Datos de viento

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Datos de viento VAD (Velocity Azimuth Display): caracterización y aplicación operativa

Datos de viento VAD (Velocity Azimuth Display): caracterización y aplicación operativa

En este trabajo se presentan las actividades realizadas para avanzar hacia un mejor y más extenso uso de los datos VAD (Velocity Azimuth Display) en el entorno operativo de predicción del INM. La técnica VAD permite estimar un conjunto de propiedades del campo de viento en la vertical de un radar Doppler, como el viento horizontal o la divergencia a distintos niveles. La caracterización de estos datos se ha llevado a cabo mediante un análisis comparativo de los perfiles de viento VAD y los datos de viento de radiosondeos a lo largo de un año (Septiembre 2002 - Agosto 2003), usando aquellos radares cercanos a los puntos de lanzamiento de los sondeos. Los resultados obtenidos permiten concluir que los datos VAD, en la mayoría de las ocasiones, representan con fiabilidad el régimen de viento en las proximidades del radar y pueden ser usados en tareas operativas.

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Identificación automática de mesociclones y estructuras significativas de viento a partir de datos de radar Doppler

Identificación automática de mesociclones y estructuras significativas de viento a partir de datos de radar Doppler

resolver el problema del alto número de falsas alarmas, incrementando los umbrales existentes y creando algunos nuevos, basados en criterios de intensidad, espaciales y de continuidad temporal. El nuevo diseño tuvo en cuenta también la dificultad del 88D B9MA para detectar mesociclones en puntos alejados de la posición del radar, y por tanto más elevados. El resultado fue un nuevo algoritmo de detección de mesociclones, más tarde llamado Early MDA (Stumpf and Witt, 1994), que mejoró el algoritmo anterior consiguiendo un índice de aciertos más alto. Sin embargo, la capacidad de detección del Early MDA era todavía limitada y un alto número de mesociclones asociados con tiempo severo y tornados no eran detectados. El desarrollo del Early MDA coincidió con la primera fase de desarrollo de la red WSR-88D y en ese momento no se disponía todavía de una base de datos suficiente. La distribución geográfica se limitaba todavía a ciertas áreas y la base de datos de viento no llegaba a cubrir un periodo de tiempo considerable. Como consecuencia de ello, la mayor parte de los datos usados en el desarrollo del 88D B9MA y del Early MDA corresponden a otros radares con características diferentes.

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Incidencia del viento en la temperatura del conductor y en los esfuerzos mecánicos de las estructuras  Caso: línea de Transmisión Totoras Quevedo

Incidencia del viento en la temperatura del conductor y en los esfuerzos mecánicos de las estructuras Caso: línea de Transmisión Totoras Quevedo

2 DATOS DE VIENTO OBTENCIÓN Y CLASIFICACIÓN ___________________________________ 12 2.1 INTRODUCCIÓN ______________________________________________________________________ 12 2.2 RECOPILACIÓN Y CLASIFICACIÓN DE LA INFORMACIÓN QUE TIENEN LOS ORGANISMOS DEDICADOS A LAS MEDIDAS DE VELOCIDAD DE VIENTO EN EL ECUADOR _______________________________________ 12 2.3 REALIZAR UN MAPA DE VIENTOS, EN LOS QUE INCLUYA INFORMACIÓN DE LAS DIFERENTES ZONAS Y REGIONES DEL ECUADOR _________________________________________________________________ 13 2.3.1 GENERACIÓN DEL MAPA DE VIENTOS DEL ECUADOR ________________________________________13 2.4 TRATAMIENTO DE LA INFORMACIÓN _____________________________________________________ 14 2.5 LA INTERPOLACIÓN DE DATOS __________________________________________________________ 15 2.5.1 INTERPOLACIÓN _____________________________________________________________________15 2.5.2 AJUSTE DE LA DIRECCIÓN DEL VIENTO PARA PODER INGRESAR AL SIG __________________________16 2.5.3 INTERPOLACIÓN MEDIANTE LA MEDIA PONDERADA POR LA INVERSA DE LA DISTANCIA ___________18 2.5.4 PROCEDIMIENTO INTERPOLACIÓN DE DATOS _____________________________________________20 2.5.5 PASOS PARA CARGAR LA INFORMACIÓN AL PROGRAMA ARCGIS ______________________________21 2.5.6 VALIDACIÓN DEL MAPA DE VIENTOS DEL ECUADOR ________________________________________28 2.6 ANÁLISIS DE LAS CARACTERÍSTICAS DE LOS EQUIPOS DE MEDICIÓN DE VIENTO QUE SE UTILIZÓ EN LA TOMA DE DATOS ________________________________________________________________________ 30 2.6.1 ESTACIONES METEOROLÓGICAS ________________________________________________________30 2.6.2 ANEMÓMETRO DE CAZOLETAS _________________________________________________________31 2.6.3 TERMÓMETROS _____________________________________________________________________32 2.6.3.1 Termómetro seco _________________________________________________________________ 32 2.6.3.2 Termómetro de mínima ____________________________________________________________ 32 2.6.3.3 Termómetro de máxima ____________________________________________________________ 33 2.6.3.4 Termógrafo ______________________________________________________________________ 33 2.7 DISPOSICIÓN DE EQUIPOS EN EL CAMPO SEGÚN EL INAMHI __________________________________ 33

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Proyecto de Investigación para la Implementación de Puestos de Medición de Vientos en la Traza Margen Derecha de la Represa de Yacyreta

Proyecto de Investigación para la Implementación de Puestos de Medición de Vientos en la Traza Margen Derecha de la Represa de Yacyreta

E n b a s e a l o s d a t o s p r e s e n t a d o s correspondientes a la traza de la Presa de Yacyretá, se sugiere la colocación de una torre de medición en el punto medio del coronamiento (ya que como se ha mencionado las mediciones de una torre permiten inferir los datos de viento en un radio entorno a los 30 km cuando disponemos de una superficie homogénea y regular como es este caso), dispondríamos de una medición apropiada. Por razones de procedimientos internos de la Entidad Binacional Yacyretá, lo anterior se torna imposible. Por ello la recomendación que realizamos en este caso es la de colocar dos torres de medición de vientos en las siguientes posiciones y características:

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Análisis de extremos de viento en el mar Mediterráneo a partir de la base de datos HIPOCAS (1958-2001)

Análisis de extremos de viento en el mar Mediterráneo a partir de la base de datos HIPOCAS (1958-2001)

horizonte temporal de 44 años (1958-2001), es el resultado de un hindcast atmosférico realizado por medio del modelo atmosférico regional REMO, cubriendo toda la cuenca mediterránea con una malla de resolución horizontal de 0,5º x 0,5º. Como condiciones iniciales y de contorno se usaron los datos del reanálisis global NCEP/NCAR obtenidos originariamente sobre una malla T62, equivalente a una resolución horizontal de unos 210 km (Kalnay et al. 1996). Información adicional sobre la base de datos mediterránea HIPOCAS y el proceso de creación de la misma puede obtenerse en Sotillo et al. (2005). En ese trabajo se muestra también una validación de los datos de viento HIPOCAS en aguas del Mediterráneo por medio de comparaciones de éstos con datos in-situ y derivados de medidas de satelite. Otro ejercicio de validación de los datos de viento HIPOCAS, centrado esta vez en eventos de viento extremo, puede verse en Sotillo et al. (2003). En este caso, se compararon los episodios de vientos extremos caracterizados por HIPOCAS tanto con los observados en distintas boyas, como con los reanalizados por NCEP. Estas comparaciones mostraron que los datos HIPOCAS reproducen de un modo más fiable los principales vientos regionales mediterráneos. El presente trabajo ahonda en esta línea de investigación y presenta resultados de un análisis estadístico de vientos extremos en el Mediterráneo aplicando para ello dos metodologías distintas tanto a los datos HIPOCAS como a los datos de reanálisis NCEP.

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Análisis Climático de la Velocidad del Viento en la Región Sur del Ecuador

Análisis Climático de la Velocidad del Viento en la Región Sur del Ecuador

Las medidas de asimetría y curtosis son indicadores que permiten establecer el grado de simetría y curtosis que presenta una distribución de probabilidad de una variable aleatoria sin tener que hacer su representación gráfica. Si los datos provienen de una distribución normal, el estadístico de Jarque-Bera tiende asintóticamente a una distribución chi- cuadrado con dos grados de libertad, de aquí que el estadístico pueda ser usado para probar la hipótesis de que los datos provienen de una distribución normal [6].

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Sistema de información para el análisis de datos del viento

Sistema de información para el análisis de datos del viento

Uno de los impactos que brinda esta propuesta informática es que se fomenta la investigación de las fuentes renovables de energías, como base de un desarrollo medioambiental más saludable. Al usar recursos naturales renovables, se desecha la utilización de los combustibles fósiles que tanto daño están causando a nuestro ecosistema. En la actualidad, los hidrocarburos manifiestan una tendencia a la extinción, por tal razón sus precios aumentan cada día más, al concretar este estudio, se tendrá un criterio bien fundamentado de las condiciones eoloenergéticas de una región. Esto permitirá asumir una política de implantación de parques eólicos, donde el viento es totalmente gratis y puede generar una buena cantidad de energía eléctrica. Las pérdidas económicas por concepto de inversión, serían rápidamente sufragadas, ya que el mantenimiento de una granja eólica es mucho más barato que la compra excesiva de combustibles.

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Predicción de las floraciones algales nocivas (FAN) en poblaciones de Dinophysis acuminata por redes  neuronales artificiales

Predicción de las floraciones algales nocivas (FAN) en poblaciones de Dinophysis acuminata por redes neuronales artificiales

Los datos del recuento de D. acuminata (cel/l), provienen de los Informes técnicos completos sobre identificación y cuantificación de fitoplancton tóxico, la frecuencia de muestreo es 3 a 4 por mes, hay meses en que puede llegar a mayor número de muestras dependiendo de la situación de riesgo de FAN. Para iniciar el proceso de recuento celular, utilizan un arrastre vertical con una manga de fitoplancton de 10 micras de apertura, desde una superficie de 15 metros de profundidad. Las muestras recogidas son fijadas con una solución de lugol y homogenizadas por agitación suave. Se extrae una fracción, a continuación se sedimenta en columna de Uthermöhl de 25 ml de capacidad durante una noche o mínimo 12 horas y, finalmente se realiza el recuento mediante microscopio óptico invertido (INTECMAR, 2016).

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Manual de Microsoft Access 2010

Manual de Microsoft Access 2010

Cuando vinculas una tabla no se copia a tu base de datos, sino que simplemente se crea una conexión con la base de datos que la contiene, pero sin copiar los datos en la tuya. Este proceso es completamente transparente para ti, y si vinculas una tabla contenida en otra base de datos podrás trabajar con ella del mismo modo que si lo estuviese en la tuya. Cualquier cambio que hagas en sus datos quedarán reflejados en la base de datos origen, y cualquier cambio que efectuen en la base de datos origen, quedará reflejado en tu base de datos. Mientras que si importas una tabla, estarás copiando los datos actuales a tu base de datos pero no quedará ninguna conexión entre tu tabla y la del origen de la importación.

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Manual de Practicas

Manual de Practicas

Access proporciona una gran variedad de plantillas que puede usar tal y como están o como puntos de inicio. Una plantilla es una base de datos lista para usar que contiene todas las tablas, consultas, formularios e informes necesarios para realizar una tarea específica. Las plantillas se pueden usar, por ejemplo, para realizar un seguimiento de los problemas, administrar contactos o mantener un registro de los gastos. Algunas plantillas contienen un pequeño número de registros de muestra cuya finalidad es mostrar su modo de empleo.

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Sistemas de bases de datos

Sistemas de bases de datos

Nuestro ejemplo a lo largo de gran parte del libro es la bien conocida base de datos de provee dores y partes (la cual mantiene, como vimos en el capítulo 1, una compañía ficticia de nom bre KnowWare Inc.). La finalidad de esta sección es explicar esa base de datos de manera que sirva como punto de referencia para capítulos posteriores. La figura 3.8 presenta un conjunto de valores de datos de ejemplo; de hecho, cuando haya alguna diferencia, los ejemplos subsi guientes tomarán estos valores específicos. La figura 3.9 muestra la definición de la base de datos, expresada una vez más en (una ligera variante de) Tutorial D. Observe en particular las especificaciones de las claves primaria y éxterna. Observe también que (a) varias columnas tienen tipos de datos con el mismo nombre que la columna en cuestión; (b) la columna STATUS y las dos columnas CIUDAD están definidas en términos de tipos integrados —INTEGER (en teros) y CHAR (cadenas de caracteres de longitud arbitraria)— en lugar de los tipos definidos por el usuario. Observe por último que hay un señalamiento importante con respecto a los va- lores de las columnas como se muestran en la figura 3.8, aunque aún no estamos en posición de hacer dicho señalamiento; regresaremos a él en el capítulo 5, sección 5.2, en la subsección titu

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Programación en SQL con PostgreSQL

Programación en SQL con PostgreSQL

Estos tipos simples se denominan tipos atómicos y permiten una mayor eficacia en el manejo de la base de datos pero a costa de reducir la flexibilidad a la hora de manejar los elementos complejos del mundo real y dificultar la gestión de datos espaciales, en general suponen un problema para cualquier tipo de datos geométricos. Las relaciones que se establecen entre los diferentes elementos de dos tablas en una base de datos relacional pueden ser de tres tipos distintos:

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unidad i

unidad i

“Son abstracciones que permiten la implementación de un sistema de base de datos en un proceso complejo que contienen decisiones en muchos distintos niveles, si se descompone el problema en sub problemas esto se resuelve independientemente, utilizando técnicas especificas. Así serán los siguientes modelos (Conceptual, Lógico, Físico)”

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Subconsultas Vistas

Subconsultas Vistas

2) Prevenir la selección de columnas confidenciales a la vez que permite el acceso a otros datos importantes En el fondo, una vista no es más que una consulta almacenada. lo extraordinario es que podemos combinar y hacer corresponder datos desde tablas base (o desde otras vistas) para crear lo que, en general, funciona como cualquier otra tabla base.

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pgsqltutorial

pgsqltutorial

Las filas consideradas por una función ventana son aquellas de la “tabla virtual” producida por la cláusula FROM de la consulta, filtrada por sus cláusulas WHERE, GROUP BY y HAVING. Por ejemplo, una fila removida porque no cumple la condición WHERE es invisible para cualquier función ventana. Una consulta puede tener muchas funciones ventana que recortan los datos de diferentes formas por medio de diferentes cláusulas OVER, pero todas ellas actúan sobre la misma colección de filas definidas por la tabla virtual.

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Manual SQL1

Manual SQL1

Todos los principales SGBDR incorporan un motor SQL en el Servidor de Base Datos, así como herramientas de cliente que permiten enviar comandos SQL para que sean procesadas por el motor del servidor. De esta forma, todas las tareas de gestión de la Base de Datos (BD) pueden realizarse utilizando sentencias SQL.

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http://www.boe.es/boe/dias/1999/12/14/pdfs/A43088-43099.pdf

http://www.boe.es/boe/dias/1999/12/14/pdfs/A43088-43099.pdf

Disposición adicional primera. Ficheros preexistentes. Los ficheros y tratamientos automatizados inscritos o no en el Registro General de Protección de Datos debe- rán adecuarse a la presente Ley Orgánica dentro del plazo de tres años, a contar desde su entrada en vigor. En dicho plazo, los ficheros de titularidad privada deberán ser comunicados a la Agencia de Protección de Datos y las Administraciones públicas, responsables de ficheros de titularidad pública, deberán aprobar la pertinente dis- posición de regulación del fichero o adaptar la existente. En el supuesto de ficheros y tratamientos no auto- matizados, su adecuación a la presente Ley Orgánica, y la obligación prevista en el párrafo anterior deberán cumplimentarse en el plazo de doce años a contar desde el 24 de octubre de 1995, sin perjuicio del ejercicio de los derechos de acceso, rectificación y cancelación por parte de los afectados.

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Sistema de Gestión de Información de los parámetros del viento

Sistema de Gestión de Información de los parámetros del viento

aplicaciones. Ejemplo, para el caso de la web, si se fuera a mostrar una misma aplicación en un navegador estándar, como en un navegador de un dispositivo móvil, sólo es necesario crear una vista nueva por cada dispositivo; manteniendo el controlador y el modelo original. El controlador se encarga de aislar al modelo y a la vista de los detalles del protocolo utilizado para las peticiones (Aplicación de escritorio, HTTP, consola de comandos, email, etc.). El modelo se encarga de la abstracción de la lógica relacionada con los datos, haciendo que la vista y las acciones sean independientes de, por ejemplo, el tipo de gestor de bases de datos utilizado por la aplicación. (Freeman, 2010)

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Sistema 3D de Integración de Datos  de Ensayos Aerodinámicos en  Túnel de Viento

Sistema 3D de Integración de Datos de Ensayos Aerodinámicos en Túnel de Viento

Uno de los estudios de visualización de flujo reali- zados durante la campaña de ensayos en túnel de viento es la tomoscopía láser (ONERA, 1981). Se trata de una técnica que permite visualizar el patrón de flujo de aire contenido en un plano alrededor de la maqueta. Para ello se utiliza un plano láser y un generador de humo. Cuando las partículas de humo cruzan el plano laser dispersan luz, poniendo en evidencia ciertos patrones de flujo. En el caso del ala delta lo que se logra ver con la tomoscopía son los vórtices sobre el ala cuando tiene gran ángulo de ataque. Esto se aprecia en la Figura 2.

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PARTICLE SWARM OPTIMIZATION PARA EL AJUSTE DE MODELOS PROBABILISTICOS A DATOS DEL VIENTO EN VALPARAÍSO

PARTICLE SWARM OPTIMIZATION PARA EL AJUSTE DE MODELOS PROBABILISTICOS A DATOS DEL VIENTO EN VALPARAÍSO

La velocidad y la direcci´on del viento son factores esenciales en el estudio de este fen´omeno meteorol´ogico. Diversos trabajos realizados en las ´areas de energ´ıa e´olica, me- dio ambiente y desastres naturales proponen m´etodos para modelar estas caracter´ısticas del viento. La distribuci´on de Weibull es ampliamente utilizada para modelar la veloci- dad, mientras que la mezcla de distribuciones de von Mises es sugerida para la direcci´on. Com´unmente, para el ajuste de los par´ametros de estas distribuciones a ciertos datos reco- lectados, se utilizan m´etodos num´ericos, sin embargo, estos pueden presentar deficiencias en cuanto a tiempos de ejecuci´on o calidad de soluci´on. En esta memoria, se implementa la meta-heur´ıstica Particle Swarm Optimization para el ajuste de los par´ametros de las distribuciones mencionadas a los datos del viento de la comuna de Valpara´ıso. Esta t´ecnica provee de buenas soluciones en cortos tiempos de ejecuci´on, siendo adaptable para el ajuste de ambas distribuciones. Adem´as, se propone una estrategia para el control de la convergencia prematura del PSO, mejorando el trabajo realizado a la fecha.

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