新疆风区有自记风记录参照站风速的均一化订正

为了较好地开展风能资源的详查与综合评价工作,对新疆风区有自记风记录的4个参照站2min与10min时距的风速统计序列在参考测站“元数据”直接进行迁站前后一致性订正、时次一致性检验与订正、高度一致性订正以及观测、测量系统一致性订正基础上,采用SNTH、POTTER、CUSUM等手段进行了客观的非均一性检验与均一化订正。结果表明：（1）对于达坂城与阿拉山口站而言,EL型感应仪使用期,2min与10min时距年平均风速序列并未因风的观测与记录系统由EN型测风处理仪替代而间断。EN型测风处理仪使用期,10min时距平均风速序列也并未因感应仪的变更而间断。（2）达坂城、哈巴河、托克逊站2min时距统计序列均在1980s年代存在间断现象;（3）阿拉山口、达坂城、哈巴河站2min时距统计序列在2005年观测系统改变前后的间断具有一定不确定性;（4）EL-J电接式自记仪使用期,哈巴河气象站10min时距平均风速统计序列在1992年前后出现了有别于2min时距统计序列的间断现象;（5）阿拉山口、哈巴河、托克逊参照气象站的年平均风速序列经客观均一化订正后,仍然存在显著的减小趋势。     

地面气候资料序列均一性检验与订正系统

采用国内外常用的几种气候序列均一性检验与订正方法,研制了气候序列均一性检验与订正系统,用于检验地面测站由于迁站、仪器变更、环境恶化等因素造成气候序列的非均一性,并进行订正.使用该系统对浙江省地面36个测站的年平均温度、年平均风速及年降水量序列进行了均一性检验,效果较好.     

陕北沙漠边缘区风速均一性检验及其重现期计算

以陕北沙漠边缘区6个气象站自建站至2013年的年平均风速和最大风速序列为研究对象,分析了各序列的线性倾向趋势,采用t-检验法以及对台站历史沿革的详查,对各站点风速序列进行均一性检验,并对非均一序列应用方差法和比值法等数理方法进行订正,分析了重现期最大风速变化和序列的频率分布。结果表明:陕北沙漠边缘区各气象站年最大风速全部呈显著递减趋势;定边站、靖边站、横山站和榆阳区站年平均风速于2003—2004年间分别出现了间断,并且与其更换测风仪器时间同步;订正后年最大风速在间断点后较原始序列都有较大幅度的增大,定边站订正前、后年最大风速主要分布区间增大,主要集中在(18,22]m/s区间;订正的序列与原始序列的50年一遇风速差别不大,但是在大型工程设计和工程气象专题评估时,应考虑适合工程应用的气象站测风资料和订正方法。     

浙江省近34年年平均风速序列均一性检验研究

采用标准正态检验(SNHT:Standard Normal Homogeneity Test)方法.对浙江省36个代表站1971～2004年的年平均风速资料序列进行均一性检验.结果表明:36站中有23个测站出现间断,其中因迁站原因造成非均一性的测站有13个,占非均一性总数的57%,环境变化原因有5个,占非均一性总数的22%;原因不明有3个,占非均一性总数的13%;测风仪高度变化、规定变更各为1个,占非均一性总数的4%.迁站是导致风速序列非均一性的主要原因.     

多种方法在年平均风速均一性检验中的效果对比

针对安徽省天长和宿松气象站建站至2010年逐年平均风速资料,分别利用直接检验方法和3种间接检验方法：标准正态均一检验（the standard normalhomogeneity test,SNHT）、惩罚最大t检验（the penalized maximal t test,PMTT）和惩罚最大F检验（the penalized maximal Ftest,PMFT）,对这两个气象站逐年平均风速序列进行了均一性检验,并对不同检验方法的效果进行了对比分析。研究结果表明：1）站址迁移、观测场环境变化、仪器变更以及测风手段变化等均能对年平均风速序列的均一性产生影响,其中测风手段变化的影响最为明显。2）由于以气象台站观测记录为依据,直接检验得到的结果最为真实可信;此外SNHT、PMTT和PMFF方法对年平均风速序列的间断点均有一定的检验能力,但遗漏间断点的情况也比较明显。因而在年平均风速序列的均一性检验中,若气象台站观测记录相对较齐全,首先考虑采用直接检验,然后再考虑补充采用其他间接检验手段。     

新疆地区年平均风速数据非均一影响研究

利用惩罚最大F检验(The Penized Maximal F Test,PMFT),对新疆地区105个国家级气象站点建站至2014年逐年平均风速资料进行了均一性检验,并通过订正得出新疆地区年平均风速均一化数据集合;通过对订正后数据与原始数据进行对比评估,讨论数据非均一性对新疆风速的影响,研究结论得出:(1)在95%的显著性水平下,检验出所有待检站点均出现非均一间断点,共计151个;(2)元数据中记录的人为影响因素,超过1/3对年平均风速序列产生了非均一影响,其中仪器换型对年平均风速序列影响最为显著,其次为环境变化;(3)仪器换型和站址迁移对年平均风速的非均一影响与台站风力大小成正比,其它人为因素对年平均风速的影响与台站风力大小成反比;(4)订正后,数据时间序列的均一性得到改善,数据序列明显的趋势拐点趋于缓和,下降趋势普遍增强,数据可用性进一步改善。     

地面气象站环境变化对气温序列均一性影响

为研究浙江省地面气象站环境变化对气温序列均一性的影响程度,采用测站历史沿革资料,对全省测站环境的时空演变进行了分析。采用距平累加、偏差界限值、F值检验法,对36个代表站的年平均气温序列进行均一性检验,并对非均一性产生的原因进行分析。结果表明:1971~2004年,浙江省测站的地理环境有显著改变;36站中有39%的测站为非均一性,产生非均一性的测站中,迁站原因占57%,环境恶化占36%;测站迁站引起的非均一性多发生在1980年以后;测站迁站时,新旧站址海拔高度差大且地理环境差异显著是造成气温序列非均一性的主要原因,迁站后气温序列较旧址存在偏高或偏低现象,其值对累年平均值有影响。指出了测站在迁移或环境变化过程中应注意的事项,以助于减少气温序列非均一性。     

迁站和仪器更换对阿拉山口风速资料的影响分析

风是一个对测点环境变化较为敏感的气象要素,测站迁站、环境变化、仪器更换等因素均会导致风速序列的非均一性,从而使一地风资料缺乏真实性和可信度。阿拉山口是我国一个著名风门,并且阿拉山口站经历过多次迁站和仪器更换,因此对阿拉山口风资料的均一性检验很有必要,本文利用M-K突变检验法、标准差以及方差显著差异分析等方法对阿拉山口风速序列进行均一性检验,得出：阿拉山口站54 a平均风速序列在2004年发生突变,突变后风速大幅减小。2001年的迁站没有造成风速突变,且经过检验新、旧站风速资料可以合并统计;2004年更换自动测风仪所测风速比人工站大,与2004年后风速突然减小相反;阿拉山口站与周边对比站风速变化曲线在2004年后是反相的,分析可知风速突变的原因不是由仪器更换、气候变化直接导致,经调查分析与2004-2005年阿拉山口地区在气象站上风方大面积种植防风林带有关。     

互助站迁站前后气温序列均一性检验及订正

气象台站的迁移常导致气候序列的非均一性。本文对互助站迁站前后气温序列作均一性检验及订正。采用t检验和SNHT法,对互助站迁站前后的气温序列进行均一性检验,结果表明站址迁移对互助站温度序列均一性的影响非常显著。对差值法、一元线性回归、逐步多元线性回归以及确立订正方程式的参考站平行资料年限对互助站气温序列订正效果进行分析,结果表明用参考站15年平行观测资料建立的逐步多元线性回归订正效果较好。用逐步多元线性回归法对互助站迁站前的气温序列进行订正,经订正后互助站气候倾向率为0.31℃/10a,消除了序列的不均一现象。     

我国太阳总辐射月总量资料的均一性检验及订正

采用建站在30a以上的月总辐射资料，以相关性最好的月份为代表月份，以经过均一性检验的日照资料为参考序列，用Potter法进行总辐射资料的均一性检验。结果表明，存在1个或2个间断点的测站占总数的58．6％；无间断点的测站占总数的34．3％。出现间断点的年份以20世纪70年代最多，其次是90年代。90年代初全国辐射仪器的换型对辐射资料没有普遍明显的影响。最后用回归法对存在间断点的绝大多数测站进行了均一性订正，订正后辐射和目照的年平均相关系拊兽谝增大平均增大近5％．     

我国40年年平均风速的均一性检验

采用1951~1990年我国690个站年平均风速资料, 进行均一性检验.结果表明SNHT方法适用于风速的均一性检验.我国年平均风速质量基本可靠.仪器变化是引起非均一的主要原因.     

华东沿海ASCAT反演风速的检验和订正

基于2010—2014年ASCAT反演风速、华东沿海14个浮标站和浙江沿海249个自动气象站资料,对华东沿海ASCAT反演风速进行检验和订正。研究表明:站点ASCAT风速误差不仅与离岸距离相关,而且与站点周围地形有关,误差较大的5个浮标站均位于舟山群岛附近海区,平均偏大4.79 m·s-1,其他海区浮标站的ASCAT反演风速平均偏差仅为0.46 m·s-1。ASCAT反演风速与浮标站风速的线性回归可有效减小反演风速误差,订正后误差大幅减小,误差越大的站点订正效果越好。相距160 km内的浮标站点间风速误差呈正相关,且站点间距越小,误差正相关越明显。考虑带影响半径的反距离权重,采用邻站方程订正法和邻站误差订正法分别对华东沿海ASCAT反演风速进行订正,均能明显减小平均偏差和均方根误差,两种方法订正效果接近,即两种方法均有较好的订正效果,可用于实际业务。     

基于三参数Weibull分布的安徽省年最大风速均一性检验

以安徽省56个国家级气象站1980—2018年年最大风速序列为研究对象,采用基于三参数Weibull分布的变点检验方法对年最大风速序列均一性进行检验,以郎溪站数据为例,给出了检验和分析的具体过程,最后将该方法检验结果与PMFT法、SNHT法检验结果进行了对比分析。结果表明：56个站点的年最大风速序列均通过Weibull分布检验,而通过正态分布检验的年最大风速序列只有45个,表明年最大风速序列更符合Weibull分布;Weibull法检测出的18个非均一点中有15个得到印证,检验准确率为83.3%,PMFT法检测出的4个非均一点均由迁站造成,检验准确率为100%,SNHT检测出的20个非均一点中有15个得到印证,检验准确率为75%。造成序列非均一的主要原因是台站迁移、仪器换型、仪器高度调整和探测环境变化等;综合比较发现,PMFT法对年最大风速序列非均一点的敏感程度不如Weibull和SNHT,而SNHT法对待检序列要求较高,且检验准确率不及Weibull法,表明Weibull方法在年最大风速序列的均一性检验中更具有优势。     

卓资县财神梁风能资源分析与评估

利用卓资县气象站1959—2006年常规气象观测资料和卓资县境内财神梁测风塔2006年实测数据,采用统计分析方法,计算分析了财神梁风场平均风速、风功率密度等风能参数,得出:财神梁风场10m高度年平均风速和年平均风功率密度分别为6.8m·s-1和273.6W·m-2;65m高度年平均风速为7.7m·s-1,年平均风功率密度为373.1W·m-2。65m高度年主导风向为W风,出现频率为18.0%,风能密度方向也以W为主,占总风能频率的23.9%,有61.6%的风能集中在WSW-NW范围内。65m高度风能有效小时数为8284h,风能的众值分布在8～14m·s-1风速区间内,占全年风能分布的69.1%。财神梁地区风能资源储量较为丰富,且风质优良,适合开发建设风电场。     

基于风速高相关分区的风电场风速预报订正

为了提高风电场风速预报和功率预测的精度和准确率,并考虑风机测风数据的不稳定因素,以多年服务的内蒙古中部某风力发电场A为研究区,在勘察风电场地形及风机布局后,按照季节、风向进行风机间风速时空相关性分析,划分出风机轮毂高度风速高相关为典型特征的风机网格分类片区,采用卡尔曼滤波方法,通过直接和间接两种订正方案,分别进行风机片区风速订正。结果表明:风速高相关风机片区的划分,对于提高风电场风速预报及功率预测精度和准确率具有一定作用,利用风电场区测风塔梯度观测风速,对风机片区进行间接订正,可有效改善数值模式预报风速,15个片区类型下相关系数由0.18~0.72提高至0.67~0.91,误差绝对值由1.6~2.9 m·s-1降低至1.0~1.5 m·s-1。     

长江下游百年一遇的极值风速分布

利用2000-2006年长江下游沿江8个风速、风向观测点与邻近气象站同步对比观测资料和1971—2006年长江下游40个气象站风资料, 依据具99%置信水平的数理重构方案和极值Ⅰ型计算方法, 详细给出长江下游百年一遇风速分布状况。结果表明:长江下游沿江地区百年一遇极值风速为25~38 m/s, 较一般方法上限高3 m/s, 下限低2 m/s; 长江南京—镇江段和南通—崇明段, 是长江下游沿江地区的两个大风区, 百年一遇极值风速不低于29 m/s, 其在入海口附近可达34 m/s以上; 在长江常州—江阴段, 江南、江北对称分布两个风速相对低值区, 百年一遇极值风速为23~24 m/s。该结果充分考虑气象站风速资料和局地风速状况, 是沿江相关工程气象应用的重要补充。     

西北太平洋历史台风风场重建模型参数试验

基于Yan Meng风场模型,使用中国近海浮标观测资料,对影响风场模拟的台风最大风速半径Rmax、压力分布常数B、粗糙度z03个参数进行估算试验,结果表明:台风中心最大风速Vmax和台风所处纬度的组合方案对估算Rmax更合理;海面(浮标站)在z0=0.005 m,B=1.0时风速模拟效果较好.选取登陆闽北浙江、北上东海...     

极端雷暴大风的环境参量特征

为了研究极端雷暴大风天气环境要素特点,选取2002—2017年中国各地区极端雷暴大风个例95个和不伴随强对流的普通雷暴个例95个,通过两者间关键环境参数的对比,揭示极端雷暴大风事件的关键环境参数特征。结果表明:极端雷暴大风天气发生在对流层中层相对干的环境下,表现为400~700 hPa极端雷暴大风对应的单层最大温度露点差和平均温度露点差平均值分别为25.7℃和13.6℃,而普通雷暴的相应值分别为16.2℃和6.5℃。统计结果表明:尽管产生极端雷暴大风的对流风暴和普通雷达对应的地面露点差异并不大,但前者相应的大气可降水量（平均值为37 mm）明显低于后者（平均值为51 mm）,差异突出表现在两者湿层厚度的不同上;相对于普通雷暴事件,极端雷暴大风事件对应的对流有效位能值（平均值为1820 J·kg-1）明显高于普通雷暴事件的对应值（平均值为470 J·kg-1）;此外,极端雷暴大风事件对应的对流层中下层垂直温度递减率、下沉有效位能、夹卷层平均风速和0~6 km,0~3 km垂直风切变均明显大于普通雷暴事件对应的相应值。