Perdigão-forskere studerer dalens meteorologi og "vågen" af vindmøllen i baggrunden. Kredit:Perdigão Experimental Group
I løbet af den seneste måned, forskere er kommet ned til Portugals Vale Do Cobrão nær den spanske grænse for at studere dalens vindstrømningsmønstre.
Det internationale projekt, kendt som Perdigão efter den nærmeste by, er finansieret af National Science Foundation (NSF) og involverer mere end 50 atmosfæriske forskere. De arbejder på bedre at forstå, hvordan vinden bevæger sig over varierende terræn.
Projektet startede 1. maj og fortsætter indtil 15. juni.
"Perdigão felteksperimentet er en imponerende indsats, der involverer amerikanske forskere og deres kolleger i Europa, " sagde Nick Anderson, programdirektør i NSF's afdeling for atmosfærisk og georumvidenskab, som finansierer Perdigão. "Data fra Perdigãos instrumentarray vil forbedre vores forståelse af vindstrøm over komplekst terræn, med fordele for vejrudsigt og vindenergi."
USA og EU har udtrykt interesse i at øge andelen af vindenergi af deres respektive samlede energiforbrug. At gøre det vil kræve opdaterede modeller for en mere detaljeret og præcis forståelse af vindstrømmen i naturlige omgivelser, siger videnskabsmænd.
Forskningen lover at forbedre vurderinger af vindressourcer i Europa og andre steder, og for at hjælpe med at bestemme optimale steder for bygning af vindmøller. Forskere på Perdigão-stedet bruger en eksisterende, møll i fuld skala for at studere møllens interaktioner med varierende vindstrømme og topografi.
Vale Do Cobrão, som strækker sig mellem to parallelle kamme, er en mosaik af landbrugsjord, vegetation, kløfter, kløfter og en flod. Dalens vindstrøm er normalt vinkelret på højderyggene, men kan vende og bygge til kraftige vindstød. Forskernes instrumenter indsamler data om vindstrøm, inklusive hastighed, turbulens, temperatur, fugt og stråling.
Perdigão-projektet er et paradigmeskifte fra tidligere feltstudier, ifølge Harindra Fernando, hovedefterforsker af undersøgelsen for den amerikanske gruppe og en videnskabsmand ved University of Notre Dame.
Frigivelsen af et meteorologisk instrument kaldet en radiosonde, som stiger titusinder af kilometer. Kredit:Perdigão Experimental Group
"Perdigão er et spring fremad fra de tidlige vindstrømseksperimenter udført i slutningen af 1970'erne, "Fernando sagde." Disse undersøgelser fokuserede på vindstrømmen over en enkelt bakke. De resulterende data har været, og bliver ved med at være, meget brugt i dag."
Perdigãos amerikanske gruppe omfatter forskere fra University of Colorado Boulder, Cornell University, University of Oklahoma, University of California, Berkeley, og Hærens Forskningslaboratorium. Det NSF-finansierede National Center for Atmosfærisk Forskning leverer udstyr og logistisk og videnskabelig datastøtte.
Perdigão udnytter de seneste teknologiske fremskridt inden for fjernmåling. Det inkluderer 30 scannings- og profileringsenheder til at kortlægge dalens atmosfære, sagde Fernando. Forskere vil kortlægge strømningsfeltet mere detaljeret ved hjælp af forbedrede modeller og en ny forståelse af vindstrøm baseret på det nye datasæt.
Langs en anslået 4 mil lang, 1 mile bredt skår af dalen, forskere har opstillet en række instrumenter, inklusive cirka 50 tårne i højden fra 10 til 100 meter. Tårnene er udstyret med soniske vindmålere til at måle luftstrøm og turbulens.
Termistor arrays, mikrobølgeradiometre og et Atmospheric Emitted Radiance Interferometer (AERI) måler temperaturstrukturen. LI-COR-systemer måler kuldioxid og vanddamp, mens radiometre måler det indgående, udgående og nettostråling.
Forskerne har opsat fjernsensorer, der bruger teknologi som SODAR (Sonic Detection And Ranging), LIDAR (Light Detection And Ranging) og vindprofiler til at fange flowmålinger.
Ud over, fire til 16 radiosonder bliver sat ind for at kortlægge den atmosfæriske struktur i og over dalen. Yderligere udstyr vil spore finskala turbulens, trykforstyrrelser, lavere atmosfæriske meteorologiske profiler og akustiske niveauer.
Ved projektets afslutning, forskerne vil have opnået de mest avancerede vindstrømsdata til dato.