The wind resource of Northeast Brazil as a climate variable: decadal variability, regional model bias and projected change at turbine hub height

Wind is meer dan alleen een weersverschijnsel; het is een klimaatvariabele die hele elektriciteitsnetten aandrijft. In het noordoosten van Brazilië is wind de op één na grootste bron van elektriciteit, die genoeg energie opwekt om miljoenen huizen te verlichten en de lokale economie aan te drijven. Deze regio is sterk afhankelijk van constante briesjes die over de kust en over hoogvlakten blazen, maar de kracht van deze winden is niet constant. Het verschuift in de loop van de tijd, beïnvloed door grootschalige patronen in de oceaan en de atmosfeer, zoals de El Niño-Zuidelijke Oscillatie, die de Stille Oceaan opwarmt en afkoelt, en temperatuurverschuivingen in de tropische Atlantische Oceaan. Voor ingenieurs en planners is het begrijpen van de vraag of de winden sterker, zwakker worden of simpelweg van ritme veranderen, een kwestie van aanpassing. Als de windbron krimpt, wordt de energievoorziening riskant; als deze groeit, kan de regio nog machtiger worden. De kritieke vraag is of de veranderingen die in de afgelopen jaren zijn waargenomen een permanente verschuiving zijn veroorzaakt door de opwarming van de aarde, of slechts een natuurlijke, tijdelijke fluctuatie die uiteindelijk zal omkeren.

Een team van onderzoekers ging op zoek naar een antwoord op deze vraag door naar de wind te kijken op exact de plek waar moderne turbines draaien, in plaats van te vertrouwen op oude metingen die dicht bij de grond zijn genomen. Ze verzamelden meer dan een miljoen uurlijkse gegevens van twaalf hoge metalen masten, bekend als meteorologische masten, gelegen op drie verschillende windparken in de staten Rio Grande do Norte en Ceará. Deze masten staan tussen de 78 en 95 meter hoog, wat overeenkomt met de hoogte van de turbineassen waar de bladen de meeste energie opvangen. De gegevens beslaan een periode van 2011 of 2015 tot 2025. De wetenschappers vergeleken deze real-world metingen vervolgens met computersimulaties van het toekomstige klimaat, met behulp van een regionaal model genaamd Eta dat genest was in vier verschillende wereldwijde klimaatmodellen. Deze simulaties projecteerden hoe de wind eruit zou kunnen zien onder verschillende scenario's van broeikasgasemissies, uitgestrekt tot het midden van de eeuw. Het doel was om te zien of de modellen de wind op turbinehoogte nauwkeurig konden voorspellen en om te bepalen of de wind werkelijk aan het veranderen was of gewoon door zijn natuurlijke fasen cyclde.

Het verhaal dat de data vertellen, is er een van dramatische schommelingen in plaats van een langzame, gestage daling. De onderzoekers ontdekten dat de wind uitzonderlijk sterk was van 2015 tot 2017, een periode die samenviel met een zeer sterke El Niño-gebeurtenis. Daarna, vanaf 2018, daalde de wind aanzienlijk en bleef het kalm tot 2024, een periode die samenviel met een zeldzame opeenvolging van drie opeenvolgende La Niña-gebeurtenissen en een opwarmingsfase in de tropische Atlantische Oceaan. Tegen 2025 begon de wind te herstellen. Dit patroon was geen geleidelijke, lineaire daling die zou wijzen op een permanent verlies van windenergie. In plaats daarvan was het een plotselinge stap omlaag, een verschuiving van het ene activiteitsniveau naar het andere, gevolgd door een terugkeer naar hogere niveaus. In de locaties in Rio Grande do Norte was deze daling statistisch significant, wat een afname van 5 tot 12 procent per decennium vertegenwoordigde als men een rechte lijn door de gegevens zou trekken. De onderzoekers benadrukken echter dat dit een natuurlijke, decenniale variabiliteit is die gesynchroniseerd is met de oceaan, en geen gedwongen signaal van klimaatverandering. De winderigste jaren en de kalmste jaren waren simpelweg verschillende hoofdstukken in hetzelfde boek, gedreven door de stemming van de oceaan.

Toen de wetenschappers de computermodellen testten tegen deze echte metingen, kwamen ze tot de conclusie dat de modellen goed waren in het voorspellen van de seizoenen, maar slecht in het voorspellen van de specifieke jaren. De simulaties toonden correct aan dat de wind het sterkst is tussen augustus en november en het zwakst tijdens het regenseizoen, maar ze onderschatten consequent de werkelijke windsnelheid, soms met wel 36 procent. Deze onderschatting was het meest ernstig tijdens de regenmaanden, wanneer de modellen er niet in slaagden te vatten hoe de wind over de hoogvlakten versnelt. Belangrijker nog, de modellen konden de specifieke opeenvolging van winderige en kalme jaren niet voorspellen omdat ze niet op hetzelfde kalenderjaar draaiden als de echte wereld. Dit leidde tot een verrassende ontdekking over hoe wetenschappers proberen modelvoorspellingen te koppelen aan locaties in de echte wereld. De onderzoekers testten of machine learning-tools, die vaak worden gebruikt om modelgegevens te "vertalen" naar lokale voorspellingen, dit probleem konden oplossen. Ze ontdekten dat deze tools volledig faalden wanneer ze werden toegepast op toekomstige klimaatscenario's. Omdat de modellen en de echte wereld niet synchroon liepen, konden de machine learning-algoritmen de ware relatie tussen de twee niet leren. In plaats daarvan middelden ze de gegevens simpelweg, waardoor slechts een fractie van de geprojecteerde verandering werd doorgegeven en het signaal van toekomstige klimaatverschuivingen effectief werd verborgen.

Om een duidelijker beeld van de toekomst te krijgen, gebruikten de onderzoekers een andere methode die zich richtte op de statistische verdeling van de wind in plaats van te proberen jaar-op-jaar patronen te matchen. Ze pasten de modelgegevens aan om de bekende biases te corrigeren, met name de onderschatting tijdens het regenseizoen. Toen ze naar de gecorrigeerde projecties keken voor de periode tussen 2025 en 2054, waren de resultaten verrassend bescheiden. De modellen suggereerden een lichte toename van de windsnelheid van ongeveer 3 tot 5 procent op de hoogvlakten van Ceará, terwijl de kustlocaties in Rio Grande do Norte bijna geen verandering vertoonden. Deze geprojecteerde veranderingen zijn klein, vooral in vergelijking met de natuurlijke schommelingen die de regio al heeft ervaren. Het verschil tussen een windrijk jaar en een kalm jaar in het recente verleden was veel groter dan het gehele verschil dat tussen vandaag en het midden van de eeuw wordt voorspeld. Bovendien waren de verschillende computermodellen het meer oneens met elkaar dan dat ze het eens waren over het specifieke emissiescenario, wat betekent dat de onzekerheid in de modellen momenteel groter is dan het signaal van de klimaatverandering zelf.

De implicaties van deze bevindingen zijn diepgaand voor hoe energieplanners over de toekomst moeten denken. De studie suggereert dat de windbron in het noordoosten van Brazilië in de komende decennia niet in gevaar is door klimaatverandering of door instorting. De regio blijft een van de beste plekken ter wereld voor windenergie. Echter, de natuurlijke variabiliteit van de wind is een veel grotere factor dan de langzame opwarming van de aarde. Een windpark dat vandaag wordt gebouwd, kan een decennium van zwakkere winden tegemoet gaan simpelweg door natuurlijke oceancycli, wat de energieopbrengst aanzienlijk zou verminderen, zelfs als de langetermijnklimaattrend stabiel is. Dit betekent dat energieverwachtingen voor nieuwe projecten rekening moeten houden met deze natuurlijke ups en downs, en niet alleen met het gemiddelde klimaat van de toekomst. De onderzoekers concluderen dat voor de volgende dertig jaar de belangrijkste factor voor planning niet het signaal van klimaatverandering is, maar het vermogen om zich aan te passen aan het natuurlijke ritme van de oceaan. De wind zal blijven blazen, maar de kracht ervan zal eb en vloed ervaren op manieren die groter en directer zijn dan de langzame veranderingen die door klimaatmodellen worden voorspeld.