Post on 22-Sep-2018
transcript
LOS MODELOS DE DERIVALOS MODELOS DE DERIVAEN LA PREDICCIEN LA PREDICCIÓÓN DE VERTIDOSN DE VERTIDOS
RaRaúúl Medina Santamarl Medina Santamarííaa
1AS JORNADAS CIENTÍFICO-TÉCNICAS DE LUCHA CONTRA LA CONTAMINACIÓN MARINA26 y 27 de Octubre
A Coruña
1. Introducción
2. Descripción modelo de deriva
3. Calibración modelo de deriva
4. Aplicación
4.1. Operacional
4.2. Planificación
INDICE
1. INTRODUCCIÓN
http://www.mpr.es/OrganismosAutonomos/CEPRECO/AccidentesMaritimos/cpr_accidentes_españa.htm
Accidente Gestores
Equipos de limpiezaUbicación de barrerasRecogida residuosAlmacenamiento
1. INTRODUCCIÓN
Accidente Gestores
Equipos de limpiezaUbicación de barrerasRecogida residuosAlmacenamiento
1. INTRODUCCIÓN
Modelo de deriva
Predicción de derivaDegradación fuel
Unidad de Seguimiento y Previsión
Sala de crisisSala de crisis
CECOMAR
USYPUSYP
Oilmap
Modelo Vertidos ESEOO
Seguimiento GOAM-GIS
GOAM
Internet
Instituciones participantes en el ESEOO que componen la USYP
SASEMARPuertos del EstadoIEOU. CantabriaICM/CSICINM
Recibe información:Movimiento unidadesManchas
Previsiones y derivas (tipo GIF)
INMINM –– Datos meteorolDatos meteorolóógicosgicosPuerto del EstadoPuerto del Estado –– Corrientes de la zonaCorrientes de la zonaPuertos del EstadoPuertos del Estado: Informaci: Informacióón de oleajen de oleajeU. Cantabria:U. Cantabria: PrevisiPrevisióón derivasn derivasICM/CSICICM/CSIC -- Boyas de derivaBoyas de derivaMeteoMeteo FranceFrance –– MothyMothyMercatorMercator:: InformaciInformacióón oceanogrn oceanográáficaficaFOAMFOAM: Informaci: Informacióón oceanogrn oceanográáficafica
1. INTRODUCCIÓN
Organización de las labores diarias de limpieza en el mar y en las playas.
Gestores organización de la respuesta
1. INTRODUCCIÓN
1. Introducción
2. Descripción modelo de deriva
3. Calibración modelo de deriva
4. Aplicación
4.1. Operacional
4.2. Planificación
INDICE
Ecuación de transporte: = +( , ) ( , )ia i d i
dx u x t u x tdt
ua: velocidad advectivaud: velocidad de difusiónXi: es la coordenada (x, y) de la partícula i
2.1. Descripción teórica2. MODELO DE TRANSPORTE
Modelo Lagrangiano
X0
X1
U0
2.1. Descripción teórica2. MODELO DE TRANSPORTE
Problema 1: Dispersión
X0X1
U0
2.1. Descripción teórica2. MODELO DE TRANSPORTE
Problema 2: Coeficientes de arrastre
X0X1
U0
u(o) = ucorrientes+ CD* uviento + CH * uoleaje
CD: coeficiente de arrastre del viento
CH : coeficiente del oleaje
uoleaje: arrastre de Stokes (gH/8c) (Sobey y Barker, 1997)
2.1. Descripción teórica2. MODELO DE TRANSPORTE
Problema 3: Magnitud Corrientes
X0X1
U0
u(o) = ucorrientes+ CD* uviento + CH * uoleaje
2.2. Datos2. MODELO DE TRANSPORTE
¿¿QuQuéé necesitamos para simular la deriva del vertido?necesitamos para simular la deriva del vertido?
DATOS DEFORZAMIENTOS:
VientoCorrientesOleaje
Posición inicial vertido(avistamiento manchas, datos boyas de deriva)
SIMULACIÓN NUMÉRICA
2.2. Datos2. MODELO DE TRANSPORTE
Viento: salida del modelo HIRLAMINM (www.inm.es)
Oleaje: salida del modelo WAM(www.puertos.es)
2.2. Datos2. MODELO DE TRANSPORTE
Corrientes: Sistema de Predicción de ESEOO (www.eseoo.org)
3 dominios:AtlánticoMediterráneoIslas Canarias
Actualmente Puertos del Estado ejecuta de manera operativa en el Atlántico, unaaplicación basada en el modelo de circulación POLCOMS (desarrollado por el Proudman Oceanographic Laboratory (Holt y James, 2001 y Holt et al., 2001 ).
1. Introducción
2. Descripción modelo de deriva
3. Calibración modelo de deriva
4. Aplicación
4.1. Operacional
4.2. Planificación
INDICE
3. CALIBRACIÓN DEL MODELODE DERIVA
Datos de Boyas
Calibración del modelo
Avistamientos manchasCOMPARAR MODELO
vs.REALIDAD
Objetivo calibración: obtener coeficientes que minimicen la diferencia entre el movimiento real del vertido y la predicción numérica.
¿¿Importancia calibraciImportancia calibracióón ?n ? CD=0.02
CD=0.03
3. CALIBRACIÓN DEL MODELODE DERIVA
2.- Introducción de estos coeficientes en el Modelo de
Transporte Lagrangiano: predicción
1.- Coeficientes que minimizan el error entre la trayectoria
real de la boya y la predicción numérica: algoritmo de optimización
METODOLOGÍA: Calibración automática del modelo
3. CALIBRACIÓN DEL MODELODE DERIVA
SCE-UA (Shuffled Complex Evolution Method – University of Arizona) (Duan et al, 1994)
N: Número de boyas
UB: Velocidad de la boya
UM: Velocidad numérica (viento, oleaje, corrientes)
( ) ( )22
1( , ) ( , , ) ( , ) ( , , )
N
Bx Mx By Myt i
J U t U t U t U tθ θ=
⎡ ⎤= − + −⎢ ⎥⎣ ⎦∑∑ x x x x
( , )D CC Cθ =
Función objetivo:
Método de optimización:
3. CALIBRACIÓN DEL MODELODE DERIVA
f oB
x xU
t−
=∆
CD: coeficiente de arrastre del viento
CH: coeficiente del oleaje
CC: coeficiente de corriente (opcional)
El objetivo de la calibración es encontrar el valor de los coeficientes que minimicen la función objetivo J.
Velocidad de la boya Velocidad numérica
Coeficientes del modelo
( )( )
Mx olax vientox corrientex
My olay vientoy corrientey
H D c
H D c
U t U U UU t U
C C CC CU UC
= + += + +
3. CALIBRACIÓN DEL MODELODE DERIVA
Crisis Prestige
Ejercicios operacionales SASEMAR (Baleares y Gijón)
Experimento radar Galicia (ESEOO)
Datos de boyas para la calibración:
Calibración automática del modelo
3. CALIBRACIÓN DEL MODELODE DERIVA
Calibración con boyas Prestige
3. CALIBRACIÓN DEL MODELODE DERIVA
0.026CH
0.7R2
x
0.2Cc
0.50.016+0.001|Uviento|R2
yCD
3. CALIBRACIÓN DEL MODELODE DERIVA
15.2749.9227.1121-23 Jan03
3.1712.7555.3816.4719-21 Jan03
2.785.945.4716.0217.4117-19 Jan03
8.204.674.5715.4915.8615-17 Jan03
1673516291166511675316751PERIOD
RMS_m (km)
( )2
0
1 T
m b mi
RMSE x xT =
⎡ ⎤= −⎣ ⎦∑
Período:15- 23 enero 2003
Interiores Exteriores
3. CALIBRACIÓN DEL MODELODE DERIVA
Ejercicio MED05 (Islas Baleares)
3. CALIBRACIÓN DEL MODELODE DERIVA
CD =αw + βw|uviento|
αw= 0.034437βw= -0.000172aC= 1
Predicción cada 24 horas
Forzamientos: Viento+Corrientes (DieCAST)
Boya 53773 (SASEMAR)11/05/2005 -17/05/2005
Ejercicio MED05
3. CALIBRACIÓN DEL MODELODE DERIVA
Plan de lanzamiento deboyas y sondas XBT
!( Sondas XBT
!( Sondas XBT alternativasnl
CCS Gijón
Salvamar
?> Petrolero
@ Boyas de deriva
Derrota del oeste
Derrota del este
ESEOO 2
ESEOO 1
CEDRE 2
CEDRE 1
SASEMAR
1:350,000:
@
@
?>@
@
@
nl
!(
!(
!(
!(
!(
!(
!(
!(
!(
!(
!(
!(
!(
!(!(
!(
!(
!(
!(
!(
!(
!( !(
!(
!(
r
13:00h.
10:00h.
09:00h.
13:0
CCS
ESEOO2
ESEOO1
CEDRE2
CEDRE1
SASEMAR
Salvamar
Figurativo
1
2
3
4
5
6
7
8
4
1
9 8
7
6
5
3
2
17
16
15
14
13
12
11
10
Gijon
Aviles
Candas
Luanco
6°60'0"W
6°60'0"W
5°55'0"W
5°55'0"W
5°50'0"W
5°50'0"W
5°45'0"W
5°45'0"W
5°40'0"W
5°40'0"W
5°35'0"W
5°35'0"W
5°30'0"W
5°30'0"W
5°25'0"W
5°25'0"W43°3
0'0"
N
43°3
0'0"
N
43°3
5'0"
N
43°3
5'0"
N
43°4
0'0"
N
43°4
0'0"
N
43°4
5'0"
N
43°4
5'0"
N
43°5
0'0"
N
43°5
0'0"
N
43°5
5'0"
N
43°5
5'0"
N
44°6
0'0"
N
44°6
0'0"
N
44°5
'0"N
44°5
'0"N
Posición boyasTransecto XBT
Ejercicio GIJON 2006
3. CALIBRACIÓN DEL MODELODE DERIVA
Predicción trayectorias (24 horas)
3. CALIBRACIÓN DEL MODELODE DERIVA
0.69
R2x
0.52
Cc
0.180.024
R2yCD
Root Mean Square Error (RMSE)
( )2
0
1 T
m b mi
RMSE x xT =
⎡ ⎤= −⎣ ⎦∑
1 km
3. CALIBRACIÓN DEL MODELODE DERIVA
Experiencia de monitorización operacional de corrientes y oleaje en Galicia mediante Radar HF Codar Seasonde (Nov. 2005 – Feb. 2006)
www.eseoo.org
En abril del año 2005 Puertos del Estado, las Autoridades Portuarias de Coruña y Vigo y la empresa de ingeniería Qualitas firman el protocolo para el desarrollo de la experiencia Radar HF en el litoral Gallego.
3. CALIBRACIÓN DEL MODELODE DERIVA
• Validación con boyas de la red de medidas de Puertos del Estado
• Validación con una boya de deriva
Objetivo: validar el uso de la tecnología de Radar HF para la predicción de deriva de objetos flotantes.
3. CALIBRACIÓN DEL MODELODE DERIVA
• Desde 22/12/2005 a 26/12/2005
• Desde 29/12/2005 a 08/01/2006
La boya derivó por la acción de viento, oleaje y corrientes.
Estuvo en el interior del área de cobertura del radar principalmente durante dos períodos.
3. CALIBRACIÓN DEL MODELODE DERIVA
22/12/2005 06:00
26/12/2005 02:00
22/12/2005 06:00 a 26/12/2005 02:00
Modelo TESEO
3. CALIBRACIÓN DEL MODELODE DERIVA
29/12/2005 06:00
06/01/2006 08:00
29/12/2005 06:00 a 06/01/2006 08:00
Modelo TESEO
3. CALIBRACIÓN DEL MODELODE DERIVA
1. Introducción
2. Descripción modelo de deriva
3. Calibración modelo de deriva
4. Aplicación
4.1. Operacional
4.2. Planificación
INDICE
17 Nov 2002
RisCóbreces
UbiarcoVirgen del Mar
Cantabria: 5-12-2002
4. APLICACIÓN MODELO DE DERIVA
4.1. Operacional
Sistema pre-operacional Cantabria
4.1. Operacional
MODELO DE DERIVA
PREDICCIÓN DE TRAYECTORIA DE FUEL
CADA 48 H
GRAFICOS/MAPAS
GESTORES
MODELO DE PROPAGACIÓN DEL OLEAJE
DATOS SIMULACIONES NUMÉRICAS SALIDA
Fax, e-mail12:00 17:00
7:30 17:30
18:00
DATOS OCEANOGRÁFICOS
Y METEOROLÓGICOS
AVISTAMIENTOSBOYAS
4. APLICACIÓN MODELO DE DERIVA
4.1. Operacional
Resultados gráficos 18:00
4. APLICACIÓN MODELO DE DERIVA
4. USO MODELOS DE TRANSPORTE
4.1. Operacional
Desarrollo de un modelo de transporte y Desarrollo de un modelo de transporte y transformacitransformacióón de hidrocarburos para su uso de n de hidrocarburos para su uso de
forma operacionalforma operacional en Espaen Españñaa
ESEOOESEOO
Tarea 5. Tarea 5. Modelado de vertidos
ObjetivoObjetivo
4. USO MODELOS DE TRANSPORTE
4.1. Operacional
Modelo Lagrangiano 2D
Modelo de transformación
Viento Oleaje Corrientes
Tipo de hidrocarburo
Predicción trayectorias Transformación del hidrocarburo
Evaporación
Emulsión
Turbulencia
4. USO MODELOS DE TRANSPORTE
4.1. Operacional
TESEOModelo de
Transporte de ESEOO
4. USO MODELOS DE TRANSPORTE
4.1. Operacional
4. USO MODELOS DE TRANSPORTE
4.1. Operacional
4. USO MODELOS DE TRANSPORTE
4.1. Operacional
4. USO MODELOS DE TRANSPORTE
4.1. Operacional
Ejercicio GIJON 2006
4. USO MODELOS DE TRANSPORTE
4.1. Operacional
Ejercicio GIJON 2006
4. USO MODELOS DE TRANSPORTE
4.1. Operacional
Ejercicio GIJON 2006
4. USO MODELOS DE TRANSPORTE
4.1. Operacional
1. Introducción
2. Descripción modelo de deriva
3. Calibración modelo de deriva
4. Aplicación
4.1. Operacional
4.2. Planificación
INDICE
4. USO MODELOS DE TRANSPORTE
4.2. Planificación
Modelo de Ayuda para la Lucha contra Vertidos Marinos Accidentales : MALVA
Ejemplo
MODO 1
INVIERNOFORZAMIENTO: VIENTO GKSS
Trayectoria del petrolero Prestige (Noviembre 2002)
4. USO MODELOS DE TRANSPORTE
4.2. Planificación
t=6 h
4. USO MODELOS DE TRANSPORTE
4.2. Planificación
t=12 h
4. USO MODELOS DE TRANSPORTE
4.2. Planificación
t=1 d
4. USO MODELOS DE TRANSPORTE
4.2. Planificación
t=3 d
4. USO MODELOS DE TRANSPORTE
4.2. Planificación
t=7 d
4. USO MODELOS DE TRANSPORTE
4.2. Planificación
t=15 d
4. USO MODELOS DE TRANSPORTE
4.2. Planificación
t=30 d
4. USO MODELOS DE TRANSPORTE
4.2. Planificación
4. USO MODELOS DE TRANSPORTE
4.2. Planificación
Responder a
• Dado un vertido, ¿cuáles son las zonas del litoral con mayor probabilidad de ser alcanzadas?
• ¿Cuánto tiempo tardará un vertido en llegar a unadeterminada zona del litoral?
• ¿De dónde es más probable que llegue contaminación a un determinado punto?
• ¿Debe modificarse el tráfico marítimo en una zona por sualto riesgo?
4. USO MODELOS DE TRANSPORTE
4.2. Planificación
4. USO MODELOS DE TRANSPORTE
4.2. Planificación
InterfazUsuario(GIS)
4. USO MODELOS DE TRANSPORTE
4.2. Planificación
Probabilidad de llegada desde el punto de vertido a todoslos receptores en 30 días.
4. USO MODELOS DE TRANSPORTE
4.2. Planificación
4. USO MODELOS DE TRANSPORTE
4.2. Planificación
4. USO MODELOS DE TRANSPORTE
4.2. Planificación
Probabilidad de llegada desde todos los puntos de vertido al punto receptor en 30 días.
4. USO MODELOS DE TRANSPORTE
4.2. Planificación
LOS MODELOS DE DERIVALOS MODELOS DE DERIVAEN LA PREDICCIEN LA PREDICCIÓÓN DE VERTIDOSN DE VERTIDOS
RaRaúúl Medina Santamarl Medina Santamarííaa
1AS JORNADAS CIENTÍFICO-TÉCNICAS DE LUCHA CONTRA LA CONTAMINACIÓN MARINA26 y 27 de octubre
A Coruña