青岛沿海风能资源的初步分析

本文根据山东半岛沿海六个站完整的5年风速自记资料进行了计算,初步得出青岛沿海地区有效风能的分布情况以及风能随地形、海陆和时效变化的特点,同时对风能资源的开发利用也作出了评价。     

舟山摘箬山岛风能资源评价

文章利用摘箬山岛风电场70 m高测风塔2011年1月—2014年1月的观测资料,对平均风速、风速频率、风向频率、风能频率、有效风力时数及风功率密度等风能参数进行计算分析,并依据国标《风电场风能资源评估方法》(GB/T18710-2002)中风功率密度等级划分标准对风电场的风能资源进行评估。结果表明:风电场各高度年平均风速在3.28~6.56 m/s,风速频率主要集中区间为1~8 m/s,有效风力时数为54.5%~86.9%,年平均风功率密度为54.8~283.2 W/m2。风电场10 m和70 m处主导风向分别为N风和S风,频率分别为13.0%和13.4%,主导风能分别为N风和NNW风,频率分别为14.7%和14.8%。该风电场风功率密度接近3级,具有一定开发利用价值。     

福建沿海的风能资源分析

本文利用风速自记和定时记录分析了福建沿海及其岛屿共12个台站的有效风速出现时数,各等级风速的出现频率,有效风能密度和能量,以期为福建海岸带的开发利用提供气候学背景。     

上海沿海风能资源评估

利用上海沿海5个站点风要素资料,通过统计分析,估算上海海域可开发的风能储量。东海大桥附近海域、崇明岛以东海域、南汇和横沙东滩以东海域、远海风电场为丰富区,风能资源储量约为3 373.1×104 kW;杭州湾北岸奉贤海域为较丰富区,风能储量约为38.3×104 kW;长江口水域为可利用区。     

俄罗斯北部海域风能资源的时空特征分析

利用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)风场资料,对1997—2016年俄罗斯北部海域风能资源展开评估,并建立选址指标体系,识别潜在海上风电场建址区域。结果表明:俄罗斯北部海域的风功率密度大小和风功率密度等级分布均为"西高东低"型,即巴伦支海风能资源最丰富且风功率密度等级最高,东西伯利亚海风能资源较少且风功率密度等级最低;有效风速出现频率为单谷型,夏季出现谷值,春季、秋季和冬季出现峰值;风功率密度变异系数有明显季节变化,冬季变异系数较高,夏季变异系数达到最低值;喀拉海适宜开发近海风能资源,巴伦支海适宜开发深海风能资源;风向频率最高的风向是NE,其次是NNE与ENE向。研究结果可为未来国内相关单位参与北极风能资源开发提供依据和参考。     

龙口海洋站风能资源分析与评价

根据中国《风电场风能资源评估方法》和相关技术规定,对龙口海洋站的风能资源进行了分析与评价.结果表明,1995 -2008年龙口海洋站10m处的平均风速为6.8 m/s,年平均风功率密度为377 W/m2,年平均有效小时数为7589 h,主风向较为显著,风能分布集中,湍流强度处于中等水平.龙口海洋站附近区域风能资源丰富,...     

基于CMIP5数据评估气候变化下西北航道风能资源的未来变化

定量评估14个CMIP5全球气候模式再现西北航道历史阶段近地表风速的能力后,使用由多个性能优异的模式集成的风速数据,用于量化评估在3个未来时间段以及多个辐射强迫情景下与历史阶段风能密度的差异,以全面分析气候变化对西北航道未来风能资源的潜在影响。结果表明:与历史阶段相比,西北航道南部(70°N以南)大陆风能资源将会减少,但其北部地区(70°N以北)特别是波弗特海西侧未来风能资源会增加,到21世纪末,如果不采取任何缓解温室气体排放的措施,该地区风能资源增幅更大且年内变化将出现十分显著的增加,这种变异性的大幅增加,将给该区域的风能开发带来极大挑战。     

中国近海海上新能源开发环境风险综合区划

针对海上新能源开发的环境风险问题,基于中国近海的海面风场、海浪和热带气旋资料,统计其高值频率、概率极值、平均值、气候变化趋势等指标;利用层次分析法和互反判断矩阵计算近地层大风、大浪、热带气旋危险性指数,并对三者的综合危险性指数进行区划,为中国近海海上风能、波浪能、海流能、潮汐能等开发活动规避自然风险提供参考。研究表明:海上新能源开发环境风险偏高的海区包括南海北部、吕宋海峡、菲律宾海中北部等,该海域热带气旋引发局地大风巨浪或将能量经吕宋海峡向南海传播形成大浪区;风险居中的海区包括北部湾、南海中部、菲律宾海中南部、台湾周边沿岸海域、东海中部等,这里虽然有台湾海峡、越南东南部海域等盛行大风区,但其相对热带气旋来说风险较低;风险偏低的海区包括渤海、黄海大部、东海西北部、南海南部等,这里风浪的各项指标都很低,热带气旋的直接和间接影响几乎为零。此外,利用有效风速出现频率、波浪能开发有效时间占比,分别进行风能、波浪能资源区划,给出海上风能、波浪能的资源与风险综合区划。     

我国近海风能资源分布特征分析

基于美国NCEP(National Centers for Environmental Prediction)的CFSR(Climate Forecast System Reanalysis)近20a(1991-2010)10m风场再分析数据(0.3°×0.3°,1h/次,简称CFSR风场),对我国近海风能资源分布特征进行了统计分析与评估。利用天津渤海A平台观测站(118°25′E,38°27′N)逐时观测风速数据对CFSR风速数据进行了检验,发现均方根误差和平均偏差仅为均较小(分别为2.28m/s与0.16m/s)。基于此CFSR风场,本文章进一步统计并给出了我国陆地年平均风功率密度分布,结果与第三次风能普查(1971-2000年)及相关文献结果 (1991-2010年)相当一致。依据国家风电场风能资源评估方法,由CFSR风场推算了我国近海20a平均的70m高度风能资源分布。结果显示,年平均风功率密度均达到了200 W/m2以上,大于6m/s的风速累积小时数为4 000h以上;其中台湾海峡和东海南部海区风能最为丰富,黄海中部、渤海中部和辽东湾海区风能次之。参照海上风场选址要求,28°N以北的近岸海域由于水深较浅,30m/s以上风速发生频次极低,比较适合建立海上风电场。     

气候变暖对广东海岛风能发电影响的初步分析

风能是一种清洁的可再生能源,具有极高的开发价值,风力发电是风能利用的主要形式.文章根据<中国海岛志·广东东部海岛>编纂过程中收集的沿海台站实测风速资料,采用对比方法分析全球气候变暖对广东海岛风速及风能发电的可能影响,得出近40年随着全球气候持续变暖,广东沿海近地层年平均风速下降率为0.2～0.1(m·s-1)/10a.风速减弱对风能发电有轻微影响.     

闽台海岸带气候的异同

本文对闽，台海岸带的风况与风能资源，日照与太阳能资源，热量资源，水资源，台风等几种气候要素进行对比分析，并揭示闽，台海岸带气候的共同特征和差异。     

Wave Energy Estimation by Using A Statistical Analysis and Wave Buoy Data near the Southern Caspian Sea

Statistical analysis was done on simultaneous wave and wind using data recorded by discus-shape wave buoy. The area is located in the southern Caspian Sea near the Anzali Port. Recorded wave data were obtained through directional spectrum wave analysis. Recorded wind direction and wind speed were obtained through the related time series as well. For 12-month measurements(May 25 2007-2008), statistical calculations were done to specify the value of nonlinear auto-correlation of wave and wind using the probability distribution function of wave characteristics and statistical analysis in various time periods. The paper also presents and analyzes the amount of wave energy for the area mentioned on the basis of available database. Analyses showed a suitable comparison between the amounts of wave energy in different seasons. As a result, the best period for the largest amount of wave energy was known. Results showed that in the research period, the mean wave and wind auto correlation were about three hours. Among the probability distribution functions, i.e Weibull, Normal, Lognormal and Rayleigh, "Weibull" had the best consistency with experimental distribution function shown in different diagrams for each season. Results also showed that the mean wave energy in the research period was about 49.88 k W/m and the maximum density of wave energy was found in February and March, 2010.     

WRF、EC和T639模式在福建沿海冬半年大风预报中的检验与应用

基于福建省冬半年沿海和港湾岛屿自动站的逐时极大风观测资料和WRF(Weather Research and Forecast)、EC(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)细网格以及T639(TL639L60)三种模式预报的10 m 风场资料, 将模式预报的风向风速与观测资料进行对比检验, 结果表明: 福建省沿海冬半年大风的盛行风向以东北风为主, 大风的时空分布极为不均, 沿海风力的脉动性、跳跃性、局地性突出。从三种模式对风速风向的模拟效果来看, WRF 和EC 细网格的预报效果较好, 有可参考性, T639可参考性不高。对于风速, 模式预报结果相比实况极大风速偏小, 港湾岛屿代表站风速的平均绝对误差均小于沿海代表站, 预报平均误差由沿海向内陆逐渐减小, 由中部向南北逐渐减小。风向相比风速的预报效果要差, WRF 和EC 细网格的风向预报误差在45°～50°, 有一定的参考意义; 港湾岛屿代表站风向的平均绝对误差大于沿海代表站, 以浮标站的误差最大。当观测风速出现7 级及以上风速时, 若对大风进行分级检验, 则较低风速的预报平均绝对误差小于较高风速; 风向预报的平均绝对误差也大大降低, 且误差都在45°以内, 具有良好的参考性。     

潮汐作用下的海滩风沙运动若干特征研究——以福建平潭岛远垱澳海滩为例

海岸风沙是海岸带陆-海-气相互作用的突出产物。本文通过福建平潭岛远垱澳海滩风沙全环境要素观测，从海滩风沙垂向分布、滩面风沙起动和搬运等方面，探讨并总结自然海滩潮汐动态作用下的风沙运动过程。主要研究结论为:（1）海滩湿沙表面风沙流绝大部分（98.9%）在离滩面30 cm高度层内运动，不同粒径组沙粒的垂向分布形式不同；（2）潮汐旋回中的海滩起沙风速显著高于同等粒径内陆沙漠地区，其变化过程主要为滩面平均表层湿度与风区长度相互"博弈"的结果；（3）海滩风沙输送量主要受风速、滩面平均表层湿度与风区长度耦合作用，涨落潮不同阶段输沙量变化的主导影响因素不同；（4）"干沙起动+湿沙表面传输"为典型的海滩风沙搬运模式之一，滩面风沙运程较短，总体呈"接力"式特征向海岸前缘沙丘搬运。     

新的台风风场计算方法

本文分析了Je氏风场模式与Rankine涡风场模式之间的联系,提出两种计算台风风场的新方法。新的台风风场计算方法改进了Je氏和Ran氏两个风场模式,克服了Je氏风场模式计算风速偏大,Ran氏计算风速偏小的缺点。新的风场模式的后一种模式的风速分布曲线以一种比较合理的同时优于Je氏和Kan氏的风速衰减速率向远方逐渐衰减。此外,文中提出的移动台风风场计算方法也在一定程度上改进了宫崎正卫和Je氏两个人的方法。     

非线性流函数在实验风浪场计算中的应用

风作用于水面产生风浪, 其中由于波流紊动产生的动量和能量的交换机制是一个很复杂的过程。风应力一般用来描述这种能量交换, 可以分为3个部分: 水面的剪切力、波生应力以及紊动应力。采用一种有效的非线性波流分离方法——NSFM(Nonlinear Stream Function Method)对波流运动的动量和能量输移进行定性描述。构造能够有效表达非线性波浪的解析流函数, 摄动求解使其满足拉普拉斯方程、动力边界条件和运动边界条件, 结合实验室风浪数据, 分离出波生速度场。通过交叉谱分析, 得到波生雷诺应力在不同风速下对风应力的贡献。结果表明: NSFM对不同工况条件下的风浪的处理具有较高的精度, 模型适应性良好; 且风速越大, 波生应力沿着水深衰减得越快, 且自由面波生应力在动量输移中的比重会逐渐减弱。     

非结构网格模型在闽东沿海台风浪模拟中的应用

基于加密的非结构三角网格，以Holland模型风场叠加美国国家环境预报中心（NCEP）海面风场构造的合成风场驱动第三代浅水波浪数值模型（SWAN）对2017年影响闽东海域的“纳沙”和“泰利”台风过程进行数值模拟，并运用浮标站的实测数据对模拟结果进行验证.结果表明，模型计算的风速、有效波高与实测值符合较好，合成风场能较好地模拟台风期间的风速变化过程，SWAN模式能够合理地再现闽东沿海台风浪的时空分布特征.由模拟结果可见：台风“纳沙”中心越过台湾岛进入台湾海峡北部海面，受海峡地形的约束，其波浪场呈NE—SW向椭圆状分布，北部海域的浪高大于南部，闽东沿海遍布大范围的巨浪到狂浪；超强台风“泰利”未登陆闽东，当其台风中心与大陆的距离最近时，海面波浪场分布与台风风场结构一致，台风中心附近海域为14 m以上的怒涛区，巨浪遍布于闽东沿海.研究结果可为闽东沿海台风浪灾害预警和应急管理提供技术支撑和参考依据.     

Derivation of Parametric Tropical Cyclone Models for Storm Surge Modeling

In this paper, the parametric tropical cyclone models for storm surge modeling are further developed. Instead of tangential wind speed via cyclostrophic balance and radial wind speed using a simple formulation of defection angle, the analytical expressions of tangential and radial wind speed distribution are derived from the governing momentum equations based on the general symmetric pressure distribution of Holland and Fujita. The radius of the maximum wind is estimated by tropical cyclone wind structure which is characterized by the radial extent of special wind speed. The shape parameter in the pressure model is estimated by the data of several tropical cyclones that occurred in the East China Sea. Finally, the Fred cyclone (typhoon 199417) is calculated, and comparisons of the measured and calculated air pressures and wind speed are presented.     

基于拟层流风波生成机制的海浪谱模型

海浪谱的能量可以视为由具有不同相速度的谐波携带的能量所组成。基于对风波形成、发展过程的认识,认为各组成谐波的能量由谐波自平均风摄取而来,由此根据拟层流模型推导出谐波能量密度的计算公式,建立以等效风速和峰值频率等为基本参数的海浪谱模型——随机Fourier函数模型,并给出了确定谐波频率、波长、相速度、振幅以及等效风速等模型参数的原则和计算方法。在59个实测样本谱基础上,采用随机建模方法确定模型参数的取值及其概率分布。结果表明,海浪谱模型可以很好地预测谱能,所计算的物理谱与实测谱均值吻合良好。     

ON INTERACTION BETWEEN MERIDIONAL AND ZONAL DISTURBANCES IN TROPICAL EASTERLY

The distribution of wind speed in the easterly in the tropics is not uniform. In the part with large curvature, such as lines of trough and ridge, the wind speed is small, while in the part with small curvature, the wind speed is large. In this paper, these phenomena are expounded with gradient wind equation.Considering the distribution of wind speed, we find the wave speed formula from linearized vorticity and divergence equation. The wave speed is equal to the sum of the Rossby wave speed and a harmonic function for x and t. Its period is about 3.5 days. And it is proved that the disturbance is barotropic instability. The results are caused by interaction between meriodional and zonal disturbances.