los modelos de deriva en la predicciÓn de vertidos · movimiento unidades manchas previsiones y...

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



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


Problema 1: Dispersión

X0X1

U0


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)


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


Viento: salida del modelo HIRLAMINM (www.inm.es)

Oleaje: salida del modelo WAM(www.puertos.es)


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



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


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


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:


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

= + += + +


Crisis Prestige

Ejercicios operacionales SASEMAR (Baleares y Gijón)

Experimento radar Galicia (ESEOO)

Datos de boyas para la calibración:

Calibración automática del modelo


Calibración con boyas Prestige


0.026CH

0.7R2

x

0.2Cc

0.50.016+0.001|Uviento|R2

yCD


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


Ejercicio MED05 (Islas Baleares)


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


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


Predicción trayectorias (24 horas)


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


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.


• 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.


• 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.


22/12/2005 06:00

26/12/2005 02:00

22/12/2005 06:00 a 26/12/2005 02:00

Modelo TESEO


29/12/2005 06:00

06/01/2006 08:00

29/12/2005 06:00 a 06/01/2006 08:00

Modelo TESEO


1. Introducción



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


4.1. Operacional

Resultados gráficos 18:00


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


4.1. Operacional

Modelo Lagrangiano 2D

Modelo de transformación

Viento Oleaje Corrientes

Tipo de hidrocarburo

Predicción trayectorias Transformación del hidrocarburo

Evaporación

Emulsión

Turbulencia


4.1. Operacional

TESEOModelo de

Transporte de ESEOO


4.1. Operacional

Ejercicio GIJON 2006


4.1. Operacional

1. Introducción



4. Aplicación

4.1. Operacional

4.2. Planificación

INDICE


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)


4.2. Planificación

t=6 h


4.2. Planificación

t=12 h


4.2. Planificación

t=1 d


4.2. Planificación

t=3 d


4.2. Planificación

t=7 d


4.2. Planificación

t=15 d


4.2. Planificación

t=30 d


4.2. Planificación


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?


4.2. Planificación


4.2. Planificación

InterfazUsuario(GIS)


4.2. Planificación

Probabilidad de llegada desde el punto de vertido a todoslos receptores en 30 días.


4.2. Planificación


4.2. Planificación

Probabilidad de llegada desde todos los puntos de vertido al punto receptor en 30 días.


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

los modelos de deriva en la predicciÓn de vertidos · movimiento unidades manchas previsiones y...

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