Wind energy resource modelling in Portugal and its future large-scale alteration due to anthropogenic induced climate changes

The high dependence of Portugal from foreign energy sources (mainly fossil fuels), together with the international commitments assumed by Portugal and the national strategy in terms of energy policy, as well as resources sustainability and climate change issues, inevitably force Portugal to invest in its energetic self-sufficiency. The 20/20/20 Strategy defined by the European Union defines that in 2020 60% of the total electricity consumption must come from renewable energy sources. Wind energy is currently a major source of electricity generation in Portugal, producing about 23% of the national total electricity consumption in 2013. The National Energy Strategy 2020 (ENE2020), which aims to ensure the national compliance of the European Strategy 20/20/20, states that about half of this 60% target will be provided by wind energy. This work aims to implement and optimise a numerical weather prediction model in the simulation and modelling of the wind energy resource in Portugal, both in offshore and onshore areas. The numerical model optimisation consisted in the determination of which initial and boundary conditions and planetary boundary layer physical parameterizations options provide wind power flux (or energy density), wind speed and direction simulations closest to in situ measured wind data. Specifically for offshore areas, it is also intended to evaluate if the numerical model, once optimised, is able to produce power flux, wind speed and direction simulations more consistent with in situ measured data than wind measurements collected by satellites. This work also aims to study and analyse possible impacts that anthropogenic climate changes may have on the future wind energetic resource in Europe. The results show that the ECMWF reanalysis ERA-Interim are those that, among all the forcing databases currently available to drive numerical weather prediction models, allow wind power flux, wind speed and direction simulations more consistent with in situ wind measurements. It was also found that the Pleim-Xiu and ACM2 planetary boundary layer parameterizations are the ones that showed the best performance in terms of wind power flux, wind speed and direction simulations. This model optimisation allowed a significant reduction of the wind power flux, wind speed and direction simulations errors and, specifically for offshore areas, wind power flux, wind speed and direction simulations more consistent with in situ wind measurements than data obtained from satellites, which is a very valuable and interesting achievement. This work also revealed that future anthropogenic climate changes can negatively impact future European wind energy resource, due to tendencies towards a reduction in future wind speeds especially by the end of the current century and under stronger radiative forcing conditions.

Optimal alarms systems and its application to financial time series

This thesis focuses on the application of optimal alarm systems to non linear time series models. The most common classes of models in the analysis of real-valued and integer-valued time series are described. The construction of optimal alarm systems is covered and its applications explored. Considering models with conditional heteroscedasticity, particular attention is given to the Fractionally Integrated Asymmetric Power ARCH, FIAPARCH(p; d; q) model and an optimal alarm system is implemented, following both classical and Bayesian methodologies. Taking into consideration the particular characteristics of the APARCH(p; q) representation for financial time series, the introduction of a possible counterpart for modelling time series of counts is proposed: the INteger-valued Asymmetric Power ARCH, INAPARCH(p; q). The probabilistic properties of the INAPARCH(1; 1) model are comprehensively studied, the conditional maximum likelihood (ML) estimation method is applied and the asymptotic properties of the conditional ML estimator are obtained. The final part of the work consists on the implementation of an optimal alarm system to the INAPARCH(1; 1) model. An application is presented to real data series.

Timing ótimo para investir na proteção costeira na zona centro de Portugal

A presente dissertação insere-se no âmbito da gestão das zonas costeiras, que na atualidade enfrentam um grave problema de erosão. Este torna-se um problema social com especial importância devido à concentração populacional e atividade económica que se verifica nas regiões litorais. Neste contexto muitos têm sido os estudos físicos e económicos levados a cabo no sentido de encontrar soluções para lidar com este problema. O principal objetivo desta dissertação foi avaliar qual a importância que o timing em que é efetuado o investimento na proteção pode ter na defesa das zonas costeiras. Por outras palavras, perceber se existem ou não vantagens em adiar o investimento na proteção por um determinado período de tempo. Foi definida como área de estudo o trecho costeiro de 20 km compreendido entre a Praia da Barra (Aveiro) e a Praia de Mira (Coimbra). Através da utilização do modelo numérico Long-Term Configuration (LTC) foi simulada a evolução da linha de costa por um período de 80 anos, seguida de uma análise custo-benefício ambiental em que foi considerada a possibilidade de investimentos em estruturas de defesa (no caso desta dissertação esporões com 100m, 200m e 300m de comprimento) a serem efetuados após 0, 10, 20 ou 30 anos. Foram também contempladas restrições orçamentais, e ainda, efetuada uma análise de sensibilidade à taxa de desconto utilizada. Os resultados mostram que quanto mais cedo se iniciar proteção das zonas costeiras, mais benefícios económicos serão retirados desse investimento. Os cenários que se apresentaram como os mais vantajosos são aqueles em que o investimento é levado a cabo no Ano 0 e onde se opta por uma proteção integral ou quase integral da linha de costa. Ainda assim, em todos os timings de investimento analisados foi possível encontrar cenários economicamente viáveis e dos quais resultariam benefícios económicos. A análise com inclusão de restrições orçamentais mostra que a utilização destas deixa de fazer sentido à medida que o investimento é adiado, funcionando então o próprio retardar do investimento como uma medida de contenção orçamental. A análise de sensibilidade à taxa de desconto revelou que a opção por uma taxa de desconto de 4% acaba por não influenciar de maneira significativa os resultados obtidos.