江苏沿海平均风速空间衰减规律拟合研究

沿海地区的风速在海陆交界处变化极为复杂,其风速规律研究对近海风电场的发展有着极为重要的作用。本文采用江苏沿海40 km范围内38个观测站的2009年7月1日—2011年6月30日近2 a的平均风速实测资料,利用旋转经验正交函数(REOF)对沿海平均风速开展主分量特征分析,进而将江苏沿海地区划分为南北两个区域,开展江苏沿海风速衰减规律分析,风速随沿海向内陆呈现e指数衰减特征。在此基础上,构建了江苏沿海南北两个区域的平均风速在空间上的分布方程,并开展了拟合精度检验和可靠性分析。研究结果表明海陆地形影响的范围大小与海岸线上的风速并非完全成正相关的关系而存在临界值,南区、北区风速临界值分别为18. 2 m·s~(-1)和14. 6 m·s~(-1)。     

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。      

江苏沿海风速空间衰减规律研究

为了合理利用江苏沿海地区的风能资源,利用2009年6月2010年5月江苏中部沿海地区的测风塔和自动气象站观测资料,研究了海陆风背景下风速由海岸过渡至内陆时的空间变化特征。结果表明,江苏海陆风现象较明显,全年17.3%的日数发生了海陆风现象,海陆风发生次数、起止时间、持续时间和风速等特征有明显的季节变化;从海岸至内陆,风速随着离海岸线距离的增加而减小,夏季和低层更明显;在江苏沿海的平坦地形下,海陆风的风速比变化总体呈指数衰减,其中在海岸附近接近线性变化,向内陆延伸后衰减速度变缓慢,为指数变化,到一定距离后接近常值。     

衰减订正技术本地化对比试验研究

应用陕西CINRAD-CB雷达资料对衰减订正迭代法及逐库法进行对比试验,发现衰减订正技术能弥补远距离回波衰减问题;迭代法计算结果最终趋于逐库法且耗费机时较多,因此逐库衰减订正技术更适合业务运行。逐库法由于逐库的累积计算,距离雷达较远的回波往往会订正过度,可以应用一定的不稳定判据来解决;强回波较弱回波衰减显著,订正效果也随着距离增加而减小,因此该方法适用于陕西省非强对流天气雷达回波衰减订正。     

密云气象站探测环境对风观测影响的定量评估

利用密云、上甸子气象站逐时风资料,分析了两站20年风速变化特征。在此基础上,采用CFD模式研究了密云站周边障碍物对观测场风速的定量影响。(1) 2004年后密云站探测环境对观测场风速造成了严重影响,2004—2013年年平均风速较1994—2003年的平均风速减小了27.2%,主导风级下降。(2) 8个方位4种风速条件的64组算例CFD模拟显示,模拟结果能较好地体现密云站风速衰减的现象,其中,在SW、W、NW方向模拟衰减量较观测资料分析的衰减量大,说明该方向探测环境在前后阶段是逐渐变化的。S、SE、N方向模拟结果与观测资料分析较为一致,说明前后两个阶段的变化确实是由周围建筑物变化引起的。E和NE方向虽建筑物影响不明显,但树木的存在是导致密云站风速降低的主要原因,风速衰减率可达20%左右。     

障碍物对风速风向影响的观测试验

随着城市化进程的加大,测站周围障碍物的存在使风观测资料失去代表性、准确性和比较性。为定量化研究障碍物对风观测的影响,开展了河北沽源构筑物观测试验,通过对比构筑物修建前后各测点的风速风向资料,分析了障碍物对风速风向的影响。分析结果显示:1障碍物对风速的衰减作用与背景风速大小有关,风速越大,衰减作用越强;2背景风速在2~6m/s时,障碍物背风面测点风速衰减随距离增大而减小,在10倍障碍物高度距离处平均约衰减15%;背景风速大于6m/s时,背风面各测点风速衰减先增大后减小,在大约5倍障碍物高度的距离处衰减最大,10倍障碍物高度的距离处平均约衰减20%~30%;3障碍物的存在使主风向的风向频率减小,对风向的影响距离为6倍障碍物高度。     

中国沿海风能分布特征及其影响因子的数值模拟

利用欧洲中期天气预报中心0.75°×0.75°再分析资料,对中国海岸线两侧相邻区域内的风能、风速进行研究,讨论不同季节、不同区域风能、风速的分布特征;利用WRF(Weather Research Forecast)模式模拟海表面温度上升和城市化发展对中国东部沿海风能的影响。结果表明:1)中国沿海风能的时空分布不均一,季节变化明显。春季渤海湾区域风能明显大于其他三区(华东沿海、东南沿海和南海北部沿海区域)。夏季渤海湾区域风能显著小于其他三区,而华东沿海区域风能稍大。秋季东南沿海和南海北部沿海区域风能较大。冬季沿海四区风能大小接近。一般而言,秋冬季风能较大、春夏季风能较小,夏季风能显著小于冬季。2)不同区域、不同季节风速的年际变化存在明显差异。除冬季东南沿海区域风速有增大趋势外,其他区域各季节风速都呈缓慢减小趋势,但减小幅度很小。3)海表温度升高在不同季节对风速的影响不同。春季渤海湾和山东半岛、北部湾沿海及杭州湾风速随海温升高而增强。夏季海温升高幅度不同,则风速显著变化区域不同,但大部分沿海区域风速随海温升高而增强。秋冬季风速随海表温度升高而增强,影响区域较稳定:秋季东南沿海和华东沿海区域风速增强,冬季渤海湾和南海北部沿海区域风速增强。4)城市化发展增大了地表摩擦力,使得夏秋季登陆我国的热带气旋迅速减弱,沿海风速随之减小。     

基于1988-2017年CCMP数据的浙江沿海海表风速变化及成因

利用1988-2017年CCMP海表风速（Cross Calibrated,Multi-Platform Ocean Surface Wind Velocity）逐月数据、沿海气象站实测风速数据及NCEP/NCAR再分析资料,分析了CCMP海表风速数据在浙江省沿海区域的适用性、浙江省沿海海表风速的年际变化特征及其可能成因。结果表明,利用CCMP海表风速数据与浙江省沿海典型气象站（嵊泗站、普陀站、大陈站、玉环站和洞头站）观测的海表风速进行对比发现,两套资料的风速变化趋势基本一致,且两者风速值偏差较小;利用CCMP海表风速研究浙江沿海风速年际变化特征是合理可信的。CCMP风速距平场的EOF分析结果显示：第一模态的方差贡献率达90.9%,空间场呈一致变化型;第二模态的方差贡献率仅为6.09%,空间场呈偶极子变化型。根据第一模态的方差贡献率和空间场的分布来看,可将浙江沿海全海域风速作为一个整体来研究。1988-2017年浙江沿海CCMP年平均风速序列表明,2002年前后海表风速发生了一次由上升到下降的趋势转变;分析海陆温度变化发现,引起浙江沿海海表风速变化的可能原因是陆地温度上升过快。     

强台风纳沙 (1117) 近地层风特性观测分析

根据琼州海峡两岸2个梯度塔和1部车载风廓线雷达共同获取的强台风纳沙 (1117) 实测风速资料,分析强台风纳沙影响期间大风特性,发现以下观测事实和变化规律:位于台风移动路径右侧的测风站,其风向呈顺时针方向旋转,台风眼区经过的测风站,其最大风速接近35 m·s-1,且风向旋转超过180°,台风外围大风区经过的测风站其最大风速达到30 m·s-1,风向旋转73°;大风风切变过程可用对数函数和指数函数拟合,对数函数和指数函数对光滑下垫面的拟合效果更好,且对数函数拟合效果要略优于指数函数;阵风系数随风速增大而减小,但风速达到6级以后,阵风系数不随风速大小产生趋势变化,阵风系数与下垫面粗糙度有关,在粗糙下垫面上阵风系数会偏大;大风阵风系数随高度变化可用指数函数来描述,且对来自光滑下垫面的近地层大风阵风系数拟合效果更好。该观测个例的大风风切变指数与GB/T 18710—2002的推荐值存在差异——粗糙下垫面的大风风切变指数大于标准推荐值,而来自光滑下垫面的大风风切变指数则小于GB/T 18710—2002的推荐值。     

福建沿海区域大气稳定度分类方法对比研究

利用福建沿海某个厂址所建的100 m气象铁塔观测数据,采用2018年1月1日至2018年12月31日塔层所获取的风向、风速、温度的观测资料以及地面站太阳辐射表观测的总辐射值和净辐射值,用太阳辐射法、温度梯度法、温度梯度—风速法、理查逊数法计算大气的稳定度。从观测区域各类稳定度结果四季的分布、各类稳定度频率的日变化和不同来流情况下各类稳定度的分布三个方面,分析了这四种方法在该地区稳定度分类结果的不同。鉴于该区域日间辐射强、低层风速值较小的特点,四种分类方法中以温度梯度—风速法和理查逊数法对本区域大气稳定度的划分适用性比较好。     

THE TEMPORAL AND SPATIAL DISTRIBUTION OF SEA SURFACE WIND ALONG THE COAST OF GUANGDONG PROVINCE IN CHINA

Temporal and spatial distribution characteristics of sea surface wind in Guangdong''s coastal areas were analyzed with data from four offshore observational stations between 2012 and 2015. The results are shown as follows: (1) The probability distribution of wind speed was basically consistent with Gaussian distribution characteristics; winds of Beaufort force 6 or higher were observed mainly in far offshore stations from October to March. (2) The probability distribution of wind direction was represented well by Weibull distribution. The deviation of wind direction of far station was relatively small for it was mainly controlled by monsoon over the South China Sea, while the near offshore station had a relatively large diurnal variation because of the influence of local synoptic systems such as sea-land breeze. (3) There were significant seasonal differences in wind speed and direction observed by different offshore observational stations. In strong wind seasons, the deviation of wind direction was relatively small while the deviation of wind speed was relatively large, and vice versa. In contrast with Class I station, the other three stations exhibited approximately normal distribution of wind direction and wind speed deviations. (4) Wind direction diurnal variation was moderate in windy periods, while it was obvious in relatively lower speed conditions. The deviation of wind speed in windy periods was generally greater because it was influenced by mesoscale weather systems for 10-20 h, and the influence was complicated, resulting in greater local differences in wind speed.     

概率密度匹配方法在我国近海海面10 m风速预报中的应用

海面风速对航运及海上生产作业影响重大,但数值模式对于海面的风速预报仍存在较大误差。为降低数值模式海面10 m风速预报的系统性误差,提高海上大风预报准确率,基于2017—2019年中国气象局地面气象观测资料对ECMWF确定性模式的10 m风场预报结果进行检验评估,并采用概率密度匹配方法对模式误差进行订正。分析结果表明,概率密度匹配方法可有效地改善数值模式10 m风速预报的系统性误差,订正后风速在各个预报时效和风速量级的平均误差均较订正前有所降低。对于大量级风速的预报,经概率密度匹配方法订正后的风速预报的漏报率可减少10%以上。订正后12 h预报时效的8、9级风速预报的平均绝对误差分别由4.15 m/s、5.61 m/s降低至3.12 m/s、4.08 m/s,120 h预报时效的8、9级风速预报的平均绝对误差由7.38 m/s、9.35 m/s减小至6.46 m/s、8.07 m/s。在冷空气、台风大风天气过程中,基于概率密度匹配方法订正后的风速与实况观测更接近,能够为我国近海洋面10 m风速的预报提供更准确的参考。      

海南岛沿海近地面风时空分布特征的观测分析

利用2012年海南岛沿海6个常规气象站、2个海岛站的逐时风向、风速资料,分别对全年以及不同季节内近地面风速大小、风速日变化以及风向频率分布等进行了统计分析.结果表明:2012年全年海南岛沿海近地面风速约在1.8~5.7 m/s之间,其中三亚站风速最大,冬季高达6.5 m/s,大部分站点夏季风速最弱,最大风速出现在春、冬季;海南岛南部沿海风速大于北部,东部大于西部;各站24 h风速基本呈现白天大、夜晚小的典型特征,由于所处地形、植被独特,三亚部分季节风速呈现相反的日变化特征;全年各站基本存在两个盛行风向,大部分站点近地面风向与南海季风的风向变化较为一致,夏季以南风、西南风为主,冬季以北风、东北风为主;各季沿海近地面风向南北部差异较大,东西部差异较小,随着季节转变,南部沿海盛行风转向最明显,东西部次之,北部则不明显.     

广东地区大风拟合的适用性研究

根据广东省电白、珠海、惠来、云浮、韶关和梅县6个气象站的历史最大风速资料,分别用极值Ⅰ型分布、皮尔逊Ⅲ型分布和韦布尔分布3种方法进行拟合分析。拟合的结果表明,极值Ⅰ型分布与皮尔逊Ⅲ型分布都能较好地拟合出最大风速的频率分布,韦布尔分布拟合效果较差;内陆地区极值Ⅰ型分布和皮尔逊Ⅲ型分布得到的结果相近,而沿海地区由于风速波动性较大,极值Ⅰ型分布拟合的重现期风速要大于皮尔逊Ⅲ型分布。但在各种工程的实际拟合应用中,仍然需要根据具体的情况采取合适的拟合方法。     

登陆我国热带气旋中心最低气压和最大风速关系研究

热带气旋(TC)登陆时中心最大风速会发生明显衰减,研究此时的风压关系对风暴潮模拟和预测具有重要意义。采用中国气象局上海台风研究所数据资料,对1949—2016年风压关系序列的一致性进行检验,登陆风压关系公式拟合及误差分析。结果表明:1970s后风压关系发生变异;新公式在计算登陆风速时要优于原公式,尤其是大风速情况下;相同气压下台风在近岸时风速明显小于大洋中,且登陆时风速越大衰减越剧烈。     

Characteristics of Spatiotemporal Distribution of Sea Surface Wind along the East Coast of Guangdong Province

We analyzed the frequency distribution characteristics of wind speeds occurring at different offshore sites within a range of 0–200 km based on the sea surface wind data captured via buoys and oil platforms located along the east coast of Guangdong Province. The results of the analysis showed that average wind speed measured for each station reached a maximum in winter while minima occurred in summer, corresponding to obvious seasonal variation, and average wind speed increased with offshore distance. The prevailing wind direction at the nearshore site is the easterly wind, and the frequency of winds within 6–10 m s^–1 is considerable with that of winds at > 10 m s^–1. With the increase of the offshore distance, the winds were less affected by the land, and the prevailing wind direction gradually became northerly winds, predominately those at > 10 m s^–1. For areas of shorter offshore distance (< 100 km), surface wind speeds fundamentally conformed to a two-parameter Weibull distribution, but there was a significant difference between wind speed probability distributions and the Weibull distribution in areas more than 100 km offshore. The mean wind speeds and wind speed standard deviations increased with the offshore distance, indicating that with the increase of the wind speed, the pulsation of the winds increased obviously, resulting in an increase in the ratio of the mean wind speed to the standard deviation of wind speed. When the ratio was large, the skewness became negative. When a relatively great degree of dispersion was noted between the observed skewness and the skewness corresponding to the theoretical Weibull curve, the wind speed probability distribution could not be adequately described by a Weibull distribution. This study provides a basis for the verification of the adaptability of Weibull distribution in different sea areas.     

复杂下垫面风电场风速数值模拟及误差特征

利用WRF模式分别对沿海及山地条件下风电场风速进行高分辨数值模拟,并对其误差特征进行分析,结果表明:1)WRF模式对复杂地形条件下的风速模拟性能良好,模拟值较好地体现天气尺度的周期变化;2)沿海及山地条件下模拟与观测的误差特征各不相同。模式静态数据未能显现沿海的小岛,并且低估了山地测风塔所在的海拔,导致沿海平均模拟风速偏大,山地平均模拟风速偏小;3)分析不同风向的归一化均方根误差,沿海陆风情况下,下垫面相对复杂,误差明显增大;沿海海风情况下,下垫面均一,误差明显减小;4)仅作单个风电场周边数百平方千米的模拟,采用一台12核的服务器进行WRF模式的并行计算可满足48 h短期预测的时效性。仅仅提高模拟的网格分辨率,并不一定能提升模拟的准确性。     

台风登陆过程中南海近海阵风因子特征

阵风预报对于输电铁塔线路设计、风力发电、建筑和桥梁设计以及航空气象安全等至关重要。目前,基于不同观测资料和计算方法,学者们给出了不同的阵风或阵风因子参数化公式,没有公认的一致结果。利用中国气象局南海(博贺)海洋气象科学试验基地离岸4.5 km和6.5 km的两个海洋气象观测塔在2008—2018年七个台风期间观测的10 Hz高频湍流脉动数据,分析了观测高度、平均时间、下垫面特征和大气稳定度对阵风因子计算结果的影响,研究了近海海上台风过程中阵风因子与平均风速和湍流特征参数的关系。不同于以往研究给出阵风因子是常数,给出了阵风因子随10 m风速变化的计算公式,为阵风预报及相关防灾减灾提供参考依据。