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.     

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.     

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。     

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。     

PMFT方法对我国年平均风速的均一性检验

利用惩罚最大F检验(PMFT)方法并结合详尽的台站历史沿革信息对我国701个气象观测台站年平均风速资料进行了均一性检验,结果表明该检验方法能够应用于对年平均风速资料进行均一性检验,我国年平均风速资料的不连续点主要集中在1～2个,已检验的701个台站中有61.3%的台站年平均风速序列是均一的,表明我国大部分台站风速资料均一性情况良好。仪器变化和台站迁移是引起年平均风速序列非均一性的主要原因,而仪器变化中的仪器换型是造成年平均风速序列非均一性的最重要原因。     

江苏省年最大风速的时空分布及突变分析

根据江苏省34a年最大风速资料,用EOF、REOF方法研究了江苏省年最大风速的空间分布形式和长期变化趋势。结果表明:(1)34a年最大风速基本在11m/s以上,其中最大值区位于盐城的南部和南通的北部,在15m/s以上。近34a来具有明显的波动,整体上呈减小的趋势。(2)EOF分解的第一特征向量场空间分布绝大部分为正值,说明其变化具有极好的一致性,第一时间系数的变化相当于年变化。但是各特征向量场之间的特点相差明显。(3)REOF分析方法表明其可以被分为5个区,分别为西北区、西南区、东南区、中部地区、东北区,各个区域的年最大风速均呈现减小的趋势,但是减小的程度各不相同。突变特征各个区域表现也不同。     

二参数Weibull分布函数对近地层风速的拟合及应用

该文用二参数Weibull分布函数对武汉地区3年近地层5～146 m塔层6个层次的风速进行拟合,主要分析了分布函数中形状参数和尺度参数的获取方法。通过与实际值的对比,表明经验法优于最小二乘法。运用此方法,对近地层风能进行估算,其结果与常规方法的最大相对误差为2.7%,最小仅为0.1%。并在最后讨论了风能和垂直分布规律。     

三参数Weibull分布函数的参数估计：高斯——牛顿法

将三参数Ｗｅｉｂｕｌｌ分布函数表达式作为一种非线性回归模型，利用最小二乘法（ＬＳ）估计的基本思想，推导出模型参数计算的高斯－牛顿迭代公式，并用实例验证参数估计的可行性。     

中国中部典型高山气象站风速的均一性检验及其变化特点

采用二相回归方法并结合台站历史沿革信息,在对中国中部典型高山站南岳和庐山1960-2017年平均风速资料进行均一性检验和订正的基础上,分析其变化特征及其与周边低海拔台站的差异,并利用NCEP/NCAR再分析风速资料对其差异进行验证。结果表明：南岳站平均风速序列存在一个由测风仪器变更而导致的非均一点,而庐山站不存在非均一点;南岳和庐山年及四季平均风速均显著高于周边台站,且高山站以春季和夏季风速最大,而低海拔台站各季节风速差异较小;近58 a高山站及周边低海拔台站的年及四季平均风速均呈显著的减小趋势,但高山站的减小速率显著高于低海拔台站;同区域NCEP/NCAR的1000 hPa和850 hPa平均风速变化的差异与高山站和低海拔台站的差异基本一致,说明中低空和地面风速的这种差异在中国中部地区具有一定的普遍性。     

曹妃甸工业区最大风速资料重建及检验

将曹妃甸工业区2007—2008年自动气象站的最大风资料和唐海、乐亭、滦南气象站1972—2008年最大风资料进行u,v分量分解,分别建立最大风u、v分量的回归模型,然后利用唐海、乐亭、滦南气象站1972—2006年最大风资料,对曹妃甸1972—2006年最大风资料进行重建。对曹妃甸的实测资料和重建资料分别与唐海同时段实测资料进行对比分析,分析结果表明：唐海与曹妃甸之间最大风速的相关关系是比较稳定的;风向存在一些差异,风速较小时,两站风向偏差较大,风速较大时,两站风向偏差较小。曹妃甸与唐海实测资料风向在同·方位的次数,春季占28.3%,夏季占31.5%,秋季占24.7%,冬季占33,1%;曹妃甸重建资料与唐海实测资料的风向在同一方位的次数,春季与46%,夏季占29,4%,秋季占42,7%,冬季占54%。为了考察重建资料的合理性,在不同月份选取120个大风个例,分析重建资料与天气系统的对应关系,120个个例中,有5个无明显的天气系统配合,其他均有天气系统配合。重建后的最大风速具有明显的分布特征,经检验,曹妃甸日最大风速较好地服从Gamma分布。该资料序列可以用于大风灾害的分析与评估。     

1981—2016年山东陆地观测最大风速变化特征

基于山东1981—2016年121个气象站的年最大风速观测数据,应用气候倾向率、Mann-Kendall检验等方法研究了山东年最大风速的空间分布特征、时间演变规律及突变特征、重现期特征。结果表明：山东年平均最大风速呈逐年波动减小变化趋势,气候倾向率为-1.41 m·s-1·（10 a）-1,减小趋势极显著;沿海地区和鲁中山区最大风速较大,鲁南和鲁西南较小;2000年以来,最大风速相对20世纪80、90年代明显减小;莱州湾、山东半岛东南沿海减小趋势最明显,鲁东南等地减小趋势较小;山东最大风速在2002年前后发生突变,突变后明显减小,不同区域最大风速突变发生年份不同;50 a和100 a最大风速重现期结果与观测的最大风速空间分布类似。     

城市化对近地层风速概率分布及参数的影响

通过地面风速Weibull概率分布参数的阶段变化来描述城市化对地面风速的影响,并通过理论分析得出城市化进程导致其尺度参数c缩小,位置参数r增大的趋势效应的结论。将北京等8个城市1982—2005年地面天气资料定时数据按时间划分为前、后两个时段,分别拟合分布曲线的参数,对比前、后两个时段的拟合结果,验证了理论分析所得结论,即随城市的发展,各城市风参数c不同程度地缩小,r不同程度地增大,同时概率密度曲线的峰值均增大;不同城市的风速概率密度函数曲线变化特征有所不同,根据前、后时段概率密度曲线变化的特征,8个城市风速概率分布变化大致可分为A、B两种类型,两者的主要差异是A型变化特征为在曲线两端(大风和静风)的概率都减少,曲线分布更加集中;B型则是大风概率减少而静风的概率则增大,曲线向左移动;A型变化城市的r参数平均增大46.3%,明显大于B型城市的15.7%。初步资料分析还表明,风参数c和r变化幅度与城市化扩张速度有关。     

基于模糊时间序列的华南台风登陆时最大风速极值预测模型

利用1995—2017年登陆华南地区的台风登陆时最大风速极值数据,构建基于模糊时间序列的台风登陆时最大风速极值预测模型,并将该模型与传统时间序列ARIMA模型作对比。其预测结果表明,模糊时间序列的平均绝对误差、平均相对误差和均方根误差分别为2.621 m·s-1、0.066和2.727 m·s-1,预测的精确度明显高于传统时间序列ARIMA模型,同时也表明将模糊时间序列应用于登陆时最大风速极值的预测能够获得较理想的预测结果。     

双参数威布尔分布函数在希尼尔水库风速资料分析中的应用

介绍计算威布尔分布参数的累积分布函数拟合法、平均风速和标准差估计法、平均风速和最大风速估计3种算法,并应用此算法计算了希尼尔水库地区的风速威布尔分布参数。将拟合的风速概率分布与同期的风速实际频率分布结果进行分析,并将拟合曲线应用到实际中,对希尼尔水库风能资源开发做初步评价。     

应用泊松耿贝尔分布估算海上极端风速

采用泊松耿贝尔分布,基于中国气象局发布的《CMA-STI热带气旋最佳路径数据集》资料来估算海上极端风速,并以上川岛气象站多年实测资料通过概率评估来加以验证。结果表明,采用泊松耿贝尔分布可以得到较为保守的海上极值风速取值。对于海上的小面积区域的重现期风速估算,采用50 km半径区域进行评估,可以得到较为合理的估算结果,当评估区域较大时,则需考虑适当扩大评估半径。     

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。     

“黄蜂”边界层风速分析—— 台风平均风速的时距选取与强度估计

通过对热带风暴(TC)"黄蜂"登陆的一次边界层观测所得到风速资料的分析计算,取得不同时距下平均风速序列.比较不同时距选取时登陆TC的平均风速、风向和台风强度,发现1 min平均比10 min平均水平最大风速大25.30%,风向变化不大,TC强度指数1 min与10 min相差2%～4%.时距选取较小时,TC平均风速和强度变大,所测得风速区域也变大,而风向与时距的选取没有明显关系.只是在阵风变化比较大的情况下选取小的时距可以更好的表示这种特征.所以时距选取需要对所研究问题的需要进行分析,对不同的问题选取不同的时距以得到更好的结果.