Suomen Tuuliatlas. Väliraportti 2. Raportin koonnut: Bengt Tammelin

Transkriptio

1 1 Suomen Tuuliatlas Väliraportti Raportin koonnut: Bengt Tammelin

2 2 Työn edistyminen Raportissa on käyty läpi työn edistyminen oheisen kuvan mukaisin otsikoin. Projektin työläin osa eli numeerisen säämallin ajot ovat hieman edellä aikataulusta. Rajakerroksen mallintamiseen sekä operatiivisesti ajettavan AROME-mallin verifiointiin liittyvät työt ovat hieman suunnitteluaikataulusta jäljessä, joten niille osa-alueille on panostettu lisää henkilöresursseja. Eri tahoilta tulee erittäin runsaasti kyselyjä koskien meneillään olevan työn tuloksia ja mahdollisuuksia saada ennakkotietoja koko maan alueelta, alueellisesti tai paikallisesti. Ilmatieteen laitoksen osalta on yksiselitteisesti ilmoitettu, että IL ei informoi tuloksista ennen Tuuliatlaksen julkistamista. Motiva huolehtii tiedottamisesta työn eri vaiheissa. kick-off workshop workshop ABL in the models - arrangement of existing data - field experiments - radar winds - modelling of the ABL - offshore ABL - "Lapland" ABL - coastal ABL WAsP modification to Finnish climate Long time wind climate - temporal variation over Finland - 50 year return periods - temperature vs power production Repsentative period Definition of surface roughness Vector maps of roughness & orog. Mesoscale model preparation Model runs: HARMONIE WAsP optomation/calibration Model runs: WAsP Verification of the model results Wind Atlas Maps Impact of Climate Change Internet based Wind Atlas Final Report Expansion of the wind atlas Kuva 1. Sopimuksen mukainen projektityön aikataulutus.

3 3 Työpajat Raportointijaksolla ei ole ollut työpajoja. Maaliskuussa pidetään tieteellinen työpaja, jossa käydään läpi eri osa-alueiden tilanne ja tarvittavat toimenpiteet. Rajakerros (ABL) Havaintoaineiston kokoaminen Helsinki-Testbedin sekä IL:n vanhojen mastojen (Espoo, Kuopio, Rovaniemi, Olkiluoto ja Loviisa) havaintoaineisto on koottu ja tarkistettu jatkokäyttöä varten. Etelärannikko: - Vaisala, Helsinki Isosaari: mittaukset käynnistyneet marraskuussa 2008, dataa toimitettu Vaisalan Malmin tuulikeilain on ollut pääosin rikki. - Vaisalan Testbed-data ei ole laadultaan IL:n havaintoasemien luokkaa ja havaintoaineiston perkaamiseen tarvitaan odotettua suurempi työpanos - Högsåran (Hafmex Oy) havaintojen ostoon ei rahoitusvarausta, joten ko aineisto ei ole käytettävissä. - WPD: Hanko Koverhar, maston tasot 100m 80 m, 65 m. Saatu tuulidataa jaksolta Länsirannikko: Olkiluodon mastomittaukset OK. Sisämaa: Kuopion masto OK, Hyytiälän maston havaintoaineisto saadaan tarpeen mukaan. Lappi: mittaukset toiminnassa ja havainnot tietokannassa. Ahvenanmaa: Ahvenanmaan osalle ei tutkimussuunnitelmassa oltu varattu masto- tai kenttämittauksia. Ahvenanmaalle syksyllä tehdyn (BT) matkan aikana kuitenkin sovittiin, että Ålands Vindenergie Andelslagetin (ÅVA) osallistuu Tuuliatlas-projektiin merkittävällä panoksella. ÅVA:lla on käynnissä mittauskampanjoita useissa mastoissa, ja lisäksi suunnitteilla uusiin mittauskohteisiin (kts. oheinen kuva). ÅVA:n mittauskohteissa kertyneen havaintoaineiston keruu tietokoneelle tehdään kerran viikossa. IL toimitti Eckerön Degersandissa sijaitsevaan mastoon automaattisen sääaseman (AWS) ja yhden lämmitetyn akustisen tuulimittarin.

4 4 Vätingen, Eckerö, 36 m ja 18 m maanpinnasta, tuulitietoja toimitettu jaksolta Degersand, Eckerö, 50 m maanpinnasta.; asennettu IL:n AWS + 1 Thies joulukuussa 2008 Långnappan, Eckerö, 45 m ja 36 m maanpinnasta, tuulitietoja toimitettu jaksolta Rödskär, Föglö, 65 m ja 45 m maanpinnasta, tuulitietoja toimitettu jaksolta Kuva 2. Ahvenanmaan mittauskohteet Mastoista yleensä: Korkeissa (> 50 m) mastoissa tehtävät tuulimittaukset ovat erittäin tärkeitä alimman ilmakehän mallintamisen, maaston rosoisuuden määrittämisen sekä mallien verifioimisen kannalta. Uudet kenttämittaukset: Varsinaisiin uusiin kenttämittauksiin ei ole ryhdytty, koska sopivaa tarkoituksenmukaista laitteistoa (LIDAR) ei ole saatavilla. LIDAR-maahantuojan kanssa keskusteltiin syksyllä laitteen

5 5 vuokraamisesta, mutta hintapyyntö oli liian kova. Esillä on ollut myös mahdollisuus käyttää VTT:n ostamaa LIDARia projektissa. Tutkatuulet Tutka-aineistoa kerätään Kirsti Salonen väittelee aiheesta: Towards the use of radar winds in numerical weather prediction. Rajakerroksen mallinnus Rajakerroksen mallinnus lähti käyntiin suunniteltua myöhemmin. Tällä hetkellä 3 tutkijaa työskentelee aktiivisesti mastodatan kanssa käyttäen myös WAsP ohjelmistoa (kohta WAsP:n soveltaminen Suomen oloihin). Aerodynaamisen rosoisuuden määrittäminen on käynnissä. Määrittelyyn käytetään Sodankylän, Hyytiälän, Loviisan, Olkiluodon ja Kopparnäsin mastot sekä kansainvälinen kirjallisuus. Lapin osalta tutkimus on käynnissä. Algoritmit AROME-datan käyttöä varten on testattu Sodankylän mastomittausten avulla ja niitä sovelletaan Pyhätunturin havaintoihin (4 mittauspistettä laella ja rinteillä). Rajakerroksen muutosta rannikolla on analysoitu AROMEn tuloksista. Turbulenssin ja puuskaisuuden selvittäminen on käynnissä. Puuskaisuus 10 m korkeudella hallitaan, mutta sen vertikaalisesta muutoksesta on vähemmän tietoa. AROMEn tuloksista puuskaisuuden määrittely voidaan tehdä eri korkeuksille mallinnetun tuulen nopeuden, stabiiliuden, vertikaalisen tuuliprofiilin ja kineettisen energian avulla. Empiiristä havaintoaineistoa 300 m korkeudelle asti on Kivenlahden, Kuopion ja Rovaniemen mastoista. Suomen tuuli-ilmasto Pitkäaikainen tuuli-ilmasto kuvataan sääasemien ja geostrofisen tuulen avulla. Maksimituuli Maksimituulitietoja tarvitaan lähinnä voimaloiden mitoitukseen. Tilaajan tarjouspyynnössä edellytetään annettavaksi kussakin hilapisteessä (2,5 km hilassa vai myös 250 m hilassa?) suurin vuotuinen 10 minuutin keskiarvo sekä 3 s maksimipuuska. Tässä vaiheessa IL:ssä on laskettu standardin SFS-EN :2004 mukainen jakauma tuulen nopeuden modifioimattomalle perusarvolle Suomen alueella. Standardissa vertailutuulen paineen laskemisessa käytetään termiä V ref,0. joka on 50 vuoden toistumisajalla esiintyvä tuulen nopeuden keskiarvo 10 metrin korkeudella rosoisuudeltaan homogeenisella ja laajalla alueella, rosoisuuden arvolla 0,05 m.

6 6 Geostrofinen tuuli ERA hpa ~ 1,5 km a.s.l. Kuva 3. Geostrofisen sekä 850 hpa mallipintatuuli Kuva 4. Mitoitustuulen määrittämiseen käytetyn tuulen nopeuden V 50 (m/s) maantieteellinen jakauma esitettynä vyöhykkeinä 18,6 m/s 19,0 m/s (vihreä), 19,1 19,5 m/s (keltainen), 19,6 20,0 m/s (vaalea oranssi), 20,1 20,5 m/s (tummempi oranssi) ja 20,6 21,0 m/s (punainen). Lähtötieto ERA hpa:n tuulianalyysit, z 0 =0,05 m (edustaen tyypillisesti tasaista ruohokenttää).

7 7 Maaston rosoisuus HIRLAM- ja AROME-malleissa on kuhunkin hilapisteeseen määritetty ns. efektiivinen rosoisuus (yksi arvo per 7,5x7,5 km 2 tai 2,5x2,5 km 2 ), joka tulee olemaan arvo joka annetaan myös lopullisena tuuliatlastietona. Rosoisuusarvoissa otetaan huomioon esimerkiksi merijään vaikutus. Koska ko. malliajot jouduttiin aloittamaan varsin varhaisessa vaiheessa ei esimerkiksi projektin aikana käsiteltäviä mastomittauksia ole voitu hyödyntää mallien rosoisuuden määrittelyssä. Kuva 5. Esimerkki AROMEn käyttämästä maaston rosoisuudesta 2,5 km hilassa Ahvenanmaa ja Turun saaristo. Erityisesti WAsP-laskentaan (ja yleensä tuulen vertikaalisen profiilin määrittämiseen) tarvittavan CORINE maankäyttötiedoston maastotyyppejä vastaava rosoisuusluokitus (z 0 ) on työn alla. Työ perustuu pääasiallisesti kirjallisuudesta löytyvän tiedon sekä Suomesta käytettävissä oleviin mastoissa tehtyihin tuulimittauksiin. Rosoisuus z 0 vektorimuodossa Työ rosoisuuden automaattisen analysoinnin ja määrittämisen osalta on myöhässä alkuperäisestä aikataulusta. WAsP käyttää vektorimuotoista rosoisuuskarttaa ja lukee mm bna- ja dxf-formaatin mukaisia kartta-aineistoja. Työsuunnitelman mukaan konversio-ohjelman/metodin rasteripohjaisesta tarkimmasta CORINE-pohjaisesta toimittaa alihankkija DTU:n Risoen tuulienergian tutkimuskeskuksesta. Risoen konversio-ohjelma ei ole vielä valmis. Risön ilmoituksen mukaan heidän työnsä rasteriaineiston konversio-ohjelman parissa on aloitettu kuluvan tammikuun alussa. Ilmatieteen laitoksella sisäisesti tehty selvitystä, onko vastaavia konversioita löydettävissä muilta tahoilta tai onko ohjelmakoodin kirjoittaminen mahdollista lyhyen aikataulun puitteissa. Tiedossa

8 8 on joitakin sovellutuksia, jotka käyttävät CORINE-aineistoa lähtötietoina ja tuottavat WAsPilla luettavan vektorikartan. Ainakin hollantilaisella ohjelmalla tuotetun vektorimuotoisen raakakartan luku WAsPiin todettiin varsin hitaaksi. Kolmas vaihtoehto on käyttää valmista CORINEn vektorimuotoista 25 hehtaarin maksimitarkkuuden yleistettyä maankäyttökarttaa. Tämä on konvertoitavissa helpommin WAsPin ymmärtämään karttaesitysmuotoon, myös Ilmatieteen laitoksen omin resurssein. Tämän vaihtoehdon käyttöönottoa on lykätty tähän saakka, koska on odotettu Risoen konversio-ohjelman edistymisestä tietoa. CORINEN 25 metrin resoluution maankäyttöaineistoon perustuva rosoisuuskartta tulisi olemaan tarkempi kuin 25 hehtaarin aineistoon perustuva rosoisuuskartta. NWP-ajot Tuuliatlasta varten Numeerisella säänennustusmallilla tehtävät 72 valitun kuukauden simuloinnit tehdään useammassa vaiheessa. HIRLAM Tuuliatlas projektia varten pystytettiin aluksi käyttöympäristö HIRLAM -ajoja varten Euroopan keskuksen (ECMWF) supertietokoneille. HIRLAM -ajoilla luodaan reunaehdot varsinaisia AROME -malliajoja varten. Nämä HIRLAM -ajot päästiin aloittamaan lokakuun alussa. Ajot ovat sujuneet ilman suurempia hankaluuksia, ja tähän mennessä ajoista on saatu suorittua jo 84%. Hirlam- ja AROME -ajoja varten on perustettu ilmatieteenlaitoksen verkkosivuille suljettu verifioinnin seurantasivusto, jonka avulla voidaan vaivattomasti seurata malliajojen laatua. Verifiointi sivustoilla voi seurata kaikkien suureiden (lämpötila, ilmanpaine, kosteus, tuulen nopeus jne.) BIAS- ja RMS -virheitä tai erilaisia hajontakuvaajia. Kuva 6. Esimerkki säämallin rutiiniverifioinnista. Ilmanpaine, 172 sääasemaa. Punaisella keskihajonta, vihreällä bias.

9 9 Kuva 7. Esimerkki säämallin rutiiniverifioinnista. Ilmanpaine, 80 sääasemaa. AROME Tuuliatlasprojektin AROME-ajot on priorisoitu IL:ssä varsin korkealla, joten niiden ajaminen vie koneresursseja esimerkiksi ilmastonmuutosmallinnukselta ja erilaisilta tutkimushankkeilta. AROME-ajoja ajetaan Ilmatieteen laitoksen kahdella supertietokoneella samanaikaisesti. AROME -ajot päästiin aloittamaan lokakuun puolivälissä, kun ensimmäiset HIRLAM -ajot valmistuivat. AROME -ajojen alussa jouduttiin tekemään pieniä muutoksia ohjelman ajokoodeihin, jotta kaikki haluttu informaatio saatiin talteen. Marraskuun alusta asti ovat ajot kuitenkin sujuneet mallikkaasti ilman suurempia kommelluksia. Tähän mennessä ajoista on suoritettu jo 40%. Ajoja on siis kyetty ajamaan noin viidenneksen nopeammin kuin mitä alkuperäiseen suunnitelmaan oli kirjattu. Tämä antaa ajojen edistymiselle hyvät puitteet sekä hieman pelivaraa käyttökatkoksia varten, tietoliikenne yhteydet kun eivät aina kuitenkaan pelaa. AROME-ajoilla valmiiksi saadut kuukaudet on esitetty seuraavassa kuvassa. Ajetuista kuukausista on tässä vaiheessa tehty yhteenvetokartat kellonajoittain (klo 00, 03, 06, 09, 12, 15, 13 ja 21 UTC 1 ) 1 UTC = Coordinated Universal Time = GMT = Greenwich Mean Time; Suomessa talvella klo = UTC + 2h ja kesällä klo=utc+1

10 10 Kuva 8. AROME-simulointiin valitut kuukaudet. Tummalla merkityt kuukaudet on ajettu, keltaisella merkityt ovat ajossa (tilanne ). Kuva 9. Esimerkki tiedostoon kertyvästä graafisesta aineistosta. Oikealla tuulijakauma, nopeudet 2.5 km hila-arvoina

11 11 Kuva 10. Esimerkki AROMEn lämpötilajakaumasta. Maaliskuu 2006; 2 m vasemmalla, 100 m oikealla. Kuva 11. Esimerkki keskimääräisestä (kuukausi) verikaalisesta tuuliprofiilista.

12 12 WAsP:in optimointi WAsP-mallin kehittäminen on tanskalaisen alihankkijan ja WAsP-koodin omistajan Risö DTU:n vastuulla. Rosoisuuden automaattinen laskenta CORINE-tiedostosta on työn alla. Tulosten verifiointi Raportointijaksolle on työaikasuunnitelmassa ajoitettu numeerisen mallin tulosten verifiointia. AROMEa ajetaan testimuodossa koko Suomen alueelle. Testbed -datan ja eri masto -datojen verifiointi on käynnissä. Ongelmaksi on muodostunut datojen tallennusmuotojen erilaisuus. Datoja on jouduttu esikäsittelemään niin, että ne olisivat mallille sopivassa muodossa. Kuva 22. Esimerkki AROMEn Sipoon Boxbyn mastoa vastaavaan hilapisteeseen lasketun tuulen (ARO 80 m) ja Boxbyn mastossa mitatun tuulen (OBS 80 m) välisestä vastaavuudesta.

13 13 Kuva 33. Olkiluodon mastoa vastaavaan hilapisteeseen mallilla (HIRLAM MB ja AROME) lasketun ja mastossa 100 m korkeudella mitatun tuulen nopeuden vertailua. Marraskuu Internetpohjainen Tuuliatlas Tuuliatlaksessa hilaruuduittain esitettävät parametrit: Useimpien tietojen osalta ei ole ongelmia niiden tuottamisessa 2,5x2,5 km 2 hilamuodossa. Vuotuinen maksimituuli ja mitä sillä halutaan kuvata vaatinee tarkempaa määrittelyä. Puuskaisuus voidaan laskea kustakin AROMEn tulosteesta sopimuksessa esitetyllä tavalla

14 14 kineettisen energian kautta, joka on verraten työläs menetelmä. Se voidaan myös laskea kullekin tasolle ko. hilaruutuun määritetyn maaston rosoisuuden avulla. Maksimituulennopeuden toistuvuus lasketaan sääasemien havainnoista ja/tai geostrofisesta tuulesta, sillä mallinnettava jakso ei ole riittävän pitkä edustavan tilastollisen analyysin tekemiseen. Ilmastonmuutoksen vaikutusta ei suoraan mallinneta 2,5 km hilatarkkuudella, vaan esitetään Pohjoismaisen CES -projektissa käytettävän HIRHAM5 mallin käyttämällä resoluutiolla (5x5 km 2?). Ilmastonmuutoksen vaikutus Yhteispohjoismainen projekti CES (Climate and Energy Systems; Risks, Potential and Adaptation, ) tutkii ilmastonmuutoksen vaikutuksia energiatuotannossa sekä sää- ja ilmastoriskejä energiantuotannon kannalta. Projektissa tarkastellaan ilmastonmuutosta vuoteen 2050 asti. Globaalista mallista ECHAM5 saadaan reunat alueelliselle mallille HIRHAM5. HIRHAM-mallin ovat kehittäneet Tanskan Ilmatieteen laitos (DMI) yhteistyössä saksalaisen Max-Planck instituutin kanssa. 2 Eräs osa-alue, johon kohdistetaan huomiota, on suurten tuulen nopeuksien esiintymistiheydessä tapahtuvien muutosten arviointi ilmastomallien ennustamana. Tavoitteena on myös yhtenäisesti laadittu mitoitustuulikartta koko Skandinavian alueella. 2

15 15 Kuva 44. Eri malleilla arvioitu geostrofisen tuulen vaihtelu kolmiossa numero 3 (yläkuva) vuodesta 1888 vuoteen Todennäköisyysrajat tuulennopeuksille ovat 99% (ylin), 95 % (keskellä) ja 90 % alin. Suomessa suurin merkitys tuulisuuteen tullee olemaan merialueilla lähellä pintaa, kun meri ilmaston lämpenemisen vuoksi on vähemmän jäässä kuin aikaisemmin. AROME-simulointiin valittu kovatuulinen jakso vastaa tavallaan ilmastonmuutoksen vaikutusta.