriterio.

0 cm/s ≤ V_corr ≤ 40 cm/s

0º ≤ dir. ≤ 360º

Habrá dos consideraciones que resaltar. La primera, será el elevado valor de la

intensidad máxima de corrientes. Es cierto que los valores son elevados pero, como se

verá en el apartado 5.2 Análisis series temporales, dichos valores no serán nada

descabellados. Por otro lado, la segunda consideración será referente a las direcciones

de corrientes. El criterio respecto a éstas, solo estará basado en la eliminación de

posibles datos con valores imposibles. Pues, no sabemos realmente como serán nuestras

corrientes ni cual es su mecanismo dinamizador.

3.3.2.3. Análisis postdepuración. Gráficas Hs & vientos & corrientes

Tras el primer paso, la mayoría de las medidas consideradas erróneas serán descartadas.

Sólo nos faltará revisar nuestras series temporales en busca de errores puntuales que

deban ser eliminados.

Para dicho objetivo, definiremos toda una serie de gráficas en las cuales se mostrarán,

simultáneamente, toda nuestra serie temporal de alturas de ola, intensidad de vientos e

intensidad de corrientes. Así, podremos encontrar con facilidad y eliminar manualmente

aquellos datos que no deban estar. Todo este conjunto de gráficas podrán encontrarse en

el apéndice D.

3.3.3. Análisis de datos

Ya depurados los datos, deberemos obtener ciertos resultados mediante el análisis de

éstos. Para ello, será necesario la definición de las diferentes herramientas y pautas a

seguir para el buen funcionamiento del estudio.

3.3.3.1. Estudio de variables y parámetros principales

Será un concepto muy simple. Se obtendrán los valores de mayor interés para cada

estudio: viento, oleaje y corrientes. Éstos serán valores que se obtendrán para el global

de los datos y mensualmente. Los datos a reseñar serán los siguientes.


19

Vientos

Valores medios y máximos de intensidad media y ráfaga máxima.

Sectorización respecto al norte magnético. Se subdivide en dieciséis cuadrantes

desde el norte magnético horariamente.

Oleaje

Valores máximos y medios de altura de ola y periodo punta

Caracterización del oleaje según: swell, sea y deep water wave steepness.

Número de datos en tormenta. Consideraremos valores de tormenta para alturas

de ola significante mayores o iguales a dos metros.

Sectorización respecto al norte magnético. Se subdivide en dieciséis cuadrantes

desde el norte magnético horariamente.

De forma opcional, se ha definido una sectorización respecto a la propia playa

(dirección=32º). Estará definida en la programación genérica creada para el

estudio. Puede consultarse en el apéndice E.

Cálculo de la energía del oleaje: calculado mediante el producto .

Indicaremos el valor de energía media por dato.

Corrientes

Intensidad máxima y media de corriente.

Sectorización de los datos de corrientes respecto al norte magnético. Se

subdivide en 16 cuadrantes desde el norte magnético horariamente.

3.3.3.2. Estudio estadístico

Para complementar el apartado anterior se ha definido un conjunto de estudios

estadísticos específico para cada una de las variables. Una caracterización que se

realizará para los tres estudios de año medio, será el ajuste de una distribución

probabilística para cada una de nuestras variables de mayor importancia.

La elección de la distribución a utilizar dependerá para cada caso, pues, para ciertos

casos, como la altura de ola significante, sí que tendremos una distribución considerada

como la idónea en el estado del arte. Pero, en otros casos no. En el caso de intensidad de

viento e intensidad de corrientes no existe unanimidad. Por ello, la elección de la

distribución estadística a utilizar se ha definido según los dos criterios siguientes:

1. Investigación respecto a distribuciones utilizadas en estudios presentados en

publicaciones [6] o convenciones internacionales [7].

2. Utilización de software informático [8] capaz de seleccionar entre las

distribuciones probabilísticas conocidas aquella que se ajusta más a nuestro

conjunto de datos.


20

Observaremos que, al igual que con el oleaje, la función probabilística que mejor se

ajusta a nuestras variables será la distribución Weibull. Los resultados de los diferentes

ajusten pueden verse en los respectivos apéndices de cada estudio.

Vientos

Ajuste Weibull para intensidad media y ráfaga máxima. Incluyendo los valores de

los parámetros a y b.

La ecuación con los parámetros es la siguiente:

Gráfica de función densidad.

Gráfica de función de probabilidad acumulada.

Tabla de valores de la función probabilidad acumulada.

Oleaje

Ajuste Weibull para altura de ola significativa. Incluyendo los valores de los

parámetros a y b.





Tabla cruzada Tp&Hs.

a) Las probabilidades acumuladas serán respecto a los datos de cada uno de los

rangos de valores para cada Tp no respecto al total de los datos global.

Corrientes

Ajuste Weibull para intensidad de corriente. Incluyendo los valores de los

parámetros a y b.






21

3.3.3.3. Gráficas

Para acabar de completar los estudios, tras la obtención de los datos más representativos

y el estudio estadístico, sólo faltará graficar nuestros resultados para obtener o más

información o una comprensión gráfica idónea para nuestros resultados. Para ellos

definiremos:

Histogramas. Completando nuestro estudio.

o Vientos: intensidad de viento, ráfaga máxima, distribución de

direcciones.

o Oleaje: periodo punta, alturas de ola significante.

o Corrientes: intensidad de corrientes, distribución de direcciones.

Series temporales. Depuración de datos, búsqueda de pautas de comportamiento

y representación gráfica de sucesos de especial relevancia.

o Gráficas Hs & vientos & corrientes

o Periodos de tormentas

o Gráficas Hs & Tp

Rosas de direcciones. Conclusiones y resultados de estudios de años medio para

cada una de las variables.

Diagramas de dispersión. Discusión de resultados. Obtención de recalibrado de

dirección.

3.3.4. Programación

La definición de un método analítico meteo-hidrodinámico genérico es la herramienta

fundamental, sin la cual, no habría sido posible nuestro estudio. Se ha definido de tal

forma que cualquier usuario que disponga de los datos del mismo formato que los

nuestros, podrá obtener todos los resultados de forma inmediata.

Se ha utilizado el programa Matlab R2010a y su lenguaje de programación para

desarrollar íntegramente todos los programas diseñados para nuestro propósito.

3.3.4.1. Filosofía de la programación

La estructuración de los programas, su claridad y sencillez son fundamentales si,

realmente, quieres que cualquier persona pueda utilizarlo.

El total de los programas pueden subdividirse en los grupos siguientes:

Programas principales MAIN y todo el subconjunto de programas que operan

secuencialmente al computar MAIN.

o El programa MAIN será simplemente un recopilatorio de todos los

programas de orden menor. Nos simplificará y clarificará como trabajar.

o Programas secundarios. Programas integrados dentro del propio MAIN.

Son realmente aquellos que trabajan sobre los datos.


22

Programas complementarios. Serán todo aquel conjunto de programas que

realizan estudios sobre conceptos específicos que han sido requeridos a lo largo

de la tesina.

Programas de estructuración de datos. Son programas específicos para cada una

de las matrices de datos adquiridas para adaptarlas al formato de matriz con la

que trabajan todos los demás programas.

Son programas específicos para cada matriz dada. No puede generarse

programación genérica, pues, por "vicisitudes del destino" no existe estándares

de ficheros de datos.

Los parámetros de estudio y todas sus variables están definidas, de tal forma, que, si el

usuario quisiera, podría modificarlo de forma rápida. Todas las variables y parámetros

están definidos fuera de los bucles de forma genérica para que el usuario los modifique

a su parecer. Estas modificaciones podrán realizarse en los diferentes programas MAIN

como en los programas secundarios.

En todos y cada uno de los programas se ha intentado documentar, o sea, explicar lo

más claramente posible el qué, el cómo y el porqué de su funcionamiento. Todo ello

mediante texto antes de cada uno de los pasos realizados.

3.3.4.2. Clasificación de programas

1. Según finalidad:

a. Estudio analítico

b. Estudio gráfico

2. Según ficheros de datos origen:

a. Oleaje y corrientes

b. Mareas [contendrá los vientos]

3. Según orden jerárquico de estudio:

a. MAIN

b. Secundario

c. Complementario

En total se ha definido el análisis analítico y gráfico de vientos, oleaje y corrientes.

Siempre respetando la filosofía indicada anteriormente.

3.3.4.3. Listado de programas

Análisis oleaje

MAIN_estudio.m

Ajuste_weibull_F_oleaje.m


23

Ajueste_weibull_F_periodo.m

datos_oleaje_limpios.m

datos_oleaje_corr.m

direccion_media_tormenta.m

estudio_oleaje.m

grafica_cruzada_Tp_Hs

Análisis corrientes

ajuste_weibull_F_corr.m

datos_corr_limpios.m

datos_oleaje_corr.m

direccion_media_corrientes.m

estudio_corr.m

MAIN_corr.m

Análisis vientos

1. Limpieza y preparación de datos

datos_marea.m (M para analítico)

matriz_vientos.m (M para gráfico)

datos_marea_limpios (limpieza datos)

MAIN_marea.m

2. Análisis

ajuste_weibull_f_rafaga.m

ajuste_weibull_F_viento.m

estudio_vientos.m

MAIN_estudio_viento.m

vect_utilizados.m

Gráficos

datos_corr_limpios.m

datos_oleaje_corr.m

datos_oleaje_limpios.m

grafica_corrientes.m

grafica_Hs_dir.m

grafica_Hs_Tp.m

grafica oleaje.m

gráfica_vientos.m

MAIN_grafica.m


24

3.3.4.4. Consideraciones sobre los programas

Debemos tener en cuenta que los programas datos_oleaje_corr.m, datos_corr_limpios.m

y datos_oleaje_limpios.m para el análisis de los diferentes apartados tomaran datos

diferentes según sus necesidades.

En el caso de los estudios analíticos no nos serán necesarias las columnas de las fechas.

Por lo que, para optimizar la capacidad de almacenamiento se han eliminado. Respecto

a esta temática, sucederá todo lo contario para el análisis gráfico de los datos, pues, será

imprescindible la localización temporal de los datos.

De todas formas, esto no afectará en nada al usuario. Pues, el usuario solo deberá

presentar unas matrices con la estructuras inicial adecuada y los propios conjuntos de

programas se dedicarán a utilizar aquellos datos que necesiten para su funcionamiento.

La estructura corresponde a la utilizada por las series temporales de la XIOM [4][5].

Cada una de las filas de las matrices serán de la forma:

Vientos:

M=[aaaa mm dd hh mn vm rfg dir t_aire p_atm hum rad prec sal

tH2O error]

Oleaje y corrientes:

1. Analítico:

A= [ año hora Hs dir Tp disp. vel_corr dir_cor]

2. Gráfico:

A= [aaaa mm dd hh:mm:ss Hs dir Tp disp. vel_corr dir_cor]

Uno de los grandes problemas con los que nos encontraremos siempre será la estructura

de la propia información presentada. En nuestro caso, en las matrices A, las fechas están

dadas de tal forma que la fecha está colocada entre comillas.

Eso producirá que, al trabajar directamente con ellas, la estructura de la matriz quedará

igual que la utilizada para el estudio analítico. Y , en el caso de querer trabajar con las

fechas, se deberá ir modificando la matriz hasta obtener una estructura como la indicada

para el estudio gráfico.


25

3.3.5. Programas externos

Como se ha ido indicando a lo largo del apartado 3. Materiales y métodos, se han

necesitado el uso de diferentes softwares como herramientas indispensables en nuestro

estudio. Ese será el caso de Rose_Lim [9] y DistributionFit [8].

3.3.5.1. Rose_Lim

Rose_Lim [9] es un programa ideado para el diseño de rosas de gran versatilidad y

facilidad de uso. El programa ha sido utilizado para extraer las rosas de vientos, oleaje y

corrientes para todos nuestros estudios de año medio.

Es un programa muy ligero, apenas ocupa varios megabytes, tal que, incorporando

cualquier archivo de datos con formatos habituales (.txt o .dat), podrás obtener

rápidamente los datos en texto y gráfica de la rosa deseada. Además, existen varias

opciones y formatos para las impresiones según quieras rosas, sectores o trompetas.

Figura 6 Interfaz Rose_Lim


26

Figura 7 Diferentes formatos de layouts

3.3.5.2. DistributionFit

También, como hemos indicado en el apartado 3.3.3.2. Estudio estadístico utilizaremos

el programa DistributionFit creado por J. David Cogdell, técnico de Matlab Central.

Será un programa diseñado para ajustar el conjunto de datos que tu dispongas con una

de las distribuciones probabilísticas que tenga definidas. El programa, pues, elegirá

entre las distribuciones Normal, Lognormal y Weibull cuál será la más idónea. Dando, a

su vez, los valores que caracterizarán el ajuste.

Figura 8. Ejemplo DistributionFit

0 5 10 15 20 250

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

Data

Pro

ba

bility D

en

sity

WeibullDistribution:

2.1e+001 Resnorm:

Zero Shift: -0.30


27

3.3.6. Boyas de referencia de la XIOM

La XIOM [4][5] tiene dispuestas a lo largo de toda la costa catalana todo un conjunto de

boyas con estaciones meteorológicas y oceanográficas. Como ya sabemos, éstas boyas

no tendrán las mismas características que nuestra instalación, pero podrán darnos ciertas

ideas básicas de como podrían ser nuestros resultados. Información extremadamente

útil en caso de necesitar referencias previas. Con ese objetivo, definiremos las boyas

más cercanas al Pont del petroli. Estaremos hablando, pues, de la boya Llobregat y la

boya de Blanes.

Figura 9. Boyas de la XIOM

Aquellos datos que serán de relevancia para nuestra discusión sobre las direcciones

serán las rosas definidas para las corrientes y oleaje en periodo energético. Por lo que,

recurriremos a los informes de la XIOM [4][5] para encontrar dichas rosas.

3.3.6.1.Boya de Llobregat

Se trata de una boya Datawell Waverider para toma de datos de oleaje, emplazada en la

posición 41 16.69 N - 02 08.48 E, con una profundidad de 45 metros de calado,

colocada a una distancia aproximada de 1.34 minutos de la costa y de la cual existen

datos desde 1984.

De igual forma, para datos meteo-oceanográficos, existe desde 2008 la boya

AANDERAA 4700, emplazada en la posición 41 16.52 N - 02 08.26 E, a misma

profundidad que la boya anterior y a una distancia de una milla de la costa. Las

variables que medirá son las siguientes: velocidad del viento y dirección de origen,

temperatura del agua, velocidad de corrientes a 1 metro y 15 de profundidad y el

destino de sus direcciones.


28

3.3.6.1.Boya de Blanes

Tras la boya de Llobregat, aquella más cercana y con características parecidas

direcciones de playa a nuestra playa será a la boya de Blanes. Con la misma

instrumentalización y disposición respecto a la costa que Llobregat.

4.RESULTADOS

Definido los antecedentes, dispositivos utilizados para el estudio y metodología de

trabajo. Presentaremos los resultados obtenidos del análisis de los datos.

4.1 Viento

4.1.1. Introducción

En este apartado se afrontará el estudio de los vientos acontecidos durante el periodo de

estudio, Octubre 2009- Octubre 2010. Primero definiremos un estudio anual con todas

sus características. Y, en segundo lugar, las conclusiones del los resultados obtenidos.

Todos el conjunto de valores, tablas y gráficos estarán recogidos en el apéndice A

Análisis de vientos. En este apartado se presentarán la parte fundamental de los valores

y conclusiones obtenidas del total del estudio.

4.1.2. Estudio de año medio

Estudio de año medio

Resultados obtenidos del análisis y depuración del listado de vientos

Nº total datos Datos correctos Datos Incorrectos % aceptado

47682 38225 9457 80.1665

Valores medios y máximos de intensidad promedio y ráfaga máxima

V promedio máxima

[m/s]

V ráfaga máxima

[m/s]

V promedio media

[m/s]

V ráfaga media

[m/s]

16.90 21.90 3.35 4.48

Sectorización de nuestros vientos respecto al norte magnético. Subdividido en 16 cuadrantes

N-NNE NNE-NE NE-ENE ENE-E E-ESE ESE-SE SE-SSE SSE-S

1031 1964 2906 4141 3318 2860 2531 3370

S-SSW SSW-SW SW-WSW WSW-W W-WNW WNW-NW NW-NNW NNW-N

6133 4871 1913 2076 4089 8841 9536 2192

Parámetros de ajuste de una distribución Weibull para nuestra intensidad promedio

Ajuste weibull para V promedio

a b

3.7792

1.6651


29

Función probabilidad acumulada V promedio[m/s] & F(V)

v[m/s] 1 2 3 4 5 6 8 10 15 20

F(v) 0.10 0.23 0.49 0.67 0.79 0.88 0.97 0.99 1 1

Parámetros de ajuste de una distribución Weibull para nuestra ráfaga máxima

Ajuste weibull para V ráfaga

a b

5.0784

1.8802

Función probabilidad acumulada V ráfaga[m/s] & F(V ráfaga)

v[m/s] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

F(v) 0.04 0.15 0.47 0.62 0.74 0.83 0.84 0.90 0.95 0.97

v[m/s] 12 14 18

F(v) 0.99 0.99 1

Tabla 1. Estudio de año medio vientos

Figura 10. Rosa de intensidad viento media Figura 11. Rosa de ráfaga máxima

4.1.3. Conclusiones

En el proceso de depuración de datos se han eliminado 9457 datos de los 47682

que contenía nuestra matriz por no cumplir las condiciones requeridas.

Los valores de intensidad promedio y ráfaga máxima no se diferencien en

demasía. Sucederá igual para sus máximos.

En la distribución de las direcciones de viento se observa que los datos están

bastante dispersos. Solo habrá dos sectores predominantes respecto a los demás,

los cuales, serán de especial relevancia. Hablamos del sector S-SSW [180-

202.5º], y sobre todo el sector NW-NNW [315º - 337.5º]. Es decir, dirección

paralela a la playa origen Sur-Suroeste y dirección perpendicular a la playa

desde tierra adentro sentido hacia el mar.


30

o En intensidades de viento media, se observa menor diferencia entre los

dos sectores. Mayor intensidad en el sector S-SSW, será de largo el

sector con mayor intensidad media.

o En ráfagas máximas la diferencia en número de datos entre los dos

sectores será más notoria. En este caso, el sector NW-NNW será quien

tendrá mayor número de valores de intensidad elevada.

La función de probabilidad que mejor se ajusta a nuestros datos será la Weibull,

sea intensidad media o ráfaga máxima.

La probabilidad de que existan velocidades de viento inferiores a 5 m/s es del

80%.

Existirá mucha variabilidad en las velocidades del viento en poco espacio de

tiempo. Es un fenómeno físico que se produce en otro medio totalmente

diferente al agua marina y, por tanto, con otras características.

o Consideramos dicha variabilidad coherente con dichas características.

Como corresponde, las direcciones de intensidad media y ráfaga máxima son

muy parecidas pero con valores de intensidad mayores en las ráfagas respecto

de las intensidades medias.

4.2. Oleaje

Al igual que el estudio sobre los vientos, respecto a nuestro oleaje también hemos

obtenido resultados para todo nuestro periodo. Pero, a su vez, también hemos realizado

estudios específicos a resaltar para el estudio de periodos de energía y estudios

específicos sobre las variables.

4.2.1. Estudio año medio

4.2.1.1. Introducción

En este apartado se afrontará el estudio del oleaje acontecido durante el periodo de

estudio, Octubre 2009- Octubre 2010. Primero definiremos un estudio anual con todas

sus características. Y, en segundo lugar, las conclusiones del los resultados obtenidos.

Hay que indicar que , al mismo tiempo que se realiza el estudio de todo el periodo, se

realizará igual para cada mes. Comparando los valores mes a mes.

Todos el conjunto de valores, tablas y gráficos estarán recogidos en el apéndice B

Análisis de oleaje. En este apartado se presentarán la parte fundamental de los valores y

conclusiones obtenidas del total del estudio.


31

4.2.1.2 Estudio año medio


Resultados obtenidos del análisis y depuración del listado de oleaje


4430 4377 53 98.80

Datos máximos y medios de altura de ola significante y periodo pico

Hs máxima [m] Tp máxima [s] Hs media [m] Tp media [s]

2.58 11.9 0.42 7.1

Distribución de los datos según: swell, sea, deep water wave steepness. Datos de tormenta

swell Sea Indef Tormenta (Hs>2m)

2871 3287 2082 14



1 2 1 6 39 432 743 812


664 219 80 19 5 2 0 0

*Datos sin dirección: 3045.


Ajuste weibull para Hs

a b

0.4852 1.731

Función probabilidad acumulada Hs[m] & F(Hs)

Hs[m] 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0

F(Hs) 0.19 0.51 0.76 0.90 0.97 0.991 0.998 0.999 0.9999 1

Hs[m] 2.5 3.0

F(Hs) 1 1

Tabla 2. Estudio año medio oleaje

Cálculo de la energía media de oleaje por mese mediante el producto indicado en la cabecera de la tabla

Datos energía media oleaje: Hs*Hs*Tp [m2*s]

Fecha Oct-

09

Nov-

09

Dic-

09

Ene-

10

Feb-

10

Mar-

10

Abr-

10

May-

10

Jun-

10

Jul-

10

Ago-

10

Sep-

10

Energía

[m2*s]

1.4383 0.5390 2.296 2.995 3.669 5.214 2.121 0.494 1.136 0.702 1.040 1.407

Fecha Oct-

10

Energía

[m2*s]

4.659

Tabla 3. Energía oleaje


32

Rosas de oleaje de oleaje de nuestro periodo y rosa de oleaje del conjunto de datos en

temporal. Con ellos, podremos observar fácilmente como se distribuye nuestro oleaje en

altura y dirección.

Figura 12. Rosa de oleaje Figura 13. Rosa de oleaje en periodo de energía


Mes/año Hs máxima[m] Tp máxima [s] Hs media[m] Tp media[s]

10/2009 1.03 11.7 0.35 7.0

11/2009 0.67 11.6 0.23 6.7

12/2009 1.85 11.6 0.41 7.7

01/2010 1.75 11.9 0.51 8.1

02/2010 2.00 11.7 0.61 7.3

03/2010 2.58 11.9 0.57 7.2

04/2010 1.30 11.6 0.44 6.9

05/2010 0.83 11.8 0.34 6.7

06/2010 1.05 11.6 0.35 6.9

07/2010 0.65 11.2 0.29 6.8

08/2010 0.79 10.8 0.37 6.4

09/2010 0.92 11.2 0.43 6.6

10/2010 2.20 11.9 0.66 7.5

Tabla 4. Datos máximos y medios de altura de ola significante y periodo pico meses

4.1.1.3. Conclusiones

Caracterización general

En el proceso de depuración de datos se han eliminado 53 datos de los 4430 que

contenía nuestra matriz por no cumplir las condiciones requeridas.


33

Tenemos un registro donde las alturas de ola significante no son demasiado elevadas

con un máximo de 2.6 metros aproximadamente.

Nuestra altura de ola significante media ronda los valores de 0.45 metros de altura

media, relativamente no muy importantes.

Nuestra altura de ola máxima se produce en una tormenta surgida a principios de

mes de Febrero . Mientras que, el periodo más extenso en el tiempo de calma son

los periodos entre Octubre&Noviembre y Mayo&Junio&Julio&Agosto . De igual

forma el mes de Abril no sufre de ninguna tormenta; pero podemos observar el

hecho diferencial de que su valor de Hs media es significativamente superior

0.45m.

Nuestros datos de sectorización y rosas de oleaje la ingente cantidad de datos sin

dirección, siempre asociados a alturas de ola muy pequeñas. Un total de 3046 datos.

Son todo un conjunto de datos, de los cuales, no han sido registradas sus direcciones

por incapacidad de los dispositivos de tomarlas por debajo de un cierto umbral de

energía.

Según el ajuste Weibull realizado sobre la altura de ola significativa, la probabilidad

de existencia de olas mayores a un metro será menor al 3%. Prediciendo oleajes

bastante bajos. También, nos indicará que a nivel medio anual el percentil 100% de

alturas de oleaje se cumple para dos metros de altura de ola significante.

Periodos energéticos. El periodo energético más importante se centrará en los meses

de Febrero y Marzo. Los periodos energéticos considerados como tormenta serán

los siguientes:

o Febrero 2010: una tormenta.

o Marzo 2010: dos tormentas. Las dos tormentas se producen a principios de mes.

o Octubre 2010: una tormenta. Mediados de mes.

Análisis mes a mes:

Altura de ola máxima en Marzo 2010 y mínima en Junio 2010, 2.58 metros y 1.05

metros respectivamente.

Periodo + enérgico: será el mes de Marzo, como podemos observar en los

resultados de cálculo de energía de oleaje. Coincide con el mes con altura de ola

máxima.

o No tendremos en cuenta la altura media de Octubre 2010 , pues, los datos

que tenemos de dicho mes no serán punto de estudio para su posible

eliminación.

o Los meses de Enero y Marzo tienen la altura de ola significativa media un

poco inferior a Febrero pero siguen siendo, relativo a los demás meses, altas.

Las tormentas más enérgica serán aquellas dos concentradas en el mes de Marzo.

Las dos llegando a los máximos de Hs hasta dicho momento.

4.2.2. Estudio valores Tp & Hs

En este apartado se intentará definir mediante la graficación conjunta del periodo pico y

la altura de ola significativa la relación entre ellas. Y, a poder ser, extraer correlaciones


34

entre si. Todo el conjunto de gráficas podrán encontrarse en el apendice B Análisis de

oleaje. Un ejemplo de ello será la siguiente gráfica.

Gráfica Hs&Tp. Periodo Enero - Abril

Figura 14. Gráfica ejemplo Hs&Tp. Periodo Enero-Abril

Tras analizar las gráficas obtenidas y sabiendo de la variabilidad del periodo, podemos

observar una concordancia entre el incremento de altura de ola significativa y periodo

pico. De forma que podremos concluir que existirá una relación real entre las dos

variables; donde la variación del valor de una afectará de misma forma y en el mismo

sentido a la otra. Aunque el rango de variación que se produce en una y otra no será del

mismo orden.

4.2.3. Periodos de energía

Para finalizar el estudio de nuestro oleaje sólo nos falta por definir uno de los conceptos

que anteriormente ya hemos introducido en apartados anteriores. Hablamos de los

periodos de energía.

En el apartado 4.2.1.2. Estudio año medio hemos definido los diferentes periodos de

energéticos pero, no hemos mencionado cuales eran sus direcciones ni la posible

correlación existente entre altura de ola y dirección, si existiera. Por ello, en este

apartado intentaremos definir esa relación en los diferentes sucesos acaecidos en nuestro

registro temporal.

4.2.3.1. Gráficas de energía

Además de los episodios considerados como tormenta según nuestros criterios

definidos en el apartado 3.2.3.1. Estudio de variables y parámetros principales, también

incluiremos aquellos periodos con alturas de ola significativa mayores o iguales a 1.5

metros de altura. Quedándonos el siguiente registro de periodos energéticos

considerados:

01/04/20100

0.5

1

1.5

2

2.5

Fecha

Hs[m

]

Grafica Hs[m] & Tp[s] PERIODO ENERO-ABRIL

01/04/20100

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

Tp[s

]


35

Episodios energéticos acaecidos en todo nuestro periodo

Episodio 1 Episodio 2 Episodio 3 Episodio 4

Fecha

inicio

Fecha final Fecha

inicio

Fecha final Fecha

inicio

Fecha final Fecha

inicio

Fecha final

15/10/2009

14:00

16/10/2009

10:00

07/01/2010

18:00

07/01/2010

21:00

27/01/2010

16:00

27/01/2010

20:00

10/02/2010

4:00

10/02/2010

7:00

Episodio 5 Episodio 6 Episodio 7 Episodio 8

Fecha

inicio

Fecha final Fecha

inicio

Fecha final Fecha

inicio

Fecha final Fecha

inicio

Fecha final

16/02/2010

00:00

16/02/2010

20:00

03/03/2010

7:00

04/03/2010

10:00

08/03/2010

13:00

10/03/2010

3:00

12/10/2010

16:00

12/10/2010

22:00

Tabla 5. Episodios energéticos

Cada una de estos episodios y de todo el periodo estarán presentes en el apéndice B

Análisis del oleaje.

Episodio energético principios Marzo 2010

Figura 15. Ejemplo de periodo energético definido

4.2.3.2. Pautas de los fenómenos

Se observa:

Valores siempre de dirección origen Sureste.

Como sabemos, cuanto mayor es nuestro oleaje antes influirá sobre éste el

fenómeno de la refracción y, por tanto, por dicho efecto empezará a cambiar de

dirección para acercarse a la perpendicular respecto nuestra playa. Según nuestros

datos, no puede hacerse una correlación clara entre altura de ola significante y la

perpendicularidad de la dirección del oleaje a la playa. Pues, en ciertos casos se

1.4

1.6

1.8

2

2.2

2.4

2.6

2.8

Fecha

Hs[m

]

Grafica Hs[m] & dir[º]

120

125

130

135

140

145

150

155

160

165

170

dir[º

]


36

observan relaciones inversamente proporcionales y, en otros, directamente

proporcionales.

Los valores de la gran mayoría de nuestras direcciones de oleaje pertenecen a la

franja de los [120-140]º. Quitando dos excepciones:

o Tormenta de Octube 2010: los valores eran entorno a los [155-170]º.

o Tormenta segunda de Febrero 2010: los valores de las direcciones rondarán

[125-160]º . Mayor dispersión de las direcciones de oleaje.

4.3. Corrientes


Para concluir el estudio iniciado con los vientos y proseguido por el oleaje,

presentaremos los resultados respecto a las corrientes. Planteando y obteniendo

conclusiones sobre el clima de año medio.

La estructura del apartado será igual al apartado 4.1. Viento. De igual forma, también se

deberá considerar en el estudio estadístico cual será la distribución de ajuste idónea para

nuestras corrientes. Todo esto, está recogido externamente en el apéndice C.

4.3.2. Estudio año medio


Resultados obtenidos del análisis y depuración del listado de oleaje


4430 3950 480 89.16

Datos de intensidades máximas y medias de corrientes

Intensidad máxima [cm/s] Intensidad media[cm/s]

39.6 7.1



205 346 764 721 491 176 97 69


84 296 1265 2151 863 342 179 155



a B

7.6780 1.2333

Función probabilidad acumulada V[cm/s] & F(V)

V[cm/s] 2 4 6 10 12 14 16 20

F(V) 0.18 0.42 0.61 0.85 0.92 0.95 0.97 0.99

Tabla 6. Estudio año medio corrientes


37

Direcciones medias de corrientes aguas arriba y aguas abajo

Origen noreste [º] 73

Origen suroeste[º] 165

Tabla 7. Direcciones medias aguas arriba y abajo

Al igual que en vientos y oleajes, hemos calculado y representado la rosa de corrientes

de nuestra serie temporal. De esta forma, seremos capaces de realizar un análisis bien

definido sobre la distribución de intensidades de corrientes y las direcciones tomadas.

Figura 16. Rosa de corrientes

4.3.3. Conclusiones

Conclusiones año medio

En el proceso de depuración de datos se han eliminado 480 datos de los 4430

que contenía nuestra matriz por no cumplir las condiciones requeridas.

Los valores de intensidad de corriente siempre pertenecerán a ciertos rangos de

velocidades. En la inmensa mayoría con valores inferiores a los 25 cm/s.

Existirán, en pocas ocasiones, valores casi cercanos a corrientes de 40 cm/s.

Siempre coincidiendo con periodos de tormentas.

o Se consideran correctos, pues, existe una concatenación progresiva de

datos coherentes los unos a los otros, tal que hace pensar que son datos

correctos.

El valor máximo de velocidad de corriente coincidirá con la tormenta surgida

en el mes de Octubre.


38

Podemos observar posibles anomalías en la toma de datos en los meses de

Diciembre y Enero en sus parámetros para el ajuste Weibull. Muy diferentes de

los existentes para los otros meses.

En referencia a las direcciones de corrientes, no existen casi datos de corrientes

perpendiculares a la playa. Predominarán las corrientes longitudinales sobre las

transversales.

Observaremos que las corrientes longitudinales serán predominantes y aquellas

transversales casi inexistentes. Además, según las direcciones aguas arriba y

abajo medias definidas y, sabiendo que las corrientes longitudinales son

paralelas a nuestra orillas, podremos decir que será objeto de estudio la

idoneidad de las direcciones de corrientes. Pues, sus direcciones medias respecto

de nuestra línea de playa difieren mucho de ser parecidas.

Las corrientes de origen Noreste predominaran de forma clara respecto a

aquellas de origen Suroeste. O de otra manera, aquellas dirigidas hacia dirección

sureste predominarán respecto a las demás.

Estudio mes a mes

Mes/año V

máxima

[cm/s]

V

media

[cm/s]

10/09 25.3 5.6

11/09 16.8 5.3

12/09 38.8 11.8

01/10 39.6 13.3

02/10 26.4 5.0

03/10 25.0 5.7

04/10 17.6 2.8

05/10 25.7 6.7

06/10 22.0 5.1

07/10 31.1 7.6

08/10 37.8 8.0

09/10 30.7 6.6

10/10 39.4 7.1

FUNCION PROBABILIDAD ACUMULADA PARA CADA MÉS

Mes\Hs

[m]

2 4 6 10 12 14 16 20

Oct 0.18 0.42 0.61 0.85 0.92 0.95 0.97 0.99

Nov 0.15 0.40 0.63 0.89 0.95 0.97 0.99 0.99

Dic 0.05 0.15 0.26 0.48 0.57 0.66 0.73 0.84

Ene 0.09 0.19 0.29 0.48 0.55 0.62 0.68 0.77

Feb 0.19 0.45 0.67 0.91 0.95 0.99 0.99 0.99

Mar 0.20 0.42 0.61 0.84 0.90 0.94 0.96 0.99

Abr 0.23 0.49 0.69 0.90 0.97 0.98 0.99 0.99

May 0.16 0.36 0.53 0.77 0.85 0.90 0.93 0.97

Jun 0.18 0.43 0.65 0.90 0.96 0.97 0.99 0.99

Jul 0.13 0.30 0.47 0.72 0.80 0.86 0.91 0.96

Ago 0.13 0.30 0.46 0.69 0.28 0.84 0.88 0.94

Sep 0.14 0.34 0.52 0.78 0.86 0.91 0.95 0.98

Oct 0.19 0.38 0.53 0.74 0.81 0.86 0.90 0.95

*Los meses de Diciembre y Enero son aquellos con el periodo incorrecto. No se ha incluido en el estudio

anual.

Tabla 8. Estudio mes a mes de corrientes

El mes con mayor probabilidad de corrientes máximas es Agosto seguido de

Octubre.

El mes con menor probabilidad de fuertes corrientes es Noviembre seguido de

Abril.

Se produce un incremento sustancial de los valores de velocidades de corrientes

a partir del mes de Mayo del 2010. Que se perpetua hasta Octubre del 2010,

exceptuando el mes de Junio.


39

5. DISCUSIÓN

5.1. Introducción

Para finalizar, tras haber analizado los datos, deberemos discutir y revisar nuestros

resultados en busca de posibles problemáticas para poder solucionarlas, presentando las

alternativas idóneas para ello.

La discusión concierne a la depuración de datos, a el análisis de los estudios de año

medio y análisis gráfico de nuestras variables. Donde, como veremos a continuación,

existen diversas problemáticas a resolver.

5.2. Análisis de series temporales

5.2.1. Objetivo del análisis

Los objetivos del análisis mediante gráficas comparativas Hs & intensidad corrientes &

intensidad vientos serán dos. Primero, como se indica en el apartado 3.3.2.3. Análisis

postdepuración. Gráficas Hs & vientos & corrientes, será el análisis manual de nuestro

registro para eliminar posibles datos aún por eliminar. Y segundo, observar la evolución

de las tres variables y discutir las diferentes posibles pautas de comportamiento de

nuestro registro.

Para ello, definiremos la gráfica de todo nuestro periodo y mes a mes, pueden revisarse

en el apéndice D. Con nuestra gráfica de todo el periodo podremos ver, cual será el

estado del arte de nuestro registro y valorar si existen posibles errores de bulto. Por el

otro lado, las gráficas mes a mes, nos permitirán tener una visión más detallada de

nuestro registro. Permitiendo un análisis exhaustivo y facilitando la búsqueda de

patrones de comportamiento.

5.2.2. Problemática

5.2.2.1. Análisis

En nuestra gráfica del periodo total, Octubre 2009- Octubre 2010, podemos observar

como existe un periodo, situado entre Diciembre 2009 y primera quincena de Enero

2009, donde existen un salto sustancialmente importante de las intensidades de

corriente. Que, además, contradicen los patrones que suceden en el resto del periodo.

Dichos patrones están especificados en el apartado 5.2.4. Conclusiones.

En el siguiente gráfico de todo nuestro periodo, como podemos observar en la tercera

fila correspondiente a intensidades de corriente, existe un periodo que rompe totalmente

y de forma abrupta con los valores habituales de corrientes.


40

Gra

fica

d

e to

do e

l p

erio

do

de

inte

nsi

dad

vie

nto

s &

Hs

& i

nte

nsi

dad

de

corr

iente

s

Fig

ura

17

. G

ráfi

ca H

s &

vie

nto

s &

co

rrie

nte

s. P

erio

do

de

estu

dio


41

Esta anomalía puede suceder por varios motivos:

1) Que los datos de velocidades de corriente sean erróneos.

2) Que las corrientes no tengan como elemento dinamizador fundamental el oleaje.

De igual forma, en el siguiente figura podrán verse dos fenómenos de relevancia.

Primero, en rectángulo rojo, podemos ver el inicio del periodo anómalo en nuestras

intensidades de corriente. Y segundo, elipses azules, podremos observar un patrón que,

a lo largo de toda nuestra serie, se irá repitiendo. Obsérvese que se produce un pico de

valores para las tres variables y que las tres, responden al mismo tiempo. Por este

fenómeno y otros más que surgen paulatinamente en nuestro registro, podemos atisbar

ciertos patrones de comportamiento conjunto entre viento, oleaje y corrientes.

Figura 18. Series temporales mes de Diciembre. Patrón de comportamiento y anomalía.

5.2.2.2. Comprobación anomalías y causas

Como hemos dicho anteriormente, deberemos considerar cual de las dos posibilidades

anteriores es nuestra situación real. Tras informar del hecho a los técnicos de

mantenimiento del equipo de medición, éstos informaron de una acumulación

importante de residuos en el dispositivo que pudo producir la distorsión de toma de

medidas. Esta primera hipótesis se cimenta más al saber que, tras ser limpiado el

dispositivo de medida, los datos tomados volvieron a las pautas del periodo anterior a

mediados de Diciembre. Este suceso puede observarse en el parón durante un breve

periodo de tiempo de toma de datos y su bajada repentina de valores medidos al

reanudar la serie temporal.

0

1

2

3

fecha

m

Hs [m]

0

50

100

fecha

cm

/s

intensidad corrientes [cm/s]

0

10

20

fecha

m/s

intensidad vientos[m/s]


42

5.2.3. Conclusiones

Se observa relación entre las tres variables. Por tanto, puede concluirse que el viento

genera la mayoría de oleaje y el oleaje es el principal precursor de las corrientes.

Tendremos unos patrones de comportamiento claros.

o En la gran mayoría de casos existe coexistencia de picos de valores de los

tres a la vez. Las alturas de oleaje se estiran más en el tiempo, a causa del

oleaje swell.

o Como he dicho , normalmente, si existe un pico de Hs se producirá un pico

de intensidad de corrientes. Pero se observa que, para mismo valor de Hs, el

aumento de las intensidades de corrientes no coinciden en las diversas

ocasiones que se produce. Es decir, sus incrementos no coinciden para

misma ola significante.

El periodo anómalo definido en apartados anteriores se considerará como un

conjunto de datos erróneos. Hay varios indicios que apuntan a ello:

a. En toda la serie temporal los valores de corrientes jamás superan los 40

cm/s, excepto este tramo. Inclusive para la Hs máxima total; que está

fuera de este periodo.

b. Las alturas de ola de estas fechas son ínfimas. No existe lógica alguna

que para alturas de ola de 0.5 m tengan cuatro veces más velocidad de

corrientes que la Hs máxima de nuestro periodo.

c. Durante el resto de la serie, fuera de este periodo, se observa siempre

unas ciertas pautas de comportamiento [coincidencia de picos,

coincidencia de valles, rangos de valores]. En este periodo es todo lo

contrario; no coincide ni un pico, ni un valle. Nada, incluso es

anticíclico. Todo lo que es habitual en todo el periodo, en estas fechas es

todo lo contrario.

5.3. Análisis de direcciones


En este apartado se discutirán los resultados obtenidos durante nuestro análisis del

apartado 4. RESULTADOS de las direcciones observadas. En especial, aquellas

tomadas por el Aquadopp. Se presentarán los valores dados, su coherencia con datos de

referencia y posibles modificaciones a realizar.

5.3.2. Problemática

5.3.2.1. Indicios

Existen indicios fehacientes de la existencia de errores generalizados en la medida de

dirección del conjunto de datos oceanográficos (oleajes y corrientes). Este hecho puede

ser explicado por la razón siguiente.

La propia naturaleza hidrodinámica de nuestra playa y los valores que obtienen nuestros

dispositivo respecto a aquellos que deberían salir teóricamente. Pues, se observa una

correcta distribución de las intensidades de corrientes y alturas de ola; pero desviados en

su dirección decenas de grados.


43

Pues, en situaciones suficientemente energéticas, es de esperar que el oleaje llegue

bastante perpendicular a la costa por el efecto de la refracción. Y, éste, no es nuestro

caso, como queda bien retratado en la figura 16 Rosa de oleaje en periodo de energía en

el apartado 4.2.1.2. Estudio año medio.

Además, por los informes de la XIOM [5], sabemos que la dirección principal de oleaje

en periodos energéticos tiene origen este y noreste. Esto implica que, por muy

refractada que pueda llegar la ola a nuestra costa jamás sobrepasaría la

perpendicularidad a nuestra playa, pues, vulneraría los propios principios de la

refracción. Y, por tanto, podremos justificar las dos afirmaciones siguientes:

1. En conjunto, nuestro oleaje en periodos energéticos principalmente deberá

provenir de origen este- noreste.

2. La refracción influirá sobre nuestro oleaje modificando su dirección para

aproximarla a la perpendicular respecto a nuestra playa. Pero, jamás, superará

dicha dirección. Eso, implica que una tormenta de origen E-NE o S-SW nunca

podrá cambiar su sentido al impactar sobre nuestra costa. Por tanto, siempre lo

mantendrá o, como máximo, impactará perpendicular a la playa.

Estas afirmaciones fundamentan una conclusión funesta para las direcciones de nuestro

estudio. Ya que, según los datos obtenidos, el valor medio de dirección es de 140.5º

respecto al norte magnético. Y, la dirección de nuestro pantalán es de 122º. Puede

observarse que existirá, entonces, una incongruencia entre los resultados obtenidos en el

estudio de nuestras series temporales y aquellos resultados que deberían darnos. Puesto

que, nos indican que la dirección del oleaje principal en periodos energéticos proviene

de origen S-SW.

Figura 19. Disposición pantalán y direcciones datos tormenta


44

Este mismo indicio se nos presenta con las direcciones de corrientes, deberíamos

obtener datos de corrientes paralelas a nuestra playa, 32º respecto al norte magnético, y

nos datos considerablemente desviados a tales direcciones. Tal como indicamos en la

figura 20 del apartado 4.3.2. Estudio año medio.

5.3.2.2. Oleaje

Problemática con los sectores

Como ya hemos dicho, nuestra dirección de playa forma 32º con el norte magnético y

nuestro pantalán será perpendicular a ésta [122º]. De igual forma, sabemos que nuestra

dirección de oleaje predominante/principal debe ser de origen este- noreste. Por todo

ello, sabemos que, teóricamente, los parámetros que definen nuestra sectorización por

dirección de ola deberían estar regidos por los siguientes puntos.

1. Sectores entre SSW-SW y N-NNE no deben existir datos. Son sectores tierra a

dentro, no existe mar. Por lo que es ilógico que existan oleajes con origen en esos

sectores.

2. Sectores NNE-NE y S-SSW , casi paralelos a la playa, no deberían tener datos. Y si

los tiene, hay que considerarlos incorrectos. Consideramos que los oleajes cuando se

acercan a la playa, por efecto de la refracción, se acercan a la perpendicularidad

respecto a la playa.

3. Sectores SE-SSE y SSE-E [origen Sur] su recuento total dentro de nuestro datos

debería ser significativamente inferior al recuento de los sectores entre NE-ENE y

E-ESE [origen Este y Noreste].

4. El sector ESE-SE , direcciones casi perpendiculares a la playa, a causa de la

refracción debe ser la dirección predominante al estar tan cerca de la orilla. Y por

tanto, el sector que deba tener la mayor parte del recuento.

Consecuencias

Lo que sucederá será que el tercer punto es vulnerado totalmente, como puede

comprobarse en el aparatado 4.2.1.2. Estudio año medio. No existen casi datos de

origen Este-Noreste, mientras que de origen Sur existen en gran cantidad. Por lo tanto,

la conclusión a la que se llega es que los datos no concuerdan con la realidad observada

por años de registros en otros puntos de la costa catalana.

Además, hay que señalar que hay una gran cantidad de datos de oleaje correctos que no

tienen dirección tomada. Serían aproximadamente alrededor de 3000 datos. Hay que

tener cuidado, pues, estos datos no tienen porqué ser incorrectos. Puede suceder que

simplemente el oleaje no tenga la energía suficiente para poder ser medida su dirección.

Como así puede comprobarse en la figura 15 situada en el apartado 4.2.1.2. Estudio año

medio.


45

Periodos de energía

Los datos de dirección registrados para los periodos energéticos, refuerzan nuestras

sospechas. Como hemos dicho anteriormente y como se indica en el apartado 4.2.3.2.

Pautas de los fenómenos, existirá una divergencia clara entre los datos tomados y

aquellos valores que deberían observarse. Deberían registrarse valores rondando los

122º o menores ; mientras que, según se nos indica, sucede todo lo contrario.

5.3.2.3. Corrientes

Las direcciones de corrientes tomadas también estarán bajo sospecha, pues, están

tomadas por el mismo dispositivo. De hecho, las direcciones de oleaje se calculan a

partir de aquellas tomadas para las corrientes. Por tanto, la revisión de éstas es de

fundamental relevancia.

Este hecho puede corroborarse observando los valores medios de dirección de corrientes

para aguas arriba y aguas abajo, presentes en la figura 22 situada en el apartado 4.3.2.

Estudio año medio. Este cálculo ha sido realizado subdividiendo todo el conjunto de

datos en dos grandes bloques. Donde, nuestro pantalán y su dirección definirá la línea

divisoria entre dichos bloques.

Figura 20. Direcciones medias de corrientes aguas arriba y aguas abajo con dirección pantalán

Estaremos hablando, pues, de valores alrededor de los 107º y 249º, respectivamente.

Considerando que los valores que deberían dar para poder ser paralelos a la costa serían

32º y 212º, la diferencia es relevante. Esto implicará dos conclusiones importantes.

1) Las diferencias de grados entre nuestras direcciones medias y nuestra playa,

respectivamente, serán de 75º corrientes hacia el NE y 36º hacia el SW.

Considerando que la dispersión de datos de dirección hacia NE es mayor, es de


46

suponer que la diferencia sea mayor respecto a la playa. Mientras que las

corrientes hacia SW, será lo contrario.

2) La segunda y más importante. Se observa que la totalidad de los datos tomados

presenta valores siempre desviados horariamente respecto a nuestros valores

teóricos requeridos.

Tras observarse este hecho en nuestras corrientes, también puede corroborarse

para nuestro oleaje en los periodos de energía. Además, los valores de las

desviaciones concuerdan con aquellos presentes en nuestras corrientes.

Por tanto, la hipótesis que hemos barajado desde un principio como posible causa de

las deficiencias en las direcciones de corrientes y oleajes, va tomando forma como causa

real de nuestros problemas.

Figura 21. Rosa de corrientes con dirección playa Figura 22. Rosa de oleaje periodos energéticos con

dirección del pantalán

5.3.3. Comparación con otras boyas

Como se indica en la introducción del apartado 3.3.6. Boyas de referencia de la XIOM ,

el uso de las diferentes boyas existentes en las cercanías de nuestra instalación nos

podría ser de especial ayuda. En el caso de la problemática que tenemos entre manos,

será uno de dichos ejemplos.

Como se indica en el apartado 1.Introducción, no existe ninguna instalación de nuestras

características en toda la costa catalana. Por lo que, es posible que existan divergencias

importantes en los datos. Más aun en este caso, al ser una boya colocada justo delante

de la desembocadura de un rio y , además, estar situada cerca del puerto de Barcelona.

Las rosas corrientes y periodos energéticos de la boya del Llobregat serán los definidos

en las siguiente figuras, ya mostradas en apartado 3.3.6 Boyas de referencia de la

XIOM.


47

Figura 23. Rosa de corrientes Llobregat Figura 24. Rosa de periodo energético Llobregat

De igual forma, para la boya de Blanes sus rosas en periodos energéticos y de corrientes

serán las siguientes.

Figura 25. Rosa de corrientes Blanes Figura 26. Rosa de periodo energético Blanes


48

Las conclusiones que pueden extraerse de los datos existentes en las figuras

representadas anteriormente serán las siguientes.

Observamos que las direcciones de corrientes serán predominantemente

longitudinales. Este hecho reafirmará , aún más si cabe, nuestras hipótesis.

Las alturas de ola significante en temporales son de valores parecidos a las

nuestras, pero con direcciones predominantemente E.

5.3.4. Alternativas para reajuste de direcciones

Como hemos demostrado en el apartado 5.3.2 Problemática y como se ha reafirmado en

el apartado anterior 5.3.3Compración con otras boyas, las direcciones de obtenidas tras

el análisis de nuestros datos no son correctas. Todas nuestras direcciones de corrientes y

oleaje estarán desplazadas horariamente.

Localizado el problema, deben estudiarse las diferentes alternativas para recalibrar

nuestras direcciones, de forma que se ajusten lo máximo posible a los sucesos que

realmente pasaron.

5.3.4.1. Método de reajuste con rosas de direcciones

Para poder reajustar nuestras direcciones deberemos evaluar varios conceptos. Primero,

deberemos elegir sobre que fenómeno hidrodinámico aplicaremos el cambio direccional

para, a posteriori, aplicarlo sobre los demás procesos hidrodinámicos. Y, segundo, como

evaluar el ángulo de reajuste a aplicar sobre todos los datos.

El proceso de reajuste lo realizaremos sobre las direcciones de las corrientes. Como se

ha mencionado en el apartado 5.3.2.3. Corrientes, los datos de dirección se toman sobre

las corrientes y , el propio instrumental, calcula la dirección del oleaje a partir de dicho

dato. Por ello, la variable que realmente hay que ajustar es la dirección de las corrientes

para que todo el sistema de toma de datos oceanográficos tenga los mínimos errores

posibles.

En segundo lugar, para poder evaluar el ángulo de recalibrado hay diversas opciones y

pueden tomarse diversas hipótesis iniciales. Como es comentado en el apartado 5.3.2.3.

Corrientes, la dispersión de datos de corrientes con direcciones origen Noreste será

menor. Por ello, al ser un conjunto de datos con una menor variabilidad en su dirección,

se ha considerado como el grupo de datos idóneos para calcular el ángulo de

recalibrado. Si fuera necesario, revísese la figura 28 presente en el aparatado 5.3.2.3.

Corrientes para una visualización de la situación descrita.

Las opciones que debemos evaluar para el cálculo de nuestros ángulos de recalibrado

serán las siguientes opciones planteadas.

1) Cálculo respecto a la dirección media. Se basará en el concepto de valores medios

de dirección para calcular el ángulo existente entre la dirección media de todo el


49

conjunto de datos y la orilla de nuestra playa. De forma que, el valor medio

direccional de nuestros datos quedaría paralelo a la playa.

2) Cálculo respecto a la dirección del dato con intensidad máxima de corriente. Se

basará en la idea, la cual, indica que, cuanto mayor sea nuestra corriente mayor

paralelismo existirá entre esta y nuestra orilla. Por tanto, se ajustará nuestros datos

de forma que, el dato con máxima intensidad de corriente sea paralelo a nuestra

costa.

Esta idea se basa considerando, como hemos hecho, que nuestras corrientes son

generadas por el oleaje y que éste, cuanto más intenso más perpendicularmente

debe incidir sobre la costa. Hemos considerado que, sabiendo, que nuestras

corrientes tienen dirección aproximadamente perpendicular a la dirección de oleaje,

cuanto mayor sea la intensidad de nuestra corriente más paralela deberá ser a la

costa. Por todo este razonamiento, debemos también evaluar esta casuística.

5.3.4.2. Método de reajuste con diagramas de dispersión

Otra metodología para el recalibrado de nuestras direcciones será mediante el uso de

diagramas de dispersión. Estos diagramas de dispersión serán la representación gráfica

de la descomposición de todo el conjunto de nuestros datos de intensidad de corrientes.

La descomposición a la que nos referimos será aquella, en la cual, descompondremos

nuestra intensidad de corriente en sus componentes transversal y longitudinal respecto a

nuestra dirección de playa. Donde, los ejes de nuestra gráfica representarán cada una de

dichas componentes transversal(eje x) y longitudinal (eje y). De forma que,

obtendremos una nube de puntos que nos indicará cual es la distribución direccional de

nuestras corrientes.

El uso de los diagramas de dispersión nos facilitará poder obtener una dirección media

de las corrientes. Esto será posible, ajustando una recta de regresión sobre nuestra nube

de puntos definida y midiendo el ángulo que ésta forma con el eje de intensidad

longitudinal.

Referenciaremos el ángulo que forma nuestra recta de regresión con el eje de intensidad

longitudinal, pues, la componente longitudinal de nuestra corriente es, por definición,

paralela a la línea de orilla. Es decir, el ángulo calculado es, por tanto, aquel que

estamos buscando.


50

Figura 27. Diagrama de dispersión con recta de regresión

Consideraciones

Deberemos tener en cuenta la siguiente consideración en el momento de calcular la

recta de regresión sobre nuestra nube de puntos. Es posible, como será en nuestro caso,

que existan un conjunto de puntos dispersos respecto de la nube principal (zona de

mayor densidad de puntos). Por ello, al calcular la recta de regresión, si estos puntos

dispersos son valores muy desviados respecto a dicha nube principal, podrán influenciar

de forma importante el ajuste de nuestra recta. Por tanto, deberemos considerar si esos

puntos realmente son importantes para nuestro ajuste o , por el contrario, son

despreciables o poco relevantes para aquello que estamos buscando.

En nuestro caso, surgirá exactamente este problema como podemos ver en la figura 34

de este propio apartado. Por tanto, debemos evaluar si sería necesario para nuestro

propósito eliminar ese conjunto de valores que posiblemente desvirtúen nuestro

resultado.


51

Figura 28. Diagrama de dispersión & puntos conflictivos

Observamos, que los puntos dispersos en nuestro caso serán valores con altas

intensidades de corriente transversal y poca intensidad de corriente longitudinal. Como

ya hemos dicho y argumentado varias veces a lo largo de la tesina, las corrientes son

principalmente longitudinales y las corrientes transversales son, representativamente,

casi despreciables. Por ello, a lo largo de toda la discusión sobre el reajuste de

direcciones, siempre hemos intentado recalibrar nuestras direcciones con el objetivo de

que las direcciones medias, aguas arriba y aguas abajo, sean lo más paralelas a la costa.

Es decir, en nuestra gráfica, a la componente longitudinal de la corriente.

A causa de este razonamiento, se han eliminado gran parte de estos valores puestos en

discusión. Para ello, se han eliminado todos aquellos datos que no cumplieran con la

condición . Obteniendo el siguiente resultado.

-40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40diagrama de dispersión

intensidad transversal de corriente

inte

nsid

ad longitudin

al de c

orr

iente


52

Figura 29. Diagrama dispersión modificado

Como podemos ver, existirá una diferencia más que sustancial entre el caso sin

modificar y el caso modificado. En el segundo, nuestra recta de regresión se ajusta

mucho más a la nube principal y, por tanto, representará mejor a la inmensa mayoría de

nuestras corrientes.

5.3.4.3. Alternativas planteadas

Planteada la metodología, solo faltará definir los valores respecto los cuales debemos

recalibrar y observar cuales son los resultados.

Metodología utilizando rosas de direcciones

Por extraño que pueda parecernos, cuando calculamos los valores para las dos

metodologías, obtenemos en los dos casos ángulos muy cercanos a los 36º de

desviación. Con diferencias despreciables de menos de un grado. Por tanto, sabido este

valor y la metodología de trabajo asignada, las propuestas de recalibrado angular para

nuestras direcciones según el método con rosas de direcciones será:

1) Reducir el ángulo asignado a cada dato de .

Metodología utilizando diagrama de dispersión

Como se explica en el apartado anterior 5.3.4.2Metodo de ajuste con diagramas de

dispersión , tendremos dos casos, obteniendo dos ángulos.

1) Diagrama de dispersión sin modificar. Reducir el ángulo asignado a cada dato de

.


53

2) Diagrama de dispersión modificado. Reducir el ángulo asignado a cada dato de

.

Pero, por razones ya explicadas en el apartado anterior, elegiremos como resultado

correcto nuestra segunda opción .

Las rosas de corrientes y oleaje en periodos energéticos recalibrados para nuestros casos

serán las siguientes:

Figura 30.Rosa de corrientes y dirección playa.

Reajuste

Figura 31. Rosa de olaje periodo energético y dirección

pantalán. Reajuste

Figura 32. Rosa de corrientes y dirección playa.

Reajuste

Figura 33. Rosa de oleaje periodo energético y

dirección pantalán. Reajuste


54

5.3.4.3. Conclusiones

Tras calcular el reajuste para nuestras dos soluciones, y , deberemos

evaluar los resultados obtenidos para cada caso y definir cual de las dos soluciones es la

idónea, si alguna lo es.

Primero, evaluaremos la solución . Obtenido tras tratar direcciones medias y/o

máximas de nuestras rosas de oleaje. Según se puede ver en la rosa de corrientes, las

direcciones no acaban de ser del todo paralelas a nuestra línea de costa y, además, se

observa que los sectores de mayor ocurrencia e intensidades siguen estando algo

desplazados horariamente. Del mismo modo, puede corroborarse esta afirmación con la

dirección de nuestras tormentas, donde aún existen tormentas con origen SE. Por ello,

podremos, en primera instancia, descartar como la solución óptima el reajuste de

.

En segundo lugar, evaluaremos la solución . Obtenida mediante diagramas de

dispersión y rectas de regresión. Según podemos ver en la rosa de corrientes resultante,

las direcciones de corrientes sí que se ajustan más a las soluciones esperada,

distribuyendo nuestras corrientes en direcciones cercanas al paralelismo respecto

nuestra playa. De igual forma, en las rosas de oleaje en periodos energéticos,

observamos como con este reajuste las direcciones en periodo de tormenta sí que

concuerdan con las direcciones E y NE habituales en la zona.

En conclusión, parecen existir bases bien fundamentas, sobre las cuales, elegir la

solución de reajuste de como la solución idónea.

5.3.4. Estudio de año medio con solución adoptada

Así es, pues, tras haber discernido cual debe ser nuestra solución a la problemática de

las direcciones y el reajuste a realizar debido. Debemos, como último paso, volver a

evaluar nuestro año medio para nuestras variables de corrientes y oleaje aplicando el

reajuste definido.

Serán un repaso de todos los datos ya desarrollados en el apartado tercero, pero

aplicando la sectorización y , por tanto, las rosas de direcciones.


55

Estudio de año medio oleaje


Hs máxima [m] Tp máxima [s] Hs media [m] Tp media [s]

2.58 11.9 0.42 7.1

Distribución de los datos según: swell, sea, deep water wave steepness. Datos de tormenta

swell Sea Indef Tormenta (Hs>2m)

2871 3287 2082 14



1 9 57 549 738 798 593 187


64 13 4 2 0 1 2 1

*Datos sin dirección: 3045.



a b

0.4852

1.7317

Función probabilidad acumulada Hs[m] & F(Hs)

Hs[m] 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0

F(Hs) 0.19 0.51 0.76 0.90 0.97 0.991 0.998 0.999 0.9999 1

Hs[m] 2.5 3.0

F(Hs) 1 1

Tabla 9. Estudio año medio oleaje reajuste

Cálculo de la energía media de oleaje por mese mediante el producto indicado en la cabecera de la tabla


Fecha Oct-

09

Nov-

09

Dic-

09

Ene-

10

Feb-

10

Mar-

10

Abr-

10

May-

10

Jun-

10

Jul-

10

Ago-

10

Sep-

10

Energía

[m2*s]

1.4383 0.5390 2.296 2.995 3.669 5.214 2.121 0.494 1.136 0.702 1.040 1.407

Fecha Oct-

10

Energía

[m2*s]

4.659

Tabla 10. Energía oleaje reajuste


56

Figura 35. Rosa de oleaje recalibrado Figura 36. Rosa de periodos energéticos recalibrado

Estudio de año medio corrientes

Datos de intensidades máximas y medias de corrientes

Intensidad máxima [cm/s] Intensidad media[cm/s]

39.6 7.1



759 721 413 156 96 61 91 443


1447 2018 733 290 159 174 208 418



a B

7.6780

1.2333

Función probabilidad acumulada V[cm/s] & F(V)

V[cm/s] 2 4 6 10 12 14 16 20

F(V) 0.18 0.42 0.61 0.85 0.92 0.95 0.97 0.99

Tabla 11. Estudio año medio corrientes reajuste


57

Figura 37. Rosa de corrientes recalibrado


58

6. CONCLUSIONES

Inicialmente en nuestra tesina se plantea la necesidad del estudio meteorológico y

oceanográfico de la estación meteo-oceanográfica en el Pont del Petroli. Al ser una

instalación relativamente recién implantada con características especiales y únicas en la

costa catalana, era de esperar que existieran posibles anomalías en nuestras series

temporales que debieran ser solucionadas. Como así fue. Por tanto, primero, se

definieron los climas medios de vientos, oleaje y corrientes. Y, posteriormente, se

localizaron y trataron los problemas hallados.

Se encuentran, pues, unos vientos de intensidad moderada con valores medios de 3.5

m/s, gran variabilidad en sus intensidades y con un porcentaje menor al 20% de

probabilidad de intensidades mayores de 5 m/s. Las direcciones principales son la

perpendicular y paralela a la playa, con origen tierra a dentro (NW) y SSW

respectivamente.

Nuestro año medio de oleaje estará definido por el oleaje característico de la costa

catalana. Oleaje principalmente generado por vientos, predominantemente con orígenes

E y perpendicular a nuestra costa (ESE), con alturas de ola significante media de 0.4 m

y periodo pico 7.1 s, donde, existe una concordancia directamente proporcional entre

ambas variables. Existe una probabilidad menor al 3% de olas significantes mayores a

1m. Prediciendo, así, oleajes bastante calmados. Existen pocos periodos energéticos,

con dirección predominante E y jamás superando los 2.5m.

Para acabar de definir el estudio, faltaría por definir el año medio de corrientes.

Observamos corrientes principalmente generadas por oleaje, predominantemente

longitudinales, con valores generalmente menores a los 25 cm/s llegando puntualmente

a valores cercanos a 40 cm/s. Dentro de las corrientes longitudinales, predominan

aquellas con dirección hacia el SW, concordando con las direcciones de nuestro oleaje.

La probabilidad de existencia de corrientes mayores a 15 cm/s será sólo del 15%.

Para poder obtener correctamente estos tres climas medios ha sido necesario revisar y

corregir ciertos aspectos de nuestros datos. Inicialmente, revisando las series temporales

gráficamente, se ha detectado y eliminado un periodo anómalo de altas corrientes entre

mediados de diciembre y el mes de enero por incoherencias con el resto de la serie

temporal. Durante el periodo se vulneran los patrones de comportamiento habituales en

nuestra serie. Además, se presentan valores de intensidad de corrientes, los cuales,

llegan a triplicar el valor máximo de nuestro registro.

Por último, se ha detectado incoherencias en todo el conjunto de direcciones de oleaje y

corrientes. Observando que todos los valores de dirección estaban desplazados en

sentido horario. Para poder evaluar en qué medida y cómo corregirlo, se han utilizado

rosas de direcciones y diagramas de dispersión obteniendo una solución óptima. Se ha

llegado a la conclusión, tal que, debe aplicarse un recalibrado a la toma de direcciones

del dispositivo Aquadopp, reduciendo en un ángulo de las direcciones


59

tomadas. Solucionando así, la problemática surgida en torno a las direcciones y

obteniendo unos climas medios de oleaje y corrientes coherentes.


60

7. REFERENCIAS

[1] Zubier K., Panchang V., Demirbilek Z.(2003). Simulation of waves at Duck

using two numerical models. World Scientific Publishing Company and Japan

Society of Civil Engineers.

[2] Nortek S.A., Características técnicas Nortek Aquadopp

[3] Campbell Scientific Ltd., Basic Weather Station BWS200 Series Technical

Details.

[4] LÓPEZ-MARCO, J. y ESPINO, M. (2009). Boies méteo-oceanogràfiques dades

obtingudes l'any 2009. Laboratori d'Enginyeria Marítima/Universitat

Politècnica de Catalunya. Capítulo 4.

[5] GÓMEZ, J. y ESPINO, M. (2009). Boies d'onatge dades obtingudes l'any

2009. Laboratori d'Enginyeria Marítima/Universitat Politècnica de

Catalunya. Capítulo 2.

[6] GARCIA, A. , TORRES, J.L., PRIETO, E. y DE FRANCISCO, A. (1997).

Fitting wind speed distributions: a case study. Elservier Science Ltd, Great

Briain.

[7] ATSU S.S. DORVLO (2001). Estimating wind speed distribution. Energy

Conversion and Management 43. Department of Mathematics and Statistics,

College of Science, Sultan Qaboos University.

[8] Cogdell J. David (2005). DistributionFit. Matlab Central.

[9] Sospedra J. (2006). Rose_lim. Laboratori d'Enginyeria Marítima/Universitat

Politècnica de Catalunya.


61

APÉNDICE______________

APÉNDICE A. ANÁLISIS DE VIENTOS..................................................................62

APÉNDICE B. ANÁLISIS DE OLEAJE....................................................................67

APÉNDICE C. ANÁLISIS DE CORRIENTES..........................................................92

APÉNDICE D. Gráficos Hs & intensidad vientos & intensidad corrientes.............96

APÉNDICE E. PROGRAMACIÓN..........................................................................109


62

APENDICE A. ANÁLISIS VIENTOS-

______________________________

Distribuciones de ajuste para intensidad promedio

Weibull

Normal

Lognormal

0 2 4 6 8 10 12 14 16 180

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

Data

Pro

ba

bility D

en

sity

Weibull

4.7e+001 Resnorm:

Zero Shift: -0.10

-5 0 5 10 15 200

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

Data

Pro

ba

bility D

en

sity

NormalDistribution:

2.9e+002 Resnorm:

Sigma: 2.16

Mu: 3.36

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 200

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

Data

Pro

ba

bility D

en

sity

Lognormal

5.4e+002 Resnorm:

Zero Shift: -0.10

Sigma: 1.16

Mu: 0.94


63

Distribuciones de ajuste para ráfaga de viento

Weibull

Normal

Lognormal

0 5 10 15 20 250

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

Data

Pro

ba

bility D

en

sity


2.1e+001 Resnorm:

Zero Shift: -0.30

-5 0 5 10 15 20 250

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

Data

Pro

ba

bility D

en

sity

NormalDistribution:

1.3e+002 Resnorm:

Sigma: 2.55

Mu: 4.49

0 10 20 30 40 50 600

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

Data

Pro

ba

bility D

en

sity

LognormalDistribution:

6.9e+001 Resnorm:

Zero Shift: -0.30

Sigma: 0.76

Mu: 1.24


64

Gráficas para V promedio

Gráficas para V ráfaga

Histograma con distribución de direcciones

0 2 4 6 8 10 12 14 160

1

2x 10

4 Histograma de velocidad viento

recuento

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 20

1

2PDF de Weibull

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 100

0.5

1probabilidad acumulada

0 5 10 15 200

5000

10000Histograma de velocidad ráfaga

recuento

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 20

1

2PDF de Weibull

0 2 4 6 8 10 12 140

0.5


0 50 100 150 200 250 300 3500

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

10000

11000Histograma de sectores direcciones de vientos

recuento


65

APÉNDICE B. ANÁLISIS OLEAJE_____________________________

Gráficas para Hs periodo completo

Histograma para Tp periodo completo

0 0.5 1 1.5 2 2.5 30

1000

2000

Histograma de alturas de olare

cuento

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 50

0.5

1PDF de Weibull

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 50

0.5


3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 130

200

400

600

800

1000

1200

Histograma de periodos

Tp

recuento


66

Tab

la c

ruza

da T

p&

Hs

Tp

(s)/

Hs(

m)

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8

2

2.5

3

4

0.1

250

0.7

917

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

5

0.2

192

0.7

328

0.9

738

0.9

967

1

1

1

1

1

1

1

1

6

0.1

725

0.6

837

0.9

273

0.9

760

0.9

884

0.9

992

1

1

1

1

1

1

7

0.1

153

0.6

472

0.9

000

0.9

652

0.9

950

0.9

982

0.9

995

1

1

1

1

1

8

0.0

740

0.4

740

0.7

781

0.9

197

0.9

724

0.9

868

0.9

906

0.9

912

0.9

962

1

1

1

9

0.0

614

0.4

746

0.7

351

0.8

596

0.9

184

0.9

640

0.9

851

0.9

895

0.9

947

0.9

991

1

1

10

0.0

391

0.3

848

0.6

816

0.8

145

0.8

711

0.9

258

0.9

434

0.9

688

0.9

805

0.9

863

0.9

980

1

11

0.0

177

0.3

232

0.6

540

0.8

207

0.8

561

0.8

763

0.9

167

0.9

596

0.9

823

1

1

1

12

0

0.3

582

0.7

612

0.8

507

0.8

806

0.8

806

0.8

806

0.8

806

0.9

104

1

1

1


67

Estudio mes a mes

Mes/año Hs máxima[m] Tp máxima [s] Hs media[m] Tp media[s]

10/09 1.03 11.7 0.35 7.0

11/09 0.67 11.6 0.23 6.7

12/09 1.85 11.6 0.41 7.7

01/10 1.75 11.9 0.51 8.1

02/10 2.00 11.7 0.61 7.3

03/10 2.58 11.9 0.57 7.2

04/10 1.30 11.6 0.44 6.9

05/10 0.83 11.8 0.34 6.7

06/10 1.05 11.6 0.35 6.9

07/10 0.65 11.2 0.29 6.8

08/10 0.79 10.8 0.37 6.4

09/10 0.92 11.2 0.43 6.6

10/10 2.20 11.9 0.66 7.5

Figura 7

Fecha 10/09 11/09 12/09 01/10 02/10 03/10 04/10 05/10 06/10 07/10 08/10 09/10

Nº datos

tormenta

0 0 0 0 1 10 0 0 0 0 0 0

Fecha 10/10

Parámetros de ajuste Weibull de Hs

Octubre Noviembre Diciembre Enero Febrero Marzo Abril

a 0.4047 0.2720

0.4731 0.5824 0.6975 0.6480 0.5065

b 1.5963

2.1939

1.6529

1.9632 2.1911 1.5120 1.7690

Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre

a 0.3880 0.3992 0.3355 0.4176 0.4835 0.7589

b 3.1449 2.0819 3.0476 3.2435 3.0743 2.0965


68

Fu

nci

ón

pro

bab

ilid

ad

acu

mu

lad

a

Mes

\ H

s [m

]

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

1.6

1.8

2.0

2.5

3.0

Oct

0.2

77

2

0.6

25

3

0.8

46

7

0.9

48

6

0.9

85

6

0.9

96

6

0.9

99

3

0.9

99

9

1

1

1

1

No

v

0.3

99

2

0.9

02

8

0.9

96

6

1

1

1

1

1

1

1

1

1

Dic

0.2

14

1

0.5

31

3

0.7

72

6

0.9

07

7

0.9

68

1

0.9

90

5

0.9

97

5

0.9

99

4

0.9

99

9

1

1

1

En

e

0.1

15

4

0.3

80

1

0.6

53

6

0.8

45

1

0.9

44

4

0.9

84

0

0.9

96

3

0.9

99

3

0.9

99

9

1

1

1

Feb

0.0

627

0.2

560

0.5

127

0.7

408

0.8

894

0.9

625

0.9

900

0.9

979

0.9

997

1

1

1

Mar

0.1

556

0.3

826

0.5

894

0.7

472

0.8

544

0.9

210

0.9

594

0.9

802

0.9

908

0.9

959

0.9

995

1

Ab

r

0.1

758

0.4

825

0.7

407

0.8

941

0.9

643

0.9

899

0.9

976

0.9

995

0.9

999

1

1

1

May

0.1

163

0.6

674

0.9

809

0.9

999

1

1

1

1

1

1

1

1

Ju

n

0.2

112

0.6

337

0.9

033

0.9

858

0.9

988

0.9

999

1

1

1

1

1

1

Ju

l

0.1

86

7

0.8

18

9

0.9

97

2

1

1

1

1

1

1

1

1

1

Ag

o

0.0

87

7

0.5

80

8

0.9

69

8

0.9

99

7

1

1

1

1

1

1

1

1

Sep

0.0

64

1

0.4

27

7

0.8

56

5

0.9

90

9

0.9

99

1

1

1

1

1

1

1

Oct

0.0

592

0.2

299

0.4

573

0.6

727

0.8

219

0.9

267

0.9

730

0.9

916

0.9

978

0.9

995

1

1


69

Parámetros de ajuste Weibull Tp


A 7.7321 7.3857 8.4028 8.8722 7.9897 7.9551 7.5395

B 3.9498 4.3494 4.9468 5.2920 5.3792 4.2560 5.4920


A 7.3798 7.6150 7.4967 7.0353 7.2565 8.2250

B 4.1553 4.6350 4.8901 4.3789 4.7511 4.5825


70

Fu

nci

ón

de

pro

bab

ilid

ad

acu

mu

lad

a

Mes

/

Tp

[s]

3

4

5

6

7

8

8.5

9

9.5

10

Oct

0.0

235

0.0

714

0.1

637

0.3

074

0.4

909

0.6

815

0.7

663

0.8

382

0.8

952

0.9

368

Nov

0.0

197

0.0

671

0.1

675

0.3

331

0.5

470

0.7

572

0.8

416

0.9

058

0.9

497

0.9

762

Dic

0.0

061

0.0

251

0.0

738

0.1

722

0.3

331

0.5

436

0.6

530

0.7

545

0.8

404

0.9

061

En

e

0.0

032

0.0

147

0.0

469

0.1

185

0.2

482

0.4

392

0.5

494

0.6

599

0.7

621

0.8

480

Feb

0.0

051

0.0

239

0.0

772

0.1

929

0.3

880

0.6

347

0.7

522

0.8

500

0.9

210

0.9

647

Mar

0.0

156

0.0

522

0.1

294

0.2

600

0.4

402

0.6

409

0.7

344

0.8

156

0.8

810

0.9

292

Ab

r

0.0

063

0.0

303

0.0

995

0.2

482

0.4

858

0.7

496

0.8

551

0.9

290

0.9

715

0.9

911

May

0.0

235

0.0

755

0.1

799

0.3

450

0.5

520

0.7

530

0.8

345

0.8

978

0.9

425

0.9

708

Ju

n

0.0

132

0.0

493

0.1

326

0.2

820

0.4

918

0.7

154

0.8

107

0.8

858

0.9

284

0.9

709

Ju

l

0.0

113

0.0

453

0.1

289

0.2

858

0.5

169

0.7

469

0.8

425

0.9

132

0.9

586

0.9

833

Ago

0.0

237

0.0

809

0.2

008

0.2

923

0.6

240

0.8

272

0.8

986

0.9

471

0.9

769

0.9

906

Sep

0.0

149

0.0

573

0.1

567

0.3

332

0.5

695

0.7

960

0.8

800

0.9

381

0.9

726

0.9

898

Oct

0.0

098

0.0

361

0.2

100

0.3

798

0.3

798

0.5

855

0.6

873

0.7

792

0.8

556

0.9

135


71

F

un

ción

de

pro

bab

ilid

ad

acu

mula

da

Mes

/

Tp

[s]

10

.5

11

12

13

Oct

0.9

64

9

0.9

82

1

0.9

96

6

0.9

99

6

No

v

0.9

90

1

0.9

96

5

0.9

99

7

1

Dic

0.9

50

7

0.9

77

4

0.9

97

1

0.9

99

8

En

e

0.9

12

7

0.9

55

8

0.9

92

9

0.9

99

5

Feb

0.9

871

0.9

962

0.9

999

1.0

000

Mar

0.9

616

0.9

812

0.9

968

0.9

997

Ab

r

0.9

979

0.9

997

1

1

May

0.9

868

0.9

948

0.9

995

1

Ju

n

0.9

881

0.9

959

0.9

997

1

Ju

l

0.9

945

0.9

985

1

1

Ag

o

0.9

96

9

0.9

99

2

1

1

Sep

0.9

96

9

0.9

99

3

1

1

Oct

0.9

53

2

0.9

77

4

0.9

96

5

0.9

99

7


72


Fecha 10/09 11/09 12/0

9

01/1

0

02/1

0

03/1

0

04/1

0

05/1

0

06/1

0

07/1

0

08/1

0

09/1

0

Energí

a

1.438

3

0.539

0

2.29

6

2.99

5

3.66

9

5.21

4

2.12

1

0.49

4

1.13

6

0.70

2

1.04

0

1.40

7

Fecha 10/10

Energí

a

4.659


73

Tablas cruzadas Tp&Hs para cada uno de los meses

Tab

la c

ruza

da T

p&

Hs

OC

TU

BR

E 2

009

Tp

(s)/

Hs(

m)

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8

2

2.5

3

<4

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

4-5

0.8

630

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

5-6

0.4

576

0.7

458

0.9

492

0.9

661

0.9

831

1

1

1

1

1

1

1

6-7

0.2

842

0.7

579

0.8

842

0.9

053

0.9

895

1

1

1

1

1

1

1

7-8

0.2

051

0.2

949

0.6

538

0.9

231

0.9

872

1

1

1

1

1

1

1

8-9

0.3

947

0.4

211

0.7

895

1

1

1

1

1

1

1

1

1

9-1

0

0

0.1

923

0.8

077

0.9

231

1

1

1

1

1

1

1

1

10

-11

0

0.2

222

0.7

222

0.9

722

1

1

1

1

1

1

1

1

11-1

2

0

0.7

778

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1


74

Tab

la c

ruza

da T

p&

Hs

Novie

mb

re 2

009

Tp

(s)/

Hs(

m)

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8

2

2.5

3

4

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

5

0.8

750

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

6

0.5

000

0.9

944

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

7

0.3

395

0.9

321

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

8

0.2

975

0.8

926

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

9

0.3

649

0.8

784

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

10

0.2

791

0.7

442

0.9

535

1

1

1

1

1

1

1

1

1

11

0.0

645

0.3

871

0.7

742

1

1

1

1

1

1

1

1

1

12

0

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1


75

Tab

la c

ruza

da T

p&

Hs

dic

iem

bre

2009

Tp

(s)/

Hs(

m)

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8

2

2.5

3

4

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

5

0.3

846

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

6

0.2

658

0.8

354

0.9

873

1

1

1

1

1

1

1

1

1

7

0.2

284

0.7

208

0.9

340

0.9

949

1

1

1

1

1

1

1

1

8

0.0

878

0.5

608

0.8

378

0.9

797

1

1

1

1

1

1

1

1

9

0.0

388

0.4

574

0.6

899

0.8

992

0.9

535

0.9

922

0.9

922

0.9

922

0.9

922

1

1

1

10

0.1

194

0.5

672

0.8

209

0.8

806

0.9

254

0.9

254

0.9

254

0.9

552

0.9

701

1

1

1

11

0.0

678

0.4

237

0.7

119

0.7

627

0.7

797

0.8

136

0.8

644

0.9

322

1

1

1

1

12

0

0.8

333

0.8

333

0.8

333

0.8

333

0.8

333

0.8

333

0.8

333

1

1

1

1


76

Tab

la c

ruza

da T

p&

Hs

EN

ER

O 2

010

Tp

(s)/

Hs(

m)

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8

2

2.5

3

4

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

5

0.1

429

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

6

0.1

111

0.7

222

0.9

074

0.9

815

1

1

1

1

1

1

1

1

7

0.1

176

0.5

882

0.7

647

0.9

412

0.9

804

0.9

902

1

1

1

1

1

1

8

0.0

578

0.4

451

0.7

168

0.9

075

0.9

769

0.9

827

0.9

884

0.9

884

1

1

1

1

9

0.0

583

0.3

333

0.6

917

0.8

750

0.9

000

0.9

583

1

1

1

1

1

1

10

0

0.2

179

0.5

385

0.6

538

0.7

821

0.9

103

0.9

359

0.9

872

1

1

1

1

11

0.0

133

0.3

733

0.6

267

0.8

000

0.9

067

0.9

200

0.9

733

1

1

1

1

1

12

0

0.2

273

0.6

818

0.9

091

1

1

1

1

1

1

1

1


77

Ta

bla

cru

za

da

Tp

&H

s F

EB

RE

RO

2010

Tp

(s)/

Hs(

m)

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8

2

2.5

3

4

0

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

5

0

0.5

385

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

6

0

0.0

714

0.8

143

0.9

857

1

1

1

1

1

1

1

1

7

0

0.1

395

0.7

907

0.9

070

1

1

1

1

1

1

1

1

8

0

0.1

688

0.6

299

0.8

442

0.9

156

0.9

416

0.9

545

0.9

610

0.9

870

1

1

1

9

0

0.0

722

0.2

990

0.5

464

0.7

216

0.8

144

0.8

660

0.9

072

0.9

588

0.9

897

1

1

10

0

0.2

090

0.4

925

0.7

612

0.8

657

0.8

955

0.9

552

1

1

1

1

1

11

0

0.0

385

0.4

231

0.7

692

0.8

462

0.8

462

0.8

462

1

1

1

1

1

12

0

0

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

7


78

Tab

la c

ruza

da T

p&

Hs

MA

RZ

O 2

010

Tp

(s)/

Hs(

m)

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.6

1.8

2

2.5

3

4

0

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

5

0.0

208

0.8

125

0.9

792

1

1

1

1

1

1

1

1

6

0.0

500

0.7

417

0.9

417

0.9

583

0.9

750

1

1

1

1

1

1

7

0.0

233

0.5

256

0.9

256

0.9

814

0.9

907

0.9

907

0.9

953

1

1

1

1

8

0.0

068

0.2

500

0.6

622

0.8

919

0.9

527

0.9

595

0.9

595

0.9

595

0.9

730

1

1

9

0

0.3

171

0.5

732

0.8

049

0.9

268

0.9

634

0.9

756

0.9

756

0.9

878

1

1

10

0

0.1

905

0.4

286

0.4

762

0.5

952

0.7

857

0.8

095

0.8

810

0.9

048

0.9

048

0.9

762

11

0

0.2

895

0.3

421

0.3

421

0.3

421

0.4

211

0.5

263

0.6

842

0.8

158

1

1

12

0

0

0

0

0

0

0

0

0.1

429

1

1


79

Tab

la c

ruza

da T

p&

Hs

AB

RIL

2010

Tp

(s)/

Hs(

m)

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.6

1.8

2

2.5

3

4

0

0.5

000

1

1

1

1

1

1

1

1

1

5

0.1

429

0.8

571

1

1

1

1

1

1

1

1

1

6

0.1

556

0.7

111

0.9

556

1

1

1

1

1

1

1

1

7

0.1

549

0.6

972

0.8

873

0.9

930

0.9

930

0.9

930

1

1

1

1

1

8

0.1

167

0.4

167

0.7

000

0.8

833

0.9

333

1

1

1

1

1

1

9

0.0

116

0.2

674

0.4

302

0.5

116

0.7

093

0.8

837

1

1

1

1

1

10

0

0.2

000

0.8

000

0.8

000

0.9

000

1

1

1

1

1

1

11

0

0.0

769

0.7

692

1

1

1

1

1

1

1

1

12

0

0.7

500

1

1

1

1

1

1

1

1

1


80

Tab

la c

ruza

da T

p&

Hs

MA

YO

2010

Tp

(s)/

Hs(

m)

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.6

1.8

2

2.5

3

4

0.3

333

0.6

667

1

1

1

1

1

1

1

1

1

5

0.0

857

0.7

429

0.9

905

1

1

1

1

1

1

1

1

6

0.1

68

3

0.7

62

4

0.9

80

2

1

1

1

1

1

1

1

1

7

0.0

824

0.7

294

0.9

824

1

1

1

1

1

1

1

1

8

0.0

602

0.5

783

0.9

157

0.9

880

1

1

1

1

1

1

1

9

0.0

137

0.6

164

0.9

863

1

1

1

1

1

1

1

1

10

0

0.7

500

1

1

1

1

1

1

1

1

1

11

0

0.6

923

1

1

1

1

1

1

1

1

1

12

0

0

1

1

1

1

1

1

1

1

1


81

Tab

la c

ruza

da T

p&

Hs

JU

NIO

20

10

Tp

(s)/

Hs(

m)

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.6

1.8

2

2.5

3

4

0.1

667

0.6

667

1

1

1

1

1

1

1

1

1

5

0.1

714

0.8

286

0.9

714

0.9

714

1

1

1

1

1

1

1

6

0.1

696

0.6

250

0.8

661

0.9

286

0.9

643

1

1

1

1

1

1

7

0.1

776

0.8

411

0.9

346

0.9

860

1

1

1

1

1

1

1

8

0.0

370

0.6

074

0.8

444

0.9

407

0.9

852

1

1

1

1

1

1

9

0.0

617

0.6

790

0.9

383

0.9

877

1

1

1

1

1

1

1

10

0

0.7

667

0.9

333

1

1

1

1

1

1

1

1

11

0

0.4

72

2

0.8

333

0.9

444

0.9

722

1

1

1

1

1

1

12

0

0.1

250

1

1

1

1

1

1

1

1

1


82

Tab

la c

ruza

da T

p&

Hs

JU

LIO

2010

Tp

(s)/

Hs(

m)

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.6

1.8

2

2.5

3

4

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

5

0.1

032

0.6

984

0.9

921

1

1

1

1

1

1

1

1

6

0.1

954

0.8

161

1

1

1

1

1

1

1

1

1

7

0.1

343

0.8

796

1

1

1

1

1

1

1

1

1

8

0.1

200

0.8

400

0.9

920

1

1

1

1

1

1

1

1

9

0.0

574

0.8

197

0.9

918

1

1

1

1

1

1

1

1

10

0

0.7

576

1

1

1

1

1

1

1

1

1

11

0

0.7

143

1

1

1

1

1

1

1

1

1

12

0

0

1

1

1

1

1

1

1

1

1


83

Tab

la c

ruza

da T

p&

Hs

AG

OS

T 2

010

Tp

(s)/

Hs(

m)

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.6

1.8

2

2.5

3

4

0.1

111

0.8

889

1

1

1

1

1

1

1

1

1

5

0.0

235

0.6

176

0.9

824

1

1

1

1

1

1

1

1

6

0.0

362

0.5

652

0.9

855

1

1

1

1

1

1

1

1

7

0.0

260

0.6

302

0.9

479

1

1

1

1

1

1

1

1

8

0.0

333

0.5

333

0.9

667

1

1

1

1

1

1

1

1

9

0.0

220

0.6

044

0.9

341

1

1

1

1

1

1

1

1

10

0

0.4

815

0.7

778

1

1

1

1

1

1

1

1

11

0

0.4

444

0.5

556

1

1

1

1

1

1

1

1

12

0

0

0.5

000

1

1

1

1

1

1

1

1


84

Tab

la c

ruza

da T

p&

Hs

SE

PT

IEM

BR

E 2

010

Tp

(s)/

Hs(

m)

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.6

1.8

2

2.5

3

4

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

5

0

0.4

476

0.8

667

0.9

905

1

1

1

1

1

1

1

6

0

0.5

337

0.8

528

0.9

877

1

1

1

1

1

1

1

7

0.0

104

0.5

625

0.8

490

0.9

688

1

1

1

1

1

1

1

8

0

0.4

118

0.8

992

0.9

916

1

1

1

1

1

1

1

9

0

0.5

595

0.9

286

1

1

1

1

1

1

1

1

10

0

0.3

333

0.7

083

1

1

1

1

1

1

1

1

11

0

0

0.7

333

1

1

1

1

1

1

1

1

12

0

0

1

1

1

1

1

1

1

1

1


85

Tab

la c

ruza

da T

p&

Hs

OC

TU

BR

E 2

010

Tp

(s)/

Hs(

m)

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.6

1.8

2

2.5

3

4

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

5

0.1

000

0.6

000

0.9

600

1

1

1

1

1

1

1

1

6

0.0

250

0.3

750

0.5

500

0.7

000

0.8

250

0.9

750

1

1

1

1

1

7

0.0

101

0.4

141

0.5

960

0.7

273

0.9

495

1

1

1

1

1

1

8

0

0.1

961

0.3

431

0.6

176

0.9

118

0.9

706

1

1

1

1

1

9

0

0.0

476

0.2

698

0.5

397

0.7

302

0.9

365

0.9

841

1

1

1

1

10

0

0

0.3

265

0.6

327

0.6

531

0.7

959

0.8

367

0.8

571

0.9

184

0.9

388

1

11

0

0.0

645

0.4

194

0.7

419

0.7

742

0.8

065

0.9

677

1

1

1

1

12

0

0

1

1

1

1

1

1

1

1

1


86

Grá

fica

Hs&

Tp

Per

iod

o d

esd

e O

ctu

bre

hast

a D

icie

mb

re


87

Grá

fica

Hs&

Tp

Per

iod

o d

esd

e E

ner

o h

ast

a A

bri

l


88

Episodio energético principios Enero 2010

[07/01/2010 18:00 - 07/01/2010 21:00]

Episodio energético finales Enero 2010

[27/01/2010 16:00 - 27/01/2010 20:00]

1.62

1.64

1.66

1.68

1.7

1.72

1.74

1.76

1.78

Fecha

Hs[m

]


120

125

130

135

140

145

150

155

160

165

170

dir[º

]

1.5

1.51

1.52

1.53

1.54

1.55

1.56

1.57

1.58

1.59

1.6

Fecha

Hs[m

]


120

125

130

135

140

145

150

155

160

165

170

dir[º

]


89

Episodio energético mediados Febrero 2010

[10/02/2010 4:00 - 10/02/2010 7:00]

Segundo Episodio energético mediados Febrero 2010

[16/02/2010 - 17702/2010 20:00]

1.52

1.53

1.54

1.55

1.56

1.57

1.58

1.59

1.6

Fecha

Hs[m

]


120

125

130

135

140

145

150

155

160

165

170

dir[º

]

1.55

1.6

1.65

1.7

1.75

1.8

1.85

1.9

1.95

2

2.05

Fecha

Hs[m

]


120

125

130

135

140

145

150

155

160

165

170

dir[º

]


90

Episodio energético principios Marzo 2010

[03/03/2010 13:00 - 04/03/2010 10:00 ]

Segundo Episodio energético principios Marzo 2010

[08/03/2010 13:00 - 10/03/2010 3:00]

1.4

1.6

1.8

2

2.2

2.4

2.6

2.8

Fecha

Hs[m

]


120

125

130

135

140

145

150

155

160

165

170

dir[º

]

1.4

1.6

1.8

2

2.2

2.4

2.6

2.8

Fecha

Hs[m

]


120

125

130

135

140

145

150

155

160

165

170

dir[º

]


91

Episodio energético principios Octubre 2010

[12/10/2010 16:00 - 12/10/2010 22:00]

1.5

1.6

1.7

1.8

1.9

2

2.1

2.2

2.3

Fecha

Hs[m

]


120

125

130

135

140

145

150

155

160

165

170

dir[º

]


92

APÉNDICE C. ANÁLISIS CORRIENTES________________________

Distribuciones de ajuste

Weibull

Normal

Lognormal

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 500

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

Data

Pro

ba

bility D

en

sity


2.8e+000 Resnorm:

Zero Shift: -0.10

scale: 7.44

shape: 1.17

-20 -10 0 10 20 30 400

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

Data

Pro

ba

bility D

en

sity

NormalDistribution:

6.1e+001 Resnorm:

Sigma: 6.25

Mu: 7.14

0 5 10 15 20 25 30 35 400

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

Data

Pro

ba

bility D

en

sity

Lognormal

7.6e+001 Resnorm:

Zero Shift: -0.10

Sigma: 1.61

Mu: 1.52


93

Gráficas para V periodo completo

Histograma con distribución de direcciones

0 5 10 15 20 25 300

2000

4000Corrientes

recuento

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 20

1

2

3PDF de Weibull

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 200

0.5


0 50 100 150 200 250 300 3500

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000Histograma de sectores direcciones de corrientes

recuento


94

Estudio mes a mes

Mes/año V máxima[cm/s] V media [cm/s]

10/09 25.3068 5.6152

11/09 16.8602 5.3957

12/09 38.8054 11.8838

01/10 39.6516 13.3074

02/10 26.4078 5.0058

03/10 25.0189 5.7190

04/10 17.6217 2.8563

05/10 25.7000 6.7760

06/10 22.0000 5.1662

07/10 31.1000 7.6154

08/10 37.8000 8.0080

09/10 30.7000 6.6398

10/10 39.4000 7.1589


anual.

Parámetros de ajuste Weibull


a 6.1733 6.0215

13.2172 14.1845 5.5685 6.2199 5.3231

b 1.3960

1.6071

1.4760

1.2044 1.5052 1.3168 1.3643


a 7.3632 5.7436 8.3302 8.6756 7.3217 7.5453

b 1.3111 1.5249 1.3619 1.2917 1.4264 1.1501


anual.


95

FU

NC

ION

PR

OB

AB

ILID

AD

AC

UM

UL

AD

A P

AR

A C

AD

A M

ÉS

Mes

\Hs

[m]

2

4

6

10

12

14

16

20

*L

os

mes

es d

e D

icie

mb

re y

En

ero

so

n a

qu

ello

s co

n e

l p

erio

do

in

corr

ecto

. N

o s

e h

a in

clu

ido

en

el

estu

dio

an

ual

.

Oct

0.1

872

0.4

205

0.6

175

0.8

593

0.9

203

0.9

566

0.9

772

0.9

943

No

v

0.1

564

0.4

044

0.6

300

0.8

956

0.9

516

0.9

794

0.9

918

0.9

999

Dic

0.0

597

0.1

575

0.2

678

0.4

844

0.5

798

0.6

633

0.7

344

0.8

417

En

e

0.0

902

0.1

956

0.2

987

0.4

813

0.5

585

0.6

263

0.6

853

0.7

797

Feb

0.1

927

0.4

554

0.6

734

0.9

105

0.9

583

0.9

925

0.9

937

0.9

989

Ma

r

0.2

011

0.4

283

0.6

147

0.8

457

0.9

071

0.9

456

0.9

689

0.9

905

Ab

r

0.2

313

0.4

919

0.6

919

0.9

059

0.9

763

0.9

888

0.9

977

0.9

999

Ma

y

0.1

656

0.3

619

0.5

345

0.7

755

0.8

500

0.9

019

0.9

371

0.9

754

Ju

n

0.1

814

0.4

356

0.6

566

0.9

026

0.9

653

0.9

796

0.9

988

0.9

998

Ju

l

0.1

334

0.3

008

0.4

725

0.7

227

0.8

068

0.8

684

0.9

122

0.9

630

Ag

o

0.1

395

0.3

078

0.4

626

0.6

992

0.2

814

0.8

436

0.8

897

0.9

472

Sep

0.1

454

0.3

444

0.5

290

0.7

899

0.8

678

0.9

196

0.9

526

0.9

849

Oct

0.1

952

0.3

824

0.5

362

0.7

491

0.8

183

0.8

694

0.9

069

0.9

535


96

APÉNDICE D. Gráficos Hs & intensidad vientos & intensidad

corrientes

Oct

ubre

2009


97

Novie

mbre

2009


98

Dic

iem

bre

2009


99

Ener

o 2

010


100

Feb

rero

2010


101

Mar

zo 2

010


102

Abri

l 201

0


103

M

ayo 2

010


104

Junio

2010


105

Juli

o 2

010


106

Agost

o 2

010


107

Sep

tiem

bre

20

10


108

Oct

ubre

2010


109

APÉNDICE E. Esquema programación__________________________

Almacenamiento de los programas. Carpetas

Estructuras de programación

Análisis analítico oleaje:

TESINA

Datos oleaje y corrientes

programas analisis anual

y mensual

Estudio de corrientes

Estudio de oleaje

matrices

programas graficas

estudio vientos

análisis vientos

datos mareas

direccion_media_tormenta MAIN_estudio

datos_oleaje_corr

datos_oleaje_limpios

estudio_oleaje ajuste_weibull

_F_periodo ajuste_weibull

_F_oleaje

grafica_cruzada_Tp_Hs


110

Análisis analítico corrientes:

Análisis analítico vientos

1. Preparación datos para análisis analítico y gráfico

dirección_media_corrientes MAIN_corr

datos_oleaje_corr

datos_corr_limpios

estudio_corr ajuste_weibull_F_corr

MAIN_mareas (analítico)

datos_marea

datos_marea_limpios

matriz_vientos

(gráfico)


111

2. Análisis analítico:

Análisis gráfico:

1. Preparación de datos oleaje corrientes

2. Gráficos

MAIN_estudio_vientos

vect_utilizados

estudio_viento ajuste_weibull_F_viento ajuste_weibull_f_rafaga

datos_oleaje_limpios

datos_oleaje_corr

datos_corr_limpios

datos_oleaje_corr

*Importar los datos de la carpeta analisis vientos

(definido esquema anterior)

grafica_Hs_Tp grafica_Hs_dir MAIN_grafica

grafica_oleaje grafica_corr grafica_vientos

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