风能资源数值模拟评估的分型方法研究

为了实现时间跨度较长(20—30年)的风能资源数值模拟评估,建立了一种新的分型方案,采用地面和探空观测资料,以风速、风向和最大混合层高度作为分型因子,针对每种类型随机抽取5%的日数进行真实算例的数值模拟。根据中国所有地区典型日的平均风能参数和30年观测平均结果的对比分析,得出以下结论:(1)中国所有分型站点挑选典型日的平均风速与30年平均风速的绝对误差均小于0.10 m/s,相对误差均低于6.50%;挑选典型日各风向频率值与30年结果的绝对误差平均值为0.28%—0.48%,风速频率绝对误差的平均值为0.09%—0.54%。(2)通过模拟区域分型站点以外探空气象站的风向频率和风速频率的对比检验发现:沿海地区风向频率绝对误差为0.27%—0.63%,风速频率绝对误差为0.14%—0.49%;内陆复杂山地风向频率绝对误差基本在0.57%以下,风速频率绝对误差为0.22%—0.60%;结果表明选取一个分型站点能够代表整个模拟区域内的风能资源特性。(3)根据沿海和内陆山地模拟区域重合范围内的探空站分型结果对比分析发现:对于模拟区域重合范围内的探空站,采用所有模拟区域分型站典型日结果加权平均后的风能参数对比误差大大低于各自模拟区域分型站点的对比误差。     

金华市风能资源分析

为了分析金华市风能资源的丰匮及其分布状况，利用2017—2020年金华市8个国家地面气象观测站和169个区域自动气象站的逐小时风向风速资料，统计分析了平均风速、有效风速时数、有效风能密度等风资源评估参数。结果表明：按照风能资源区划标准，武义大莱站和义乌站的风能资源达到可利用区的标准，而其他站点则处在风能资源贫乏区，其中，大莱距地面10 m高度的年平均有效风能密度达107.5 W/m²，有效风速时数为5 481.0 h，年主导风向为WNW，义乌的有效风能密度则为51.5 W/m²，有效风速时数2 571.3 h，年主导风向为N；义乌平均风速的日变化幅度较大，不利于其风电在并网过程中的安全稳定。     

VAD反演风与探空资料的对比分析

本文利用中国15个相近的雷达站和探空站的观测资料,用统计学方法检验VAD方法反演的风相对于探空风的偏差。分别对风速、风向进行检验的结果表明:VAD方法反演的风向对于探空风的风向偏差较小(23.0%),风速偏差略大(51.6%),VAD风风速通常比探空风风速小(平均为-10.3%)。本文还对比了多站探空风和多站VAD风组成的风场,结果表明二者的风场基本一致。     

桦南地区风能资源数值模拟误差分析

本文使用中尺度数值模型MM5结合微尺度模型CALMET对黑龙江省桦南地区2009年6月-2010年5月进行风能资源数值模拟,并与测风塔实测风速进行误差对比分析。结果表明各高度模拟风速与实测风相关系数在0.47-0.64,除10 m高度外,年平均风速模拟值都略大于实测值,>10 m/s区间与实测风速频率基本相当,高度越高与实测风速越接近。风向模拟随高度增加趋于稳定,主导风向与实测风向也越接近,70 m高度主导风向与实测风主导风向相一致。模型对风能频率的模拟效果优于对风速频率与风向频率的模拟。     

NCEP/NCAR再分析资料在江西金华山风资源评估中的应用

利用NCEP/NCAR再分析资料对江西省金华山测风塔数据进行订正,计算平均风速、风速频率、风向频率、各方向风能、风功率密度及有效风能时数等各项风能参数。结果表明,风电场各个高度年平均风速为5.7—6.7 m/s,年平均风功率密度为214—366 W/m2,年有效风力时数百分率为76.3%—82.2%;风向和风能频率集中风向为SW—WSW风,有利于风机的布局和稳定运行,具备开发潜力。     

基于WRF-LES的崇礼复杂地形局地风场模拟研究

采用四重嵌套的WRF-LES,针对2022年北京冬奥会张家口崇礼赛区开展局地风场模拟试验,基于地面自动气象站和激光雷达观测资料,对一次晴空高压系统控制下的具有明显局地风环流特征的天气个例模拟结果进行检验评估。文中引入了STRM1 30 m地形数据、glc2015 27 m土地利用数据和CL‐DAS的土壤湿度数据用以提高模拟结果的准确性,并设计了敏感性试验来探讨不同资料对模拟结果的影响。结果表明：(1)WRF-LES能够呈现出复杂地形下局地风场的时空变化特征,各站风向绝对误差在10°～60°,风速绝对误差在0.5～2 m·s^-1。在山谷和山沟区域,模拟风场和观测风场都表现出明显的日变化特征,海拔较高站点的误差比海拔相对较低站点的误差更小。海拔较低站点在山谷风或上下坡风发展稳定时段风向误差较小,风向转换时段误差较大。(2)更新地形、土地利用以及CLDAS土壤湿度初始场对模拟结果都有一定程度改善。其中更新CLDAS土壤湿度初始场对风向和2 m气温的改善效果最为明显,风向绝对误差减小4.26°,2 m气温绝对误差减小0.84℃。更新土地利用对风速的改善效果最明显,风速绝对...     

复杂地形低风速气象特征分析

利用13个地面站和1个100 m气象塔的全年实测资料分析湖南中北部丘陵地区中尺度范围的低风速气象特征。结果表明：（1）该区域低风速出现频率高,小于15 m/s的风速出现频率年均达416%;（2）低风速与地形情况密切相关,区域内西部山地的低风速出现频率明显高于东部平原地区;（3）低风速的出现具有日变化特点,典型出现时间段是夜间至次日上午;（4）低风速条件下10 min平均风向多出现大角度变化的情况,60°以上的风向变化频率可达20%～30%。（5）水平风向标准差在低风速情况下明显增大,但观测仪器性能会对小风结果产生影响。     

近10年阳江市地面风场特征及风能资源初探

利用2004年12月31日21:00—2014年12月31日20:00阳江地区2个观测站逐小时观测资料,分析阳江地区地面风场特征。结果表明,阳江站年平均风速为4.0 m/s,有效风速出现的频率为68.1%;阳春站年平均风速为2.0 m/s,有效风速出现的频率为20.2%;阳江夏季盛行的风是S风和SSW风,其他3个季节盛行的风是NE风和NNE风。通过对阳江地区风能初步评估发现阳江南部是风能丰富地区,北部是风能贫乏地区,可以利用阳江山地地形来建立风电站。     

山东即墨风电场风力资源分析

以即墨气象站风速风向为参考,利用其30年风速资料确定风电场代表年,根据铁塔气象观测资料分析即墨风电场的风力资源状况;依据“风能资源评价技术规定”对即墨风电场的风速风向进行了检验修正。分析了测风塔各高度风速日、年变化,风向频率年月变化。计算分析了测风塔不同高度平均风速、风功率密度、有效小时数等风能参数。计算了不同风电机型60~70 m轮毂高度年发电量及其随高度变化规律;估算了风电场年发电量。得出即墨风电场达到3级风场标准,具有开发价值。     

巢湖流域典型站点的风场特征分析

研究巢湖流域流场特征对于认识该地区热量、水汽交换和水流运动规律具有重要意义。利用2006年合肥、肥东、巢湖、庐江站以及姥山岛自动气象站的风场资料,分析了巢湖流域典型站点的风速和风向变化特征。结果表明,陆面站点年平均风速为2.17m/s,湖面站点风速为2.41m/s。所有站点春夏季风速大于秋冬季,陆上风速具有明显的日变化,白天风速大于夜间,而湖面风速日变化较不显著。陆面站点风向季节变化明显,春夏季以偏南风为主,秋冬季以偏北风为主,春夏季的风向日变化特征较秋冬季明显,湖面站风向没有明显的季节变化。陆面站点不同程度地受到湖陆风的影响,距离湖面较近的站点受到的影响较大。湖面和陆面站点风向差距平与气温差距平的日变化保持一致,表明湖陆温差是影响巢湖流域湖陆风的关键因子。     

深圳风廓线雷达与气象梯度塔对风速观测的对比分析

为更好地了解风廓线雷达低层风速观测的准确性,利用356 m气象梯度塔和风廓线设备在深圳石岩气象综合观测基地进行了一次成功的风速观测对比试验(时间为2017年6月1日—8月15日)。试验对两种探测设备测得的风速资料进行了不同时次和不同高度的对比,结果表明:由两种手段获得的所有4层(100、160、300和350 m)匹配高度上风速平均值一致性很好,30 min相关系数在0.6以上,风廓线雷达探测的风速相对偏小。使用矢量法对4层高度上的风向资料进行平均,得到风向的30 min和日平均值,两者的相关系数都在0.75以上。6月12—13日"苗柏"台风影响深圳期间,两者的风速风向变化趋势一致,较好地刻画了台风的变化过程。     

旋翼无人机盐城试验观测资料分析及其在一次浓雾天气观测中的应用

2018年3月28—30日、6月20—26日和9月5—13日在江苏省盐城市射阳站开展了旋翼无人机大气边界层垂直结构观测试验,并与L波段雷达探空资料进行对比,验证无人机观测资料精度。结果表明无人机观测的温度、相对湿度、风向、风速廓线与探空观测资料具有较好的一致性。二者温度、相对湿度的相关系数均为0.98,温度绝对偏差为0.57℃,相对湿度绝对偏差为4.25%,风向相关系数为0.98,绝对偏差为11.5°,二者风速的相关系数为0.91,绝对偏差为1.88 m·s~(-1),且无人机探测的风速为对应高度上的瞬时风速,可以更好地反映出边界层内风速细节变化特征。试验期间,无人机观测到一次夏季浓雾过程边界层结构细致变化特征,其观测的雾的边界层结构特征和宏观特征与探空观测基本一致。验证结果表明无人机在边界层气象观测中具有很好的应用前景。     

ASCAT反演风场与华南及南海站点观测对比分析

利用2014—2017年华南沿海及南海的浮标站、海岛站、石油平台站、沿海自动站等277个自动站风场数据,与ASCAT反演风场进行了对比分析。结果表明,当观测风速小于5 m/s(大于15 m/s)时,ASCAT反演风速的平均绝对误差在3 m/s左右(存在2级左右的高(低)估);当风速介于5~10 m/s时,平均绝对误差在2 m/s左右(多数ASCAT有1~2级的高估);介于10~15 m/s时,ASCAT反演结果相对最好,风速、风向准确率能够达到60%以上。ASCAT对风速的反演结果受陆地影响较大,与观测风速的相关系数从高到低可分为三类:(1)浮标、平台站;(2)西沙、南沙自动站;(3)广东沿海自动站及海岛站、海南海岛站。ASCAT反演风场在风向的应用较风速更优,其中,东北风样本数最多,其次分别为西南风、东南风和西北风。浮标站、平台站、西沙自动站的风向反演质量相对较好;所有测站风向偏差主要由5 m/s以下的弱风贡献。单站多年月平均风速变化显示,ASCAT反演风速相对测站主要为正偏差,且秋冬季比春夏季偏差更大,这可能与大气稳定度有关。      

北京山区与平原冬季近地面风的精细观测特征

利用2009—2018年冬季北京地区200多个自动气象站逐时10 m风速、风向观测数据,分典型区域（山区、山区与平原过渡区、平原区、城区）研究北京地区冬季近地面风的精细特征,并使用有完整记录的2 a（2017和2018年）冬季延庆高山区不同海拔高度10 m风逐时观测数据,多视角分析高山区不同海拔高度近地面风的特征和成因,以深刻认识北京地区复杂地形条件下冬季近地面风的特征和规律。结果表明:（1）北京地区冬季近地面平均风受西部北部地形、城市下垫面粗糙度和冷空气活动共同影响,平均风速沿地形梯度分布,山区高平原低,平原中又以城区风速最小;盛行西北风和北风,在城区东、西两侧盛行风出现扰流,在山区和过渡区一些地方还存在与局地地形环境明显关联的其他盛行风向。（2）4个典型区域冬季近地面风速日变化均表现为白天风速大于夜间,午间风速最大的“峰强谷平”单峰特征,这一特征的稳定性在城区高、山区低。（3）4个区域冬季弱风（< 1 m/s）频率为31%—42%,城区较高、山区较低;强风（> 10.8 m/s）频次则是山区多、城区少,强风风向主要表现为偏西—偏北,与冷空气活动密切关联;城区、平原区和过渡区偏南风频率均为极小,暗示北京“山区—平原”风模态在冬季是“隐式”的、不易被直接观测到。（4）近地面风的水平尺度代表范围在延庆高山区高海拔处明显大于低海拔处,海拔1500 m附近（平均的边界层顶高度）是延庆高山近地面风速日变化特征的“分水岭”,低于该海拔高度时近地面风速日变化表现为前述“峰强谷平”单峰特征,而高于该海拔高度时近地面风速日变化则呈现相反特征,即夜间大白天小、午间最小的“峰平谷深”特征,这是由边界层湍流活动的日变化及伴随的低层自由大气动量向边界层内下传所致。（5）延庆高山近地面风速大体上随观测高度而增大,高海拔站点日平均风速数倍于低海拔站点。白天—前半夜,海拔约2000 m的站点冬季盛行偏西风,风向变化不大,但风速为2—12 m/s;1000 m左右的低海拔站则风速比较稳定（< 6 m/s）,风向从午间至傍晚相对多变。      

陕西自动与人工观测风对比评估

利用陕西自动与人工平行观测第2年数据—4次定时观测的2min风速、逐时观测的10min风速及风向、日最大风速,分析人工与自动观测的风速差异及风向相符率,并对风速进行显著性t检验。结果表明:自动观测的2min、10min风速大于人工观测值。日最大风速则相反。月平均对比差值及其标准差,2min风速,分别为0.2m/s及0.71m/s;10min风速,分别为0.15m/s及0.39m/s,即两者之间10min风速较为接近。自动与人工观测10min风向相符率平均为42.8%,风向相符率频率以45%为中心,基本呈正态分布特征,且无明显的地域特征,相符率夏半年明显低于冬半年。显著性检验表明,α为0.05时,6.5%的月平均值、20.2%的年平均值由于仪器换型引起了2min风速的显著性差异。     

CALMET模式不同参数化方案对江西省山地风场模拟的对比分析

通过降尺度模式CALMET不同参数化方案对江西山地风场测风塔风速风向模拟结果的对比分析,选取出适合山地风场模拟的最优参数化方案,并进行连续一年的模拟效果检验。结果表明:CALMET模式以不采用地形动力效应参数调整和Froude数调整,采用下坡气流效应调整和O’Brien垂直风速调整时,对江西省境内山地风场50 m以上高度层风场模拟效果最佳。最优参数化方案不仅能较好地模拟出山地风场测风塔逐时风速,并且对全年风速段分布模拟有较好的结果。CALMET模式能模拟出实际测风塔全年主导风向,但模拟与实测结果主导风向分布约有一个方位的偏差,主导风向频率有7%~8%的偏差。     

第24届冬奥会海坨山赛区近两年冬季地面风场特征

基于北京市海坨山赛区4个自动气象站2014、2015年冬半年地面风场资料,分析第24届冬奥会海坨山赛区冬季地面风场分布特征。结果表明:(1)各站冬季地面风场具有明显的风向取向以及风速值分布区间特征,其中海拔较高的A1492站风向呈明显的西西南至西北4个方位取向,10.0 m·s~(-1)以上风速的发生频率约为49.1%,月平均风速均10.0 m·s~(-1);(2)各站月平均风速最大值均出现在1月,A1489、A1490和A1491站风速最小值均出现在11月,A1492站最小值出现在3月;(3)各站日逐小时平均风速呈典型的日变化特征,08:00—16:00风速逐渐增大、16:00—18:00缓慢减小。     

金沙本底站空气质量与颗粒物浓度变化特征分析

利用华中区域代表性站点金沙国家大气本底站2007—2018年的PM_2.5、PM₁₀颗粒物质量浓度数据,2019年3月—2019年6月反应性气体数据,对华中区域空气质量进行整体评价,并分析了颗粒物浓度的变化特征及其影响因素。结果表明,反应性气体CO、SO₂、NO、NO₂质量浓度其日平均最大值、平均值均达到一级标准,O₃日平均值超标率为10.6%,PM_2.5超标率为18%,PM₁₀超标率为17%。从颗粒物质量浓度多年变化来看,2007—2013年金沙站大气颗粒物质量浓度属于上升趋势,2013年至今质量浓度呈现下降趋势,风向风速也在一定程度上影响颗粒物的来源。     

瓦房店地区风能资源分析

风能作为无污染可再生能源有着巨大的发展潜力。为较准确地掌握瓦房店地区的风能资源分布情况,利用1971—2007年瓦房店地区及周边共9个测风点的测风资料对风能资源评估参数进行了计算和分析。结果表明:瓦房店沿海地区风能资源丰富,风能自西部沿海地区向东部内陆地区呈由多到少降阶梯形的分布趋势。瓦房店地区月平均风速在春季和秋末冬初形成2个波峰,离海岸越近的站点秋末冬初的波峰越明显,而离海岸越远的站点秋末冬初的波峰越弱。瓦房店地区从西部沿海经中部到东部内陆优势风向呈近似逆时针方向的转动。     

凉山州风资源分布特征分析

利用凉山州17站近40年10m风塔及部分区域站风的观测资料,对风速的年际变化、月变化、日变化及代表站点的风速频率、有效风时数、平均风能密度进行了计算和统计,并结合地形地貌进行了分析。结果表明:凉山州风资源地形效应显著、季节性强、风向稳定。以德昌为代表的安宁河沿线风资源较为丰富,是风资源可利用区;盐源、普格、喜德县境内一些风速较大的平坝、山口、河谷为风资源季节性可利用区;雷波、金阳、木里等县的大部分地区风资源贫乏。