Ilmatieteen laitoksen tutkijat ovat selvittäneet jäätävien olosuhteiden mallintamista yhdistämällä korkean resoluution sääennustus- ja jäänkertymismallin tietoja. Jäätämismetodiikkaa kehitettiin erityisesti tuulivoimatuotannon arvioimisen ja ennustamisen tarpeisiin. Jäätämisennusteiden kyky varoittaa jäätävistä olosuhteista on yleisesti hyvä, mutta kertyvän jään määrän ennustamisessa on edelleen haasteita.
Tutkimuksessa esiteltiin sääennustus- ja jäänkertymismalliin perustuva metodiikka, jolla voidaan arvioida jäätävien olosuhteiden esiintyvyyttä Suomessa eli ns. jäätämisatlas. Menetelmä käyttää säämallin tuottamia tuulen, lämpötilan ja pilvien vesisisällön arvoja, joiden avulla saadaan laskettua jäätämisen esiintyminen sekä jäämassan kertymänopeus. Tutkimuksessa tarkasteltiin samalla kuinka hyvin jäätämismalli kykenee ennustamaan jäätäviä tilanteita.
Tuulivoiman osuuden kasvu sähkömarkkinoilla luo uusia haasteita energian toimitusvarmuuteen. Sääriippuvaisen tuulivoiman tuottoa voidaan arvioida ja ennustaa luotettavilla tuuliennusteilla. Suomen pohjoisen sijainnin takia pelkkä tuulen nopeuden ennustaminen ei kuitenkaan riitä. Jään kertyminen tuulivoimalan lapoihin aiheuttaa tehohäviötä pinnan muuttuessa lapoihin kertyneen jään takia aerodynaamisesti karheaksi.
Mallin tulokset vastasivat jäätämishavaintoja ajallisesti hyvin
Jäätämismallin tuloksia verrattiin jäätämishavaintoihin kolmessa paikassa Suomessa, jotka edustivat sisämaan, rannikon ja tuntureiden olosuhteita. Tulokset osoittivat, että malli kykenee kuvaamaan jäätämistapausten lukumäärän riittävän hyvin. Jäätämismallin kyky ennustaa jäätävien tilanteiden esiintymistä ajallisesti osoittautui myös hyväksi. Tällöin mallilla on myös mahdollista ennustaa jäätävien olosuhteiden syntyä.
Jäätämismallin kyky ennustaa kertyneen jään massaa realistisesti todettiin kuitenkin puutteelliseksi. Tutkimus myös paljasti, että jäätämisennuste on riippuvainen sääennustemallin tuottamasta esitiedosta. Herkimmin jäätämisen ajalliseen ennustettavuuteen vaikuttivat epävarmuudet säämallin lämpötilassa ja pilvien vesisisällössä.
Työssä tarkasteltiin menetelmän olemassa olevia puutteita. Keskeisimmiksi kehityskohteiksi arvioitiin mm. sublimaation eli haihdunnan lisääminen jään sulamisprosesseihin sekä pilvipisaroidenkokojakauman realistisempi kuvaus ja ennustaminen.
Tutkimuksesta saatuja menetelmiä tullaan hyödyntämään ja jatkokehittämään Strategisen Tutkimuksen Neuvoston rahoittamassa BC-DC-Energia projektissa, jossa Ilmatieteen laitos kehittää aurinko- ja tuulienergian tuotantoennusteita.
Lisätietoja:
Karoliina Hämäläinen, [email protected]
Hämäläinen, K., and Niemelä, S. (2016) Production of a Numerical Icing Atlas for Finland. Wind Energ., doi: 10.1002/we.1998.
Jäätämisatlas: http://www.tuuliatlas.fi/jaatamisatlas/
BC-DC Energia: http://www.bcdcenergia.fi/
Ilmatieteen laitoksen meteorologit Twitterissä: http://twitter.com/meteorologit
Ilmatieteen laitoksen tiedeuutisointia Twitterissä: http://twitter.com/IlmaTiede
Lisätietoa Ilmatieteen laitoksen viestinnästä, puh. 029 539 2231
Säämalleista voit lukea uudesta Atmos-lehdestä: http://atmoslehti.fi/teema/saamalli-nykypaivan-ennustetehdas-2/
© Koodiviidakko Oy - Y-tunnus 1939962-1