琼州海峡沿岸大风分布规律及影响系统分析

利用琼州海峡南北沿岸自动气象站2007年9月至2010年8月风向、风速资料,分析了最大风和极大风两种大风事件标准下的海峡沿岸大风分布规律,并基于大风天气影响系统分析南北沿岸大风的差异。结果表明：琼州海峡南侧沿岸大风事件多于北侧沿岸,其中最大风标准下的大风事件南侧沿岸明显多于北侧沿岸,但极大风标准下的大风事件北侧沿岸则多于南侧沿岸,且极大风风速明显偏大;北侧沿岸两种大风事件及南侧沿岸最大风事件均主要出现在秋冬季节,其中,两侧沿岸最大风事件主要由冷空气影响造成,南侧沿岸极大风事件集中出现在秋季,由冷空气影响造成较少;两岸位于海峡东侧入口沿岸的自动站点出现大风频率最高,风速偏大,两侧入口沿岸站点次之,中间沿岸各站出现大风的频率相对较低;海峡南北沿岸出现的大风风向多为北到东风;东路冷空气比西路冷空气更易造成海峡南北沿岸同步大风,琼州海峡对冷空气湍流强度的消弱作用明显。     

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。     

Winter‐time near‐surface currents in the strait of Juan de Fuca

Abstract

During November 1976 to February 1977 near‐surface wind, current and temperature measurements were made at three sites along the Strait of Juan de Fuca. Strong tidal currents and major intrusions of warmer, fresher offshore coastal water were superimposed upon the estuarine circulation of near‐surface seaward flow. The r.m.s. amplitudes of the diurnal and semidiurnal tidal currents were ～30 cms^‐1 and 30–47 cm s^‐1, respectively. The vector‐mean flow at 4 m‐depth was seaward and decreased in speed from 28 cm s^‐1 at 74 km from the entrance to 9 cm s^‐1 at 11 km from the entrance. On five occasions intrusions of 1–3 C warmer northeast Pacific coastal water occurred for durations of 1–10 days. The 25 cm s^‐1 up‐strait speed of the intrusive lens agreed to within 20% of the gravity current speed computed from Benjamin's (1968) hydraulic model. The near‐surface currents associated with the intrusions and the southerly coastal winds were significantly correlated, indicating that the intrusions were initiated when shoreward Ekman currents advected Pacific coastal water into the Strait. The reversals were not significantly coherent with the along‐strait sea surface slope measured along the north side of the Strait nor were they strongly related to local wind forcing.     

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。     

江苏沿海近地层风阵性及台风对其影响

为了研究风阵性特征,尤其是在受台风影响时湍流特征对安全开发利用风能资源的影响,利用江苏沿海5座测风塔2009年6月—2012年11月的梯度风观测数据,分析了近地层风阵性基本特征,并筛选了7个对江苏产生较大影响的台风,包括罕见的正面登陆台风达维（1210）,分析台风影响下风阵性特征。研究发现:江苏沿海地区低层的风脉动性比高层强,10 m高度的年平均阵风系数和湍流强度分别为1.50和0.20;海陆分布明显影响风阵性,离岸风的湍流强度明显大于向岸风;当风速等级小于6级时,风阵性随风速增大而一致性减小,之后则稳定少变;在台风中心附近,受风速、风向快速多变的影响,湍流强度和阵风系数均远大于台风外围和没有台风影响的情况,湍流强度和阵风系数在30~50 m高度之间增加,在6~7级风时出现风阵性的局部峰值区。     

琼州海峡沿岸雾统计特征及天气学预报指标

利用海口站1961～2006年高空地面观测资料,分析了琼州海峡沿岸雾的气候统计特征。结果表明：琼州海峡沿岸雾目的年际变化呈现了显著的减少趋势。20世纪70年代初期和90年代初期为雾日减少的两个气候突变期。雾日减少与气候变暖密切相关,夜间最低温度升高是引起海峡雾日减少的主要原因。琼州海峡沿岸雾多出现在冬春季节,一天中出现雾的峰值时间为06：00～07：00,消散峰值时间为08：OO～09：00。利用1987～2006年NCEP再分析资料,总结了产生琼州海峡沿岸雾的3种天气形势,根据雾的类型提出了相应的预报指标。     

基于探空风资料的大气边界层不同高度风速变化研究

利用1981—2014年我国资料齐全的93个高空气象观测站(距离雷达300、600、900 m高度)的探空风资料,按照气象地理区划,借助GIS分析了边界层内不同高度风速及其趋势的时空变化,得到以下结论:300～900 m,东北和华北地区累年平均风速较大,西南和西北地区累年平均风速较小;边界层内各高度同一地区平均风速的月变化趋势基本一致,但各地区季节风速变化不同,同一地区月平均风速的年较差随高度上升而增大;300 m.各地区年平均风速均显著减小:在600和900 m.华北、西北、华中地区年平均风速呈增加趋势,东北地区年平均风速呈减小趋势,但均未通过显著性水平检验;各高度年平均风速空间分布均为东北地区较大,尤其大兴安岭和东北平原地带;从沿海到内陆,由东至西风速逐渐减小;在300 m.全国年平均风速以减小趋势为主;在600 m,全国大部分地区年平均风速呈增加趋势,尤其是中部、西北和华东沿海地区;在900 m高度,全国年平均风速变化趋势呈现由边界向内部的包围态势,中心地区呈增加趋势,边界地区均呈减小趋势,但是通过显著性水平检验的地区不多。     

ASCAT近岸风在山东沿海的适用性分析

利用2013年1月—2014年12月山东近海的8个浮标站、海岛站和自动站资料与ASCAT近岸风速和风向进行对比,以分析ASCAT反演风场在山东沿海的适用性。研究发现：总体上看,ASCAT近岸风速与代表站实况风速正相关,ASCAT近岸风速在山东沿海误差较小,风向有明显的偏离。ASCAT近岸风在渤海、渤海海峡和黄海北部的适用性优于黄海中部。风力不同时,ASCAT近岸风速与实况偏差有明显差别,表现为当实况出现6级及以上的大风,ASCAT近岸风速小于实况;当实况出现6级以下的风,ASCAT近岸风速大于实况。就ASCAT风速偏差而言,6级以下的风速偏差小于6级及以上风。ASCAT近岸风向与实况偏差也有明显差别,当实况出现6级及以上的大风,ASCAT近岸风向与实况的偏离变小;当实况出现6级以下的风,ASCAT近岸风向与实况的偏离变大。因此,ASCAT近岸风速在山东沿海有较好的适用性,6级以下风更优;ASCAT近岸风向也有一定的适用性,6级及以上风向可用性比6级以下强。     

汕尾浮标站的风况特征分析

利用广东省汕尾红海湾大型浮标站的近4年观测资料,统计分析汕尾红海湾近海海面风的日变化特征、季节变化特征和大风特点.分析表明：红海湾近海海面秋、冬风速大,夏季风速小,风向以东北风为主;平均情况下中午前后风速较小,早晚较大,风向以东北风为主;冷空气和热带气旋是造成红海湾近海大风的主要天气系统;大风平均阵风系数较小,最大阵风系数在热带气旋影响下出现.     

浙江省几种灾害性大风近地面阵风系数特征

阵风特性研究是大风预报和服务的基础。基于2011-2013年浙江省自动气象站逐日逐10 min测风资料,分析了浙江省陆地和近海海面冷空气、热带气旋和强对流大风的阵风系数特征。结果表明:冷空气和热带气旋大风阵风系数空间分布基本相同,大风主要发生在近海海面和沿海地区,海面阵风系数一般小于1.5,等值线平行于海岸线且自西向东逐渐减小,陆地阵风系数一般大于2.0,山区可超过3.0,表现出地形对阵风系数的增强作用。强对流大风阵风系数明显高于业务规范平均值,发生地点遍及浙江省各地,但发生概率超过10%的站点主要位于沿海地区和近海海面。风向基本不影响阵风系数空间分布。冷空气和热带气旋站点阵风系数与海拔高度有较高正相关性。模糊聚类分析发现:浙江省400 m以上山区站与70 m以下的低海拔站点在阵风系数特征上分属不同空间类型;基于逐步回归建立站点阵风系数预报模型,检验表明:模糊聚类可帮助提高模型阵风系数预报能力。     

The surface wind over an upwelling area near Pisco,Peru

Harmonic analysis of longshore and onshore components of surface winds over an upwelling area off the coast of Peru shows regular, nearly sinusoidal, diurnal variations in both velocity components. Spectral analysis of wind speed also indicates strong diurnal variations in kinetic energy. The data are compatible with a recent model of coastal winds proposed by Lettau and Lettau.     

南海近海面风场变化特征及其与ENSO的相关性研究

利用1979—2017年共39 a欧洲中期天气预报中心（ECMWF）海表面10 m风场资料,采用经验正交函数方法（EOF）、小波时频特征分析等方法分析了南海近海面风场变化特征及其对ENSO的响应。结果表明：南海近海面风场第一模态海表面平均风速呈减小趋势, 呈现年代际变化,且与ENSO相关,但相关性在1990年后趋于减小;第二模态中南海北部和南部平均风速呈减小趋势,中部增大;第三模态中南海中部海表面平均风速趋于减小,北部和南部增大,第二和第三模态均表现为年际变化,且均与ENSO显著相关,近年来ENSO与第三模态的相关性逐渐增强。春季南海表面平均风速从南到北逐渐增加;夏季在越南沿岸部分海域仍有一个风速极大值中心,从该海域向四周逐渐减小,整片海域风向均是西南风;秋季由南向北依次增加;冬季南海整片海域风速都较大,越南沿岸和我国东沙群岛海域存在两个极大值中心。     

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。      

Diabatic wind speed profiles in coastal regions: Comparison of an internal boundary layer (IBL) model with observations

A model is presented to transform wind speed observations at a single height over sea or near the coast to any possible location and height in a topographic flat coastal region (up to distances of about 5 km from the coast and up to heights of 100 m). Only moderate and strong winds from the sea are considered, which are particularly important for wind energy applications. The model, called diabatic coast model, which is based on the well known internal boundary layer (IBL) concept and Monin-Obukhov similarity theory, describes the effects of the roughness transition from sea to land as well as the effect of stability on the shape of the profiles and the IBL growth. The predicted IBL heights are compared with published data.In the second part of this paper, the model is compared with measurements taken at the Maasvlakte location near the Dutch coast. It is shown that a neutral formulation of the IBL height is sufficient to model the overall mean wind speed with height, but that stability corrections are needed to describe the diurnal variations in wind speed properly. Finally, an application is given, where a single routine wind speed observation at the coast, combined with air-water temperature differences is used to predict the wind speed at 500m from the coast at heights of 10 and 53 m. The results are in good agreement with the measurements.     

2018年春节期间琼州海峡持续性大雾监测分析

2018年春节期间,琼州海峡持续6 d（2月15—20日）有雾,最低能见度不足200 m。主要从气象卫星监测上分析此次琼州海峡持续性海雾的时间演变特征,并从大气海洋条件分析形成持续性海雾的原因,得出如下结论：1）2018年2月华南东侧西太平洋海面温度较常年同期偏高,有3个暖海面温度距平中心,为持续性大雾提供暖湿气流;2）此次持续性大雾过程琼州海峡位于均压场,但西南低涡起着辅助的作用,致使海洋性的南风在边界层抵御了干燥的大陆性气团,利于维持边界层的湿度;3）低层流场为暖湿气流,925 hPa近地面湿层上空有一个干中心维持,“上干下湿”的湿度层结有利于海雾维持和向上发展形成一定厚度的海雾;4）低云增加和弱降水是使18日全天海雾得以维持的重要因素。     

两次台风过程近地层湍流度和阵风因子分析

利用2005年台风"麦莎"和"卡努"期间青岛海岸实测三维风观测资料,挑选6个10 min平均风速≥8 m/s的强风时段,使用矢量分析方法研究台风影响华东地区时近地层的平均风速风向变化、湍流度和阵风因子变化等湍流特性,结果表明台风影响期间,近地层湍流脉动风速不稳定,水平方向、垂直方向风速风向快速变化;虽然台风"麦莎"、"卡努"入海地点不同,不同强风时段近地层湍流度差异也较大,但湍流强度都表现为Iu(横向)＞Iv(纵向)＞Iw(垂直向).两次台风影响过程不同强风时段近地层阵风因子的变化与湍流度的变化是一致的,在风速增大风向转变的时段,湍流度和阵风因子明显增大.     

基于ASCAT风场数据的中国近海风能资源评估

卫星反演海面风场资料能够弥补海上气象测风资料缺乏的不足,对近海风能资源评估具有重要意义。通过ASCAT(Advanced Scatterometer)风速数据与美国及中国近海岸浮标测风资料的对比分析,结果表明,ASCAT风速的均方根误差为1.27 m·s-1。比较利用近海岸浮标逐小时风速及与其相匹配ASCAT瞬时风速计算的各项风能参数,得出ASCAT与浮标的平均风速和风功率密度的残差分别在±0.5 m·s-1和±50 W·m-2以内,该残差占浮标计算结果的比例分别在±8%和±12%以内。使用ASCAT风速资料拟合的Weibull分布函数与浮标的结果较吻合。因此,ASCAT风速资料也能够为海上风能资源评估提供有用的风能参数信息。最后使用ASCAT瞬时风速数据分析了中国近海10 m及70 m高度处的风能资源的空间分布特征,结果表明,台湾海峡平均风速和风功率密度最大。     

浙江沿海台风阵风系数的影响因子分析

利用2004—2015年影响浙江海岛的台风及沿海气象站资料,分析台风阵风系数与平均风速、台风强度、测站高度、岛屿位置、台风与测站之间距离、台风象限和月份等因子的关系。结果表明,当平均风速较小时阵风系数的均值和波动幅度较大。在相同风速情况下,台风中心强度较强时的阵风系数会大些且其变化幅度随高度增大;而台风强度较弱时的阵风系数随高度变化不明显。最大阵风系数一般出现在台风与测站距离为150~250 km的区域内。台风第一和第四象限不仅其影响风力明显比第二和第三象限的强,且阵风系数变化幅度也较大。近海岸岛屿测站的阵风系数比远海岸岛屿测站要大。9月阵风系数波动范围比7—8月的小。从台风的自身环流来看,中低层的高度场、垂直速度场和湿度场等因子与阵风系数相关密切。      

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。     

Simulation of coastal winds along the central west coast of India using the MM5 mesoscale model

A high-resolution mesoscale numerical model (MM5) has been used to study the coastal atmospheric circulation of the central west coast of India, and Goa in particular. The model is employed with three nested domains. The innermost domain of 3 km mesh covers Goa and the surrounding region. Simulations have been carried out for three different seasons—northeast (NE) monsoon, transition period and southwest (SW) monsoon with appropriate physics options to understand the coastal wind system. The simulated wind speed and direction match well with the observations. The model winds show the presence of a sea breeze during the NE monsoon season and transition period, and its absence during the SW monsoon season. In the winter period, the synoptic flow is northeasterly (offshore) and it weakens the sea breeze (onshore flow) resulting in less diurnal variation, while during the transition period, the synoptic flow is onshore and it intensifies the sea breeze. During the northeast monsoon at an altitude of above 750 m, the wind direction reverses, and this is the upper return current, indicating the vertical extent of the sea breeze. A well-developed land sea breeze circulation occurs during the transition period, with vertical extension of 300 and 1,100 m, respectively.