TRABAJO FIN DE MÁSTER

UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID FACULTAD DE GEOGRAFÍA E HISTORIA

MÁSTER UNIVERSITARIO EN

TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN GEOGRÁFICA

TRABAJO FIN DE MÁSTER CURSO 2020‐21

ELABORACIÓN DEL MAPA DE HIBRIDACIÓN DE ENERGÍA EÓLICA Y SOLAR EN ESPAÑA

ELABORATION OF THE WIND AND SOLAR ENERGY HYBRIDISATION MAP IN SPAIN

FERRES GONZÁLEZ, MANUEL JOSÉ

CONVOCATORIA: SEPTIEMBRE TUTORES:

Rocío Pérez Campaña.

Facultad de Geografía e Historia, Departamento de Geografía.

Francisco Javier Domínguez Bravo.

Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas.

Departamento de Energía.

RESUMEN

A fin de paliar los efectos negativos producidos por la emisión continuada de gases de efecto invernadero, se ha ido produciendo un incipiente aumento de las energías renovables en el sector energético. En este marco, España, caracterizada por sus largas horas de sol, busca una forma de combinar la energía solar y eólica para así optimizar al máximo el suelo útil, recurriendo a la hibridación de ambas tecnologías. En este trabajo se aporta una revisión del estado del arte, analizando en la literatura cuáles son las variables comúnmente implementadas en los Sistemas de Información Geográfica (SIG) relacionadas con la hibridación de energía solar y eólica. Se elabora además un modelo de análisis con el objetivo de hacer un primer acercamiento al futuro mapa de hibridación en el que trabaja el Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas (CIEMAT). El principal resultado ha sido la generación de una cartografía que muestra el terreno más apto para implementar la tecnología híbrida, así como aquel que se debería descartar según criterios ambientales, tecnológicos y socioeconómicos, obteniendo resultados potenciales favorables en una gran parte del territorio. Este trabajo preliminar será una importante base para el desarrollo posterior del proyecto por parte del CIEMAT.

Palabras clave: Hibridación, Energía eólica, Energía solar, SIG, Aptitud, Evaluación Multi- criterio.

ABSTRACT

In order to reduce the negative effects produced by the continued emission of greenhouse gases, there has been an incipient increase in renewable energies in the energy sector. In this context, Spain, characterised by its long hours of sunshine, is looking for a way to combine solar and wind energy in order to optimise the useful floor area, resorting to the hybridisation of both technologies. This paper provides a review of the state of the art, analysing in the literature which are the variables commonly implemented in Geographic Information Systems (GIS) related to the hybridisation of solar and wind energy. An analysis model is also developed with the aim of making a first approach to the future hybridisation map on which the “Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas”

(CIEMAT) is working. The main result has been the generation of a cartography that shows the most suitable terrain for implementing hybrid technology, as well as that which should be discarded according to environmental, technological and socioeconomic criteria, obtaining potentially favourable results in a large part of the territory. This preliminary work will be an important basis for further development of the project by CIEMAT.

Keywords: Hybridisation, Wind Energy, Solar Energy, GIS, Suitability, Multi-criteria Analysis.

AGRADECIMIENTOS.

En primer lugar, me gustaría darles las gracias a mis tutores Rocío Pérez y Javier Domínguez. Rocío, muchas gracias por ser un pilar positivo y acompañarme a lo largo de este curso, por brindarme oportunidades, apoyarme en las decisiones que he tomado y ofrecerme tu tiempo siempre que lo he necesitado. A Javier agradecerle la oportunidad que me dio para formar parte de su equipo en el CIEMAT, y así poder empezar a desarrollarme profesionalmente en el mundo de las energías renovables y los SIG, por toda la confianza que ha depositado en mí en todo momento, su paciencia, apoyo y por compartir conmigo sus conocimientos sobre energías renovables.

También a todo el equipo de eólica y solar del CIEMAT por su acogida, estando dispuestos en todo momento a ayudarme, ofrecerme sus recursos y permitirme colaborar con ellos en la redacción de un artículo.

Por último, dar las gracias especialmente a mi familia por haberme ofrecido la oportunidad de realizar este máster, haberme apoyado en toda mi trayectoria académica y estar siempre ahí.

ÍNDICE

1. INTRODUCCIÓN ... 6

2. ANTECEDENTES Y JUSTIFICACIÓN ... 9

3. OBJETIVOS ... 10

4. ÁREA DE ESTUDIO ... 10

5. FUENTES Y METODOLOGÍA ... 13

5.1. Revisión del estado del arte ... 13

5.2. Fuentes de datos, selección de variables, valores y tipo de análisis a realizar ... 17

5.2.1. Fuentes de datos, selección de variables y valores ... 17

5.2.2. Tipo de análisis a realizar ... 21

5.3. Procedimientos en ArcGIS Pro. ... 22

6. RESULTADOS ... 28

7. DISCUSIÓN DE LOS RESULTADOS Y LA METODOLOGÍA ... 33

8. CONCLUSIONES Y FUTURAS LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN ... 35

9. BIBLIOGRAFÍA ... 36

10. ANEXOS ... 41

ANEXO I. Parámetros extraídos de la revisión del estado del arte. ... 41

ANEXO II. Model Builder de la Peninsula, Islas Baleares, Ceuta y Melilla. ... 52

ANEXO III. Model Builder de Islas Canarias ... 53

1. INTRODUCCIÓN.

La constante degradación e impacto que se genera sobre el medioambiente se traduce de forma directa en una escasez de materias primas, entre ellas el agua o los alimentos. Esta degradación continua se ve acentuada por la creciente deforestación, calentamiento global y cambio climático (Díaz, 2012). El cambio climático, acelerado por el constante aumento de la emisión de gases de efecto invernadero debido a acciones antrópicas, genera grandes problemas a nivel mundial, tales como: pérdida de biodiversidad, aumento de la generación de residuos y empeoramiento de la salud humana (Zamora Martinez, 2015). A su vez como si de una cadena se tratase, a este cambio climático le acompaña un calentamiento global.

Varios índices indican que se ha producido un aumento de 1ºC de la temperatura sobre los niveles preindustriales, dejando entrever que se alcanzarían los 1,5 ºC en la primera mitad del siglo. Haciendo una revisión para los diferentes países, en España este aumento de temperatura es superior a los de la media en casi 0,5 ºC (IPCC, 2018). La última alusión por parte del IPCC se ha realizado en el verano de 2021, donde se ha publicado un nuevo informe que sigue sosteniendo la gravedad climática en la que se encuentra la sociedad.

Es en este escenario en el que los gobiernos deciden adoptar medidas para combatir la problemática, generando así la convención del Acuerdo de París de 2015 sobre cambio climático. El Acuerdo de París propone combatir este aumento de 1,5 ºC de la temperatura global, con diferentes medidas reflejadas en el código normativo de Katowice. Además, recalcan la necesidad de adoptar un objetivo a largo plazo para mantener la temperatura media mundial muy por debajo de los 2ºC sobre los niveles preindustriales (Di Pietro, 2017).

En Europa, casi de forma paralela, se lanzan propuestas desde la Comisión Europea, como el Pacto Verde Europeo y la Estrategia de economía baja en carbono para 2050. Ambas, en consonancia con lo pactado en el Acuerdo de París, exponen la necesidad de que se siga el camino hacia una neutralidad climática, proponiendo reducir el 50% de emisiones en 2030 en comparación con las producidas en 1990 y conseguir llegar a esa neutralidad climática en 2050, todo ello apoyado por cambios y soluciones realistas que aseguren una transición justa.

Gracias a las políticas impulsadas por la Unión Europea, el gobierno de España aprueba la nueva Ley de cambio climático y transición energética el pasado mes de mayo de 2021. Dicha ley tiene por objetivo asegurar los cumplimientos de las metas del Acuerdo de París por parte de España. La ley propone además facilitar la descarbonización de la economía, su transición hacia un modelo circular y promueve la adaptación de los impactos del cambio climático implantando un modelo de desarrollo sostenible capaz de crear empleo y disminuir desigualdades (Gobierno de España, 2021). Así pues, con objeto de lograr una transición energética y reducir la utilización de los hidrocarburos, la nueva ley expone en su artículo 9 que no se otorgarán más permisos de investigación o concesiones de explotación de hidrocarburos, así como tampoco se otorgarán autorizaciones para explotarlos donde se tenga

que utilizar la fracturación hidráulica de alto volumen. También establece que cada cinco años, antes del final de vigencia de una concesión de explotación, la persona o entidad titular de la concesión debe presentar un informe del potencial de reconversión de sus instalaciones para otros usos del subsuelo y para otras actividades económicas, haciendo especial hincapié en el uso de energías renovables. Cabe destacar el uso de objetivos anuales por parte del gobierno español para integrar las energías renovables en los diferentes sectores (Gobierno de España, 2021).

Es en este marco en el que las energías renovables cobran un gran protagonismo, puesto que el sector energético, actualmente muy dependiente de combustibles fósiles, es el causante de la generación de dos terceras partes de las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero (Dirección General de Calidad y Evaluación Ambiental, 2020). En España, el pasado año 2020, las energías limpias produjeron un 43,6% de toda la electricidad necesaria para abastecer a la sociedad española, registrando así su pico máximo según presentó Red Eléctrica de España. La producción de energía verde de 2020 fue de un 6,1 % superior a la de 2019, comprobando así la creciente implementación en el mercado de este tipo de producción eléctrica (Red Eléctrica de España, 2020). Concretamente, en 2020 España generó 109.269 GWh de electricidad de origen renovable, un 11,6% más que en 2019, encabezando la lista de producción la energía eólica que manufacturó una quinta parte de toda la producción. Por su parte, la solar fotovoltaica consiguió un aumento interanual de su generación del 65,9% (Red Eléctrica de España, 2020).

No obstante, las energías renovables también conllevan diferentes problemáticas, entre las que destacan el impacto paisajístico, la afección a la avifauna y la ocupación del territorio.

Son grandes los cambios paisajísticos que sufre el entorno a la hora de implantar estas alternativas y que pueden empobrecer el valor sociocultural de la zona escogida. Destacan los amplios terrenos que, por cuestiones referentes a los potenciales tecnológicos, son necesarios para que la tecnología genere rentabilidad; por ejemplo, el espaciado entre las turbinas eólicas para evitar turbulencias entre varios aerogeneradores (Frolova & Pérez, 2008). Hay que tener en consideración también el valor del propio suelo y de la rentabilidad que este pueda generar, ajeno a la implantación de las tecnologías, además de los impactos irreversibles que la construcción de la propia tecnología pueda conllevar (Frolova et al., 2015).

Una de las formas de optimizar la utilización de recursos necesarios para la instalación de energías renovables resulta de la combinación de dos o más de estas energías verdes; es lo que se llama energía renovable híbrida. Este sistema energético hibrido puede estar basado en la producción simultanea de energía solar, eólica, biomasa o la combinación con combustibles fósiles como el gas natural (Afgan & Carvalho, 2008).

Es en este contexto donde el presente trabajo profundiza y aporta una revisión de variables y un modelo de análisis sobre el potencial para la hibridación eólico-solar para todo el territorio

español, algo que no se había realizado hasta el momento. La planta híbrida que se considerará en este estudio consiste en una planta entre el rango de 50 MW y sin llegar a superar 500 MW, por lo que estará conectada a la línea de alta tensión. Entre las diferentes tecnologías a hibridar, el estudio se centra tanto en la generación solar fotovoltaica como en la generación eólica en su valoración, debiendo estar ambas localizadas en la misma zona.

Pero para ser considerada como planta híbrida, también debe incluir una gestión y control conjunto de la planta, que podría afectar a otros componentes como el almacenamiento.

Dentro de las tecnologías de almacenamiento en principio se considerará solo almacenamiento electroquímico con tecnología de ión-Litio. En la figura 1 se puede observar la disposición de una planta híbrida.

Figura 1. Ejemplo de planta híbrida. Fuente: Fotografía de planta híbrida por EcoInventos.

Al considerarse, entre otros aspectos, una optimización del suelo como recurso, cobra un gran sentido por tanto el uso de las Tecnologías de Información Geográfica (TIG) para el análisis y selección del potencial de las zonas donde implantar esta tecnología híbrida.

Dependiendo de la profundidad del análisis a desarrollar se pueden tener numerosas variables a considerar para seleccionar el terreno más idóneo (Latinopoulos & Kechagia, 2015). Los parámetros pueden ir desde los más sencillos e intuitivos, como la velocidad de viento o la radiación solar, hasta algunos menos usuales como las rutas migratorias de aves o el polvo.

Así pues, los Sistemas de Información Geográfica (SIG), van a permitir la integración de todas estas variables otorgando altas posibilidades de cálculo, control de resultado y capacidades de representación.

En este sentido, uno de los sistemas más utilizados en energías renovables son los análisis de decisión multicriterio (MDCA, en inglés), en los que los parámetros se pueden cruzar entre ellos, adquiriendo un peso que puede determinar la influencia de ese valor sobre el resultado final, o no, y obteniendo un resultado unificado final. Una de las ventajas de este cálculo es

que también se pueden añadir restricciones o limitaciones para que no se tengan en cuenta algunas zonas que muestran valores concretos de determinadas variables a utilizar. Este sistema por tanto, puede adquirir todas las dimensiones posibles, tanto socioeconómica como biofísica, combinando los factores ambientales, sociales, técnicos y económicos (Wang et al., 2009).

2. ANTECEDENTES Y JUSTIFICACIÓN

En este contexto político, económico, social y ambiental, el Ministerio para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico lanza el 1 de diciembre de 2020 la memoria de Zonificación ambiental para la implantación de energías renovables: Eólica y Fotovoltaica. En la memoria se vuelve a hacer hincapié sobre la necesidad de cambio gradual a energía limpia en el marco regulatorio (Real Decreto-ley 23/2020 de junio) y de la necesidad de evaluación ambiental a nivel comunitario, estatal y autonómico (Dirección General de Calidad y Evaluación Ambiental, 2020). La idea de la zonificación del territorio se utiliza para facilitar la toma de decisiones por parte de los actores implicados en cualquier fase de la implantación de parques fotovoltaicos o eólicos, la toma de decisiones sobre los proyectos, desde la autorización hasta las fases finales, proporcionando información ambiental de carácter básico (Dirección General de Calidad y Evaluación Ambiental, 2020).

Para lograr esta zonificación ambiental se han utilizado técnicas de evaluación multicriterio aplicadas al territorio mediante SIG. Tras definir los indicadores utilizados, las fuentes de información y la escala de trabajo se obtiene el índice de sensibilidad ambiental que será lo que se representará de forma cartográfica (Dirección General de Calidad y Evaluación Ambiental, 2020). La principal limitación de este estudio de zonificación ambiental es que solo contempla la energía eólica y fotovoltaica de forma independiente, por tanto, el principal problema asociado a la ocupación de suelo y planeamiento territorial sigue existiendo en mayor o menor medida.

El Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas (CIEMAT), en el marco del Plan de Inversiones y Reformas para la Recuperación Económica propuesto por el Ministerio de Ciencia e innovación, decide coger el testigo y ha asumido el reto de generar un mapa de España de hibridación de energía eólica y solar, intentando tener en cuenta las variables con mayor incidencia para todo el territorio nacional. Como punto de partida de ese proyecto se desarrolla el siguiente Trabajo Fin de Máster que busca favorecer en su totalidad la investigación realizada por el organismo, tomar su metodología y realizar una primera toma de contacto con el resultado final de este estudio.

3. OBJETIVOS

Objetivo principal:

• Realizar un primer acercamiento al mapa de hibridación de energía eólica y solar de España.

Objetivos específicos:

• Analizar el estado del arte de la bibliografía referente a hibridación, energía eólica y solar.

• Investigar la bibliografía disponible en bases de datos científicas.

• Extraer variables necesarias para el estudio de hibridación.

• Adecuar las variables al estudio a realizar.

• Buscar fuentes de datos que contengan las capas necesarias para el estudio.

• Generar una base de datos con las capas seleccionadas.

• Elaborar cartografía capaz de representar los resultados obtenidos.

• Generar un visor web que facilite la transmisión de información.

4. ÁREA DE ESTUDIO

Como se puede comprobar en la figura 2, el estudio se realizará en todo el territorio peninsular español, Islas Baleares, Islas Canarias, Ceuta y Melilla. Dada su extensión y su variedad se han querido destacar varios aspectos que dan pie a las diferencias entre la zona norte, de la sur del territorio y sus islas y que cobran importancia en el estudio realizado.

Figura 2. Area de estudio. Fuente: Elaboración propia

El primero de ellos corresponde al clima, su situación geográfica y orografía dan lugar a diferencias climáticas en la zona de estudio. Las diferencias espaciales de los valores térmicos medios anuales superan los 18ºC en territorio peninsular y el rango de precipitación anual promedio ronda los 150 mm a más de 2.500 mm (De Castro et al., 2005).

Además a lo largo del año también se producen variedades climáticas en el propio seno de la región, pues existen zonas donde la pluviometría tiene valores superiores al 20% de la media, como aquellas que poseen un clima mediterráneo e islas canarias y otras en las que se pueden generar sequías de hasta cuatro meses (De Castro et al., 2005).

La regionalización climática se divide en cuatro tipos y once subtipos. Los tipos principales son oceánico, mediterráneo y subtropical / tropical canario. El clima oceánico destaca en las zonas del norte de la península que se ven altamente influenciadas por el mar cantábrico, este clima a su vez se divide en dos subtipos, atlántico y de montaña. Destacan por tener la pluviometría más alta y las temperaturas más bajas en comparación con el resto, además de otras características como abundante nubosidad y elevada humedad ambiental. El mediterráneo es el más extendido por el territorio, siendo el que más subdivisiones presenta, estas son submediterráneo, continental, de fachada oriental, meridional, árido y de montaña.

Todos ellos presentan rangos de precipitación bajos a excepción del de montaña que puede alcanzar los 2.000 mm, además la media de las temperaturas es más elevada que en el clima anterior, otras características asociadas a estos subtipos son viento noroeste seco, precipitaciones torrenciales en otoño, heladas, extrema aridez o temperaturas máximas

estivales altas. Por último el subtropical y tropical característico de zonas muy concretas de la península e islas canarias subdivididos en litoral, de mar de nubes y de altura, son los subtipos que más difieren entre ellos siendo el del litoral el que presenta la media pluviométrica menor y el de mar de nubes mayor, no obstante, todos coinciden en su máxima pluviométrica en invierno y mínima en periodo estival, las temperaturas son más calidad comparando con el resto exceptuando el subtipo de altura donde son más bajas (De Castro et al., 2005). En la figura 3 se muestran algunas de las regiones climáticas que se acaban de nombrar y que se extienden a lo largo del área de estudio.

Figura 3. Regiones climáticas de España. Fuente: Regiones climáticas de España, por Instituto Geográfico Nacional.

Otro aspecto importante para destacar es la riqueza paisajística de España, tanto el patrimonio cultural y natural, que goza, en determinadas zonas, de figuras de protección regionales, nacionales e internacionales. Destaca la presencia de Parques Nacionales, concepto nacido en la Ley de Parques Nacionales del 1916 que basa la elección en la belleza del paisaje y los valores únicos que este posea, y prohíbe cualquier acto que pueda destruirlos o deteriorarlos.

A raíz de este primer concepto se generarían categorías como Sitios de Interés Nacional, Monumento Natural de interés nacional, Paisajes Protegidos, Reservas Naturales, Áreas Marinas Protegidas y Monumentos Naturales. Entre los bienes naturales de España se pueden destacar los Parques Nacionales de Garajonay y de Doñana, en los bienes mixtos Monte Perdido en los Pirineos e Ibiza (Jiménez, 2016).

Debido a las notables diferencias entre norte y sur se han regionalizado de forma diferente los recursos energéticos renovables. La potencia instalada eólica destaca por concentrarse en Castilla y León con 6299,81 MW, seguida de Castilla La Mancha y Galicia con 3886,14 y

3829,19 MW respectivamente, a su vez la mayoría de los parques y construcciones se aglomeran en el sector norte de la península. La situación de las islas es diversa, en general sobresale Canarias con una potencia instalada de 449,83 MW y dos instalaciones (Asociación Empresarial Eólica, 2020). La energía fotovoltaica, sin embargo, destaca en términos de potencia instalada en Castilla la Mancha y Andalucía, situándose en la zona sur de la península con 925 y 878 MW instalados respectivamente, convirtiéndolas en las generadoras de energía eléctrica fotovoltaica, seguidas de Extremadura, Castilla y León y Murcia, concentrando el 70% de la capacidad nacional (Zafrilla et al., 2018).

5. FUENTES Y METODOLOGÍA

5.1. Revisión del estado del arte.

El procedimiento que se ha seguido para la búsqueda de publicaciones científicas se ha apoyado de forma directa en los gestores bibliográficos y las bases de datos científicas. Las búsquedas de artículos se han realizado en las bases de datos, Web Of Science y Scopus y se han gestionado con Mendeley.

Se realizó una primera búsqueda en las bases de datos bibliográficas, priorizando todos los artículos relacionados con la aplicación de los SIG en energías renovables, haciendo hincapié en las energías renovables híbridas de interés, es decir, eólica y solar, pero sin descartar aquellos artículos que han sido relevantes e innovadores dentro de los campos de la eólica y solar independientemente. El volumen de artículos de esta búsqueda fue de 150.

Tras el filtrado automático generado por el gestor bibliográfico, se procede a una segunda revisión más estricta de los textos de forma manual, descartando aquellos que se desviaban de las TIG y las energías renovables en estudio. Posterior al filtrado la lista se redujo la lista inicial a 50 artículos.

Estos documentos se descargaron de Web of Science y se procedió a la lectura individual de cada uno de ellos extrayendo todas las variables que se reflejasen en ellos de una forma clara y fuesen usados en el propio análisis SIG, o bien o aquellas que fuesen susceptibles de ser traducidas como una variable más en el futuro análisis que se realizará, sin importar que estas se repitan.

Para adquirir un amplio abanico de variables diversas y cubrir el mayor número de artículos revisados se sigue el análisis con una segunda búsqueda en el gestor bibliográfico. En esta ocasión se localizan todas las referencias más citadas entre nuestros artículos y en otros ajenos a los previamente analizados y se ordenan por número de citaciones.

El método realizado con estas nuevas citas es igual al anterior, se vuelven a priorizar aquellos documentos que tratan sobre SIG energías renovables híbridas, siempre que estos se refieran

a la hibridación de energía eólica y solar, y sobre aquellos que consideran la energía eólica y solar independientemente. De estos se extraen nuevas variables que se añadirán a las anteriormente catalogadas. Se ha recogido el procedimiento de forma esquematizada en la Figura 4.

Figura 4. Flujo de la revisión del estado del arte. Fuente: Elaboración propia

La presentación de los parámetros se ha realizado con la ayuda de varias tablas que reflejan las necesidades de este estudio.

La tabla 1, recogida en el Anexo 1 incluye la cita de la obra y todas las variables que se han podido extraer de la misma, constituye la base principal de este estudio.

Como se recoge en la tabla 2, los parámetros se han reordenado según tres criterios:

tecnológicos, ambientales y socioeconómicos. Adicionando las horquillas de valores utilizadas en los análisis SIG, que se han conseguido extraer de los artículos.

Se han catalogado como tecnológicas todas aquellas variables que poseen una estrecha relación con la tecnología que se desea implantar y que pueden afectar de una forma más directa al funcionamiento de esta. En el grupo de las socioeconómicas se han englobado aquellas que influyen o influirán en la crematística de la tecnología a implantar o que pueden ejercer una mejoría o empeoramiento social. El resto se han catalogado como ambientales y hacen referencia a aquellas que afectan directamente al medio natural y las estructuras antrópicas construidas ya en el mismo.

Tabla 2. Categorización de los parámetros utilizados en energía solar, eólica e híbrida.

Parámetros Observaciones/Parámetros

Tecnológicos

Velocidad del viento (m/s) [>6 – 4.4], [>8.5-6],[4], [2.5 – 4.5], [2.7 – 35.6], [4-8], [<4.5]

Potencial eólico Clase - NREL 3 (300-400 W/m²) 50 m

Rosa de los vientos Dirección del viento

Orientación de las turbinas Favorable a la dirección del viento.

Distancia entre las turbinas Depende del diámetro de la tecnología a instalar.

Usualmente entre 3 - 8 veces el diámetro del rotor.

Radiación solar (W/m²) [>5.6 - <3.8], [6.7 - >3.5], [>4.5], [>5.25 -

<4.9], [<2 - >9], [4.5 – 6]

Factor de conversión solar 12.5%

Área de paneles solares ya instalados m² Área del suelo * 25%

Área de paneles solares a instalar m² Tamaño del edificio * (60% de la cobertura del edificio)³

Inclinación del panel (º) [35],[30]

Orientación del panel [Sur -Sureste y Suroeste -Este y Oeste- Noreste y Noroeste -Norte]

Duración del día Depende del área de estudio

Ambientales

Núcleos urbanos [>500 m], [>40 km-<10km], [>2km], [5km-10km], [500m]

Núcleos rurales [>250m], [>500m], [250m]

Pendientes solar (º) [0 - >5], [<5%], [<35], [3%-1%], [1.71-5.71]

Pendientes eólica (º) [0 - >15], [>30], [<10%] [<35], [3%-1%], [0-20], [>25%]

Temperatura(ºC) [20], [31,1 – 17,9]

Áreas protegidas Prohibición

Orientación del terreno (º) Sur (130 – 230)

DEM solar (m) [<300 ->1500]

DEM eólica (m) [<500 ->2000]

Rugosidad del terreno 1.5

Red viaria (km) [<10 - >40], [<1.1], [<10], [0,3],[10]

Líneas de alta tensión (km) [<0.1 - >10], [<10->40], [<1.2 - >4.8],[10]

Zona de bosque o ecológicamente sensible (m) >250

Aeropuertos (km) [>28 - <7], [>3.5]

Edificios turísticos(m) [Incompatible en solar, >140 en eólica]

Visibilidad (% de pixeles del terreno) [0 – 31]

Valor paisajístico Depende del área de estudio

NDVI Favorece zonas áridas

Nevadas Limita las zonas de nevada

Fallas (m) [>200]

Áreas militares(m) [Incompatible en solar, >600 en eólica]

Cubierta de suelo

[Sin vegetación - Vegetación leve - Matorral bajo - Matorral mixto - Pasto o cultivos – Praderas - Bosque

mixto]

Rutas de migración de aves Evita zonas migratorias de aves.

Masas de agua (km) [>28- >7], [>0,05], [>0,4], [>0,1]

Polvo Análisis de zonas con riesgo de invasión de polvo con un mapa espacio-temporal de tormentas de polvo.

Profundidad óptica del aerosol (polvo) [0,25-0,85]

Líneas de alta tensión Distancia a las líneas de alta tensión Topografía del terreno Elimina zonas de cadenas montañosas

Sociales/Económicos

Capacidad de la instalación solar kW/m² 0.133

Área requerida para la planta eólica-solar Mínimo 4 km² eólica Mínimo 0,4 km² solar

Coste de operación y mantenimiento €*10^-3/KWh

Coste de preparar el terreno ($) 4000 - 5000

Tiempo de vida de la planta (años) 25 - 30

Tiempo de construcción (años) 0.5 – 2 Mitigación de gases de efecto invernadero

(Toneladas/año/KW)

1247.86 – 623.93

Coste de inversión por potencia instalada ($/kW)

1580 - 3823

Coste de instalación solar ($/kW) 4000

Coste de instalación eólica($/kW) 4000 - 5000

Precio del diésel ($/L) 0,2 – 0,7

Estructuras renovables ya existentes Depende del área de estudio Demanda de electricidad (MW/h) Depende del área de estudio

Fuente: Elaboración propia

Se ha realizado una tabla final (tabla 3), seleccionado aquellas variables que dadas las características del área de estudio pueden ser interesantes utilizar, con los valores escogidos para el análisis, que se desarrollarán en el siguiente punto.

5.2. Fuentes de datos, selección de variables, valores y tipo de análisis a realizar.

5.2.1. Fuentes de datos, selección de variables y valores

Las variables reflejadas en la tabla 3 son aquellas que se han aplicado en el estudio, acompañadas de los valores, su ponderación, el formato original de descarga, la fuente donde se han encontrado y la resolución o escala que poseen. Las resoluciones y escalas escogidas para cada capa son las menores que se pueden encontrar en las fuentes de datos, pues son las que serán capaces de representar toda el área de estudio.

Tabla 3. Variables seleccionadas para el estudio de aptitud de energía renovable híbrida en eólica y solar.

Parámetros Valor Ponderación Formato Fuente Resolución o

escala

Aeropuertos (m) [<7000] [0 - 5] shp AENA -

Ríos (m) [<500] [0 - 5] shp IGN 1:100.000

Aguas superficiales (m)

[<500] [0 - 5] shp IGN 1:100.000

Red Natura 2000 Prohibido [0] shp IGN 1:20.000

Red Viaria (m) [ <300 - 500 - 1000 - 5000 ->10.000]

[5- 4 - 3 - 2 - 1] shp IGN 1:100.000

Subestaciones eléctricas. (m)

[0-2000-4000-6000- 8000->10.000]

[5- 4 - 3 - 2 - 1] shp IGN 1:100.000

Centrales eléctricas (m)

[0-2000-4000-6000- 8000->10.000]

[5- 4 - 3 - 2 - 1] shp IGN 1:100.000

Cubierta del suelo

[Zonas con vegetación escasa y

zonas quemadas - Praderas -Pastizales -

naturales Landas y matorrales -

Vegetación esclerófila]

[5 - 4 - 3 - 2 - 1] shp IGN 1:100.000

Líneas de Costa (m)

[<100-200->500] [0 - 3 - 5] shp IGN 1:100.000

Núcleos de población (m)

[ <500 -1000-2500- 5000-7500- >10.000]

[0 - 1 - 2- 3- 4- 5] shp IGN 1:100.000 Líneas de alta

tensión (m)

[<100 -10000-20000- 30000-> 40.000]

[5- 4 - 3 - 2 - 1] shp IGN 1:100.000

MDT (m) [ >1500] [5 - 0] ráster IGN 200 x 200 m

Pendientes (º) [ 0 - 5 - 15] [5 - 3] ráster Capa

Intermedia

200 x 200 m Orientación (º) [<67,5- 130 - 230-

>292,5]

[0 - 3 - 5] ráster Capa

Intermedia

200 x 200 m Velocidad de

Viento (m/s)

[<4.4 - 6- >8.5] [1 - 3 - 4- 5] ráster Nuevo Atlas Eólico Europeo

3000 x 3000 m Radiación Solar

(W/m²)

[<4.5 - 5 - 6- >7] [ 1 - 2 - 3 - 4 - 5] ráster Atlas Solar Global

250 x 250 m Fuente: Elaboración propia.

Al ser un estudio a nivel de todo el territorio español se ha procurado localizar infraestructuras de datos espaciales que englobasen tanto la península como los archipiélagos. Por tanto, la primera fuente de datos consultada fue el Instituto Geográfico Nacional (IGN), donde se encontraron la gran mayoría de las capas que se han utilizado en el estudio. Las capas útiles se localizan en los apartados de mapas vectoriales y bases cartográficas y topográficas, información geográfica temática, modelos digitales de elevación e información geográfica de referencia (Instituto Geográfico Nacional, 2021).

En la selección de mapas vectoriales y bases cartográficas y topográficas se descargó la base topográfica nacional (BTN), a escala 1:100.000 en una proyección de ETRS89 para la península, islas Baleares, Ceuta y Melilla y REGCAN95 en las Islas Canarias. En la BTN se encuentran los shapefiles útiles para la extracción de variables tales como: Ríos, líneas de alta tensión, estaciones eléctricas, subestaciones eléctricas, poblaciones.

En la selección de información geográfica temática se descargó el CORINE en formato shapefile, a una escala de 1:100.000, en su versión más actualizada de 2018, con las proyecciones ETRS89 en la península, islas Baleares, Ceuta y Melilla y WGS84 en las islas Canarias. El CORINE representa el mapa de ocupación del suelo en España. En esta sección también se localiza la Red Natura 2000 en formato shapefile, con una escala de 1:20.000 con proyecciones ETRS89 y LAEA (EPSG:3035). La Red Natura mostrará las zonas del territorio con una alta presencia de vegetación herbácea.

La selección de modelos digitales de elevación proporciona una amplia variedad de archivos lidar y ráster de los cuales se selecciona el modelo digital del terreno de primera cobertura, realizando un análisis posterior para obtener las pendientes y orientaciones, a una resolución de 200 metros dada la extensión del análisis, con proyecciones de ETRS89 para península, islas Baleares, Ceuta y Melilla y REGCAN95 para islas Canarias.

La información geográfica de referencia contiene los shapefiles de líneas de costa, red viaria y aguas superficiales. Las líneas de costa se descargarán de su propia sección línea de costa en ETRS89 para península, Islas Baleares, Ceuta y Melilla y REGCAN95 en Islas Canarias.

La red viaria se encuentra en la parte de redes de transporte en la proyección ETRS89, por otra parte, las aguas superficiales se extrajeron de la hidrografía con proyección ETRS89 para península, Islas Baleares, Ceuta y Melilla y REGCAN95 para Islas Canarias.

Pese a encontrar una capa de aeropuertos en el mapa topográfico nacional, se quiso tener una mejor exactitud de todas las zonas dedicadas a la aviación ya que estos pueden afectar a las estructuras eólicas, por lo que se contactó con la empresa de Aeropuertos Españoles y Navegación Aérea (AENA) que proporcionó un shapefile con todos los aeropuertos nacionales, en proyección WGS84.

Las dos variables que cobran más importancia en este análisis, la velocidad de viento y radiación solar, no se consiguieron localizar a un nivel nacional de forma abierta, por tanto, se recurrieron a infraestructuras de datos espaciales continentales y globales.

La radiación solar en formato ráster y una resolución de 250 m y proyección WGS84, se descargó del Atlas Global Solar donde se pudo seleccionar el territorio español en su totalidad y proceder a su descarga. El Atlas Global Solar es un proyecto perteneciente al Banco Mundial y a la Corporación Internacional financiera que pretende dar información sobre radiación a un nivel global, regional y local. Para llevar a cabo la tarea seleccionó a SolarGis como su proveedor de datos globales. El objetivo principal de la página es dar una información rápida y de fácil acceso que permita obtener todos los recursos necesarios para dimensionar el potencial fotovoltaico (Global Solar Atlas, 2019).

Por otro lado, la velocidad de viento se descargó del Nuevo Atlas Europeo Eólico a una resolución de 3.000 metros, ráster y con proyección WGS84. No obstante, este atlas no contempla las Islas Canarias, por lo que en el análisis se carece de este recurso. El objetivo de este proyecto es proporcionar información sobre las variaciones climáticas y facilitar el acceso a una amplia selección de conjuntos de datos eólicos (New European Wind Atlas, 2018).

Como se puede observar en la tabla 3, la selección de horquilla de valores que utilizar a la hora de realizar el análisis se ha procedido a seleccionar el valor mayor y menor obtenidos del análisis del estado del arte, teniendo en consideración siempre la extensión del área de estudio y eliminando aquellos que no se ajustaran adecuadamente. Las demás se considerarán

variables booleanas y por tanto obtendrán un valor límite por el cual debajo de él no será posible la construcción de las infraestructuras.

Las variables de velocidad de viento y radiación solar, tal como contempla la tabla 3, tendrán una gradación de cuatro valores para velocidad de viento y en el caso de radiación solar de cuatro en la península y cinco en las Islas Canarias, ya que los valores difieren, al recibir las islas más cantidad de radiación. Los valores para la velocidad de viento a 50 metros de altitud en metros por segundo serán de [<4,4-6->8,5], para radiación solar en watios por metro cuadrado día, serán de [<4,5-5-6->7]. Ninguno de los valores se categorizará como restrictivos en el análisis, pero sí que son más beneficiosos aquellos que son más altos o se encuentran en los valores de categoría mayor frente aquellos más bajos.

La red viaria contemplará 5 valores de distancia en metros [<300-1.000-5.000->10.000], en este caso cuanto más cerca de la red viaria se esté se considerará de forma positiva pues implica ahorro a la hora de construir carreteras nuevas que permitan acceder al parque híbrido, la misma dinámica se produce en las líneas de tensión, centrales y subestaciones eléctricas, donde cuando más cerca se sitúe el parque más beneficioso será pues no se tendrán que tirar nuevas líneas o realizar construcciones que se asocien al parque híbrido, por tanto supondría un ahorro económico en el planteamiento del futuro proyecto. Los valores de distancia en metros de las líneas de alta tensión serán [<100-10.000-20.000-30.000->40.000].

Para las estaciones y subestaciones eléctricas se han contemplado los mismos valores [0- 2.000-4.000-6.000-8.000->10.000].

Pese a que la literatura hace una diferenciación sobre núcleos de población rural y urbana, para el análisis se han contemplado de forma igualitaria. El objetivo de no hacer esta separación es tomar los valores más restrictivos usualmente aplicados a los núcleos urbanos con fin de proteger los entornos rurales; por tanto, se considerará como negativo la cercanía de una población a las infraestructuras renovables. Se tendrá en cuenta un halo menor de 500 metros que se eliminará del estudio, por tanto, los valores para la variable de núcleos de población considerados son [<500-1.000-2.500-5.000-7.500->10.000], siendo los valores por encima de 10.000 metros los más beneficiosos.

Según lo dispuesto en la Ley de Costas (Estado & I, 2016) para proteger el espacio litoral, se contemplarán tres distancias en metros [>100-200-<500]. A menos de 100 no se contemplará como zona donde planear la construcción; entre 100 y 200 se valorarán como zonas de bajo interés; y por encima de los 500 se permitirá con totalidad.

De la cubierta de suelo se seleccionarán aquellos terrenos no productivos, que no contemplen asentamientos humanos o que tengan una densidad vegetal arbórea baja, por tanto, espacios con vegetación escasa o zonas quemadas serían los más adecuados, seguidos de praderas, pastizales naturales y dejando en último lugar landas y matorrales y vegetación esclerófila.

terreno bajo el panel solar o alrededores de los molinos, se pretende interferir lo menos posible con las actividades económicas agrícolas, por eso no se añadirán los cultivos, de igual forma se excluyen todas aquellas zonas que tienen una densidad arbórea alta para impedir la destrucción de ecosistemas complejos.

En pendientes, orientación y MDT los valores más restrictivos son los que define la tecnología solar, pues los paneles adquieren cierta sensibilidad a las sombras que se pueden producir con el terreno pueden reducir su rendimiento, y dada la latitud en la que se encuentra el área de estudio, hay orientaciones más favorables que otras. Las pendientes y orientación también adquieren gradación, considerando las pendientes en grados [0-5->15], siendo las más optimas las de 0 a 5 grados. Por otro lado, la orientación, también en grados, favorecerá el sur considerando valores de este a oeste [<67,5-130-230-<292,5], siendo los valores entre 130 y 230 grados los más adecuados. El MDT tendrá un valor único prohibiendo las pendientes por encima de 1.500 metros.

Ríos y aguas superficiales tales como lagos o embalses se tomarán como valor booleano (restricción) contemplando una distancia por debajo de los 500 metros la cual se eliminará, con tal de respetar el entorno ecológico de las masas de agua. Para aeropuertos el valor de eliminación será de una distancia por debajo de 7.000 metros a fin de que los molinos de viento no intercedan en las actividades de navegación. Todas las zonas de Red Natura 2000, debido a su implicación vegetal y protección quedarán excluidas, además las plantas

fotovoltaicas, según se instalen, podrían ocasionar problemas de reflejos. También los aerogeneradores y en general las instalaciones eléctricas pueden generar problemas de

“ruido” e interferencias en las comunicaciones.

5.2.2. Tipo de análisis a realizar

El análisis que se ha planteado en el trabajo se basa en los MDCA. Este tipo de estudio es el más utilizado en la mayoría de la literatura revisada, pues facilita la integración de variables de diferente índole, así como las planteadas en el estudio que consideran desde factores de carácter ambiental, físico, económico y social. La integración de estas variables se basa en la ponderación de los valores asignados a cada capa. Los métodos que más destacan son las sumas y la superposición ponderadas. Para este estudio se ha optado por la utilización de la superposición ponderada (Wang et al., 2009) .

La superposición ponderada divide el modelo en submodelos e identifica las capas de entrada. Permite realizar una reclasificación cuando los rangos de entrada están en rangos diversos a la escala que se desea utilizar para el análisis, considerando siempre el valor mayor como el más favorable, a estos valores se les llama valores de preferencia. Los valores de preferencia no solo deben asignarse en relación con los otros valores dentro de la capa por lo que para que este análisis tenga coherencia los valores entre capas deben tener el mismo significado. A parte permite aplicar un peso por si alguna de la capa es más importante que otra y restricciones si se desea limitar alguna zona de la capa de entrada (ESRI, 2021).

La herramienta solo acepta ráster enteros como entradas, si los ráster no son continuos estos deberán de cambiarse antes de poder utilizarlos mediante una reclasificación. De igual forma se tratarán a los ráster de valores continuos agrupados en rangos. Si se aplica un valor de restringido en la escala, se le asignará un nuevo valor en el resultado de la superposición ponderada, que será el valor mínimo de la escala menos 1. En la figura 5 se detalla la herramienta de Superposición Ponderada de ArcGIS Pro (ESRI, 2021).

Figura 5. Esquema de la herramienta de Superposición Ponderada de ArcGIS Pro. Fuente: Elaboración Propia.

5.3. Procedimientos en ArcGIS Pro.

Después de la descarga de capas de sus respectivas infraestructuras de datos espaciales, se procede a realizar los procesos previos al análisis de superposición ponderada. Todas las capas brutas sin procesar se han volcado sobre una geodatabase llamada “TFM”.

El MDT se encontraba en varios ráster, cada uno por provincia de España, por lo que se debía elaborar un mosaico para obtener un único MDT para toda la península y sus sistemas de islas. Al ser archivos ráster la herramienta utilizada para unirlos fue “Fusionar ráster”

manteniendo los valores menores y mayores de cada celda. Para eliminar los bordes y dejar solo la zona útil, se utiliza la herramienta “Extraer por máscara” utilizando como área de extracción un shapefile de España. Una vez unido y cortado con el MDT se generan las capas de orientación y pendientes. Para ello se aplican sobre el MDT las herramientas de

“Pendiente” y “Orientación”, para las que se dejarán todas las opciones predeterminadas y se ejecutarán, consiguiendo así las respectivas capas.

En la capa de la cubierta del suelo se ha añadido un campo más, denominado ráster, de tipo numérico, corto. El objetivo de esta capa es aplicar los valores que tendrá cada código dependiendo del uso que se le dé del suelo, para luego transformarla a ráster usando este campo. Gracias a la leyenda que acompaña la capa se identifican los usos de suelo más favorables y aquellos que se excluirán. Así mediante el uso de la “Calculadora de campo” y la herramienta de “Selección por atributo” se van seleccionando la cubierta de interés, rellenando el campo con un 5 en el caso de vegetación escasa y zonas quemadas, un 4 para praderas, un 3 para pastizales naturales, un 2 para landas y matorrales y un 1 para vegetación esclerófila; al resto se le asignará un valor de 0. Una vez editado el campo se utiliza la herramienta de “Polígono a ráster” en el que se usará como campo clave el campo de ráster, produciendo un ráster de la cubierta de suelo con la gradación de 0 a 5.

Todas las capas se reproyectaron a WGS84 para unificarlas y poder realizar el análisis con ellas. Para el cambio de proyección se utilizó la herramienta “Definir proyección” en el caso de los archivos shapefile y “Proyectar ráster” para las capas ráster. Aquellas capas que ya se encontraban en esta proyección no se les aplicó la herramienta. Todas las capas reproyectadas y con sus respectivos cambios se han exportado a una geodatabase llamada “Hibridación”, como se observa en la figura 6.

Figura 6. Geodatabase con las capas de entrada utilizadas en el estudio. Fuente: Elaboración propia.

El análisis se hará en dos etapas, en la primera se hará el cálculo de la península, Islas Baleares, Ceuta y Melilla y en la segunda las Islas Canarias. También se construirá un “Model Builder” para facilitar su difusión y futuro uso por parte del CIEMAT. Los diagramas de los modelos se pueden consultar en los anexos II y III.

La superposición ponderada se realizará con 5 valores, considerando el 0 como restricciones y el 5 como la situación más favorable.

Para poder realizar el análisis se necesita que todas las capas estén en formato ráster. Para ello se aplica a todos las capas con formato shapefile la herramienta “Distancia Euclidiana”.

Esta herramienta genera distancias en forma de ráster, a partir de las líneas, puntos o polígonos que se encuentren en las capas shapefile, por lo que facilitará crear buffer de distancia de los diferentes elementos. Se ha ajustado una resolución de 1.000 metros en las opciones de la herramienta, y se ha aplicado la extensión de área de estudio, todo lo demás ha permanecido con los valores predeterminados.

Una vez se han obtenido todas las capas de distancia en formato de ráster se procede a realizar una ponderación con los intervalos de valor anteriormente dispuestos con la herramienta

“Reclasificar”, como se puede observar en la tabla 3. A parte se aplica una reclasificación para los ráster de velocidad de viento, radiación solar, orientación, pendientes y MDT, según lo mostrado en la tabla 3 y con los rangos expuestos en el apartado anterior. En las figuras 7 y 8 se pueden ver los resultados obtenidos tras la reclasificación de las variables para la península e Islas Canarias.

Fi

Elaboración propia.

.

Figura 8. Reclasificación de los parámetros utilizados en el análisis en la Península y Baleares. Fuente:

Elaboración propia

Una vez se han reclasificado los ráster y cada uno de ellos tiene el rango de 0 a 5, se introducen en la superposición ponderada. Se restringen aquellos valores igual a 0 y se aplica la escala de 1 a 5 y asignando un peso del 50% a las capas de velocidad de viento y radiación solar respectivamente, pues son las que se consideran de mayor importancia según la literatura. Para las Islas Canarias se repite el análisis a excepción de la velocidad de viento pues se carece de la capa y por tanto el peso se asigna íntegramente a la radiación solar al 100%. El ráster de salida tendrá una resolución de 3.000 metros para Península e Islas Baleares y de 1.000 metros para Islas Canarias. En la figura 9 se ha proporcionado un flujo de trabajo del análisis realizado.

Figura 9. Flujo de trabajo del análisis realizado en ArcGIS Pro.

Fuente: Elaboración propia

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El ráster resultado de este análisis se ha convertido a formato vectorial mediante la herramienta “Ráster a polígono” para una mejor representación cartográfica en forma de shapefile y se le aplicarán en el apartado de simbología unos valores cualitativos, considerando el 0 como terreno no apto y por tanto excluye la posible construcción de plantas en esas zonas, el valor 1 como aptitud muy baja, el valor 2 como aptitud baja, el valor 3 como aptitud media, el valor 4 como aptitud alta y el valor 5 como aptitud muy alta.

Se ha creado un visualizador de mapas en ArcGIS Online donde se puede comprobar el resultado final: https://arcg.is/1z0OiW . También se ha hecho una aplicación mediante “Web AppBuilder” en ArcGIS Online para facilitar la difusión en dispositivos móviles:

https://ucmadrid.maps.arcgis.com/apps/webappviewer/index.html?id=5b6df15ca2e6486f94 ea4fda0eeaf2d5 .

6. RESULTADOS

La cartografía resultado del análisis representada en las figuras 10 y 11 del territorio español presenta la aptitud del terreno para la implantación de parques híbridos eólicos y solares. Como se expone en la tabla 4, 83,7 km² de territorio peninsular y del archipiélago balear están categorizados con aptitud muy alta, 6.732,24 km² se categorizan con alta, 37.400,49 km² con media, 43.317,32 km²con baja y 6.392,78 km² con muy baja. En las islas Canarias se obtienen 1.179,14 km² de aptitud alta, 74,6 km² de aptitud media y 3,34 km² de aptitud muy baja.

Tabla 4. Aptitud de España para la energía renovable híbrida y porcentaje sobre el total.

Península e Islas Baleares Islas canarias

Aptitud Área (Km2) Porcentaje (%) Aptitud Área (Km2) Porcentaje (%)

Muy baja 6.392,78 1,275525275 Muy baja 3,34 0,046358048

Baja 43.317,32 8,642927885 Baja 0 0

Media 37.400,49 7,462366968 Media 74,6 1,035422268

Alta 6.732,24 1,343256342 Alta 1.179,14 16,36605647

Muy Alta 83,7 0,016700319 Muy Alta 0 0

Terreno apto 93.926,53 Terreno apto 1.257,08

Terreno No apto 407.261,5 Terreno No apto 5.947,71

Fuente: Elaboración propia.

En Península y Baleares el porcentaje de aptitud sobre el total de kilómetros cuadrados más alto es para la aptitud baja con un 8,64%, seguido de la aptitud media con 7,46%, dejando en ultimo lugar a la muy alta con un 0,017%. En Canarias encabeza la lista la aptitud alta

Sumando los resultados de ambos análisis, el resultado total para España sería de 83,7 km² con terreno muy apto, 7.911,38 km² de aptitud alta, 37.475,09 km² con aptitud media, 43.317,32 km²con baja y 6.396,12 km² muy baja.

Haciendo zoom en diferentes zonas del resultado cartográfico, como se puede comprobar en las figuras 12 y 13, se ve que la zona con aptitud alta y muy alta es una zona pequeña de la costa oriental de Andalucía, sin embargo, la comunidad que presenta una extensión mayor de aptitud alta es Castilla y León, sobre todo la parte noroeste. También algunas zonas de la Región de Murcia presentan valores altos. Pero términos generales la península está representada por los valores medios y bajos en las zonas de Castilla la Mancha,

Andalucía y Aragón

Figura 12. Aumento del mapa de hibridación de la Península en la costa oriental de Andalucía. Fuente:

Elaboración propia.

Figura 13. Aumento del mapa de hibridación de la Península en la zona noroeste de Castilla y León.Fuente:

En el archipiélago canario se aprecia cómo las islas con una extensión alta más grande son Fuerteventura y Lanzarote, seguidas por Tenerife y Gran Canaria. El resto de los valores es muy leve y representa muy poca extensión, aunque sí se pueden encontrar valores medios en la cara sur de Tenerife y La Palma.

7. DISCUSIÓN DE LOS RESULTADOS Y LA METODOLOGÍA

Muchas de los artículos analizados en este TFM muestran estudios realizados con SIG para parques fotovoltaicos y eólicos de forma independiente, como son los casos de los estudios realizados por (Vandenbergh,1999), (Latinopoulos,2015), (Mourmouris, 2013), (Fritz,2012) o (Yue,2006) entre otros. Sin embargo, hay pocos estudios que hayan conseguido englobar ambas energías y aplicar un numero elevado de variables que cruzar en los SIG, algunos ejemplos de estudios que tratan sobre hibridación son los realizados por (Ifaei,2017) o (Katti,2007). El primer estudio se realizó para Irán generando tres escenarios para valores meteorológicos diferentes. El segundo de ellos se aplicó en India, en una zona rural aislada, donde se analizaros las dos tecnologías de forma independiente y en conjunto, obteniendo resultados más positivos cuando se combinan ambas. Comparar estos estudios con el realizado en este trabajo carece de sentido pues las áreas de estudio y sus condiciones son totalmente diferentes.

Por ello para entender los resultados obtenidos en el estudio multi variable se deben tener en cuenta las variables de manera independiente. Por tanto, se debe acudir a las capas reclasificadas de las figuras 7 y 8, que representan entre otras, las capas de velocidad de viento a 50 metros en la península y radiación solar en la península e islas canarias que apoyarán el análisis.

En la península ibérica se ve una clara regionalización de la radiación solar, observando los valores más altos en toda la zona sur de la península correspondiente al territorio andaluz, intercalándose con algunos valores medios. Los valores medios se extienden por todo el centro-este llegando hasta el territorio aragonés y parte del catalán, los valores más bajos se sitúan en la zona norte de la península. Las islas Baleares poseen valores medios en su zona sur y valores bajos en su zona norte. Esta zonificación es en gran medida debida al efecto de la latitud sobre la radiación, que hace que se comporte de manera muy uniforme.

La velocidad de viento posee una distribución mucho más local y variable que la radiación, no dependiendo de la latitud y si de otros factores, a parte del régimen general, como la orografía. Los focos donde este parámetro se encuentra con mayor intensidad corresponden a la zona norte de la península, sobre todo la región de Galicia, País Vasco y parte norte y oeste de Castilla y León. También hay algunos focos localizados en Andalucía, Murcia, Comunidad Valenciana y Cataluña. Las zonas con una velocidad de viento media son aquellas que se sitúan en la periferia de las que tienen valores altos. El resto del territorio

posee valores bajos o muy bajos, destacando la mayor parte del territorio de Castilla La Mancha, Andalucía y la zona colindante a la cadena montañosa de los Pirineos. En Islas Baleares se localizan valores muy bajos al igual que en Melilla. Ceuta posee valores medios.

Se obtiene por tanto la siguiente situación generalizada (exceptuando el archipiélago balear Ceuta y Melilla), valores óptimos de radiación solar en la zona centro-sur del territorio y valores de velocidad de viento óptimos en la cara norte del territorio, adquiere cierta lógica que no se generen valores muy altos al cruzar ambas capas en el resultado final del mapa 3.

En Baleares no se obtienen valores de aptitud muy altos pues la velocidad de viento es baja y la radiación media. En Ceuta y Melilla no se podrían construir sistemas híbridos pues el resto de los valores ambientales utilizados no lo permiten.

Aunque la mayor parte del territorio se observe como terreno no apto para la implantación de la tecnología, se ha de recordar de nuevo la riqueza en cuanto a sistemas vegetales e hidrológicos que se han intentado respetar lo máximo posible restringiendo en ellos el planteamiento, además de la economización de costes al no querer alejarse de carreteras o centrales de energía necesarias para funcionamiento y mantenimiento de estas mismas.

Pese a no tener los valores de velocidad de viento en las Islas Canarias, el resto de las restricciones en los parámetros de carácter ambiental se han mantenido para respetar la posible implantación del sistema híbrido, sin embargo, sí que se tienen los valores solares.

La radiación solar en el territorio canario se caracteriza por ser en su mayoría alta, teniendo su pico mayor en la isla de Tenerife, localizando el valor mayor en el Teide. En la Gomera, la Palma, Formentera y Tenerife también se localizan los valores más bajos localizados en la zona norte de cada isla.

Es importante notar que los valores en el mapa de aptitud correspondientes al territorio canario son altos, destacando casi la ausencia de valores bajos. Se aprecia como las limitaciones ambientales impiden catalogar como zona apta aquella que tenía el valor de radiación solar más alta por situarse en el Teide y tratarse este de un entorno protegido.

Se ha de tener en cuenta que el mapa de hibridación a escala nacional da una idea de lo que puede ser un primer planteamiento para las construcciones de futuras plantas, pero si se desean hacer estudios a nivel local se debería de repetir ajustando las escalas y teniendo en cuenta la planificación y ordenación del territorio que tuviese la zona a estudiar.

Otro aspecto fundamental es la utilización de espacios ya existentes. Este análisis se ha realizado de manera general, sin tener en cuenta los parques solares o eólicos ya instalados en el territorio, pero como es obvio existen y al tratarse de suelo que se ha edificado previamente el impacto a generar sería más reducido, pero ¿es más fácil adaptar las células fotovoltaicas a los molinos eólicos o viceversa? Debido a la disposición de las células fotovoltaicas que en líneas generales suele ser más compacta, resulta difícil el pensar

introducir molinos en una zona en la que estos no se habían planificado previamente, no obstante, la adaptación de parques eólicos a células fotovoltaicas es mucho más sencillo debido al espacio que se debe de mantener entre molinos. De esta forma se optimizaría el espacio y los impactos generados, y además se obtendría una mejora de rendimiento por lo que la planta podría alcanzar mayor rentabilidad al ser capaz de producir más energía.

8. CONCLUSIONES Y FUTURAS LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN

Tras el análisis de la aptitud del territorio para albergar plantas de energía hibrida se puede concluir este estudio afirmando que España tiene una buena capacidad de acogida para la hibridación de energía eólica y solar. Las energías renovables híbridas pueden ser una opción a la hora de optimizar el uso de suelos que actual o potencialmente pueden tener valores y aptitud para otros usos de interés en el territorio (agricultura, ganadería, ecosistemas de interés, etc.).

Concretando el estudio se puede decir que Castilla y León es la región que presenta unos valores de aptitud alta más extensos a lo largo de su zona noreste siendo así la que tiene una extensión de terreno más grande. Se destaca también Andalucía por poseer valores muy altos en su costa oriental.

A fin de mejorar el futuro estudio que realizará el CIEMAT se proponen diversas alternativas que pueden ser implementadas en el estudio actual. La primera de ellas corresponde a aplicar una capa de velocidad de viento a la región canaria, pues como se ha repetido a lo largo del estudio el resto de los parámetros se han usado acorde a la hibridación el uso de la velocidad de viento, uno de los parámetros que reiteradamente la literatura destaca. Ello puede enriquecer mucho este estudio, especialmente una vez comprobado que la potencia ya instalada de energía eólica en Canarias es alta respecto a su extensión.

La segunda mejora corresponde al aumento del número de variables a usar, pese a que hay algunas variables que carecen de importancia en un entorno mediterráneo como el nuestro hay otras que no se han aplicado en el estudio desarrollado, como la temperatura o rugosidad del terreno, que pueden ser interesantes. También sería de interés añadir una perspectiva temporal al estudio, ya que algunas de las variables, como por ejemplo todas las correspondientes al clima, varían a lo largo de las estaciones e incluso años. También otras variables que pueden afectar puntualmente pero que pueden producir efectos importantes, como las invasiones de polvo pueden ocurrir en periodos concretos. Teniendo en cuenta la dimensión temporal se podrían concretar terrenos óptimos evitando aquellos que posiblemente en algún momento del año pueden presentar limitaciones.