探测环境变化对密云气象站地面风观测的影响

文章利用密云站、上甸子站1994-2013年的地面风观测资料,以上甸子站作为参考站,对比分析了密云站第二阶段与第一阶段风观测值的差异。结果表明:第二阶段风速平均值较第一阶段减小了0.5 m·s~(-1);2013年年平均风速受台站周围环境影响最大;观测场周围障碍物对不同季节、月平均风速影响程度为:春季最大,夏季最小;3月最大,8月最小;观测场周围环境对西南偏西风风速影响最大,对1~2 m·s~(-1)风速频率影响最大。第二阶段静风频率增加了5.5%;各季静风频率均有增加,冬季最大,春季最小,秋季大于夏季。     

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。     

达坂城风力发电厂风的天气气候特征及预报问题研究

对达坂城风力发电厂提供的１９９８年该厂单点风速资料进行统计分析,总结出天气气候特征,并运用天气学方法对其进行研究,找出预报指标,强调了单点风速预报制作过程中的实验问题。     

台站观测环境改变对我国近地面风速观测资料序列的影响

利用中国大陆地区460个气象台站1971-2002年10m高度平均风速资料和2007年台站观测环境综合调查资料,根据环境评分分数、障碍物视宽角等影响地面观测风速的台站环境数据,将气象台站分为五类,分别对平均风速观测记录进行了比较分析。结果表明,全国范围内绝大多数未迁移台站近地面平均风速呈明显的减小趋势,冬季平均风速相对减小的趋势最大、秋季最小;在影响风速观测资料序列的台站观测环境因素中,观测场周围障碍物视宽角最为重要,随着周围障碍物视宽角的增大,风速相对减小的趋势也变得更明显;台站周围障碍物视宽角对年和季平均风速减小趋势的贡献最大,约为三分之一。因此,观测环境变化对地面风速资料序列的影响是不可忽视的重要因素。     

基于大涡模拟的小区气候态精细化风环境模拟试验

对具有复杂下垫面的小区精细化风环境进行数值模拟是当前城市气象研究的热点,而针对具有复杂地形的山地型城市（如重庆）的研究还比较匮乏。本文采用能显式分辨下垫面陡峭地形和复杂建筑物的计算流体力学（CFD）模式对重庆市渝北区龙湖社区气候态下的精细化风环境进行高分辨率的数值模拟。结果表明,下垫面能显著调节小区内风场的分布,风速大值区主要出现在九龙湖等开阔区域以及与中尺度背景入流方向一致的街道中。在夏季,小区整体风场以东南风为主,而其他3个季节则以偏东风为主。4个季节中,夏季小区内的风速最大,平均风速为0.3 m/s左右,局地能出现大于背景风的风速,可达0.8 m/s;其他3个季节的风速则较弱,区域平均的风速在0.2 m/s左右。不同的建筑物布局对局地风环境的影响也不同:单个孤立高层建筑迎风面的近地面存在明显地绕流,局地风速有所增加,而在背风面则形成尾流区,水平风速较低;在低矮分散的建筑群,建筑物的整体高度不高,区域内流场相对来说比较一致,风速较大,有利于小区的通风;在密集高层建筑群内,由于建筑物群本身的布局比较封闭,加之不同建筑物的环流场存在相互干扰及影响,使得小区近地面风速几乎为零,不利于小区通风和污染物扩散。建筑物的这些影响在城市冠层内尤为明显,高度越高这种影响越弱。     

The Relationship between the Meridional Profile of Zonal mean Geostrophic Wind and Station Wave at 500 hPa

The sea-level pressure (SLP), 500 hPa height, zonal-mean 500 hPa height ([Z500]), stationary wave ed dy component of the 500 hPa height (Z*500) and zonal-mean 500 hPa geostrophic wind [Ug ] fields poleward of 20°N are examined for the period 1958-1997, with emphasis on the winter season. The relationships be tween the Arctic Oscillation (AO)index and algebraic difference of the zonal-mean wind in 55°N and 35°N (Ut) index were investigated, making use the Monte Carlo procedure, Singular Value Decomposition (SVD), Empirical orthogonal function (EOF) and regression method. The leading modes of empirical orthogonal function (EOF＇s) of SLP are more robust than the 500 hPa height EOF＇s, not only in the ratio of the two largest eigenvalues, but in more zonally symmetric. Comparing the meridional profiles of zonal-mean wind amplitude associated with the AO and Ut index, the profiles for the two indexes are very similar, both with respect to amplitude and the placement of the maximum and minimum. Comparing the station wave component of 500 hPa height field regressed upon the AO and Ut index, there is one-to-one correspondence between all the major centers of action in the two maps, especially in the North Atlantic and Eurasian continent. The pattern is unlike the prominent teleconnection patterns, they have hemispheric ex tent and cannot be interpreted in term of the individual wavetrains.     

基于WRF和CFD软件结合的风能资源数值模拟试验研究

运用中尺度数值模式WRF与法国CFD软件MeteodynwT相结合的方法（WRF／WT）,进行了广东省海陵岛地区的水平分辨率100m×100m的风能资源数值模拟试验,采用海陵岛上7座测风塔观测资料对WRF／WT模式的模拟风场进行误差检验,并与WRF／WAsP模式系统对单点风能参数模拟误差进行对比,研究WRF／WT模式系统在风电场微观选址和分散式风电开发利用中应用的可行性。结果表明：中尺度模式与CFD软件结合的数值模拟方法对区域风能资源分布趋势的模拟比单纯应用CFD软件更准确;WRF／WT模式系统应用于复杂地形风能资源数值模拟评估是可行的,其对区域风能资源参数分布模拟的准确率与WRF／WAsP对2km范围内风能资源参数模拟的准确率相当;WRF／WT模式系统在风速频率分布不满足Weibull分布的情况下和陡峭地形条件下有较好的模拟效果,相对WRF／wAsP有明显优势。今后需进一步研究中尺度模式与CFD软件的衔接方法,以及对中尺度模式模拟结果的误差订正。     

500 hPa场的纬向平均地转风的经向廓线分布与稳定波型的联系

应用蒙特卡罗方法、奇异值分解（SVD）、自然正交分解（EOF）和回归分析等统计方法，探讨冬季北半球海平面气压场与 500 hPa高度场、500 hPa纬向平均场和纬偏场（Z5ua）中稳定波的联系。依据正交分解分析，海平面气压场的第一与第二特征向量权重之比远大于 500 hPa，其比值达2倍，而且它的第一特征场更具有纬向对称性。在应用蒙特卡罗方法讨论上述两场的第一与第二特征向量时间序列的差异时，海平面气压场第一特征向量是十分稳定的，不因随机抽样而改变，一再重复出现；因此认为海平面气压场的第一特征向量场比 500 hPa高度场具有更好的重复性和代表性。在比较海平面气压场第一特征向量时间序列（即北冰洋涛动指数）与 500 hPa场上 35°N－55°N纬向风差值（即 Ut指数）时，两者的相关达 0．85；在它们与 500hPa纬向平均风场的回归廓线图中。无论在振幅和极大极小值的位置上，都十分相似。在比较上述两指数与纬偏场（Z500）的回归场时，所有的正负大值中心，位置全部一一对应，中心值也相近，尤其在北大西洋和欧亚大陆。在 500 hPa纬向平均风场和纬偏场（Z500）的奇异值分解分析中，其结果正与上述两回归场相仿；应用正交分解分析Z500场，其第二特征向量场与上述的回归场也完全一致。因此认为这种覆盖整     

新能源──风能的计算研究

风速是风能计算中十分重要的气象因子，它是一种随机变量。能反映各地区风速特点的一个重要形式是风速分布模型，该文提出一种通用性强的新的风速分布模型，它随模式参数的变动而改变模型结构，以适应各地区风速分布特征，具有普遍实用意义。     

基于大涡模拟的冬奥赛区风环境精细化评估

风是北京冬奥会场外赛事考虑的首要气象因素, 精细评估竞赛场地核心区域风环境对赛道施工建设、遴选防风方案及赛事安排非常必要。以北京冬奥会延庆赛区为中心, 将2009—2021年冬奥赛事月份(2—3月)天气环流场进行客观天气环流分型(分为93组), 采用北京城市气象研究院睿图-大涡模式系统对各组的典型个例开展37 m×37 m分辨率风场模拟。利用赛道周边12个自动气象站数据检验结果显示: 2 m温度、10 m风速和风向平均偏差分别为0.45℃, 1.51 m·s-1, 11.23°, 预报技巧较高。基于分型模拟数据获得赛场平均风、极大风分布及大风风险概率, 高山滑雪赛场赛道起点平均风速为15 m·s-1, 超出影响决策点概率为60%, 风险较大; 而赛道中、后段风险较小, 超过影响决策风速概率小于2%。     

北京地区玉米风灾损失定量评估模型研究

风灾是北京地区玉米减产的一个重要因素,是影响玉米产量最常见的一种气象灾害,严重的风灾可造成玉米绝收。为实现对玉米风灾造成损失的定量评估,利用收集到的历史上出现的玉米风灾及产量损失数据,结合自动气象站观测资料,分析了风灾发生过程中对玉米产量损失影响显著的气象因子,最终确定选取玉米受灾过程中的最大风速的最大值、持续时间内的最大风速的平均值、最大风速持续时间和过程降水量4个气象因子,并考虑到玉米不同生育期抗风能力的不同,增加了玉米生育期影响因子,利用这5个要素,运用统计学方法建立了北京地区玉米风灾损失定量评估统计模型。通过对样本数据的拟合及剩余样本的检验,建立的定量损失评估模型具有一定的准确性和实用性,可为政策性农业保险的定损,以及生产部门确定风灾损失及保险公司理赔提供科学依据。     

环境风场对地形对流云发展的影响

通过一个带地形处理的二维弹性对流云数值模式，模拟了斜坡地形上不同的环境风对地形对流云发展的影响。模拟结果表明，环境风场对于地形抬升产生的对流云的发展强度、云体结构以及地面降水等具有重大的影响。当中上层风与爬坡风的方向相反时，环境风切变和中上层风速越大，对流的强度越大；当中上层风和爬坡风方向一致时，环境风切变削弱对流云的最大强度。     

河北城市化和观测环境改变对地面风速观测资料序列的影响

选用河北省143个气象台站1975-2004年10 m高年平均风速资料,以及1990年和2000年人口普查资料,根据人口增长、台站迁移、仪器高度变化、台站微观环境变化等影响地面风速变化的台站历史信息,把所有气象台站分为4类,并分别对其进行比较分析.结果表明:河北省绝大多数台站风速变化呈减小趋势;城市化进程、台站观测环境等因素均在不同程度上对地面平均风速变化趋势产生了影响,其中台站所在城镇城市化程度是风速减小趋势不可忽略的原因,其影响程度约在1/4左右;台站观测环境因素中观测场附近微观环境变化对风速减小趋势具有重要影响,超过了区域背景风速减小趋势.台站观测环境因素对风速资料序列均一性的影响也不容忽视,至少有1/3的平均风速序列非均一性断点是由观测环境变化产生的.     

云南风能资源及其开发利用研究进展

介绍了云南风能资源及其开发利用的研究现状和研究成果。分析了云南风能资源评价历程、分布特点和风电开发建设情况。总结了云南有关风电场选址、风能资源评估、风电功率预测预报以及山区风电场和风电机组设计的研究成果。剖析了云南风能资源及其开发利用中存在的问题并提出今后的发展方向。     

5类南岳高山气象站风场对湖南不同天气型强降水的指示作用

利用2006—2014年4—9月常规高空、地面观测资料以及同期南岳高山气象站(简称南岳站)逐时风场资料和湖南省96个常规观测站逐时雨量资料,对同期117例强降水天气过程进行天气影响系统分型,并分析5类南岳站风场型对湖南不同天气型强降水预报的指示作用。结果表明:南岳站风场在6种天气型强降水天气过程中主要有5种不同表现型,其中4类逐时风场演变特征对湖南强降水带移动和强度变化有较好的指示作用。该站南风超过10 m·s-1的时刻较湘北和湘西北地区开始出现强降水通常有2~6 h的预报提前量,达到急流标准(12 m·s-1)的时刻较湘中以北地区降水达到最强提前2~5 h,南风剧减至8 m·s-1以下或转为北风的时刻较湘南地区降水加强有2~4 h的预报提前量。当南岳站主导风为南风且风速在12~14 m·s-1之间时,湘西北和湘北降水强度最大,但当该站南风超过14 m·s-1时,雨区将北抬至长江以北。当该站主导风为北风且风速在1~3 m·s-1之间时,湘中和湘西南降水较强;当其在3~5 m·s-1之间时,湘中、湘西南、湘东南地区均有降水;当其超过5 m·s-1时,湘中和湘西南降水减弱或停止,湘东南降水则加强。台风暴雨期间,该站出现明显的南北风交替且风速基本在5 m·s-1以下时,强降水区一般位于湘东南。     

Effects of Vertical Wind Shear on the Pre-Summer Heavy Rainfall Budget:A Cloud-Resolving Modeling Study

This study investigates the effects of vertical wind shear on the torrential rainfall response to the large-scale forcing using a rainfall separation analysis of a pair of two-dimensional cloud-resolving model sensitivity experiments for a pre-summer heavy rainfall event over southern China from 3-8 June 2008 coupled with National Centers for Environmental Prediction(NCEP)/Global Data Assimilation System(GDAS) data.The rainfall partitioning analysis based on the surface rainfall budget indicates that the exclusion of vertical wind shear decreases the contribution to total rainfall from the largest contributor,which is the rainfall associated with local atmospheric drying,water vapor divergence,and hydrometeor loss/convergence,through the reduction of the rainfall area and reduced rainfall during the rainfall event.The removal of vertical wind shear increases the contribution to total rainfall from the rainfall associated with local atmospheric drying,water vapor convergence,and hydrometeor loss/convergence through the expansion of the rainfall area and enhanced rainfall.The elimination of vertical wind shear enhances heavy rainfall and expands its area,whereas it reduces moderate rainfall and its area.     

基于长短期记忆神经网络的风速超短期快速滚动预报技术

利用甘肃省某风电场2017—2020年测风数据,基于长短期记忆神经网络(LSTM)模型,通过评估不同输入数据和模型时间窗口长度下的预报精度,设计一套适用于风电场的风速超短期快速滚动预报方案。结果表明：通过输入不同的特征变量,在风速的超短期(未来4 h内)预报中,风速自身变化起主导作用,模型输入变量中只加入各高度层的风速能得到更好的模拟效果。通过评估LSTM模拟时间窗口长度L对模拟效果的影响,当时间窗口长度L≤24 h时,模拟效果较好,说明超短期风速变化主要和风速自身临近时刻的变化有关;当L>24 h时,模拟效果快速下降,说明过长的L会削弱模拟能力,降低模拟精度。通过分析LSTM在未来4 h内的风速模拟能力,发现随着预报时长的增加,模拟精度逐步下降,但在未来2 h内的风速均方根误差RMSE均小于2 m·s^-1,结果较为理想,且该方法对计算资源要求不高,经济实用性强,在业务中具有较高的应用潜力。     

基于人工神经网络的沿海风速多步预测研究

基于气象历史观测资料,将长短期记忆网络LSTM方法和Transformer模型结合提出了混合短期风速多步预测模型BLSTM TRA。以山东半岛南部沿海6个台站为研究区域,通过气象台站观测数据构建数据集。经与2018年ECMWF模式6 h预报结果对比分析,得出如下结论：构建的BLSTM TRA多步预测模型可大幅度降低风速误差,BLSTM TRA的1 h单步预测结果和ECMWF预报模式结果对比,其RMSE平均降低了58.9%,MAE平均降低了63.2%;风速误差和大风统计过程分析发现,BLSTM TRA模型具有一定的抗干扰能力,可以抓住短时大风等敏感信息,对于大风预报结果明显优于ECWMF模式和传统LSTM模型。     

Influence of Thermal Effects on the Wind Field Within the Urban Environment

Micrometeorological conditions in the vicinity of urban buildings strongly influence the requirements that are imposed on building heating and cooling. The goal of the present study, carried out within the Advance Tools for Rational Energy Use towards Sustainability (ATREUS) European research network, is the evaluation of the wind field around buildings with walls heated by solar radiation. Two computational fluid dynamics (CFD) codes were validated against extensive wind-tunnel observations to assess the influence of thermal effects on model performance. The code selected from this validation was used to simulate the wind and temperature fields for a summer day in a specific region of the city of Lisbon. For this study, the meteorological data produced by a non-hydrostatic mesoscale atmospheric model (MM5) were used as boundary conditions for a CFD code, which was further applied to analyze the effects of local roughness elements and thermodynamic conditions on the air flow around buildings. The CFD modelling can also provide the inflow parameters for a Heating, Ventilation and Air Conditioning (HVAC) system, used to evaluate the building energy budgets and to predict performance of the air-conditioning system. The main finding of the present three-dimensional analyses is that thermal forcing associated with the heating of buildings can significantly modify local properties of the air flow.     

Analysis of Wind Power Assessment Based on the WRF Model

Assessing wind energy is a key step in selecting a site for a wind farm. The accuracy of the assessment is essential for the future operation of the wind farm. There are two main methods for assessing wind power： one is based on observational data and the other relies on mesoscale numerical weather prediction（NWP）. In this study, the wind power of the Liaoning coastal wind farm was evaluated using observations from an anemometer tower and simulations by the Weather Research and Forecasting（WRF） model, to see whether the WRF model can produce a valid assessment of the wind power and whether the downscaling process can provide a better evaluation. The paper presents long-term wind data analysis in terms of annual, seasonal, and diurnal variations at the wind farm, which is located on the east coast of Liaoning Province. The results showed that, in spring and summer, the wind speed, wind direction, wind power density, and other main indicators were consistent between the two methods. However, the values of these parameters from the WRF model were significantly higher than the observations from the anemometer tower. Therefore, the causes of the differences between the two methods were further analyzed. There was much more deviation in the original material, National Centers for Environmental Prediction（NCEP） final（FNL） Operational Global Analysis data, in autumn and winter than in spring and summer. As the region is vulnerable to cold-air outbreaks and windy weather in autumn and winter, and the model usually forecasted stronger high or low systems with a longer duration, the predicted wind speed from the WRF model was too large.