Informe Final Estudio: “Mejoría del conocimiento del...

Informe Final Estudio: “Mejoría del conocimiento del recurso eólico en el norte y centro del país” Preparado para: Comisión Nacional de Energía Preparado por: Fundación para la Transferencia Tecnológica Equipo Profesional: Ricardo Muñoz M, Departamento de Geofísica, Universidad de Chile René Garreaud S., Departamento de Geofísica, Universidad de Chile Laura Gallardo K., Centro de Modelamiento Matemático, Universidad de Chile Andrés Cabello B., Centro Nacional del Medio Ambiente Benjamín Rosenbluth, Departamento de Geofísica, Universidad de Chile

16/Diciembre/2003

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1. Introducción El presente documento corresponde al Informe Final del estudio: “Mejoría del conocimiento del recurso eólico en el norte y centro del país” realizado por encargo de la Comisión Nacional de Energía (CNE). De acuerdo al convenio, en este informe se describen los resultados de todas las actividades del Proyecto, a saber: a) Identificación y descripción de modelos de simulación de campos de viento disponibles en el país, que pudiesen ser utilizados para la evaluación del recurso a mediana y gran escala de cobertura geográfica. b) Recopilación y procesamiento de información disponible de registros horarios de viento en el área entre la III y V Regiones. c) Procesamiento de la información disponible mediante el Modelo HIRLAM y otros modelos de modo de obtener una evaluación comparativa del recurso eólico entre la I y IX Región de Chile. d) Diseño de programa priorizado para prospección y modelación del recurso eólico en la zona de interés.

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2. Estimación recurso eólico observado en Regiones III-V 2.1 Inventario de información recopilada 2.1.1 Instituciones contactadas y resultado de las solicitudes Se contactó a 23 instituciones que pueden tener datos de viento en las Regiones III a V. Los nombres de las instituciones y personas de contacto se describen en la Tabla 1, así como el resultado de las solicitudes de información. De la tabla se desprende que, al momento de entregar este informe, se recibió datos para 58 estaciones con mediciones de viento en la zona de interés. Este número es mayor en 18 unidades a la cantidad de estaciones estimadas en la propuesta de trabajo del presente proyecto.

Tabla 1. Instituciones contactadas y Resultado de la solicitud de datos Institución Contactos Resultado de solicitud DMC Director Hugo Oliva H.

Sr. Jorge Carreño C. Entrega resultados de procesamientos para 9 estaciones.

Conama V Director Gerardo Guzmán Sr. José Salim

Entrega datos 26 estaciones

Conama IV Directora Liliana Pastén Sr, Rodrigo Jorge

Entrega nombres de contactos de empresas

Conama III Director Daniel Alvarez P. Sr. René Ramírez

Entrega nombres de contactos de empresas

MOP-DGA Director Humberto Peña T. Carta enviada 18/7/03. Ofrece datos a horas sinópticas. Min. Minería Unidad M.A.

María de la Luz Vásquez Buscará acceso a base de datos CIMM-III Región.

SS III Directora Sonia Ibaceta L. Sr. Erik Jopia S.

Entrega información de Candelaria

U. Atacama F.Cs.Naturales

Decano Juan Díaz V. Deriva a DGA como fuente de datos.

U.A. F. Ing. Decano Osvaldo Pavez M. Carta enviada 18/8/03. Sin respuesta. USM. GEA Prof. Jaime Espinoza Deriva a Prof. Pedro Roth U. La Serena Prof. Melitta Fiebig Entrega 4 estaciones, año 2000. U.Chile-DGF Prof. José Rutllant C.

Prof. René Garreaud S. Entrega datos 10 estaciones

U.Chile-CMM Prof. Laura Gallardo K. Entrega datos 1 estación UPLA Prof. Carlos Naveas H. Solicita entrevista con CNE Cenma Sr. Andrés Cabello B. Entrega datos 2 estaciones C.E. Guacolda Gerente Gral. Sergio del Campo F.

Sr. Jorge Moyano Entrega datos 3 estaciones

C.M. El Indio Gerente Gral. Alejandro Labbé S. Sr. Héctor Concha

Entrega datos 1 estación

C.M. del Pacífico Gerente Gral. Sergio Verdugo A. Gerente Ambiental Erick Weber Sr. Víctor Casteleto

Entrega datos 2 estaciones

Codelco-Potrerillos Gerente Gral. Julio Cifuentes V. Sra. María Parra Z.

Entrega datos 1 estación

Enami-Paipote Gerente José Sanhueza R. Entrega datos 5 estaciones C.M. Candelaria Sra. Ana Venegas P. Entrega datos 3 estaciones C.M. Carmen de Andacollo

Sr. Juan Yáñez Buscará información. No entrega datos.

C.M. Los Pelambres Sr. Nelson Bugueño 15/9/03. Enviará información previa autorización. No entrega datos.

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2.1.2 Estaciones en la zona de estudio 2.1.2.1 Estaciones procesadas por DMC La DMC analizó los datos de viento en las nueve estaciones indicadas en la Tabla 2. La distribución espacial de estas estaciones se muestra en la Figura 1.

Tabla 2. Estaciones analizadas por DMC Código Nombre Región Latitud Longitud Altitud DMCTA Taltal II 25.40 70.48 115 DMCSA El Salvador III 26.23 69.62 2250 DMCCO Copiapó III 27.30 70.42 291 DMCHU Huasco III 28.47 71.22 25 DMCVA Vallenar III 28.60 70.77 526 DMCSE La Serena IV 29.90 71.20 142 DMCOV Ovalle IV 30.57 71.18 335 DMCLV Los Vilos IV 31.75 71.60 60 DMCSD Santo Domingo V 33.68 71.63 25

−73 −72 −71 −70 −69 −68−34

−33

−32

−31

−30

−29

−28

−27

−26

−25Estaciones procesadas por DMC

Longitud

Latit

ud

DMCTA

DMCSA

DMCCO

DMCHUDMCVA

DMCSE

DMCOV

DMCLV

DMCSD

Figura 1. Ubicación estaciones analizadas por DMC

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2.1.2.2 Estaciones con datos básicos La Tabla 5 de la página siguiente muestra las estaciones recopiladas por el proyecto e información anexa de interés. La Tabla 3 resume la cantidad de estaciones por Región, y la Tabla 4 indica la distribución de estaciones en función de la cantidad de información disponible (en meses). La Figura 2 muestra la distribución espacial de las estaciones. Las figuras 3 a 5 individualizan la ubicación de cada estación recopilada.

Tabla 3. Distribución de estaciones por Región Región Estaciones

III 16 IV 13 V 29

Tabla 4. Distribución de estaciones por longitud de serie. Longitud de serie

(meses) Estaciones

<6 3 6-11 1

12-23 23 24-35 11 36-47 7 48-59 9 >=60 4

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Tabla 5 Estaciones recopiladas en Proyecto Nº CODIGO ESTACIONES Region Zona Fuente datos Red Operado Lat Lon Altitud Hsensor Rugos. Ref.Temp Periodo Meses

1 ARMAT ARMAT V 6 Conama-V Armat Cesmec 33.04 71.43 100 10.00 0.01 NEHUE 17/1/02-28/2/03 132 CHAGR CHAGRES V 6 Conama-V Chagres 32.80 70.96 400 10.00 0.01 NEHUE 1/8/00-30/9/02 163 HIJUE HIJUELAS V 6 Conama-V Melon SERPRAM 32.78 71.18 220 10.00 0.01 MEMEL 1/6/99-31/3/02 344 CALER LA CALERA V 6 Conama-V Melon SERPRAM 32.79 71.19 209 12.00 0.01 MEMEL 1/6/99-30/6/03 495 RURA1 RURAL1 V 6 Conama-V Melon SERPRAM 32.77 71.18 223 12.00 0.01 MEMEL 1/4/02-30/6/03 156 RURA2 RURAL2 V 6 Conama-V Melon SERPRAM 32.74 71.19 209 9.00 0.01 MEMEL 1/4/03-30/6/03 37 MEMEL METEOROLOGICA MELON V 6 Conama-V Melon SERPRAM 32.79 71.20 210 10.00 0.01 MEMEL 1/6/99-30/6/03 498 PVEN2 VENTANAS Nº2 V 6 Conama-V P.Ventanas SGS 32.75 71.48 10 10.00 0.01 CAMPI 1/6/01-30/6/03 259 CAMPI CAMPICHE V 6 Conama-V P.Ventanas SGS 32.74 71.46 10 10.00 0.01 CAMPI 1/5/00-31/5/03 37

10 CONCF CONCON-FIJA V 6 Conama-V RPC 32.96 71.55 25 10.00 0.01 MEVEN 1/1/99-30/6/03 5411 CONCS CONCON-SUR V 6 Conama-V RPC 32.96 71.55 25 10.00 0.01 MEVEN 1/5/02-30/6/03 1412 COLMO COLMO V 6 Conama-V RPC 32.91 71.44 30 10.00 0.01 MEVEN 1/5/02-30/6/03 1413 GAVIO LAS GAVIOTAS V 6 Conama-V RPC 32.91 71.48 80 10.00 0.01 MEVEN 1/5/02-30/6/03 1414 BOMBE BOMBEROS V 6 Conama-V Termoelectricas Cimm 32.89 71.25 120 10.00 0.01 NEHUE 1/2/99-28/2/03 4915 ICSPE INTERIOR CAJON SAN PEDRO V 6 Conama-V Termoelectricas Cimm 32.96 71.23 160 10.00 0.01 NEHUE 1/11/98-31/1/99 316 SPEDR SAN PEDRO V 6 Conama-V Termoelectricas Cimm 32.94 71.27 90 10.00 0.01 NEHUE 1/11/98-28/2/03 5217 INPQU INP QUILLOTA V 6 Conama-V Termoelectricas Cimm 32.87 71.24 125 10.00 0.01 NEHUE 1/11/98-31/1/99 318 LIMAC LIMACHE V 6 Conama-V Termoelectricas Cimm 32.98 71.27 100 10.00 0.01 NEHUE 1/8/99-30/10/00 1519 NEHUE NEHUENCO V 6 Conama-V Termoelectricas Cimm 32.94 71.33 70 10.00 0.01 NEHUE 1/11/98-20/2/03 5220 GREDA LA GREDA V 6 Conama-V Enami-Ventanas Cimm 32.75 71.47 13 10.00 0.01 MEVEN 1/4/00-30/6/03 3921 MAITE LOS MAITENES V 6 Conama-V Enami-Ventanas Cimm 32.76 71.46 41 10.00 0.01 MEVEN 1/4/00-30/6/03 3922 PUCHU PUCHUNCAVI V 6 Conama-V Enami-Ventanas Cimm 32.72 71.41 42 10.00 0.01 MEVEN 1/4/00-30/6/03 3923 VESUR VENTANAS-SUR V 6 Conama-V Enami-Ventanas Cimm 32.80 71.48 63 10.00 0.01 MEVEN 1/4/00-30/6/03 3924 UCVVE UCV V 6 Conama-V Termoelectricas Cimm 32.87 71.22 125 10.00 0.01 NEHUE 1/2/99-28/2/03 4925 VALEG VALLE ALEGRE V 6 Conama-V Enami-Ventanas Cimm 32.81 71.44 21 10.00 0.01 MEVEN 1/4/00-30/6/03 3926 MEVEN VENTANAS-METEOROLOGICA V 6 Conama-V Enami-Ventanas Cimm 32.76 71.48 33 10.00 0.01 MEVEN 1/4/00-30/6/03 3927 PAIPO HVL-PAIPOTE III 2 CNE-HVL Fundicion HVL 27.41 70.27 450 10.00 0.01 DMCCO 1/10/00-31/7/03 3428 TAMAR HVL-TIERRA AMARILLA III 2 CNE-HVL Fundicion HVL 27.47 70.26 499 10.00 0.01 DMCCO 1/10/00-31/7/03 3429 COPIA HVL-COPIAPO III 2 CNE-HVL Fundicion HVL 27.36 70.33 371 10.00 0.01 DMCCO 1/10/00-31/7/03 3430 PRINC HVL-PRINCIPAL III 2 CNE-HVL Fundicion HVL 27.41 70.26 499 10.00 0.01 DMCCO 1/10/00-31/7/03 3431 SFERN HVL-SAN FERNANDO III 2 CNE-HVL Fundicion HVL 27.39 70.30 422 10.00 0.01 DMCCO 1/10/00-31/7/03 3432 POTRE POTRERILLOS III 1 CNE-Pot Potrerillos 26.44 69.48 2900 10.00 0.01 DMCCO 1/1/02-31/7/03 1933 GUACO GUACOLDA ME III 3 CNE-Guacolda Guacolda 28.46 71.26 30 25.00 0.01 DMCCO 1/1/01-31/12/02 2434 GUSM4 GUACOLDA SM4 III 3 CNE-Guacolda Guacolda 28.48 71.17 50 10.00 0.01 DGLVA 1/1/01-31/12/02 2435 GUSM8 GUACOLDA SM8 III 3 CNE-Guacolda Guacolda 28.50 71.08 60 10.00 0.01 DGLVA 1/1/01-31/12/02 2436 DGCAL DGF-CALDERA III 2 DGF-RGS DGF DGF 27.07 70.83 11 3.75 0.10 DMCCO 1/9/93-31/12/94 1637 DGPCA DGF-PUNTA CALDERETA III 2 DGF-JR DGF DGF 27.08 70.87 11 3.75 0.10 DMCCO 1/1/97-31/12/98 2438 DGHUA DGF-HUASCO III 3 DGF-RGS DGF DGF 28.47 71.25 30 3.75 0.10 DGHUA 1/11/93-30/11/94 1339 DGTOF DGF-EL TOFO IV 4 DGF-RGS DGF DGF 29.45 71.25 780 3.75 0.03 DGTOF 1/11/93-30/11/94 1340 DGPAL DGF-LAS PALMAS IV 5 DGF-RGS DGF DGF 31.20 71.60 230 3.75 0.10 DGPAL 1/3/94-30/11/94 941 DGLMO DGF-LOS MOLLES V 5 DGF-RGS DGF DGF 32.25 71.51 37 3.75 0.10 DGLMO 1/11/93-31/12/94 1442 DGCRU DGF-LAS CRUCES V 6 DGF-RGS DGF DGF 33.50 71.62 26 3.75 0.10 DMCSD 1/11/93-30/11/94 1343 DGCGR DGF-CRUZ GRANDE IV 4 DGF-RGS DGF DGF 29.45 71.32 30 3.75 0.03 DGCGR 1/11/93-30/11/94 1344 DGCUN DGF-CUNCUMEN IV 5 DGF-RGS DGF DGF 31.90 70.62 1120 3.75 0.10 DGCUN 1/8/00-31/12/01 1745 DGLVA DGF-LENGUA DE VACA IV 4 DGF-JR,RGS DGF DGF 30.25 71.63 10 3.75 0.03 DGLVA 1/9/90-30/4/03 15246 PICHI CENMA-PICHIDANGUI IV 5 Cenma-ACB Cenma Cenma 32.12 71.52 35 45.00 0.01 PICHI 1/4/97-31/7/03 7647 CBLAN CENMA-CASABLANCA V 6 Cenma-ACB Cenma Cenma 33.35 71.38 270 10.00 0.01 CBLAN 1/10/01-30/4/03 1948 CANCA CANDELARIA-CALDERA III 2 CNE-SS III Candelaria 27.07 70.83 11 10.00 0.01 DMCCO 1/1/02-31/12/02 1249 CANMI CANDELARIA-MINA III 2 CNE-SS III Candelaria 27.51 70.27 520 10.00 0.01 DMCCO 1/1/02-31/12/02 1250 CANTA CANDELARIA-TIERRA AMARILLA III 2 CNE-SS III Candelaria 27.47 70.26 499 10.00 0.01 DMCCO 1/1/02-31/12/02 1251 TOLOL TOLOLO IV 4 CMM-LGK DMC? 30.17 70.80 2028 3.50 0.01 TOLOL 1/2/96-30/6/00 5352 GUAYA CMP-GUAYACAN IV 4 CMP CMP 29.97 71.35 2 13.00 0.01 DGLVA 1/1/96-31/8/03 9253 HUASC CMP-HUASCO III 3 CMP CMP 28.46 71.18 25 13.00 0.01 DMCCO 1/7/98-31/12/02 5454 ARRAY ULS-ARRAYAN IV 4 U. La Serena U. La Serena 30.04 70.99 340 2.50 0.01 DGLVA 1/1/00-31/12/00 1255 PUCLA ULS-PUCLARO IV 4 U. La Serena U. La Serena 30.00 70.87 445 2.50 0.01 DGLVA 1/1/00-31/12/00 1256 SCARL ULS-SAN CARLOS IV 4 U. La Serena U. La Serena 30.05 70.82 630 10.00 0.01 DGLVA 1/1/00-31/12/00 1257 PELIC ULS-PELICANA IV 4 U. La Serena U. La Serena 29.99 71.01 280 10.00 0.01 DGLVA 1/1/00-31/12/00 1258 INDIO EL INDIO IV 4 El Indio El Indio 29.76 69.97 3871 10.00 0.01 INDIO 1/1/98-31/12/02 60

7

−73 −72 −71 −70 −69 −68−34

−33

−32

−31

−30

−29

−28

−27

−26

−25Estaciones recopiladas por proyecto

Longitud

Latit

ud

Figura 2. Distribución global de estaciones recopiladas en Proyecto

−72 −71 −70 −69

−29

−28

−27

−26

27

28

29

30

31

32

33

3435

3637

38

48

4950

53

Estaciones recopiladas por proyecto en III Region

Longitud

Latit

ud

Figura 3 . Estaciones recopiladas en III Región

8

−72 −71 −70 −69

−32

−31

−30

−29

39

40

41

43

44

45

46

51

52

54

55

56

57

58

Estaciones recopiladas por proyecto en IV Region

Longitud

Latit

ud

Figura 4 . Estaciones recopiladas en IV Región

−72 −71

−331

234

5

6

7

89

1011

1213

14

1516

17

18

19

20

21

22

23

24

2526

42

47

Estaciones recopiladas por proyecto en V Region

Longitud

Latit

ud

Figura 5 . Estaciones recopiladas en V Región

9

2.1.2.3 Estaciones con información parcial Aparte de las estaciones en que se cuenta con datos básicos de viento. la Tabla 6 y la figura 6 muestran estaciones para las que sólo se cuenta con gráficos de ciclos promedios de magnitud y dirección del viento. Estas corresponden a estaciones medidas en el Proyecto CIMM-III Región.

Tabla 6. Estaciones con información parcial (gráficos de ciclos medios). Nombre Lat Lon Alt Referencia Copiapó 27.2 70.32 340 Cimm-III Región Vallenar 28.4 70.75 425 Cimm-III Región Huayco 28.47 71.22 30 Cimm-III Región El Salvador 26.25 37.62 2400 Cimm-III Región Chañaral 26.33 70.62 30 Cimm-III Región Caldera 27.07 70.83 65 Cimm-III Región Bahía Inglesa 27.1 70.8 Cimm-III Región Domeyko 28.9 70.9 Cimm-III Región San Pedro (Valle Copiapó) 27.3 70.4 Cimm-III Región

−73 −72 −71 −70 −69 −68−34

−33

−32

−31

−30

−29

−28

−27

−26

−25

CIMCO

CIMVACIMHU

CIMSACIMCH

CIMCACIMBI

CIMDO

CIMSP

Estaciones de estudio CIMM−III Region

Longitud

Latit

ud

Figura 6. Ubicación de estaciones de Estudio CIMM-III Región.

10

2.1.2.4 Estaciones de proyecto EOLO-1993 A modo de referencia se muestran en la Tabla 7 y Figura 7 las estaciones ubicadas en la región de estudio que fueron reportadas en el proyecto EOLO, 1993.

Tabla 7. Estaciones reportadas en Proyecto EOLO 1993. Nombre Lat Lon Inf.Base Nombre Lat Lon Inf.Base Chañaral 26.35 70.68 M P. Lengua de Vaca 30.23 71.63 H Potrerillos 26.50 69.45 M Ovalle 30.57 71.18 H,M La Ola 26.57 69.05 H P. de Toro 30.73 71.70 H Caldera 27.05 70.97 M P. Cerro de Arena 31.25 71.63 H Copiapó 27.35 70.33 M Los Vilos 31.85 71.52 H Vallenar 28.58 70.77 M La Hormiga 32.70 70.70 H La Silla 29.27 70.70 H Quintero 32.78 71.52 H,M Carmelitas 29.42 71.27 H Los Andes 32.83 70.62 M Cruz Grande 29.45 71.32 H Cristo Redentor 32.83 70.12 M El Tofo 29.45 71.25 H El Juncal 32.85 70.17 H La Serena 29.90 71.20 H,M P. Angeles 33.02 71.63 M P.Tortuga 29.93 71.37 M El Belloto 33.05 71.40 M Tololo 30.17 70.80 H P. Curaumilla 33.08 71.75 H H: información base horaria, M: información base mensual.

−73 −72 −71 −70 −69 −68−34

−33

−32

−31

−30

−29

−28

−27

−26

−25Estaciones analizadas en EOLO−93

Longitud

Latit

ud

Figura 7. Ubicación de estaciones analizadas en Estudio EOLO-93.

11

2.1.2.5 Resumen de estaciones en la zona de estudio La Figura 8 muestra la distribución espacial de las distintas estaciones descritas anteriormente. Puede notarse que a pesar de que el número total de estaciones es alto, su distribución espacial es muy poco uniforme. Un gran número de estaciones se concentra en el valle del Aconcagua en la V Región, en el valle de Copiapó en la III Región y en la zona de Caldera. Grandes áreas de la región en estudio, sin embargo, aún no cuentan con información de vientos recopilada.

−73 −72 −71 −70 −69 −68−34

−33

−32

−31

−30

−29

−28

−27

−26

−25Ubicacion general de estaciones

Longitud

Latit

ud

Zona 1

Zona 2

Zona 3

Zona 4

Zona 5

Zona 6

Figura 8. Ubicación de estaciones en zona de estudio. Símbolos: (.): compiladas a nivel horario en este proyecto, (o): procesadas por DMC para este proyecto, (+): estaciones

sólo con información parcial. La indicación de zonas se refiere a aquéllas utilizadas en el análisis de los resultados.

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2.1.3 Diagnóstico de calidad de la información básica Las series de datos recopiladas fue graficada en forma individual y se detectó problemas que fueron reportados en el Informe de Avance 2. Estos problemas fueron corregidos en gran parte. Sólo permaneció la duda acerca de la Estación ARMAT que presenta un ciclo anual dudoso. 2.2 Resultados Para cada estación se calculó su estadística y se ajustó distribuciones de Weibull y Log-normales. Se preparó también figuras que resumen la estadística de cada una de ellas. Las tablas y figuras para cada estación se muestran en los Anexos 1 y 2 de este informe. La Tabla 8 de la página siguiente presenta un resumen de los resultados para las 55 estaciones analizadas completamente (se dejó fuera del análisis las tres estaciones de la Tabla 5 que presentan tres o menos meses de datos). Adicionalmente, el Anexo 3 del informe presenta el resumen de tablas y gráficos de las estaciones analizadas por la DMC. Por su parte el Anexo 4 muestra los gráficos de ciclos medios extraídos del informe del estudio de calidad del aire en la III Región realizado por CIMM.

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Tabla 8 Resumen de Procesamiento de Datos Potencia Generable Factor de Utilizacion

CODIGO LAT LON ALT N V.MED D.POT D.AIRE TIPO I TIPO II TIPOIII TIPO I TIPO II TIPOIII

POTRE 26.44 69.48 2900 13628 2.7 28 1 30 49 99 5 3 5 CANCA 27.00 70.90 11 8602 3.8 67 1 86 148 264 13 10 13 DGPCA 27.00 70.90 11 13028 3.5 65 1 109 201 351 17 13 18 DGCAL 27.08 70.87 11 10178 3.4 51 1 85 153 275 13 10 14 COPIA 27.36 70.33 371 24730 2.6 21 1 19 29 64 3 2 3 SFERN 27.39 70.30 422 24689 2.1 13 1 8 12 29 1 1 1 CANMI 27.40 69.00 520 8754 2.2 14 1 11 17 39 2 1 2 PRINC 27.41 70.26 499 24770 3.1 65 1 86 155 254 13 10 13 PAIPO 27.41 70.27 450 24778 2.1 16 1 17 27 57 3 2 3 CANTA 27.47 70.26 499 8760 2.2 12 1 6 8 20 1 1 1 TAMAR 27.47 70.26 499 24769 2.4 14 1 8 11 28 1 1 1 HUASC 28.46 71.18 25 38427 2.1 12 1 7 11 25 1 1 1 GUACO 28.46 71.26 30 17391 2.6 21 1 18 30 74 3 2 4 DGHUA 28.47 71.25 30 9070 3.5 66 1 109 201 347 17 13 17 GUSM4 28.48 71.17 50 16648 3.0 35 1 42 68 150 6 5 7 GUSM8 28.50 71.08 60 16678 2.6 32 1 43 71 142 6 5 6 DGCGR 29.45 71.32 30 8433 3.2 67 1 95 181 301 14 12 15 DGTOF 29.50 71.00 780 9404 3.1 49 1 72 126 224 11 8 11 INDIO 29.76 69.97 3871 26071 5.0 99 1 129 227 404 20 15 20 PELIC 29.99 71.01 280 8069 2.9 69 1 91 165 272 14 11 14 PUCLA 30.00 70.87 445 8760 4.1 96 1 139 242 415 21 16 21 GUAYA 30.03 71.35 2 61134 2.2 19 1 19 33 61 3 2 3 ARRAY 30.04 70.99 340 8760 2.7 37 1 50 84 157 8 6 5 SCARL 30.05 70.82 630 8760 2.3 28 1 38 64 117 6 4 6 TOLOL 30.17 70.80 2028 37655 4.1 94 1 100 182 319 15 12 13 DGLVA 30.25 71.63 10 89276 4.8 189 1 190 375 579 29 25 29 DGPAL 31.20 71.60 230 3364 2.0 19 1 24 44 93 4 3 5 DGCUN 31.90 70.62 1120 11344 1.0 2 1 1 1 3 0 0 0 PICHI 32.12 71.52 35 48195 3.3 53 1 70 119 226 11 8 11 DGLMO 32.25 71.51 37 8202 2.3 28 1 44 79 147 7 5 7 PUCHU 32.72 71.41 42 26919 1.5 6 1 3 5 9 0 0 0 CAMPI 32.74 71.46 10 25659 1.3 5 1 2 3 12 0 0 1 GREDA 32.75 71.47 13 26687 1.9 12 1 10 15 35 2 1 2 PVEN2 32.75 71.48 10 18089 2.3 12 1 7 10 33 1 1 2 MAITE 32.76 71.46 41 26912 1.8 10 1 8 12 36 1 1 2 MEVEN 32.76 71.48 33 26866 2.5 22 1 21 35 81 3 2 4 CONCS 25 10164 1.3 5 1 2 3 8 0 0 0 RURA1 223 10856 1.8 8 1 3 5 11 0 0 1 HIJUE 32.78 71.18 220 22904 2.1 20 1 23 40 72 4 3 4 CALER 32.79 71.19 209 34070 2.0 8 1 3 4 9 0 0 0 MEMEL 32.79 71.20 210 33889 3.2 44 1 56 94 185 8 6 9 CHAGR 32.80 70.96 400 10133 3.6 91 1 119 215 356 18 14 18 VESUR 32.80 71.48 63 26865 2.4 24 1 26 44 81 4 3 4 VALEG 32.81 71.44 21 26904 1.2 4 1 2 3 6 0 0 0 UCVVE 32.87 71.22 125 24210 2.0 21 1 26 43 78 4 3 4 BOMBE 32.89 71.25 120 35363 1.8 11 1 9 13 37 1 1 2 COLMO 32.91 71.44 30 10197 1.9 20 1 24 39 78 4 3 4 GAVIO 32.91 71.48 80 10219 2.0 11 1 8 12 26 1 1 1 SPEDR 32.94 71.27 90 37186 1.5 7 1 5 7 18 1 0 1 NEHUE 32.94 71.33 70 37339 2.6 42 1 58 100 183 6 7 9 CONCF 32.96 71.55 25 38995 2.1 14 1 11 19 36 2 1 2 LIMAC 32.98 71.27 100 10901 1.6 12 1 12 20 39 2 1 2 ARMAT 33.04 71.43 100 9712 2.8 21 1 11 17 68 2 1 3 CBLAN 33.35 71.38 270 13441 2.5 30 1 40 67 124 6 4 6 DGCRU 33.50 71.62 26 7987 3.0 88 1 95 189 310 14 13 16

14

2.3 Análisis de resultados El análisis de los resultados se presenta separado para las 5 zonas presentadas en la Figura 8. Esta separación es simplemente un modo de facilitar la representación de los resultados en mapas pequeños. En el Anexo 5 se muestran las 6 zonas y los nombres de la regiones respectivas. Las figuras 9 a 15 muestran los mapas de cada zona junto con los valores de velocidad media calculados para cada punto. En números grandes se indica los valores obtenidos en este estudio, mientras que en números más pequeños se indican los valores obtenidos en el Proyecto EOLO 93. Las Figuras 16 a 22 muestran los resultados para la densidad de potencia eólica media. Todos los valores fueron llevados a una altura nominal de 10 m, utilizando los datos de altura de sensor y rugosidad superficial indicados en la Tabla 5.

15

−71 −70 −69−27

−26

−25Velocidades medias en Zona 1

Longitud

Latit

ud5.7

2.7

2.8 3.6

2.7

2.9 4.4 3.7

Figura 9. Velocidades medias en Zona 1

−71 −70−28


Longitud

Latit

ud

2.3 3.4

2.3 3.5

3.8 2.4

3.4

2.5 3.7

2.6 2.2 2.1 3.1

2.1 2.4 2.2

2.2

Figura 10. Velocidades medias en Zona 2.

16

−71−29


Longitud

Latit

ud 2.6 3.5 2.1

2.5

3.0

2.6 2.0

1.5

1.9

2.3


−71 −70−31

−30


Longitud

Latit

ud

5.8

5.0

3.2

3.7

3.5

3.1 3.1

2.1

2.2

3.1 2.9

2.9 2.7

4.1

2.3

4.1 5.0

2.3

2.2

4.8 5.1

5.1


17

−72 −71

−32


Longitud

Latit

ud5.6

2.0

3.7

3.3

1.0

3.3

2.3


−72 −71−34

−33

Velocidades medias en Zona 6

Longitud

Latit

ud

9.1

3.1

3.0

2.0

2.5

2.8 2.5

1.0

3.7

3.6


18

−33

Velocidades medias en Zona 6−a

Longitud

Latit

ud

2.1

1.3

2.4 1.2

1.8

1.5 1.3 1.9

2.3

2.5 2.2

2.6

1.6

1.5

1.8 2.0

3.2

2.0

1.8

2.1

2.0 1.9

Figura 15. Velocidades medias en Zona de Ventanas (Zona 6)

−71 −70 −69−27

−26

−25Densidad de Potencia en Zona 1

Longitud

Latit

ud

109

29

28 20

88

50

Figura 16. Densidad de Potencia en Zona 1

19

−71 −70−28


Longitud

Latit

ud

65 67

51

10

23 50

21 13

65 16

12 14

14


−71−29


Longitud

Latit

ud

66

21 10 32

35 12

5

10


20

−71 −70−31

−30


Longitud

Latit

ud

189 202

19 10

15 41

67 49 78

45 39

69 96

37 28

94 182

99

7 22

169

257


−72 −71

−32


Longitud

Latit

ud

255

19

24 98

53

28

2


21

−72 −71−34

−33

Densidad de Potencia en Zona 6

Longitud

Latit

ud

5

88

30

20

21 10

91 96

10

1009


−33

Densidad de Potencia en Zona 6a

Longitud

Latit

ud

14

5

11 20

42

7

12

11 21

8 20

8

44 4 24

39 22

12 12 5

6

Figura 22. Densidad de Potencia en zona de Ventanas (Zona 6)

22

3. Modelación 3.1 Descripción de modelos 3.1.1 Modelo Hirlam Una descripción detallada del modelo Hirlam y de su validación para el caso chileno se entrega como Anexo 6 de este informe. 3.1.2 Modelo MM5 Una descripción del modelo MM5 se entrega como Anexo 7 de este informe. 3.1.3 Otros modelos Aparte de los modelos anteriores, otros grupos de investigación en el país tienen experiencia en el uso y aplicación de modelos meteorológicos de mesoescala. Tanto el Centro de Investigación Atmosférica de la Universidad de La Serena (Prof. Melitta Fiebig) como investigadores de la Universidad de La Frontera (Prof. Sonia Montesinos) tienen acceso al modelo alemán de mesoescala KAMM (Karlsruhe Atmospheric Mesoscale Model) (Referencia: Adrian y Fiedler, 1991). Este modelo ha sido aplicado en la evaluación de potencial eólico en otras regiones (por ejemplo, en Irlanda según se describe en Frank y Landberg, 1997). Su aplicación en la caracterización del regimen de vientos en la zona centro-norte de Chile se ha descrito en Kalthoff et al., 2002. El modelo MM5 es corrido también en forma operacional por el Sr. Ricardo Alcafuz de la Dirección Meteorológica de Chile. Finalmente, se debe mencionar al Investigador José Vergara que tiene amplia experiencia en modelación meteorológica de mesoescala y que participa en proyecto FONDEF de evaluación del potencial eólico junto con la Universidad de Magallanes (Proyecto FONDEF “Caracterización y aprovechamiento integral de la energía del viento en Chile”).

23

3.2 Resultados de modelos 3.2.1 Modelo Hirlam Se cuenta para este estudio con resultados tri-horarios del modelo Hirlam obtenidos para 10 periodos mensuales descritos en la Tabla 8 y Cuadro 1. El Anexo 8 presenta figuras con los resultados del modelo HIRLAM, en el mismo formato en que se presentan en la sección siguiente los resultados del modelo MM5. El rasgo más sobresaliente de los campos de velocidades medias es la zona de máximo viento en el área costera de la IV Región. Este máximo de viento se hace más pronunciado en los periodos de primavera y verano. Aparte de esta zona, los vientos presentan una distribución espacial semejante a la obtenida con el modelo MM5, y con fuerte dependencia del relieve topográfico del modelo. Las distribuciones de densidad de potencia eólica en el modelo HIRLAM resultan bastante uniformes. Mayores valores se observan en las zonas costeras y en los cordones montañosos transversales. Las amplitudes del ciclo diario de velocidades son mayores en los valles y crecen hacia el norte del país. El ciclo diario se hace más amplio en el periodo de verano.

Tabla 8. Corridas del modelo HIRLAM disponibles. Se indica el período simulado así como el dominio horizontal correspondiente. La resolución de los campos es 3 horas.

Fecha Inicio Fecha Término Latitud Longitud 16-May-97 03:00 16-Jun-97 00:00 24,9 - 40 63 - 75,5 01-Ene-98 03:00 28-Ene-98 00:00 24,9 - 40 63 - 75,5 01-May-98 03:00 31-May-98 15:00 24,9 - 40 63 - 75,5 15-Jun-99 03:00 15-Jul-99 00:00 15,1 - 40 62,95 - 75,4501-Oct-99 03:00 31-Oct-99 15:00 15,1 - 40 62,95 - 75,4521-Nov-99 03:00 20-Dic-99 15:00 15,1 - 40 62,95 - 75,4516-Ene-00 03:00 15-Feb-00 00:00 15,1 - 40 62,95 - 75,4515-May-00 03:00 16-Jun-00 00:00 15,1 - 40 62,95 - 75,4520-Jul-00 03:00 21-Ago-00 00:00 15,1 - 40 62,95 - 75,4515-Sep-00 03:00 15-Oct-00 00:00 15,1 - 40 62,95 - 75,45

24

Cuadro 1. Esquema de periodos con resultados de modelo HIRLAM. Periodos con resultados modelo HIRLAM

E F M A M J J A S O N D1997199819992000

3.2.2 Modelo MM5 Las características básicas de las corridas del modelo MM5 disponibles en DGF se describen an la Tabla 9. El Dominio 2, con resolución de 45 km, cubre desde el sur de la II Región hasta la VIII Región. El Dominio 3, con resolución de 15 km, cubre desde la IV Región hasta parte de la VII Región.

Tabla 9 Características modelo MM5-DGF Dominio 2 Dominio 3 Región – latitudes -42.4/-24.7 -37.6/-29.6 Región – longitudes -85.1/-63.7 -77.2/-67.6 Periodo Abril-Noviembre 2002 Abril-Noviembre 2002 Resolución horizontal 45 km (55x55 puntos) 15 km (73x73 puntos) Alturas nivel 1 y nivel 2 38 m, 114 m (29 niveles) 38 m, 114 m (29 niveles) Resolución temporal 1 hora 1 hora El Anexo 9 presenta figuras con los resultados del modelo MM5 para ambos dominios de simulación. Se presentan resultados para el periodo global de simulación (Abril a Noviembre del 2002) así como para dos sub-periodos denominados Invierno (Mayo, Junio, Julio) y Primavera (Septiembre, Octubre). Estos grupos de meses fueron elegidos con el objeto de hacerlos comparables con los resultados disponibles para el modelo Hirlam. Los resultados presentados en el Anexo 9 corresponden a promedios de magnitud del viento, densidad de potencia eólica, y amplitud del ciclo diario de velocidad del viento. Todas estas variables han sido interpoladas a una altura de 10 m sobre el suelo utilizando la rugosidad superficial del modelo y asumiendo condiciones neutras (perfil logarítmico de viento cerca de la superficie). Se muestra también en las figuras las isolíneas de la topografía considerada en el modelo. Los resultados del modelo MM5 en el dominio más amplio (Figuras 10 a 18 en Anexo 9) muestran una variabilidad espacial del recurso eólico que depende de tres factores principales: distancia de la costa, relieve topográfico y latitud. Estos factores en su

25

conjunto imponen una variabilidad significativa en la densidad de potencia eólica calculada, obteniéndose diferencias de hasta un factor ~10 o más en la zona de estudio. Desde el sur de la III Región hacia el Sur las zonas costeras presentan una mayor disponibilidad del recurso eólico que los valles interiores. En particular, el viento sobre el mar costero es mayor que sobre el continente adyacente, con un máximo relativo mar afuera de la bahía de Coquimbo, frente a las costas de la IV Región y Sur de la III Región. El relieve topográfico impone, en general, un mínimo del recurso eólico en el seno de los valles transversales. Este mínimo es especialmente evidente en los valles de los ríos Copiapó en la III Región, y Limarí en la IV Región. Los cordones de cerros transversales (estribaciones de la Cordillera de Los Andes), en cambio, presentan máximos relativos de viento, como por ejemplo en la zona entre las Regiones III y IV. Por último, la topografía impone también un aumento importante del recurso hacia el límite Este del país, asociado al relieve de la Cordillera de Los Andes. Se debe enfatizar que la resolución del modelo y la suavización de la topografía no permiten documentar las características locales de la circulación. Latitudinalmente, los resultados del modelo muestran un incremento del viento en los valles centrales hacia el Sur del dominio de modelación. Este efecto es menos marcado en la costa, y tiene signo opuesto en las altas cumbres, debido a la menor altura que la Cordillera presenta hacia el Sur. Los gráficos de amplitud del ciclo diario de viento en el dominio amplio de modelación (Figuras 16 a 18 de Anexo 9) muestran claramente la importancia del ciclo diurno en los vientos calculados en la zona centro-norte del país. La amplitud del ciclo diurno es mayor a partir de la IV Región hacia el Norte y presenta máximos relativos en la franja central de los valles transversales. El ciclo diario de la magnitud del viento en las zonas costeras resulta en el modelo menos marcado que en el interior de los valles. Los resultados del modelo MM5 con mayor resolución (Figuras 1 a 9 en Anexo 9) permiten visualizar un mayor detalle de las zonas que podrían presentar un mayor potencial eólico, para el área comprendida entre las Regiones IV a VII. En la zona costera se destacan las siguientes zonas: litoral de la IV Región entre Punta Lengua de Vaca y Río Choapa, zona entre Los Vilos y Pichidangui, entorno de Punta Curaumilla, litoral de la VI Región en la zona de Pichilemu. Entre los cordones transversales que el modelo sugiere con buena disponibilidad relativa de viento, se destaca la zona entre 31 y 31.5 S, al norte de Illapel (la localidad de Punta del Viento y el cerro homónimo sugieren también vientos altos en la zona). Finalmente, se ha ajustado distribuciones de Weibull a los resultados del modelo. Las figuras 23 y 24 muestran la distribución espacial de los parámetros de escala y de forma de las distribuciones de Weibull ajustadas a los resultados del modelo para los periodos Septiembre-Octubre y Mayo-Julio del 2002.

26

Figura 23. Parámetros de distribución de Weibull ajustados sobre resultados de modelo MM5 (Periodo Septiembre-Octubre 2002).

27

Figura 24. Parámetros de distribución de Weibull ajustados sobre resultados de modelo MM5 (Periodo Mayo-Julio 2002).

28

3.2.3 Validación de resultados de modelos MM5 y HIRLAM Se ha procedido a comparar la distribución de magnitudes del viento determinada por los modelos con las observaciones de viento recopiladas en el proyecto. El Anexo 10 muestra el resultado de esta comparación para cada una de las estaciones recopiladas. Las dos figuras en el tope de las páginas muestran los diagramas de dispersión entre las velocidades diarias medias obtenidas con los modelos y las calculadas a partir de los datos observados (se llevaron al nivel de 10 m asumiendo las rugosidades y alturas de sensores indicada en la Tabla 5). Estos gráficos de dispersión se presentan sólo para los días en que existen observaciones y resultados de los modelos simultáneamente. Las dos figuras siguientes muestran las distribuciones de frecuencia para las velocidades horarias calculadas con los modelos y con los datos observados. En el caso que el periodo de los datos no coincidan con el periodo de modelación, se presentan resultados de los datos para periodos mensuales semejantes a los de los modelos. La siguiente figura muestra los ciclos diarios de velocidad observados y modelados. Se presenta dos curvas con ciclos diarios observados: uno para periodos semejantes a los del modelo HIRLAM y otro para periodos correspondientes al modelo MM5. Finalmente, la última figura muestra los ciclos anuales de observaciones y los obtenidos con los dos modelos. Los resultados del Anexo 10 muestran que los dos modelos tienen una tendencia a presentar una mayor variabilidad interdiaria que la observada. Esto es especialmente notorio en las estaciones de la V Región. Las distribuciones de las magnitudes modeladas tienen una cola a la derecha sustancialmente mayor que las observaciones. Asimismo, los ciclos diarios modelados son más pronunciados que los ciclos diarios modelados. En los puntos de la III Región (estaciones HVL) la variabilidad interdiaria de modelos y observaciones es semejante a la de las observaciones (y menor que en la V Región). Los ciclos diarios del modelo Hirlam parecen más realistas que los obtenidos con el modelo MM5. Curiosamente, el modelo MM5 presenta mejores ajustes en las estaciones costeras de la III y IV Región instaladas por el Departamento de Geofísica (ver estaciones DGCAL, DGPCA, DGHUA, DGLVA). En las estaciones de Lengua de Vaca y Pichidangui la longitud de las observaciones permite contrastar los dos modelos versus los datos. Se aprecia una tendencia del modelo HIRLAM a tener un bias positivo respecto de las observaciones, mientras que el MM5 tiene una buena correlación con los datos. En las dos estaciones de altura (Candelaria-Mina y El Indio) se obtienen resultados distintos. En la primera los modelos presentan mayores velocidades que las observadas, mientras que en El Indio los dos modelos se ajustan mejor a los datos, con una cierta tendencia del MM5 a sobreestimar las magnitudes.

29

Los resultados descritos anteriormente deben ser verificados cuidadosamente, especialmente en las estaciones de la V Región que presentan gran disparidad entre ambos modelos y las observaciones. No mediante un error de procesamiento, las diferencias podrían explicarse en: - fallas de exposición o representatividad de las estaciones, - limitaciones en la resolución espacial de los modelos - limitaciones en la definición de parámetros de los modelos (rugosidad, etc.). El análisis preliminar de estos resultados muestra que los modelos obtienen una estadística más realista en las zonas costeras de la IV Región. Un análisis más detallado intentará explicar la distribución espacial de los bias de los modelos. Resultados de este análisis se presentarán en el Informe Final. 3.2.4 Modelo CALMET Los resultados obtenidos con el modelo CALMET se describen en el Anexo 11 de este informe.

30

4. Análisis de resultados y Programa priorizado de Explaración del recurso eólico En general, la caracterización de la circulación atmosférica en un lugar de la superficie depende de la superposición y acoplamiento de procesos dinámicos de múltiples escalas que van desde los sistemas sinópticos, que obedecen, grosso modo, al contraste térmico entre el ecuador y los polos, hasta las interacciones moleculares, que obedecen a transferencias calóricas que ocurren con tasas que cambian, entre muchos otros, según las condiciones de porosidad del suelo y su contenido de agua. En el caso de Chile central y norte, esta intrincada dependencia se hace aún más compleja dadas las características del relieve topográfico y los enormes contrastes entre el Océano Pacífico y la Cordillera de los Andes. Por lo tanto, poder describir y simular la circulación atmosférica constituye un enorme desafío para las ciencias atmosféricas y las herramientas (modelos e instrumentos de medición), aún las más avanzadas, de las que nos valemos para evaluar, por ejemplo, el potencial eólico de una zona. En este estudio, para realizar una evaluación preliminar del potencial eólico de Chile central y norte, se consideró, por una parte, los resultados o la aplicación de modelos numéricos de la circulación y, por otra parte, observaciones registradas en medio centenar de estaciones. En lo principal, el estudio indica que las zonas costeras entre las regiones III y V, particularmente la IV región en asociación con la corriente en chorro de baja altura y el forzamiento de la línea costera, muestran, en principio, condiciones propicias para la explotación del recurso eólico. El estudio indica también que una evaluación exhaustiva del potencial eólico requerirá de redes de monitoreo y simulaciones de mucho mayor resolución en cada zona que se considere propicia a partir de este estudio. Una selección más precisa de zonas de interés que la que los antecedentes recopilados permiten deberá ponderar otros factores, particularmente la factibilidad económica y competitividad mercantil de la explotación del recurso eólico. Para los fines de evaluar exhaustivamente el potencial eólico en una o más zonas propicias para la explotación de este recurso, en lo relativo a simulaciones numéricas y monitoreo, se sugiere:

• Considerar zonas de no más de 50 km x 50 km de extensión • Implementar redes de monitoreo de viento densas que describan con detalle la

variabilidad asociada a las condiciones topográficas locales, posiblemente del orden de 10 o 20 anemómetros convencionales.

• Instalar al menos una estación que permita caracterizar el balance energético superficial (flujos de calor latente y sensible, radiación solar y terrestre, temperatura y humedad a varias profundidades) y las condiciones de mezcla turbulenta (e.g., instrumentos con captura de datos de alta frecuencia).

• Sobre una base de monitoreo ocasional (campañas de sondeo) caracterizar las condiciones de estabilidad y mezcla en las capas superficial y límite.

• Caracterizar las propiedades del suelo y subsuelo, considerando las especies vegetales y sus intercambios de humedad con miras a mejor caracterizar el

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balance hídrico y energético superficial y evaluar la sustentabilidad de una potencial explotación del recurso eólico.

• Implementar herramientas de modelación que representen con detalle el balance de energía en superficie y la mezcla turbulenta y cuyos resultados puedan ser contrastados con el monitoreo antes descrito (mallas horizontales con pasos de 200 o 300 m). La representación de fenómenos de mayor escala, e.g, forzamiento sinóptico (viento geostrófico, perfiles de temperatura, nubosidad, precipitación, etc.), puede ser implementado como condiciones de borde que se actualizan regularmente. Esto supone entonces la existencia de un modelo de escala regional capaz de proveer este tipo de información.

• Usar las herramientas de modelación en modo inverso de modo de optimizar la localización de los sensores de monitoreo, en particular aquellos más costosos (sofisticados) y aquellos que se decida mantener en el tiempo ante una evaluación positiva de explotación eólica del lugar.

Hay que señalar que hoy se cuenta en Chile con herramientas como las descritas y con competencia científica y técnica para poder llevar a cabo estudios como los sugeridos.

• En particular, la Dirección Meteorológica de Chile usa en modo operacional para Chile central y el norte chico un modelo de pronóstico numérico (MM5), el que puede proveer una base de datos necesaria para evaluar de modo preliminar el potencial eólico en muchas regiones y entregar condiciones de borde para un modelo de circulación local. El mismo modelo o equivalentes pueden ser implementados en modo de interpolación dinámica como el ilustrado en este estudio de manera de entregar campos de alta resolución (1 o 2 km de paso horizontal) para zonas específicas tanto por la Dirección Meteorológica como por instituciones académicas. Se debe hacer notar no obstante que la interpolación dinámica de campos regionales tiene un límite en una resolución de aproximadamente un par de kilómetros pues las parametrizaciones físicas de tales modelos no están diseñadas para escalas inferiores llevando a representaciones no físicas de fenómenos.

• En el Centro de Estudios de Zonas Áridas (CEAZA) así como en la Universidad de La Frontera se encuentra implementado un modelo de circulación local (KAMM) que podría usarse, como se indicó, de modo acoplado a modelos regionales. Dicho modelo ha sido usado antes para evaluar el potencial eólico en zonas de topografía compleja en Europa por el mismo grupo de investigadores con el que coopera CEAZA en su estudio del ciclo hidrológico de la IV región.

• En el Departamento de Geofísica se cuenta con especialistas en procesos de capa límite y con una vasta experiencia experimental

• En el CMM se tiene experiencia en modelación inversa • En el CENMA hay gran experiencia en manejo de redes meteorológicas

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5. Conclusiones En general, el Estudio cumplió los objetivos propuestos. Se ha identificado y descrito dos modelos meteorológicos de mesoescala que se han corrido para el caso chileno (MM5 y Hirlam) y se ha identificado otros grupos que trabajan en el área de modelación atmosférica de mesoescala. Los resultados de los modelos fueron utilizados para evaluar preliminarmente la distribución del recurso eólico sobre la zona norte y central del país. Los resultados de los modelos mustran un alto grado de relación entre el recurso eólico y la topografía. Estribaciones transversales de la cordillera de los Andes y zonas costeras de la IV Región aparecen como posibles áreas de mayor potencia eólico relativo. Sin embargo, es necesario recalcar que le resolución de los modelos utilizados es insuficiente para describir aspectos locales de los flujos atmosféricos, los que pueden producir áreas de mayor o menor disponibilidad eólica, en escalas de las decenas de kilómetros o menos. Los resultados de ambos modelos han sido procesados con el objeto de describir el potencial eólico de la zona central del país. Los resultados muestran una variabilidad importante del potencial eólico en la zona de estudio, con gran influencia de la topografía. Se han usado los resultados para identificar áreas con un potencial eólico más promisorio y otras en que el recurso parece ser menor. Se debe enfatizar, sin embargo, que la resolución del modelo y la suavización de la topografía que éste emplea no permiten documentar características locales de la circulación. Estas últimas pueden inducir la existencia de máximos o mínimos de viento a nivel local. Estas variaciones locales están también presente en la variabilidad mostrada por los datos recopilados, para zonas en las que se contó con un alto número de estaciones. La variabilidad en las velocidades medias se hace mayor aún para las densidades de potencia medias. Entre las estaciones recopiladas en este estudio las que presentan mayores niveles de velocidades medias y de densidad de potencia son las siguientes: Estación Taltal (analizada por DMC) Estación Lengua de Vaca Estación Puclaro Estación Indio Estación Tololo Todas estas estaciones presentan velocidades medias superiores a 4 m/s y densidades de potencia en el rango de 100 a 200 W/m2.

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Referencias Bibliográficas Fiedler, G., F. Fiedler, 1991: Simulation of unstationary wind and temperature fields over complex terrain and comparison with observations. Contrib. Phys. Atmos., 64, 27-48. Frank, H. P., y L. Landberg, 1997: Modelling the wind climate of Ireland. Boundary-Layer Meteorology, 85, 359-378. Garreaud, R. y J. Rutllant, 2003: Coastal lows along the subtropical west coast of South America: Numerical simulation of a typical case. Monthly Weather Review, 131, 891-908. Kalthoff, N., I. Bischoff-Gauss, M. Fiebig-Wittmaack, F. Fiedler, J. Thurauf, E. Novoa, C. Pizarro, R. Castillo, L. Gallardo, R. Rondanelli, M. Kohler, 2002: Mesoscale wind regimes in Chile at 30 S. Journal of Applied Meteorology, 41, 953-970.

Informe Final Estudio: “Mejoría del conocimiento del...

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