Influencia de la Resolución del Modelo en las Simulaciones de Energía Eólica sobre la Meseta Tibetana Usando CMIP6 HighResMIP
Autores: Jiang, Jianhong; Yu, Yongjin; Zhou, Yang; Qian, Shimeng; Deng, Hao; Tao, Jianning; Hua, Wei
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Influencia de la Resolución del Modelo en las Simulaciones de Energía Eólica sobre la Meseta Tibetana Usando CMIP6 HighResMIP
Categoría
Ciencias Naturales y Subdisciplinas
Subcategoría
Astronomía
Palabras clave
Evaluación
Recursos de energía eólica
Modelos climáticos globales de alta resolución
GCMs
HighResMIP
Velocidad del viento
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 8
Citaciones: Sin citaciones
La evaluación de los recursos de energía eólica es crítica para la transición de los combustibles fósiles a fuentes de energía renovable. El uso de los resultados de modelos climáticos globales de alta resolución (GCMs), como el Proyecto de Comparación de Modelos de Alta Resolución (HighResMIP) del Proyecto de Comparación de Modelos Acoplados Fase 6 (CMIP6), se ha convertido en una de las herramientas más importantes en la investigación de energía eólica. Este estudio evaluó la fiabilidad de los 22 GCMs disponibles en el proyecto HighResMIP-PRIMAVERA al simular la climatología y variabilidad de la energía eólica sobre la Meseta Tibetana (TP) en referencia a observaciones e investigó las diferencias en el rendimiento de los GCMs entre simulaciones de alta resolución (HR) y baja resolución (LR). Los resultados muestran que la mayoría de los modelos tuvieron un rendimiento relativamente bueno al simular la distribución de probabilidad de la velocidad del viento observada sobre la TP, pero casi la mitad de los modelos generalmente subestimaron la velocidad del viento, mientras que los otros tendieron a sobreestimar la velocidad del viento. En comparación con la velocidad del viento, los GCMs mostraron sesgos mayores al reproducir la densidad de potencia eólica (WPD) y otros recursos de energía eólica, mientras que los sesgos en los conjuntos de múltiples modelos fueron relativamente menores que los de la mayoría de los modelos individuales. Con respecto a la variabilidad interanual, tanto los modelos HR como los LR no lograron capturar las variaciones interanuales en la WPD sobre la TP. Además, más de la mitad de los GCMs HR tuvieron un sesgo reducido en relación con los GCMs LR correspondientes, lo que indica el buen rendimiento de la mayoría de los modelos HR al simular recursos de energía eólica sobre la TP en términos de patrón espacial y variabilidad temporal. Sin embargo, el rendimiento general de los GCMs HR varió entre modelos, lo que sugiere que mejorar únicamente la resolución horizontal no es suficiente para resolver completamente las incertidumbres y deficiencias en la simulación de la energía eólica sobre terrenos complejos.
Descripción
La evaluación de los recursos de energía eólica es crítica para la transición de los combustibles fósiles a fuentes de energía renovable. El uso de los resultados de modelos climáticos globales de alta resolución (GCMs), como el Proyecto de Comparación de Modelos de Alta Resolución (HighResMIP) del Proyecto de Comparación de Modelos Acoplados Fase 6 (CMIP6), se ha convertido en una de las herramientas más importantes en la investigación de energía eólica. Este estudio evaluó la fiabilidad de los 22 GCMs disponibles en el proyecto HighResMIP-PRIMAVERA al simular la climatología y variabilidad de la energía eólica sobre la Meseta Tibetana (TP) en referencia a observaciones e investigó las diferencias en el rendimiento de los GCMs entre simulaciones de alta resolución (HR) y baja resolución (LR). Los resultados muestran que la mayoría de los modelos tuvieron un rendimiento relativamente bueno al simular la distribución de probabilidad de la velocidad del viento observada sobre la TP, pero casi la mitad de los modelos generalmente subestimaron la velocidad del viento, mientras que los otros tendieron a sobreestimar la velocidad del viento. En comparación con la velocidad del viento, los GCMs mostraron sesgos mayores al reproducir la densidad de potencia eólica (WPD) y otros recursos de energía eólica, mientras que los sesgos en los conjuntos de múltiples modelos fueron relativamente menores que los de la mayoría de los modelos individuales. Con respecto a la variabilidad interanual, tanto los modelos HR como los LR no lograron capturar las variaciones interanuales en la WPD sobre la TP. Además, más de la mitad de los GCMs HR tuvieron un sesgo reducido en relación con los GCMs LR correspondientes, lo que indica el buen rendimiento de la mayoría de los modelos HR al simular recursos de energía eólica sobre la TP en términos de patrón espacial y variabilidad temporal. Sin embargo, el rendimiento general de los GCMs HR varió entre modelos, lo que sugiere que mejorar únicamente la resolución horizontal no es suficiente para resolver completamente las incertidumbres y deficiencias en la simulación de la energía eólica sobre terrenos complejos.