Análisis de la variabilidad de la velocidad del viento en el centro de Argentina mediante el uso de wavelets

• Autores: Bianchi, Emilio; Guzden, Tomás
• Año de publicación: 2024
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: Ingeniería; velocidad del viento; variaciones climáticas; wavelets; wind speed; climate variations; wavelets
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

En este trabajo se analizó la variabilidad de la velocidad del viento y se exploraron fuentes de predictibilidad para diferentes sitios en el centro de la Argentina para el período 1980-2022. Para esto se aplicaron herramientas de análisis espectral, análisis de tendencias y correlaciones a datos derivados de reanálisis. Los análisis indican que el comportamiento temporal de las series de velocidad del viento es poco estacionario: no se observa presencia de ciclos significativos y estables a lo largo del tiempo. Se observan tendencias a largo plazo que, en la mayoría de los casos no son significativas. Como potencial predictor de la velocidad del viento se destacan Oscilación Antártica, que muestra correlaciones negativas con el recurso eólico durante el verano, otoño y primavera; y el índice Blob, que muestra correlaciones positivas en los sitios de la Patagonia durante la primavera. El análisis de coherencia wavelet, sin embargo, muestra que las relaciones entre estos forzantes climáticos y la velocidad del viento ocurren en períodos que no son los que dominan la variabilidad temporal de las series de velocidad del viento: El espectro de potencia wavelet revela que las series de velocidad del viento concentran su variabilidad en ciclos que van desde 1 año hasta tres años (aproximadamente), mientras que las relaciones con índices climáticos ocurren en períodos más largos (> 4 años).
This study analyses wind speed variations and explores sources of predictability for different sites in central Argentina over the 1980-2022 period. For these purposes, spectral, trend and correlation analysis tools were implemented to reanalysis-derived data. Wind speed time series show a non-stationary behaviour. That means a lack of significant and persistent cycles throughout the length of the timeseries. Wind speed timeseries exhibit long-term trends, but non-significant in most of the cases. The Antarctic Oscillatin and Blob climatic oscillations stand out as potential predictors of wind speeds. The Antarctic Oscillation shows negative correlations with wind speeds mainly during summer, fall, and spring; while Blob shows positive correlations during spring for the southernmost sites. Wavelet coherency analysis, however, show that relationships between wind speeds and these climate indices occur in spectral bands that do not dominate the power spectrum of wind speeds: wavelet power spectrum shows that the variability of wind speed timeseries is concentrated in cycles spanning from one to three years (approximately), while relationships with climate indices occur over longer cycles (> 4 years).
Asociación Argentina de Energía Solar