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XV Congreso Nacional de Tecnologías de la Información Geográfica, Madrid, AGE-CSIC, 19-21 de Septiembre de 2012 
Un servidor cartográfico para la modelización del potencial eólico sobre la Península Ibérica basado en software libre 
F. Gomáriz-Castillo, F. Alonso-Sarría, J.P. Montávez y R. Lorente-Plazas 
 
 
 
Un servidor cartográfico para la 
modelización del potencial eólico sobre la 
Península Ibérica basado en software libre 
 
F. Gomáriz-Castillo1, F. Alonso-Sarría2, J.P. Montávez3 y R. Lorente-Plazas3 
 
1Instituto Euromediterráneo del Agua. 
2Instituto Universitario de Agua y Medio Ambiente, Universidad de Murcia. 
 3Departamento de Física, Universidad de Murcia. 
 
fjgomariz@um.es, alonsarp@um.es, montavez@um.es, raquel.lorente1@um.es 
 
RESUMEN 
Se describe un servidor cartográfico para analizar y presentar los resultados de estimación del 
potencial eólico en la Península Ibérica y áreas marinas adyacentes. El objetivo es la obtención, por 
parte los usuarios, de la estimación del potencial eólico en cualquier zona de España para optimizar la 
inversión en la instalación de aerogeneradores. Se ha optado por un sistema basado en software 
libre, mediante Apache2 como servidor web y un cliente web basado en el framework p.mapper, PHP, 
javascript, AJAX y JSON para su desarrollo e interacción con el servidor; la publicación de la 
información espacial y cartografía interactiva en la web se basa en Mapserver. Los datos en los que 
se basa el modelo incluyen un MDE, datos reales de viento medidos en observatorios y mallas de 
simulación de viento a diferentes alturas. Las capas raster se almacenan en formato de GRASS y las 
vectoriales en PostgreSQL/Postgis. El proceso de trabajo se basa en un modelo desarrollado con R 
integrado en el SGBD PostgreSQL mediante PL/R, con capacidad de interactuar con la información 
espacial y temática, que integra la generación y devolución del informe de resultados mediante Latex. 
El resultado es una aplicación de consulta fácil de usar, con capacidad para consultar la diversas 
capas de información y generar un informe con los principales resultados del análisis para un punto 
determinado en el espacio, seleccionado de forma interactiva o mediante la entrada manual de 
coordenadas. 
PALABRAS CLAVE 
SIG, potencial eólico, modelización, servidor cartográfico. 
 
ABSTRACT 
This work describes a cartographic web server to show and analyze the results of a wind power 
estimation in the Iberian Peninsula and marine areas around. The objective is to give to the users the 
possibility of getting the estimated wind energy potential in any area of Spain to optimize investment in 
the installation of wind power plants. The whole system is based on open source tools, using Apache2 
as web server, a web client based on the Framework p.mapper, PHP, javascript, AJAX and JSON for 
its development and interaction with the server. The publication of spatial information and interactive 
web mapping is based on Mapserver. The model is based on a DEM, real wind data measured at 
observatories and wind simulation grids at different heights. Raster layers are stored in GRASS format 
and vector layers in PostgreSQL / PostGIS format. The work process is based on a model developed 
with integrated R PostgreSQL DBMS using the PL/R, with ability to interact with spatial and thematic 
information, generating and returning the report results using a Latex template. The result is a query 
application easy to use, able to show the different layers of information and generate a report with the 
main results of the analysis for a given point in space selected interactively or through manual entry of 
the coordinates. 
XV Congreso Nacional de Tecnologías de la Información Geográfica, Madrid, AGE-CSIC, 19-21 de Septiembre de 2012 
Un servidor cartográfico para la modelización del potencial eólico sobre la Península Ibérica basado en software libre 
F. Gomáriz-Castillo, F. Alonso-Sarría, J.P. Montávez y R. Lorente-Plazas 
 
 
KEY WORDS 
GIS, wind potential, modelling, cartographic server. 
 
1 INTRODUCCIÓN 
Las energías renovables han experimentado 
un gran desarrollo en los últimos años con objeto 
de reducir las emisiones de CO2, uno de los 
principales causantes del Cambio Climático, así 
como de reducir la fuerte dependencia 
energética. 
En este marco, la energía eólica se presenta 
como una de las mejores alternativas, siendo su 
principal desventaja la gran variabilidad espacial. 
En este sentido se hace necesario desarrollar 
instrumentos que permitan evaluar la idoneidad 
para la implantación de aerogeneradores en 
diferentes puntos del territorio. 
Frente a trabajos y herramientas de 
evaluación basados en la observación de datos 
reales, en este trabajo se presenta una alternativa 
de evaluación basada en el uso de modelos 
climáticos regionales (MCR), capaces de de 
evaluar, de forma aproximada, la aptitud para la 
instalación de aerogeneradores en cualquier 
punto del territorio (Lorente et al., 2012). 
Solucionado el problema del método de 
análisis para evaluar el potencial, el otro gran 
objetivo del presente trabajo es facilitar los 
resultados al público interesado. Diversos son los 
estudios en los que se ha trabajado con las 
tecnologías SIG y herramientas de evaluación de 
potencial eólico. Algunos ejemplos de este tipo de 
proyectos son el Atlas Canadiense de Energía 
Eólica1 del Environment Canada, Recherche 
Prévision Numérique (RPN), el Atlas de Vientos 
de Irlanda (Brower et al., 2003), o los mapas del 
recurso y potencial eólico de los Estados Unidos2 
del US Department of Energy, que finalizó en 
Febrero de 2010 una versión actualizada con una 
resolución espacial de 2,5km. En España se 
pueden citar trabajos como los de Gastón et al. 
(2008) o el Atlas Eólico de España (IDAE, 2011), 
basado en el análisis del recurso eólico en 
España a partir del modelo MASS (Mesoscale 
Atmospheric Simulation System) y con acceso a 
la información espacial mediante un cliente web 
SIG. 
Los diferentes proyectos sobre potencial 
eólico, que normalmente se basan en modelos 
numéricos de clima regional, han integrado el uso 
de los SIG como parte esencial para su 
desarrollo. Normalmente orientan los resultados a 
 
1 http://www.windatlas.ca/en/index.php 
2http://www.windpoweringamerica.gov/wind_maps.as 
información cartográfica sobre la distribución del 
recurso, desde formatos pdf hasta información en 
formato SIG ráster de gran utilidad para usuarios 
especializados. Sin embargo, se está 
comenzando a trabajar con información dinámica 
directamente consultable mediante clientes web 
para facilitar el acceso a la información a usuarios 
poco especializados, como ocurre en el caso del 
Atlas Eólico de España. 
El trabajo presentado es una aplicación web 
SIG para servir y dar acceso, de la forma más 
sencilla posible, a la información de interés para 
evaluar la instalación de aerogeneradores de 
minieólica. El cliente web se utiliza como 
aplicación para localizar el punto del territorio de 
interés para el usuario. A partir de dicho punto se 
genera un informe con las principales 
características de la parcela considerada. 
En el presente trabajo se propone la 
implementación de un sistema basado en el uso 
de aplicaciones y herramientas de código abierto 
(OpenSource3), con una serie de ventajas sobre 
el software propietario que lo convierten en una 
alternativa idónea. En este sentido, ya son varios 
los trabajos en los que se analizan las diferentes 
ventajas y desventajas entre los dos tipos de 
software como el análisis de Weis (2006) 
modificado por Steiniger y Bocher (2009) sobre 
software SIG de escritorio o el de Jolma et al. 
(2008). 
Por tanto, el trabajo presentado, que es parte 
del proyecto llevado a cabo por el Gobierno de 
España “MINIEOLICA” y que promueve la 
implementación de pequeños aerogeneradores, 
tiene como objetivo implementar un método de 
evaluación del potencialeólico y desarrollar un 
entorno que facilite el acceso y uso de 
información por parte de usuarios potenciales de 
un amplio espectro sin necesidad de 
conocimientos avanzados de herramientas SIG, 
desde estamentos científico-técnicos 
(universidades, administración o empresas de 
consultoría e instalación) hasta particulares que 
puedan necesitar conocer si en un punto concreto 
del territorio este tipo de instalaciones son 
factibles. 
Para implementar el trabajo propuesto se han 
desarrollado, por orden cronológico, los 
siguientes objetivos específicos: 
 
 
3 http://www.opensource.org/docs/osd/ 
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 Implementación de los servidores de 
desarrollo y producción 
 Análisis, selección e integración de los 
programas y aplicaciones para el 
almacenamiento, acceso, análisis y 
extracción de los resultados 
 Diseño de protocolos de trabajo para 
facilitar la escalabilidad del sistema 
Como ámbito espacial de aplicación del 
trabajo se incluye todo el territorio español salvo 
las Islas Canarias, Ceuta y Melilla. 
2 MATERIAL Y MÉTODOS 
2.1 Modelación de la base de 
datos de vientos y datos de 
observatorios para validación 
La modelación para el análisis del potencial 
eólico, desarrollada en detalle en Lorente-Plazas 
et al. (2012), se basa en el modelo numérico de 
clima regional MM54 para generar las 
simulaciones regionales en el intervalo temporal 
1960-2007. 
Como resultado se ha obtenido una base de 
datos de simulación de potencia de vientos para 
dicho periodo, con un total de 15.625 puntos 
almacenados en formato PostgresSQL (figura 1), 
con una equidistancia entre puntos de 10 
kilómetros y a la que se asocian dos tablas de 
125.000 filas por 423 columnas, con información 
referente a direcciones y velocidades de viento 
para diferentes estratos en cada uno de los 
puntos del mallado. 
Como información complementaria a la 
anterior, y con objeto de validar el modelo 
generado, se ha implementado en la misma base 
de datos una segunda capa espacial con un total 
de 450 estaciones automáticas con datos de 
velocidad y dirección de viento extrapolada a 10 
metros sobre el suelo y una resolución temporal 
horaria (figura 2). 
Estos datos reales, servirán también para 
añadir a los resultados información 
complementaria comparando la información 
simulada con la real obtenida en los puntos más 
cercanos al punto modelizado. 
En este caso la información se ha 
almacenado en la misma tabla, obteniendo como 
resultado 421 columnas referentes al Id, 
coordenadas, altitud, altura, y variables referentes 
a la dirección y velocidad. Dicha información ha
 
4 The Fifth-Generation NCAR / Penn State Mesoscale 
Model: 
http://www.mmm.ucar.edu/mm5/support/consult.html 
sido recopilada a partir de datos procedentes de 
diferentes redes: DGDR Consejería de Medio 
Ambiente y Desarrollo Sostenible de Galicia, 
Instituto Tecnológico Agrario de Castilla y León, 
Servicio Meteorológico de Cataluña, Centro de 
Investigación del Medio Ambiente de Cantabria, 
Servicio de Información de la Rioja, el IMIDA de 
Murcia, la red AEMET y EUSKALMET (para más 
detalles consultar Lorente-Plazas et al. 2012). 
Como parte de la información servida en el 
cliente web se incluye también la distribución 
espacial de rachas medias anuales de vientos 
interpolada en superficie obtenida a partir de la 
información de los puntos de malla del modelo. 
2.2 Fuentes de datos espaciales 
adicionales 
El sistema propuesto trata de dar solución a 
un amplio espectro de usuarios de la forma más 
sencilla posible pero orientado específicamente a 
la evaluación del recurso viento. Por este motivo 
se ha optado por incluir sólo la información 
espacial de apoyo necesaria para ubicar al 
usuario y la información espacial necesaria para 
la ejecución del modelo. No obstante, el visor 
puede añadir nueva información procedente de 
servicios Web Map Service (WMS) de otras IDEs. 
Para ello se dispone de un conector en el cliente. 
La tabla 1 muestra de forma esquemática la 
información incluida inicialmente en el proyecto. 
Información Formato Uso Fuente 
Servicio 
Catastro 
WMS Acceso 
inf. 
pública 
Catastral 
D.G. 
Catastro 
Modelo Digital 
de Elev. 
MDE25 
Raster 
GRASS 
Var. de 
entrada 
en el 
modelo 
IGN, 
MDE25 
Límites adm. 
(Reg., Prov., 
Municipios) 
Postgis Apoyo BCN25 
Img PNOA WMS Apoyo IGN 
Img PNT WMS Apoyo IGN 
Tabla 1. Información espacial de apoyo incluida 
en el sistema. 
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Figura 1. Distribución espacial de los puntos del mallado para el modelo MM5, con información 
referente a direcciones y velocidades del viento para diferentes alturas. 
 
Figura 2. Distribución espacial de los puntos con observaciones reales de los observatorios incluidos 
en la base de datos, con información referente a velocidad y dirección de viento. 
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2.3 Diseño e implementación física 
El trabajo propuesto se basa en la 
implementación de diferentes herramientas 
OpenSource que abarcan desde el propio 
Sistema Operativo (S.O.), en este caso Linux, 
hasta las diferentes aplicaciones relativas a 
almacenamiento de la información, análisis e 
implementación del modelo de vientos y 
extracción de los resultados, pasando por las 
diferentes tecnologías para servir la información 
a los usuarios e interactuar mandando peticiones 
con el servidor. Una de las principales ventajas 
de la utilización de diferentes tipos de programas 
y aplicaciones es la posibilidad de escalar la 
implementación en función de las necesidades, y 
para el caso de los programas utilizados, todos 
trabajan a partir de las mismas bibliotecas 
(GDAL/OGR, Proj4, etc.) y estándares OGC. 
El sistema propuesto se ha implementado 
sobre dos servidores (tabla 2), el primero de 
ellos, inuama.inf.um.es, como servidor de 
desarrollo y el segundo, meteo.inf.um.es como 
servidor de producción. 
Como sistema de almacenamiento para la 
información espacial y temática se ha optado por 
el Sistema Gestor de Bases de Datos (SGBD) 
relacional PostgreSQL 8.35, considerado el 
SGBD OpenSource más potente. Para dotar de 
capacidades espaciales al SGBD se ha 
implementado Postgis6, desarrollado por 
Refractions (Chen y Xie, 2008; Sherman, 2008; 
Obe et al., 2011), implementación basada en 
geometrías e índices para dar soporte espacial al 
SGBD, añadiendo tipologías de datos, funciones 
y operadores para el manejo de datos 
espaciales. Entre otras ventajas, este enfoque 
permite el almacenamiento masivo de 
información y los análisis con definiciones de 
objetos espaciales, integración con otras 
herramientas como PL/R, interconexión entre 
sistemas de almacenamiento, etc. 
Con un volumen de información como el 
utilizado para el desarrollo del presente trabajo, 
donde la complejidad del diseño conceptual y 
lógico es mínima pero el tamaño a almacenar es 
inmenso, no puede abordarse con sistemas 
tradicionales como el formato Shapefile, dadas 
las restricciones del almacenamiento en bases 
de datos tipo DBASE o al tiempo deacceso a la 
información. Ejemplos de análisis comparativos 
del tiempo de acceso entre ambas tecnologías se 
pueden consultar en trabajos como el de 
Anderson y Oliveira (2007), donde se analiza el 
 
5 http://www.postgresql.org 
6 http://www.postgis.us 
acceso a ambos tipos de datos y ventajas y 
desventajas de ambas tipologías. 
inuama.inf.um.es 
SO Linux Debian 
Procesador PIV Core2Cuad 2,50 Socket 
775 
Mem. RAM 4 Gb. PC-667 DDR2 
T. gráfica ATI Pro Saphire 512Mb 
Almacen. 500 Gb (2X250Gb) 
Sist. Almac. Ext3 mediante RAID1 
meteo.inf.um.es 
 
SO Linux Debian 
Procesador P i7 8 núcleos 2,93 
Mem. RAM 8 Gb. PC-667 DDR2 
T. gráfica ATI Pro Saphire 1024Mb 
Almacen. 500 Gb (2X250Gb) 
Sist. Almac. Ext3 
Tabla 2. Características técnicas de los 
servidores. 
Para completar el almacenamiento de 
información, se ha optado por utilizar el SIG 
GRASS7 (Neteler y Mitasova, 2008; Sherman, 
2008; Neteler et al., 2008 y 2012), software SIG 
de escritorio utilizado en el presente proyecto 
para aplicar la capacidad de análisis del sistema 
implementado y que ha demostrado dar buenos 
resultados en conjunto con el almacenamiento 
con Postgis (ejemplo de la interacción entre 
ambos elementos en un sistema integrado se 
puede ver en Gomáriz-Castillo et al., 2009). Por 
tanto, el almacenamiento de los datos se hace a 
partir de una doble tecnología: Los datos 
vectoriales se almacenan en formato 
PostgreSQL/Postgis mientras que para las capas 
raster se utiliza GRASS. 
Para añadir funcionalidades de análisis 
numérico al SGBD se ha optado por utilizar el 
 
7 http://grass.fbk.eu 
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programa Open Source R8 (Venables et al., 
2012). Se trata de un programa basado en un 
completo lenguaje de programación orientado a 
objetos. De esta manera permite programar 
cualquier tipo de análisis a partir de cualquier 
conjunto de datos. 
En el caso del proyecto desarrollado, resulta 
fundamental la integración entre el SGBD y las 
herramientas de análisis. En el caso de 
PostgreSQL y R, es posible gracias al lenguaje 
de procesos PL/R9 (Conway, 2009) que añade a 
PostgreSQL/Postgis todas las posibilidades del 
lenguaje de programación R. PL/R permite 
además al usuario de la base de datos acceder 
al sistema operativo. De esta manera se dota al 
SGBD de la capacidad de interactuar 
directamente con las diferentes aplicaciones que 
ofrece Linux (desde acceso a Bash Script hasta 
la utilización de forma directa de programas 
como GRASS). Por tanto, mediante este 
procedimiento de trabajo se dota al usuario de 
capacidad de interacción entre los diversos 
programas necesarios para diferentes tareas. 
Como servidor web se ha optado por el 
software OpenSource Apache210 que es el 
encargado de servir información a partir de 
servicios WMS (OGC, 2006) al cliente web. 
Para implementar la publicación de datos 
espaciales y la creación interactiva de mapas 
mediante servicios WMS se ha optado por utilizar 
Mapserver/MapScript11 (Mapserver Team, 2012). 
Este programa soporta los principales estándares 
OGC y permite interactuar con los formatos de 
almacenamiento espacial y temático habituales. 
Mapserver ha sido ampliamente utilizado por 
diferentes proyectos de cartografía vía web y es 
recomendado por su facilidad de 
implementación, interacción y rendimiento como 
una de las mejores soluciones para publicación 
web (Anderson, 2005; Kropla, 2005, Anderson y 
Oliveira, 2007). 
Para el desarrollo del cliente web se ha 
utilizado p.mapper12, framework de desarrollo 
sobre Mapserver y PHP/Mapscript. Se trata de 
un entorno de desarrollo basado en PHP13 en el 
lado del servidor y JavaScript14 junto con PHP 
embebido para desarrollo en el lado del cliente 
que ofrece como principales ventajas, sobre otras 
 
8 http://cran.r-project.org 
9 R Procedural Language for PostgreSQL: 
http://www.joeconway.com/plr/ 
10 http://httpd.apache.org 
11 http://mapserver.org 
12 http://www.pmapper.net 
13 Hypertext Preprocessor: http://www.php.net 
14 http://www.java.com 
alternativas, la disponibilidad de las principales 
herramientas que como mínimo debe tener un 
cliente web (zoom, pan, configuración espacial, 
funciones de búsqueda avanzada, etc.), es 
altamente personalizable y ha demostrado en 
multitud de proyectos ser un entorno eficiente 
bajo el cual es sencillo adicionar nuevas 
funcionalidades a partir del concepto de plugin. 
Como tecnología de intercambio de 
información entre cliente y servidor se ha 
utilizado AJAX15, tecnología basada en 
JavaScript que permite la creación de 
aplicaciones interactivas en el cliente de forma 
asíncrona y JSON16, formato ligero de 
intercambio de datos que sustituye a XML, para 
enviar los datos obtenidos en el visor al servidor 
e iniciar el proceso de trabajo. 
En cuanto a las utilidades de mejora del 
rendimiento del servidor y clientes web se ha 
implementado Tilecache17 para cacheo de las 
imágenes y FastCGI18 para la mejora en el 
acceso a la base de datos. 
Para la obtención de los resultados en la 
evaluación del potencial de viento en el punto de 
interés se ha utilizado LATEX19, lenguaje de 
composición de documentos basado en TEX, 
que posibilita la creación de documentos tipo 
HTML o pdf a partir de plantillas y código. La 
gran ventaja de su uso en el trabajo presentado 
radica en que se puede integrar directamente en 
el entorno de trabajo mediante código en las 
funciones desarrolladas bajo R, devolviendo tras 
la compilación los resultados del análisis en 
ambos formatos. 
2.4 Proceso de trabajo: 
Implementación de las funciones 
para la obtención de la evaluación de 
potencial eólico 
El procedimiento de evaluación del potencial 
eólico comienza cuando el usuario accede al 
visor web. Tras interactuar con éste y solicitar la 
petición de información en el punto de interés, el 
intercambio de información entre el cliente y el 
servidor se realiza mediante JSON que envía al 
servidor las variables necesarias para inicializar 
el proceso de análisis, bien mediante la entrada 
de los datos en un formulario o interactuando con 
el visor. Las variables necesarias son las 
coordenadas X e Y, obtenidas a partir de las 
coordenadas del visor (evento del ratón), la 
 
15 Asynchronous JavaScript And XML 
16 JavaScript object Notation: http://www.json.org 
17 http://tilecache.org 
18 http://www.fastcgi.com/drupal/ 
19 http://www.latex-project.org 
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altitud del terreno a partir de la capa ráster de 
altitudes del MDE25 y la altura del buje del 
aerogenerador, introducido mediante un 
formulario web. 
Cuando el servidor recibe estos datos 
comienza el proceso de cálculo. Se lanza al 
DBMS una consulta de selección para obtener 
los observatorios, así como los puntos de la 
malla del modelo, más cercanos al lugar 
solicitado por el usuario. Los puntos de la malla 
están almacenados en capas a diversas alturas 
para proporcionar al sistema la capacidad de 
mallado en tres dimensiones. La función sobre la 
que se implementan las funciones Postgis de 
selección pasa como variables dichos puntos y 
las variables originales a las funciones de 
análisis y formateo del informe final, 
implementada sobre PL/R. 
Tras el análisis de la información, R a partirde PL/R compila en formato pdf los resultados y 
lo devuelve de nuevo al cliente del usuario. 
La función PL/R implementada en 
PostgreSQL se basa en una serie de funciones 
en lenguaje R y los paquetes de R plotrix20 
(Lemon, 2006) para funciones gráficas 
avanzadas, rgdal21 (Keitt et al., 2012) para 
interactuar con GDAL, quantreg22 (Koenker, 
2012) para funciones de regresión por cuantiles y 
gnlm (Yssadd-Fesselier y Knoblauch, 2005) para 
ajustar el histograma de los datos al modelo de 
Weibull. Integradas dentro de la función de 
PostgreSQL PL/R se han programado diversas 
funciones en R para la generación de 
histogramas y leyendas, generación de rosas de 
los vientos, funciones de búsqueda de la 
información almacenada en PostgreSQL para 
desarrollar el análisis y diversas funciones 
destinadas a la interpolación de variables. 
Una vez procesada la información, el 
siguiente paso es la generación de los diferentes 
elementos que componen el informe final, se 
trata de textos, gráficos y tablas. Finalmente se 
integran en una plantilla LATEX que se compila 
para producir el documento final. Para ello se 
han implementado una serie de funciones para la 
conversión de formatos y para la generación, 
mediante MapScript, de los mapas de 
localización incluidos en el informe. 
 
20 http://cran.r-
project.org/web/packages/plotrix/index.html 
21 http://cran.r-
project.org/web/packages/rgdal/index.html 
22 http://cran.r-
project.org/web/packages/quantreg/index.html 
3 RESULTADOS 
Como principal resultado del trabajo 
desarrollado destaca el cliente web (figura 3) 
como interfaz de acceso a la información de los 
usuarios desarrollado en base al framework 
p.mapper. Entre todas las funcionalidades que 
ofrece el cliente (como navegación, búsquedas, 
distancias, etiquetado, dibujo, etc.) algunas de 
las más destacables son: 
 Posibilidad de carga de datos disponibles 
en el servidor de forma dinámica 
 Impresión de la vista como mapa 
 Descarga de información en formato 
geotiff (composición) 
 Identificación y selección de objetos 
espaciales, que abren las tablas de 
atributos asociadas a éstos con la 
posibilidad de poder ser exportados en 
formato txt o pdf. 
 Consulta avanzada de la información a 
partir de un constructor gráfico de 
sentencias sql. 
El cliente posibilita el acceso al punto del 
territorio de interés, y una vez localizado (a partir 
de la ortofotografía o el parcelario) se puede 
ejecutar la extensión implementada en el visor, 
introduciendo directamente las coordenadas o a 
partir de la aplicación pinchando en el visor, a 
modo de petición desde el cliente al servidor, que 
ejecuta el modelo, crea el informe resumen con 
las diferentes características y lo devuelve en 
formato pdf al cliente. 
En la figura 4 se puede ver un ejemplo del 
tipo de informe que devuelve el servidor. Este 
incluye la siguiente información: 
 Evaluación del punto seleccionado, donde 
se resume la localización y principales 
datos para el punto modelizado (figura 4 
a). 
 Análisis del módulo de viento, incluyendo 
el histograma de frecuencias observadas, 
los principales estadísticos, la rosa de los 
vientos con las principales velocidades 
para cada dirección y la evolución de la 
serie temporal modelizada (figuras 4 a y 
b). 
 Validación de los resultados con valores 
reales obtenidos en las tres estaciones 
más cercanas (figura 4 c). Se presenta a 
modo de ejemplo una de las tres 
estaciones. 
 Estudio de eficiencia del aerogenerador, 
en este caso Sonkyo, escogido como 
aerogenerador tipo (figura 4 d). 
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Figura 3. Ejemplo del cliente web implementado. Detalle de la zona de la Cuenca del Mar Menor 
(Región de Murcia), en el que se pueden observar las estaciones con datos reales y la malla de 
puntos del modelo MCR a partir de la cual se aproximan los datos. 
Todo el proceso de implementación del 
sistema se documentó y programó mediante 
scripts. De esta manera se facilita la instalación 
en otros servidores y la escalabilidad del 
proyecto. 
También debe resaltarse el resultado 
satisfactorio de la base de datos creada para el 
desarrollo de los trabajos. La implementación en 
el SGBD de información masiva climática ha 
demostrado ser una alternativa de 
almacenamiento que mejora en algunos 
aspectos como la facilidad de uso, el acceso 
remoto, la respuesta de acceso a los datos o la 
integración de herramientas, frente a otros 
utilizados tradicionalmente para almacenamiento 
de información climática (como datos en formato 
ascii, GRIB23 o NetCDF24, considerados 
estándar). 
 
23 GRIdded Binary or General Regularly-distributed 
Information in Binary form: 
http://www.weatheroffice.gc.ca/grib/index_e.html 
24 http://www.unidata.ucar.edu/software/netcdf/ 
4 CONCLUSIONES 
El proyecto desarrollado en el presente 
trabajo posibilita de forma satisfactoria el acceso 
de diferentes tipos de usuarios a los resultados 
de los modelos. 
La herramienta propuesta y la infraestructura 
desarrollada cubren las necesidades de cualquier 
tipo de usuario mediante una aplicación de fácil 
uso y la devolución de unos resultados de muy 
fácil interpretación. 
La implementación del plugin bajo p.mapper 
como interfaz de comunicación entre cliente y 
servidor ha resultado de gran utilidad. 
La ejecución de modelos implementados 
desde el servidor en lugar de utilizar Web 
Processing Service25 (WPS) para geoprocesos 
distribuidos puede parecer ser menos acertada; 
sin embargo, pruebas realizadas al comienzo del 
proyecto desvelan que no tiene por qué ser así, 
al tiempo que el uso del tipo de arquitectura 
 
25 http://www.opengeospatial.org/standards/wps/ 
XV Congreso Nacional de Tecnologías de la Información Geográfica, Madrid, AGE-CSIC, 19-21 de Septiembre de 2012 
Un servidor cartográfico para la modelización del potencial eólico sobre la Península Ibérica basado en software libre 
F. Gomáriz-Castillo, F. Alonso-Sarría, J.P. Montávez y R. Lorente-Plazas 
 
 
 
cliente-servidor mediante la interacción entre 
aplicaciones resulta ser la más conveniente 
cuando el tipo de geoprocesos a implementar 
son demasiado complicados y requieren software 
diverso. 
 
 
Figura 4. Detalles del informe con los resultados de potencial del punto sobre el que se ha 
seleccionado marcado en la figura anterior. 
a ) b)
c ) d)
Cartagena
Murcia 
a ) b)
c ) d)
Cartagena
Murcia 
XV Congreso Nacional de Tecnologías de la Información Geográfica, Madrid, AGE-CSIC, 19-21 de Septiembre de 2012 
Un servidor cartográfico para la modelización del potencial eólico sobre la Península Ibérica basado en software libre 
F. Gomáriz-Castillo, F. Alonso-Sarría, J.P. Montávez y R. Lorente-Plazas 
 
 
En línea con esta idea, y desde un punto de 
vista más amplio, el uso de tecnologías 
OpenSource frente a otros entornos más 
restrictivos resulta de gran interés debido a 
diversas ventajas como el bajo coste, la 
interoperatividad, el dimensionamiento en función 
de las necesidades o la independencia de 
restricciones comerciales. 
Los desarrollos llevados a cabo se basan en 
un proyecto piloto a partir de la infraestructura 
descrita en este trabajo. Las pruebas realizadas 
mediante Apache Jmeter26 con hasta veinte 
usuarios potenciales y diferentes tipos de 
configuración, no repercuten significativamente 
en el rendimiento final. No obstante, debe ser un 
trabajo inicial escalable y mejorado en un futuro a 
partir de las directrices desarrolladas en el 
protocolo de los trabajos. 
AGRADECIMIENTOS 
Este trabajo ha sido desarrollado gracias alapoyo del Ministerio de Ciencia e Innovación 
(PSE-MINIEOLICA, Subproyecto 2.3). Los 
autores también agradecen el acceso a los datos 
referentes a vientos por parte de las siguientes 
instituciones y organismos: AEMET, 
EUSKALMET, IMIDA, Instituto tecnológico de 
Castilla y León, Servei Meterologic de Catalunya, 
DGDR, Servicio de información de la Rioja y la 
Consellería de Medio Ambiente e 
Desenvolvemento Sostenible de Galicia. 
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