Suomen Tuuliatlas Väliraportti 3



Samankaltaiset tiedostot
Suomen Tuuliatlas. Väliraportti 2. Raportin koonnut: Bengt Tammelin

Tuulisuuden kartoitus Suomessa

TUULIATLASPROJEKTI. Motiva Oy. Ensimmäinen väliraportti

AurinkoATLAS - miksi mittaustietoa auringosta tarvitaan?

Järvenpään Perhelän korttelin tuulisuudesta

Tuulipuisto Multian Vehkoolle Esimerkki tuulivoima-alueen analyysistä

Johtuuko tämä ilmastonmuutoksesta? - kasvihuoneilmiön voimistuminen vaikutus sääolojen vaihteluun

Tuulivoima. Energiaomavaraisuusiltapäivä Katja Hynynen

Esipuhe. Helsingissä Työ- ja elinkeinoministeriö Ilmatieteen laitos Motiva Oy

Tuulioloista Suomen länsirannikolla

Uutta tutkimustietoa ilmastonmuutoksen vaikutuksesta Suomen myrskytuuliin ja -tuhoihin

Gammaspektrometristen mittausten yhdistäminen testbed-dataan inversiotutkimuksessa

IL Dnro 46/400/2016 1(5) Majutveden aallokko- ja virtaustarkastelu Antti Kangas, Jan-Victor Björkqvist ja Pauli Jokinen

Erkki Haapanen Tuulitaito

Käyttöohjeet. Päivitetty:

LAPIN ETELÄISTEN OSIEN TUULIVOIMASELVITYS Liite 9 Paikkatietoanalyysit ja kriteerit. Lapin eteläosien tuulivoimaselvitys Pöyry Finland Oy

Ilmastonmuutos ja ilmastomallit

Sektoritutkimusohjelman ilmastoskenaariot SETUKLIM

PIISPANKALLIO, ESPOO KAUPUNKIYMPÄRISTÖN TUULISUUSLAUSUNTO

TUULENSILMÄ 1/2002 TUOTTAVATKO TUULIVOIMALAT PAKKASELLA? Bengt Tammelin ja Reijo Hyvönen Ilmatieteen laitos

Järvenpään Perhelän korttelin kutsukilpailu ehdotusten vertailu

Käyttöohjeet. Päivitetty:

Paloriskin ennustaminen metsäpaloindeksin avulla

ÄÄNTÄ VAHVISTAVAT OLOSUHDETEKIJÄT. Erkki Björk. Kuopion yliopisto PL 1627, Kuopion 1 JOHDANTO

MATEK822 Pro Gradu seminaari Johannes Tiusanen

Opetusmateriaali. Tutkimustehtävien tekeminen

ROUDAN PAKSUUS LUMETTOMILLA ALUEILLA ILMASTON LÄMMETESSÄ

Humppilan Urjalan Tuulivoimapuisto. Voimamylly Oy Humppila - Urjala

Finnish climate scenarios for current CC impact studies

SMG-4500 Tuulivoima. Kuudennen luennon aihepiirit. Tuulivoimalan energiantuotanto-odotukset AIHEESEEN LIITTYVÄ TERMISTÖ (1/2)

Vinkkejä sään ennakointiin ja sään muutosten havainnointiin

Tuulivoiman teknistaloudelliset edellytykset

ILMASTOMALLEIHIN PERUSTUVIA ARVIOITA TUULEN KESKIMÄÄRÄISEN NOPEUDEN MUUTTUMISESTA EI SELVÄÄ MUUTOSSIGNAALIA SUOMEN LÄHIALUEILLA

Aerosolimittauksia ceilometrillä.

Testbed-havaintojen hyödyntäminen ilmanlaadun ennustamisessa. Minna Rantamäki TUR/Viranomaisyhteistyö ILA/Ilmanlaadun mallimenetelmät

KASVIATLAS 2015: TILASTOKARTTOJA (Raino Lampinen )

Tuulimittausten merkitys ja mahdollisuudet tuulipuiston suunnittelussa ja käytössä

Geologian tutkimuskeskus Q 19/2041/2006/ Espoo JÄTEKASOJEN PAINUMAHAVAINTOJA ÄMMÄSSUON JÄTTEENKÄSITTELYKESKUKSESSA

KASVIATLAS 2017: TILASTOKARTTOJA (Raino Lampinen )

KASVIATLAS 2018: TILASTOKARTTOJA (Raino Lampinen )

LOKINRINNE 1, ESPOO KAUPUNKIYMPÄRISTÖN TUULISUUSLAUSUNTO

Pakkaset ja helteet muuttuvassa ilmastossa lämpötilan muutokset ja vaihtelu eri aikaskaaloissa

Ympäristöministeriön asetus Eurocode-standardien soveltamisesta talonrakentamisessa annetun asetuksen muuttamisesta

Välkeselvitys. Versio Päivämäärä Tekijät Hyväksytty Tiivistelmä. Rev CGr TBo Hankilannevan tuulivoimapuiston välkeselvitys.

Tuulivoimaa sisämaasta

KASVIATLAS 2012: TILASTOKARTTOJA (Raino Lampinen )

Alustan heterogeenisyys

Ensimmäisiä tuloksia SETUKLIM-hankkeesta (Sektoritutkimusohjelman ilmastoskenaariot)

Säätiedon hyödyntäminen WSP:ssä

Välkeselvitys. Versio Päivämäärä Tekijät Hyväksytty Tiivistelmä. Rev CGr TBo Ketunperän tuulivoimapuiston välkeselvitys.

Tiesäämallin asemaja hilaversion validointi. UbiCasting Workshop Marjo Hippi / Met. tutkimus

SMG-4500 Tuulivoima. Kolmannen luennon aihepiirit ILMAVIRTAUKSEN ENERGIA JA TEHO. Ilmavirtauksen energia on ilmamolekyylien liike-energiaa.

Välkeselvitys. Versio Päivämäärä Tekijät Hyväksytty Tiivistelmä

Seurantalaskimen simulointi- ja suorituskykymallien vertailu (valmiin työn esittely) Joona Karjalainen

Datanhaku www-käyttöliittymästä Mikko Parviainen, Ilmatieteen laitos / tietojärjestelmät mikko.parviainen@fmi.fi

SMG-4500 Tuulivoima. Kahdeksannen luennon aihepiirit. Tuulivoiman energiantuotanto-odotukset

Sään ja ilmaston vaihteluiden vaikutus metsäpaloihin Suomessa ja Euroopassa Understanding the climate variation and change and assessing the risks

ILMANLAADUN SEURANTA RAUMAN SINISAARESSA

KANSALLINEN LIITE STANDARDIIN. SFS-EN EUROKOODI 1: RAKENTEIDEN KUORMAT Osa 1-4: Yleiset kuormat. Tuulikuormat

KASVIATLAS 2011: TILASTOKARTTOJA, Raino Lampinen

Pohjois-Karjalan tuulivoimaselvitys lisa alueet, pa ivitetty

Rikkidioksidin ja haisevien rikkiyhdisteiden pitoisuudet tammi-kesäkuussa 2017

Rikkidioksidin ja haisevien rikkiyhdisteiden pitoisuudet tammi-kesäkuussa 2016

ACCLIM II Ilmastonmuutosarviot ja asiantuntijapalvelu sopeutumistutkimuksia varten Kirsti Jylhä, Ilmatieteen laitos ISTO-loppuseminaari 26.1.

Ulkoilun tulevaisuuden kuvat ja ennusteet Suomessa

Sodar tuulimittaustekniikka

Kalajoen Keskuskarin aallokkoselvitys

Helsinki Testbedin säätuotteet tänään ja tulevaisuudessa

Satakuntaliitto Mannertuulialueet Satakunnassa Projektisuunnittelija Aki Hassinen Projektisuunnittelija Aki Hassinen 1

KEHITYSTRENDIT. Suomen Matkailuasiantuntijat Oy Travel Industry Experts Finland Ltd. Heikki Artman Art-Travel Oy

Projektisuunnittelija Aki Hassinen 1

Kaavoitukseen ja suunnitteluun liittyvät Ilmanlaatuselvitykset. Katja Lovén

KIINTOPISTEREKISTERI N2000-LASKENTATILANNE Matti Musto / Etelä-Suomen maanmittaustoimisto

Hernesataman kaavoitus, tuulisuus

Latamäen Tuulivoimahanke, Luhanka

KAICELL FIBERS OY Paltamon biojalostamo

Synoptinen analyysi. Meteorologi Vesa Nietosvaara Ilmatieteen laitos. HydMet, /20

ASUINKERROSTALON ÄÄNITEKNISEN LAADUN ARVIOINTI. Mikko Kylliäinen

MAINOSTILA MAINOSTILA MAINOSTILA. Maisema Luonto 2011 MAINOSTILA. Koko: 300 x 400 mm. + mainostila

Saarijärvi i Merja Paakkari, Hafmex Wind Oy

Teema 3: Tilastollisia kuvia ja tunnuslukuja

TTY Mittausten koekenttä. Käyttö. Sijainti

Välkeselvitys. Versio Päivämäärä Tekijät Hyväksytty Tiivistelmä

Pohjoismaisen geenipankin informaatiojärjestelmä on nimeltään SESTO (=Seed store) ja se sisältää tietoja lähes kaikista geenipankin omista

Kemometriasta. Matti Hotokka Fysikaalisen kemian laitos Åbo Akademi

Mistä on kyse? Pilvien luokittelu satelliittikuvissa. Sisältö. Satelliittikartoitus. Rami Rautkorpi Satelliittikartoitus

Aaltomittaukset ja aaltomallilaskelmat Helsingin rannikkovesillä

Sää- ja kelitiedot älyliikenteeseen. Rengasfoorumi Älyliikenne (ITS) :

Miten Suomen ilmasto muuttuu tulevaisuudessa?

Virhearviointi. Fysiikassa on tärkeää tietää tulosten tarkkuus.

JHS 163 Suomen korkeusjärjestelmä N2000 Liite 3. Geoidimallit

Kojemeteorologia. Sami Haapanala syksy Fysiikan laitos, Ilmakehätieteiden osasto

Kojemeteorologia. Sami Haapanala syksy Fysiikan laitos, Ilmakehätieteiden osasto

TIEMERKINTÖJEN PALUUHEIJASTAVUUSMITTAUKSET. MITTALAITTEIDEN VALIDOINTI JA VUODEN 2013 VERTAILULENKKI Tiemerkintäpäivät Jaakko Dietrich

Pohjois-Savon tuulivoimaselvitys lisa alueet 2

Kaupunkiluonto ja ekosysteemipalvelut

Merja Paakkari, Hafmex Wind Oy Erkki Haapanen, Tuulitaito 10/2011

Sektoritutkimusohjelman ilmastoskenaariot SETUKLIM. 12 Climate scenarios for Sectoral Research. Tavoitteet

METEORIEN HAVAINNOINTI III VISUAALIHAVAINNOT 3.1 YLEISTÄ

SMG 4500 Tuulivoima. Luentotiivistelmät

Transkriptio:

11 Suomen Tuuliatlas Väliraportti 3 12.5.2009

22 Työn edistyminen Raportissa on käyty läpi työn edistyminen kuva 1 mukaisin otsikoin. Aikataulun osalta voidaan todeta yleisesti: - numeerisen säämallin (AROME) ajot (72 kk) ovat aikataulussaan, - tuulimittaukset (muut kuin IL:n sääasemat) ovat käynnissä, joskin Helsinki Tesbedin mittaukset (WXT-anturi) näyttävät sisältävän ajoittaisia virheitä, - aerodynaamisen rosoisuuden määrittelyyn liittyvää tutkimusta on tehty pääosin vasta vuoden 2009 aikana, - WAsPin käyttöön mesoskaalamallin jatkona on jouduttu käyttämään ennakoitua enemmän aikaa ja kehitystyö jatkuu edelleen, - WAsPin käytön automatisoinnin kehittämien Risössä (DK) on kesken, - operatiiivisessa käytössä olevan mesoskaalamallin verifiointi on työsuunnitelman mukaisesti jatkuvaa, - AROMEn ja WAsP:n yhteiskäytön optimointi. Huomiota tulee kiinnittää mesoskaalamallilla (AROME) tuotettujen tulosten (tuulienergia resurssikartta) merkityksen ja käytettävyyden, sekä resurssikartan tietojen käytön pienen mittakaavan (tuulivoimalakohtaisten) tuulisuusarvojen tuottamisen selvittämiseen Atlaksen käyttäjille. Esimerkiksi Ruotsin uusi tuuliatlas on ensisijaisesti resurssikartta, jota ei suoraan voida käyttää esim. paikkakohtaiseen WAsP laskentaan. 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 2008 2009 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Kuva 1. Työsuunnitelman yhteydessä esitetty tehtävien aikataulutus.

33 Rajakerros (ABL) Havaintoaineistoa, jota käytetään paikkakohtaisen (z 0, stabiilius, esteet,..) vertikaalisen tuuliprofiilin, puuskaisuuden ym. tutkimiseen sekä WAsP:n ja päivittäisen AROMEn verifiointiin on kertynyt edellisen raportin (29.1.09) mukaisesti. Lisäksi on saatu käyttöön Helsingin Yliopiston operoiman Hyytiälän tutkimusaseman (pääasiassa hiilitasapainotutkimusta) 74 metrisen tutkimusmaston tuuli- ja lämpötilahavainnot. Merkittävänä puutteena mittauksissa on Vaisalan Profilerin (Hki Malmi) puuttuminen edelleen rikkoontumisensa jälkeen. Ko laitteella olisi saatu erittäin merkittävää tietoa erityisesti suihkuvirtauksista. Tuulen puuskaisuus Tender: Annual 10 min average for wind speed maximum and wind speed maximum for 3 s gust wind at required altitudes. Tämän osalta on ehkä syytä tarkentaa ja varmentaa mitä lopputuloksiin per hilaruutu halutaan. Tuulen puuska-arvo ja turbulenttisuus tulee antaa kussakin hilaruudussa. Numeerisissa malleissa turbulenttinen kineettinen energia (TKE) on ennustettava suure. Se ei kuitenkaan suoraan kerro tuulen maksimiarvoa, joten kirjallisuudessa on runsaasti erilaisia tutkimuksia maksimituulen ja puuskaisuuden määrittämiseksi numeeristen mallien antamasta TKEstä (Brassaur, 2001; Wischers Schreur, B. & G. Geertsema, 2008.), Monin-Obukhov vertikaalisesta tuuliprofiilista (Woetmann Nielsen, N. and C. Petersen, 2001), tai sääasemien tuulimittauksista maaston rosoisuuden ja korkeuden funktiona (Wieringa, 1972). IL:n tuulimittauksissa mitataan (taltioidaan) 3 sekunnin puuskanopeus 10 minuutin ajalta. Turbulenssia ei mitata. Tuulen puuskaisuuden määrittäminen ja siihen liittyvä tutkimus/kehitystyö on ollut käynnissä alkuvuoden ja jatkuu edelleen. Puuskaisuutta tuulivoiman kannalta oleellisilla korkeuksilla on arvioitu AROMEn tuuliarvojen, vertikaalisen tuuliprofiilin, stabiiliuden ja TKE:n avulla. Teoriapohjaisia arvoja on verrattu Loviisan maston (140m) mittaustuloksiin, ja tämän pohjalta muokattu arviointiin tarvittavaa parametrisointia. Vastaava työ on meneillään Hangon (WPD), Isosaaren ja Pyhätunturin osalta. Tämän työn tuloksena voidaan esittää puuskaisuuden ja turbulenttisuuden tyypillinen vaihtelu vuodenajan, stabiiliuden, tuulen nopeuden ja suunnan sekä korkeuden funktiona erilaisissa maastoissa edustavilla paikoilla (edustavat mastomittaukset). Tavoitteena on myös määrittää menetelmä jolla puuskaisuuden arvo eri korkeuksilla ja eri tuulennopeuksilla saadaan AROMEn tuloksista.

44 Kuva 2. Esimerkki tuulen puuskakertoimen riippuvuus korkeudesta ja tuulen suunnasta Loviisassa. Lämmin meri. Merijää Merijään vaikutusta rannikon tuuliolosuhteisiin tutkitaan Arome-mallia hyväksi käyttäen. Ajojen reunaehtoina käytetään Atlas-projektin Hirlam-kenttiä, ja tuuliolosuhteet mallinnetaan koko Suomen alueelle. Tätä tapaustutkimus tyyppistä tutkimusta varten on valittu Märketin mittausaseman havaintojen perusteella kahdeksan eri vuorokautta talvikaudelta. Kriteerit päivien valintaan olivat tuulen suunta jokaisesta väliilmansuunnasta (koillinen-kaakko-lounas-luode), sellaisissa tapauksissa joissa tuulen nopeus on ollut kohtalaista ja lämpötila on ollut mahdollisisimman lämmin tai kylmä. Jokaista näitä kahdeksaa vuorokautta kohti on tehty malliajoja, joissa koko pohjoisen Itämeren pintalämpötila on pakotettu joko +3 C tai -3 C lämpötilaan, eli yhteensä 16 tapausta. Nämä malliajot ovat valmistuneet huhtikuun lopulla ja tulosten analysointi on alkamassa. Kuva 2 on esimerkki lämpimän tapauksen tuloksista, joissa tuuli on Märketin havaintojen mukaan ollut kaakosta.

55 Kuva 3. Vasemmalla puolella on esitettynä tuulen nopeus 10m korkeudelta lämpimällä pinnalla, oikeassa kuvassa vastaavasti kylmällä pinnalla. Tuulinuolet kertovat tuulen suunnasta, ja tuulen nopeudet on kuvattu väriskaalalla. Lappi Lapin tuuliolojen tarkastelu ja kuvaaminen on erikseen mainittu tarjouspyynnössä. Tässä projektissa tunturialueen tuulisuuden mallintamisen verifiointiin käytetään pääasiassa Sodankylä (18m + 50 m) - Luosto-Pyhätunturi alueen tuulimittauksia, joista Pyhätunturin mittauksia on laajennettu (4 mittauspistettä laella ja rinteissä) tätä projektia varten. On huomattava, että mesoskaalamallin 2,5x2,5 km 2 hilaruudussa pinta-alaltaan pienet tunturit eivät näy oikeassa korkeudessaan, sillä hilaruudussa käytetty maaston korkeus vastaa hilaruudun keskimääräistä korkeutta. AROMEssa mallin käyttämä (laskenta)korkeus on korkeus (m) mallin käyttämästä keskimääräisestä maanpinnasta.

66 WAsPin modifointi Suomen ilmastoon WAsP:n paramerisointitarkasteluja on jatkettu käyttäen pääasiassa Helsinki Testbedin havaintoaineistoa. Tanskassa DTU (Risö) on jatkanut WAsP:n modifiointia paremmin Suomen oloihin sopivaksi, samoin kuin maaston rosoisuuden määrittämisen ja WAsP-ajojen automatisointia projektissa määriteltyjen erikoisalueiden käsittelyä varten. Maaston rosoisuus z 0 Työ, joka työsuunnitelmassa oli kaavailtu tehtäväksi projektin alkuvaiheessa, on saatu valmiiksi. Työ maaston rosoisuuden määrittämiseksi maankäytönkartoista siirtyi myöhäisempään vaiheeseen priorisointisyistä, koska maankäytönkarttoja ja niistä määritettyä rosoisuutta z 0 ei voitu hyödyntää AROME-ajoissa, vaan sen käyttö liittyy ensisijaisesti WAsP:iin. Aerodyynaamisen rosoisuuden määrittämistä maankäytön kartoista (25 m resoluutio) on tutkittu käyttämällä erityisesti Sodankylän ja Hyytiälän mastomittauksia, sekä eri maastotyypeille tehtyjä kansainvälisiä tutkimuksia. Erityistä huomiota on kiinnitetty metsän tiheyden ja eri metsätyyppien vaikutukseen aerodynaamisen rosoisuuden arvoon. Kullekin maankäytön kartan maastotyypille/luokalle on määritetty z 0. Toistuvuus Tender: Maximum 10 min average wind speed over a 50 year period and a wind speed maximum for 3 s gusts of wind at requested altitudes. Tässä vaiheessa tuulen 50-vuoden toistuvuus on laskettu 10 m tuulelle.

77 Kuva 4. 50-vuoden toistuvuustasot 10 m tuulelle. Arvot on laskettu ERA-40 aineistosta. ERA:n hilaruutuarvot on interpoloitu 1km*1 km hilaruudukkoon. Malliajot: AROME ja WAsP AROME-ajot ovat aikataulussa, vaikka talven aikana priorisointia supertietokoneella hieman laskettiinkin erityisesti IL:n ilmastonmuutosmallinnusten edistämiseksi. AROME January 1991 1993 2000 2007 1989 2004 February 1989 1992 1998 2006 1989 1994 Valmiit March 1991 1994 2002 2006 1997 2006 Ajossa April 2000 2003 2005 2005 2007 2004 May 1991 1996 2000 2005 2000 1994 June 1989 1991 1992 1994 2000 1997 July 1992 2000 2002 2006 1999 1997 August 1994 1997 2001 2007 2005 2006 September 1991 1996 2003 2006 2005 1993 October 1995 1997 1998 1999 2005 1992 November 1992 1997 2004 2005 1999 2002 December 1989 1990 2000 2002 1992 2000 Taulukko 1. AROME-ajojen edistyminen

88 AROMEn käyttämä maaston aerodynaaminen rosoisuus z 0 ja sen vaikutus vertikaaliseen tuuliprofiiliin on ollut jakson aikana varsin tarkan analysoinnin kohteena. Rosoisuus (m) voidaan laskea yhtälöstä (Charnock): z 0 = 0.015*sqrt(Uflux2 + Vflux2)/tiheys/painovoiman kiihtyvyys Kuten oheisesta kuvasta voidaan havaita AROMEssa kussakin tilanteessa/mallinnuksessa käytetty rosoisuus vastaa erittäin hyvin em. yhtälöllä ko tilanteeseen laskettua rosoisuutta. Kuva 5. Charnockin yhtälöllä lasketun ja AROMEn käyttämän rosoisuuden z0 (m) vastaavuus merellä. Hilaruudulle lasketun rosoisuuden z 0 arvo riippuu mm meren ja maan osuuksista ko ruudussa. Seuraavassa kuvassa on esitetty maan suhteellinen osuus kussakin hilaruudussa AROME-mallissa.

99 Kuva 6. Maan osuus kussakin AROMEn hilaruudussa. Rannikko- ja saaristoalueella epähomogeenisessa maastossa (pienet saaret) AROMEn käyttämä maaston rosoisuus johtaa tuulen nopeuden yliarviointiin lähellä pintaa. Mallivertailut osoittavat, että tulos tuulisuuden kannalta paranee huomattavasti, kun AROMEN tuloksesta puhdistetaan mallissa tällaiselle 2,5x2,5 km 2 hilaruudulle käytetty z 0 puhdistetaan pois (WAsP) ja näin saatua tuulijakaumaa (Weibull) käytetään syöttötietona 250x250 m 2 hilaruudukkoon WAsPilla laskettavaan tuulisuuteen, kun rosoisuus z 0 määritetään maankäytön karttojen perusteella. AROMEn tuottamaa ASCII-aineistoa Tuuliatlasta varten on suurkoneella jo yli 70 % koko määrästä ja sitä on kopioitu mm. siirrettävälle kovalevylle PC:llä tapahtuvaa jatkokäsittelyä varten. Ensimmäinen kokonainen kuukausisetti (joulukuu) koko maan aineistolla on annettu karttaserverille vietäväksi. Useiden muidenkin kuukausien laskentaan esimerkiksi keskiarvojen osalta on täysi valmius. AROMEn joulukuun aineistosta (4 valittua joulukuuta) on tehty testialueelle Saaristomerellä kuhunkin AROMEn ruutuun tuuliaineiston aikasarjat, testiluonteisesti kaikkiin ruutuihin aluksi 50 m tasolta. Aikasarjoista tehtiin WAsPilla sen oman formaatin mukaiset tuuliklimatologiatiedostot eli. lib-tiedostot, käyttäen AROME-mallin omaa karkeampaa rosoisuustietoa. Testialueelle tehtiin AROME-ruutujen kokoisia laskenta-alueita (WAsPin Resource grids ), joissa kunkin pienen ruudun koko oli 250 m. Tällöin karttana oli tarkin rosoisuus- ja korkeustieto testialueelta, sen sijaan testialueen ulkopuolella, reuna-alueilla, oli käytössä epätarkempaa korkeus- ja

10 rosoisuusaineistoa. Koko testialueen laskenta ruutukohtaisilla lib-tiedostoilla sujuu nopeasti, sen sijaan laskenta-alueiden määrittäminen ja sitä edeltävien lib-tiedostojen luonti vie enemmän aikaa, koska toimiin liittyy runsaasti koordinaattien syöttämistä sekä tiedostonimien antamista. Pikkuruuduista (250 m ) tiedot (esimerkiksi tuulen nopeus, A, k) voidaan tallentaa matriisimuodossa. Kyseiset tiedostot voidaan yhdistää yhdeksi tiedoksi esimerkiksi karttaserveriä varten. AROMEn tuottaman tuulennopeuskarttaaineiston perusteella tehty seuraava kuva. antaa yleiskuvan tuulen nopeuden muutoksesta 50 metrin korkeudella siirryttäessä avomereltä kohti rannikkoa (Saaristomerellä). Kuva 7. AROMEn ruutukohtaisista tuulen nopeuden 50 m tason joulukuun keskiarvoista piirretty karttakuva Saaristomeren alueella WAsPilla laskettu aineisto (alla oleva kuva) on tehty 250 m resoluutiolla ja siinä näkyy orografian ja rosoisuuden paikallinen vaikutus tuuliklimatologiaan.

11 Tämä testialueen laskentatyö oli tyyppillisesti ikäänkuin yksi projekti WAsPin käyttäjän kannalta, sillä erolla, että kukin laskentaruutu käytti omaa lib-tiedostoaan. Kooltaan alue vastasi n 1/100 koko rannikkokaistaleesta, joka ulottuu Virolahdelta Tornioon. Jotta työmäärästä selviäisi 100 päivässä, täytyy työvaiheet olla automatisoitavissa hyvin pitkälle. WAsPin käyttämisestä lib-tiedostojen sarjatuotantoon sekä laskentaruutujen koordinaatien sekä muun datan lukemisesta yhtenä massana tullaan pitämään työryhmäkokous Risössä 13. toukokuuta 2009. Samalla saamme kuulla uusimman WAsP-version lib-tiedostojen ja resurssikarttojen sarjatuotantoa helpottavista ominaisuuksista. Kuva 8. AROMEn tuloksista lasketuista ruutukohtaisista lib-tiedostoista WAsPin tuottama tuulen nopeuden jakauma 250 m resoluutiolla 50 m korkeudella. Aineistona oli joulukuun tuuliatlasajot, kartta Saaristomeren alueelta. Tähänastisten tulosten perusteella olisi perusteltua, että lopputuotteessa tulokset esitetään yleensä 2,5x2,5km 2 hilassa, mutta epähomogeenisessa maastossa (rannikko, saaristo, tunturit) suoraan 250x250m 2 hilassa (eli näille alueille ei lainkaan 2,5x2,5 km 2 esitystä). Low level jet (LLJ) Alemman ilmakehän suihkuvirtaukset (LLJ) on vaadittu otettavaksi huomioon tuuliatlaksessa. LLJ:tä ja sen vaikutusta ei voida saada esille tavallisten säähavaintojen ja WAsP:in käyttöön perustuvassa tuulitarkastelussa (vrt. Tuuliatlas vm 1991).

12 Suihkuvirtaus määritellään usein tuuleksi jonka nopeus on vähintään 2 m/s suurempi kuin sen yläpuolella oleva vapaan ilmakehän tuuli (geostrofinen tuuli). LLJ tulee AROME mallinnuksessa mukaan osana laskentaa, joten sitä ei käsitellä erillisenä ilmiönä. Tähänastisen mallitulokset osoittavat, että LLJ:n vaikutus näkyy keskimääräisissä vertikaalisissa tuuliprofiileissa. Eräät Helsinki Testbedin mittaukset osoittavat mahdollisesti, että LLJ saattaa lyhytaikaisesti esiintyä huomattavasti alempanakin kuin mitä AROME:n mukaan olisi tilanne. Kaikkiaan kuitenkin LLJ:n verifiointi on tämän projektin yhteydessä vaikeata edustavien mittausten puuttuessa. Kuva 9. AROMElla laskettu tuulen nopeuden vertikaalinen profiili länsirannikolla neljässä hilapisteessä (alempi punainen ruudukkorivi). Joulukuu 200. LLJ:n esiintyminen alhaalla vaikeuttaa mm WAsP:n käyttöä laskettaessa tuulisuusjakaumaa AROMEN 2,5 km hilasta 250 m hilaan.

13 Verifiointi Verifioinnin tarkoituksena on arvioida ennustetun tuulikentän laatua ja luotettavuutta verrattuna havaittuihin tuuliin. Myös havainnot sisältävät virheitä ja siksi myös havaintojen virhettä pyritään arvioimaan. Arome mallin ennusteiden verifiointi/validointi etenee suunnitelman mukaisesti. Havaintodata on saatu verifiointiin Helsinki Testbed alueen havaintomastoilta ja muutamilta muilta mastopaikoilta, kuten Hangon Koverharista.. Aineiston muokkausohjelmistot verifiointia varten ja havaintojen laaduntarkistusmenetelmät on saatu valmiiksi. Tämä ei poista mahdollisuutta, että jotain lisätarkasteluja/analyysejä joudutaan vielä jatkossa tekemään. Testbed-havainnot on laatuvarmistettu tilastollisella aikasarja-menetelmällä, mutta ristiintarkastelua eri asemien tai eri antureiden välillä ei ole tehty. Muiden mastojen havaintoja käytetään myös verifioinnissa. Niiden instrumentointi on kuitenkin erilainen ja niissä on myös enemmän mastoista ja muista esteistä johtuvia havaintovirheitä kuin Testbed-havainnoissa. Tesbed-havainnoissa näyttäisi olevan jonkin verran lyhytaikaisia satunnaispiikkejä, joiden tunnistamiseksi on kehitetty edellä mainittu tilastolliseen aikasarja-analyysiin perustuva menetelmä. Tarkasteltu havaintomastojoukko sisältää tällä hetkellä 41 asemaa, joista kaikki eivät ehkä sovellu lopulliseen verifiointiin. Suurin osa asemista sijaitsee Helsinki Testbed alueella ja osa on perinteisiä radiomastoissa olevia antureita ja varsinaisia tuulienergian mittaamiseen tarkoitettuja mastoja kuten Hangon Koverharissa oleva 100 metriä korkea masto. Muuten mastojen korkeus vaihtele 51 metristä 120 metriin ja tyypillisen maston mittauskorkeus on n. 80 metriä. Muutamat mastot ovat vieläkin korkeampia (Kivenlahti, Kuopio, Rovaniemi,..). Arome-mallin rutiiniversion tulokset on verifioitu jaksolta 1.7.2008 31.12.2008. Verifioinnin/validoinnin tuloksia Käytössä oleva asemalista on seuraava: boxby_80m, harmaja_50m, makiluoto_83m, hanko_73m, hanko_100m, bagaskar_83m, ahjo_80m, juhanila_100m, isosaari_83m, suvisaaristo_61m, luhtaanmaki_61m, stromso_81m, pirttisaari_64m, degero_81m, essvik_86m, grevbole_86m, monninkyla_80m, orrengrund_83m, oulunkyla_92m, padva_79m, viirila_81m, tirmo_81m ja roihuvuori_100m Kaikista asemista ei ole täydellistä 6 kuukauden datajaksoa ja siksi asemien keskinäinen vertailu ei ole aina helppoa. Tavallisesti havainnot on tehty 10 minuutin välein ja ne edustavat tuulen nopeuden 10 minuutin keskiarvoa. Toistaiseksi on valittu lähinnä mallin ennustusaikaa oleva yksittäinen havaintoarvo. Kaikille havainnoille on tehty laaduntarkistus. Laaduntarkistus on kaksiosainen. Aluksi havaitun tuulen nopeuden perusteella annetaan virheluokkaestimaatteja asteikolla 0-3.

14 Luokka 0 edustaa luotettavaa havaintoa ja luokka 3 sellaisia havaintoja, joissa tuulen nopeus on yli 33 m/s tai sen on virhejakautumassa äärireunalla 99.9 % / 0.1% todennäköisyydellä. Luokkaan 2 tulevat tuulen nopeudet 30-33 m/s ja virhejakautuman todennäköisyydet 99.0-99.5 % ja 0.5-1.0 %. Luokkaan 1 tulevat tuulen arvot 27-30 m/s ja virhejakautuman todennäköisyydet <99.0 % ja >1.0 %. Laaduntarkistuksessa ennustetaan Kalman suotimella (2 tilamuuttujaa) aikasarjassa uutta havaintoa ja ennustetun havainnon virhettä verrataan todennettuun virheen jakautumaan edellä kuvattujen jakautuman todennäköisyyksien avulla. Arome-mallin tuuliennusteet on valittu lähimmän hilapisteen ennuste kaikille valituille mallitasoille 30 m, 33 m, 38 m, 40 m, 50 m, 60 m, 65 m, 75 m, 77 m, 80 m, 93 m, 100 m, 125 m, 150 m ja 175 m. Ennusteista on laskettu virhe keskivirhe (Mean error, ME), virheen hajonta (Standard deviation of error, STDE) ja neliöllinen keskivirhe (Root mean square error, RMSE), virheen luokiteltu jakautuma. Näistä verifiointisuureista on tehty erilaisia graafisia tulosteita. Näitä ovat mm. hajonta-jakautumat, ennuste-havainto-aikasarjat jne. Yhteenvetoja kaikista tuloksista ei ole vielä tehty mutta yksittäisistä asemista ja ennustepituuksista (vuorokaudenajoista) on laskelmat tehty. Yleisenä piirteenä tuloksista voidaan todeta, että useimmilla asemilla mallin tuottama keskituuli mittarikorkeudella on suurempi kuin havaittu (negatiivinen bias). Tulokset ehkä vielä hieman muuttuvat kuin aineiston koko kasvaa. Myös havaintovirheiden eliminointi saattaa muuttaa vielä tuloksia.

15 Esimerkkejä tuloksista Oheisessa esimerkkejä Helsinki Testbedin alueen mastojen käytöstä AROME-mallin tulosten verifioinnissa. Kuva 10. Ennusteiden (punainen) ja havaintojen (vihreä) aikasarjakuva. Asema 27. Kuva 11. Ennusteiden ja havaintojen yhteisjakaumakuva.

16 Kuva 12. Ennusteiden keskivirheen (ME) jakauma eri ajanhetkillä (huom. UTC aika). Eri värit vastaavat eri korkeuksia. Ennusteiden keskimääräinen pystyprofiili ja keskimääräinen havaintoarvo. Kuva 13. Ennusteiden keskimääräinen vertikaalinen nopeusprofiili (vihreä) sekä mastossa mitattu keskinopeus (punainen).

17 Lappi IL:n Sodankylän observatorion mastohavaintoja hyödyntävään rutiiniverifiointiin on lisätty alkuvuodesta kaksi AROME-versiota. Kuva 14. Esimerkki mallitulosten verifioinnista Sodankylän mittauksiin. Ennustettu (FC) tuuli 10 m ja mitattu (OBS) tuuli 18 m korkeudella maanpinnasta. 24 h ennusteet eri väreillä.. Ylempi kuva HIRLAM 7,5 km ja alempi AROME 2,5 km.

18 Lappi (tunturit) Tunturialueiden osalta AROME-verifiointiin ja koko mallisystemmin AROME+WAsP vertailuun voidaan käyttää vain tätä 1.6.2008 alkaen tehtyjä tuulimittauksia: AROMEa on ajettu tälle alueelle vasta Tuuliatlasprojektin Tuntureiden osalta mallivertailua tehdään Sodankylän observatorion sekä Luostotunturin ja Pyhätunturin tuulimittausten avulla. Kuva 15. Tuulimittareiden sijainti Pyhätunturilla. Laella mittauskorkeus on + 60 m, eli 540 m merenpinnasta.

19 Kuva 16. AROME-mallin korkeuskartta (2,5 km hila) Pyhätunturin ja Luoston alueella. Kuva 17. AROMElla Pyhätunturin alueelle laskettu keskimääräinen tuulen nopeus (oranssi) sekä Pyhätunturin laella tele-mastossa (490+60 m a.s.l) AROME korkeuksilla keskimääräisestä maanpinnasta Joulukuussa 2008.

20 Edellisessä kuvassa on esimerkki mallin antamasta keskituulennopeudesta Pyhätunturin alueella sekä Pyhätunturin laella mitatusta tuulennopeudesta. Joulukuussa tilanne on keskimäärin hyvin stabiili lähellä maanpintaa (inversiokerros) ja inversion yläpuolelle syntyy suihkuvirtauksia, jotka näkyvät myös keskimääräisessä nopeuden vertikaaliprofiilissa. Kuvan tulos poikkeaa aikaisemmista tutkimustuloksistamme siltä osin, että tunturin laella mitattu tuulen nopeus on tässä selvästi suurempi kuin geostrofisen tuulen nopeus (+ low level jet). Speed up?? Alustavat tulokset Lapin tuntureiden osalta ovat vielä hieman epävarmoja, joten toukokesäkuussa on panostettava ennakoitua enemmän AROMEn tulosten analysointiin. Ilmastonmuutoksen vaikutus Tuulen muuttumista on tarkasteltu edustavien säähavaintoasemien, ilmastomallien avulla sekä merijään vaihtelun avulla. Sääasemat Tuulioloissa tapahtuneet pitkän aikavälin muutokset ovat hyvin hankalasti todennettavissa tehtyjen tuulihavaintojen perusteella, koska pitkiä ja homogeenisia tuulen nopeuden havaintoaikasarjoja on käytettävissä hyvin rajoitetusti. Vaikka tuulen nopeutta mitataan Ilmatieteen laitoksella nykyäänkin lähes 160:llä sääasemalla, niin tähän tutkimukseenkin valikoitui ainoastaan 13:a sääaseman tuulihavainnot. Mutta kuten edellä kävi ilmi, niin vielä näiltäkin tiukkojen kriteerien avulla valituilta sääasemilta löytyi runsaasti ongelmia. Havaintoaikasarjoissa esiin tulleet trendit olivatkin kaikissa tapauksissa selitettävissä joko teknisten ongelmien tai ns. ympäristötekijöiden aiheuttamiksi. Tämän suhteen ongelmattomia maasääasemia löytyi ainoastaan yksi, eli Jokioisten Observatorio. Tutkimukseen valikoitujen osalta tutkimuksen tulokset olivat yhtä poikkeusta lukuun ottamatta ongelmattomia. Rannikko- ja merisääasemat sijaitsevat avoimilla ja esteettömillä paikoilla ja tämän lisäksi näiden asemien tuulianturit sijaitsevat yleensä korkeammalla kuin maa-asemilla olevat tuulianturit. Jos tuulioloissa siis olisi tapahtunut todellisia muutoksia, niin se olisi parhaiten nähtävissä juuri näiden tutkimukseen valittujen suhteellisen harhattomien ja homogeenisten rannikko- ja merisääasemien havainnoista. Koska tällaisia trendejä ei tutkimuksessa kuitenkaan havaittu, niin voidaan todeta, että tämän tutkimuksen valossa ei siis ainakaan nyt käytettävissä olevien kolmen tunnin välein tehtyjen synoptisten tuulihavaintojen (= 10 minuutin keskituuli) perusteella löydy evidenssiä siitä, että Suomen tuuli-ilmastossa olisi edellisten vajaan viidenkymmenen vuoden aikana tapahtunut mitään laaja-alaisempia muutoksia. (Laajempi tutkimusraportti liitteenä).

21 Kuva 18. Tutkimukseen valitut sääasemat. Ilmastomallit Ilmastonmuutoksen vaikutusten arvioinnin osalta on tutkimussuunnitelman mukaisesti tukeuduttu käynnissä olevaan pohjoismaiseen projektiin.

22 Kuva 19. 50-vuoden maksimituulen prosentuaalinen muutos eri hilaruuduissa jaksosta 1961-1990 jaksoon 2071-2100 Käytetty malli on ruotsalainen RCAO ja globaalimalli, joko ECHAM4 tai HadAM3. Päästöskenaario on A2. Internet Ilmatieteen laitoksen internet-sivut on uusittu Tuuliatlaksen osalta. Esimerkiksi Googlehaku vie sivulle, jolla yhteenveto vuoden 1991 tuuliatlaksesta ja linkki uuden atlaksen sivuille. Hakusanat Ilmatieteen laitos, IL, FMI vie IL:n kotisivulle, josta Tuuliatlas haun kautta valikkoon joista yksi on http://www.fmi.fi/tutkimus_yhteiskunta/yhteiskunta_32.html

Kuva 20. Tuuliatlas-sivut 23