Dados de topografia

A batimetria de baixa resolução da área de estudo foi obtida através do IH-Ameva. A esta fonte de baixa resolução batimétrica, foi acrescentada medições de alta resolução fornecidos pelo projeto MAI (FINEP/UFPE, 2009), a batimetria de cada cenário foi então modificada para refletir cada configuração do quebra-mar, bem como o cenário sem quebra- mar, utilizando-se o Módulo de Modelagem de Terreno (MMT), do SMC (Figura 4.9).

Figura 4.9 - As três configurações diferentes da área de estudo (A) sem quebra-mar, (B) antigo quebra-mar e (C) quebra-mar atual. Acima a batimetria, abaixo um perfil batimétrico com a profundidade exagerada ao longo do eixo do quebra-mar.

A Tabela 4.2 resume todas as configurações utilizadas neste estudo: o primeiro quebra-mar contínuo, o quebra-mar seccionado atual, e um cenário sem quebra-mar.

Tabela 4.2. Cenários simulados da área de estudo.

Cenário Partes e comprimento do quebra-mar Ano de conclusão

Antigo Uma parte de 750 m 2004

Atual Cinco partes de 50 m cada 2013

separadas por lacunas de 100 m

Sem Nenhum -

CAPÍTULO 5

DADOS OBSERVACIONAIS - ONDÓGRAFO DIRECIONAL

Este capítulo é baseado no artigo "A Practical Spectral Partitioning Method Based on

a Wave Buoy Data Analysis", que foi submetido para publicação em agosto de 2015. Ele está

organizado segundo o formato do artigo, com as seções: introdução, material e métodos, resultados, discussão e conclusões.

5.1 INTRODUÇÃO

A caracterização do estado do mar que prevalece em uma determinada região durante todo o ano, é definida como clima de ondas (LAING et al., 1998), ela é essencial para o planejamento de prevenção de fatores de risco para os ecossistemas costeiros, infra-estruturas costeiras, bem como a navegação marítima. É também fundamental para calcular as tendências dos campos de ondas no passado e também no futuro (FENG et al., 2014; LIONELLO; GÜNTHER; HANSEN, 1995), usando cenários distintos de emissões de gases do efeito estufa (NAKICENOVIC et al., 2000).

Para se estudar o clima de ondas de uma determinada região, muitas ferramentas podem ser usadas, tais como modelos computacionais de previsão de ondas, medições por satélite e equipamentos instalados in situ, como instrumentos acústicos e bóias. O estudo do clima de ondas através da modelagem é o recurso mais amplamente utilizado em todo o mundo. Entretanto, para atingir um determinado grau de precisão, é necessário realizar a calibração do modelo usando dados coletados in situ (REGUERO et al., 2012).

A costa brasileira carece de medições de ondas situ, principalmente devido à falta de instrumentos instalados, que podem realizar coletas sistemáticas das características de dados

de ondas (PIANCA; MAZZINI; SIEGLE, 2010). Modelos de ondas, como o Wavewatch (TOLMAN, 1989), indicam que o clima de ondas ao largo da costa de Pernambuco é caracterizada pela ocorrência simultânea de dois ou três sistemas de ondas distintos (PIANCA; MAZZINI; SIEGLE, 2010; SEMEDO et al., 2011).

As ondas em um determinado local são classificadas de acordo com a sua origem, como vagas (windseas, em inglês) ou marulhos (swells, em inglês). Os ventos locais criam as vagas, enquanto que os swells são gerados em regiões distantes (SVERDRUP; MUNK, 1947). Os parâmetros médios das onda (altura significativa total das ondas, período médio das ondas e direção média) não representam corretamente o estado do mar na maior parte do tempo, porque eles não levam em conta as diferentes componentes direcionais da distribuição de energia das ondas, que têm características particulares que muitas vezes diferem significativamente da média.

O estado do mar resultante da combinação de vários sistemas de ondas compõe uma distribuição da energia de ondas ao longo de diferentes direções e freqüências, esta distribuição é conhecida como espectro direcional, que apesar de sintetizar toda a energia ondulatória presente no oceano em um determinado momento, não é um recurso prático para ser utilizado. Sendo assim, os principais parâmetros de ondas (altura significativa, período de pico e direção de pico), que descrevem separadamente os sistemas que compõem o espectro direcional, são extraídos através de técnicas de particionamento. Este conjunto de parâmetros destes sistemas individuais caracteriza mais precisamente um estado de mar (DANIELE HAUSER, KIMMO K. KAHMA, HARALD E. KROGSTAD, SUSANNE LEHNER, 2005).

Durante as últimas décadas, vários algoritmos de particionamento foram propostos para identificar os sistemas de ondas que compõem a distribuição espectral de energia e

determinar os seus principais parâmetros. Franco e Filho (2005) utilizou um critério simples, introduzido por Rodríguez, Guedes Soares e Machado (1999), que trouxe resultados insatisfatórios, porque se baseou apenas na distribuição do espectro na frequências, omitindo a informação no espectro direcional. Wang e Hwang (2001) utilizou um método de análise do declive da distribuição espectral, juntamente com o cálculo de uma frequência de corte, com base na distribuição espectral de Pierson e Moskowitz (1964) para a separação das energias de

swell e de vagas.

Portilla et al. (2009) investigaram diferentes técnicas de separação, incluindo alguns técnicas que consideram a distribuição de energia das ondas apenas no domínio da freqüência (1D), e também a distribuição das ondas nos domínios da freqüência e da direção (2D). Foi então proposto uma técnica 1D mais robusta, que tem por objetivo eliminar os picos obviamente espúrios, resultando em um conjunto de partições mais consistentes.

Este artigo propõe um método de particionamento modificado a partir da técninca de eliminação de picos espúrios, desenvolvido por Portilla et al. (2009), através da introdução do detecção da energia de vagas, com base na previsão do vento local. Além disso, este método considera a informação espectral direcional para caracterizar adequadamente os sistemas de ondas.

Assim, os objetivos deste estudo são:

1. Descrever o método modificado de particionamento de Portilla et al. (2009), utilizado para a partição dos dados de ondas coletados por um ondógrafo direcional fundeado no litoral sul do estado de Pernambuco (Figura 5.1);

2. Comparar os resultados do particionamento, obtido através da utilização deste método, com os resultados de um programa fornecido pelo fabricante, para estabelecer um critério de controle de qualidade;

3. Descrever o clima de ondas na região com estes dados particionados. Figura 5.1 - Ondógrafo Waverider MKIII utilizado para o experimento.

Fonte: Prof. Alex Costa.