新疆博斯腾湖湖陆风效应为主导的地面弱风预报方法

对新疆博斯腾湖东南陆地风场数据进行计算,结合博斯腾湖湖陆风效应初步建立夏半年各月风场日变化模型,得出风场日变化的4个典型时段。结果表明,博斯腾湖区域测站一致性系数和风场有较好的对应关系,一致性系数50说明风向不稳定且风速较小,一致性系数80说明风向趋于稳定且风速较大,弱风时段主要出现在日出日落前后,且持续2 h左右的时间。该方法为博斯腾湖东南地区弱风预报提供了思路,在稳定的高压脊形势下效果尤为明显。     

博斯腾湖的湖陆风特征及其数值模拟研究

采用基本气象站和区域气象站观测资料分析了2013年6月至2014年5月期间博斯腾湖的湖陆风日变化特征和季节特征,进而通过中尺度数值模拟分析博斯腾湖湖陆风的发展过程及其与天山山谷风的相互作用。结果表明,博斯腾湖北侧湖风与中天山南侧谷风叠加效应造成局地环流增强,从湖岸到山体,叠加效应造成的局地环流最大振幅表现出增大、减小、再增大的特点;湖岸区域湖风开始时间与距离的关系不显著,当离岸距离增大到约20 km以上,距离每增加约6 km,湖风开始时间推迟1 h;湖北侧湖风锋穿透内陆距离比受天山主体影响较小的湖南侧远约11 km;随着湖北侧湖风锋向天山靠近,湖风与谷风耦合作用不断加强。     

一个含植被影响的湖陆风数值模式

建立一个包含植被影响参数化的二维湖陆风数值模式。它以改进的Ｎｉｃｋｅｒｓｏｎ（１９７９）二维中－β尺度数值模式为动力学框架，并加入ＭｃＣｕｍｂｅｒ等（１９８１）的土壤模式和Ｄｅａｒｄｏｒｆｆ（１９７８）的植被参数化方案，然后以Ｔｈｅｒｒｙ等（１９８３）的湍流参数化和Ｍａｈｒｅｒ等（１９７７）改进的辐射参数化方法闭合此控制系统。最后，以太湖湖陆风对陆地植被覆盖因子作了敏感性试验，结果表明植被覆盖对湖     

三维湖陆风的数值模式试验

利用地形坐标建立了一个三维湖陆风的预报模式，其中对边界层及模式层顶高度采用预报方程求解，对边界层参数作了较仔细的考虑。计算表明，模式运行十分稳定，对复杂地形条件下的湖陆风扰动系统有着很好的描述能力。     

湖陆风对滨湖夏季气温和岳阳市城市热岛强度的影响

利用逐日逐时气象资料对岳阳市主城区近年夏季城市热岛强度进行了评估,探讨了东洞庭湖湖陆风对滨湖夏季气温以及城市热岛强度的影响。结果表明：平均气温郊区较城区、滨湖低1.47、1.11 ℃,最低气温郊区较城区、滨湖低1.89、2.03 ℃,最高气温城区较郊区高0.61 ℃、郊区较滨湖高0.63 ℃。白天城区气温高于郊区,郊区气温高于滨湖;夜间城区气温与滨湖基本相当,且明显高于郊区。各区逐时气温变率郊区最大,城区次之,滨湖最小,三者在23:00—次日6:00基本相当且变化较小。城区平均、最高、最低气温分别比郊区高1.47、0.61、1.89 ℃,对应城市热岛强度分别为弱、弱、中等。8:00—19:00城市热岛强度为弱,20:00—次日7:00为中等。滨湖9:00—18:00湖风强,19:00—次日8:00陆风弱。湖陆风与各区气温以及城市热岛强度均极显著相关。夜间城市热岛效应强于白天湖泊冷效应,白天城市热岛效应和夜间湖泊热效应随着站点与滨湖和郊区的距离远近影响强度不同,离滨湖越近的城市站白天受城市热岛效应影响越小,夜间受城市热岛效应影响越大。     

太湖湖陆风背景下的苏州城市化对城市热岛特征的影响

利用南京大学区域边界层模式,选取苏州地区2006年8月12日晴天小风的天气作为背景天气条件进行算例的模拟。分析了该地区在湖陆风环流背景下的城市化进程对热岛特征的影响。结果表明:苏州地区的风场受大尺度系统、湖陆风环流和城市热岛环流系统的共同影响,且湖陆风环流的强度大于热岛环流。苏州地区的城市热岛影响高度可达400 m左右,且在背景风场的影响下,该地区的温度分布会体现出比较明显的下游效应特征,下游效应的距离可达10 km左右。这种下游效应在400 m高度以下比较明显,随高度的升高而逐渐减弱。20 a的城市化进程(1986—2006年)导致苏州城区地表感热通量增加了200 W/m²、潜热通量减少了200 W/m²、湍能增加了0.045 m²/s²、日平均热岛强度增加了0.4 ℃;热岛环流加强,并使白天混合层最大高度升高了400 m,但对夜间逆温层发展的影响较小。太湖湖陆风,使靠近太湖的苏州市郊的混合层、逆温层高度明显下降,但对距离较远的苏州市区的混合层、逆温层高度影响不大。且太湖的存在对于城市化进程导致的苏州地区热岛强度增加、地表湍流动能增加、感热通量增加、潜热通量减少的趋势有比较明显的缓解作用。     

鄱阳湖地区湖陆风特征及成因分析

利用2006-2010年鄱阳湖地区德安、鄱阳、湖口、进贤和星子站风向、风速常规气象观测资料,分析了鄱阳湖地区湖陆风的特点及季节性变化。结果表明,鄱阳湖地区有湖陆风现象存在。平均而言,东西方向湖陆风强度为0.5~0.7 m·s-1,湖西侧湖陆风转换时间较湖东侧早2 h左右,而南北方向的湖陆风强度相对较弱,为0.3 m·s-1左右,湖北侧的湖陆风转换时间较湖南侧提前近5 h。湖陆风存在季节变化,夏季湖陆风表现得相对更强一些,而秋季表现异于其他季节。利用2010年8月中尺度自动气象站逐时观测资料得到,湖区的湖陆风现象与湖陆热力差异有关。采用浅水波模型对鄱阳湖地区湖陆风形成原因进行了模拟分析,结果与实际现象基本一致,能反映湖陆风的一些特征。     

太湖地区湖陆风对雷暴过程影响的数值模拟

利用耦合了NOAH陆面模式的WRF中尺度数值模式,对2010年8月18日发生在太湖地区的一次强雷暴过程进行数值模拟,并将模拟结果与实况进行对比。结果表明:模式能较合理地模拟出雷暴演变过程及近地面要素变化。此次雷暴天气过程发生在湖风发展强盛时期,雷暴沿东岸湖风与背景风形成的辐合线发展。通过两个敏感性试验,研究了太湖地区湖陆风对雷暴过程的影响。湖风锋对雷暴过程起触发和增强作用,湖风锋的阻挡和抬升作用导致此次雷暴的产生。在湖风锋前缘形成的初始对流进一步发展加强为雷暴,发展成熟的雷暴低层出流又与湖风作用形成新的雷暴,湖风的辐合为对流云的发展提供水汽和能量。在雷暴的形成发展过程中,感热通量输送可改变大气边界层结构,使低层不稳定能量较易释放,潜热释放加强上升和下沉气流,使边界层湿度增大,对流进一步发展增强。     

用非参数估计技术预报风的研究

该文介绍了使用非参数估计技术制作风的预报试验。为了有一个较完整的历史样本集,试验中使用了1981—2003年共23年的逐日资料。在采用的K近邻非参数估计技术中,由于风的特殊性,其不是标量而是矢量,试验中根据天气学原理,设计和试用了一种根据过程相似性从历史样本集中搜索出近邻子集和新的从近邻子集中挑选最佳样本的方法。试验结果显示,所试用的预报方法不仅使得风的预报Ts评分有一定的提高,同时使得3 d降水量的预报Ts评分也有一定的提高,这表明该方法具有一定的实际参考使用价值。     

风电场风机覆冰期预报方法

采用Makkonen结冰增长模型镶嵌冰表面辐射融化模型建立适用于风机覆冰的预报模型,基于WRF耦合CALMET综合模式预测结果和风机性能参数驱动模型,进行风机覆冰开始和结束时间的预报.以湖北通山九宫山风电场为研究对象,对2012年12月至2013年12月期间监测到19次风机覆冰进行分析,分别采用提前1d、提前2d、提前...     

Bias Correction in Wind Direction Forecasting Using the Circular-Circular Regression Method

Wind direction forecasting plays an important role in wind power prediction and air pollution management. Weather quantities such as temperature, precipitation, and wind speed are linear variables in which traditional model output statistics and bias correction methods are applied. However, wind direction is an angular variable; therefore, such traditional methods are ineffective for its evaluation. This paper proposes an effective bias correction technique for wind direction forecasting of turbine height from numerical weather prediction models, which is based on a circular-circular regression approach. The technique is applied to a 24-h forecast of 65-m wind directions observed at Yangmeishan wind farm, Yunnan Province, China, which consistently yields improvements in forecast performance parameters such as smaller absolute mean error and stronger similarity in wind rose diagram pattern.     

集合选优方法在短期风功率预测中的应用研究

为提高短期风速及功率预测的准确率,减小风电不确定性对电网系统的影响,尝试利用预测窗口期的风速观测进行数值天气预报的集合成员选优,挑选和实际风速更接近的相似预报成员,并构成选优集合进行机器学习模型的训练和测试。相较仅使用集合平均的常规方法,该方法考虑了不同集合成员之间的预报差异,避免了引入误差较大的集合成员,从而有利于改善预报风速偏差。利用不同海拔高度、不同地形特征的河南、甘肃两个风电场中不同集合的表现及敏感性试验结果,确定风电场最佳选优集合数量。相较于集合平均的结果,集合选优方案在不同天气过程中能较好地预报风速的起降,与实际风速更接近,且海平面气压场整体更接近ERA5。对不同风电场进行连续十一个月的风速及功率预测对比试验,结果表明,集合选优方法预报的风速日变化形态和月均风速较原集合平均方法均有改善。分析两个风场不同时长范围、不同速率变化的上坡风和下坡风观测数据可知,在0~2h及2~4h内,风速变化为2~4m/s的个例最多。对比集合平均结果,集合选优方案对于该类型上、下坡风的预测精度均有较为明显的提升。利用机器学习算法对选优集合预报进行训练,能进一步降低风速的绝对偏差和均方根误差,从而有效改善功率预测精度。     

湖陆山地复杂地形下近地层风速预报研究

以鄱阳湖区典型湖陆山地复杂地形为试验区域,采用WRF模式MRF和MYJ两种边界层参数化方案,对2010年该区域近地层风速进行高时空分辨率预报,并结合3个测风塔观测资料对预报结果进行检验。结果表明:WRF模式对鄱阳湖区70 m高度风速预报效果较好,预报值能够较好地反映近地层风速变化,且边界层MRF方案预报效果略好于MYJ方案。地形对近地层风速预报影响明显,地形相对平坦的吉山预报效果最好,而地形最为复杂的狮子山预报效果相对较差。不同强度的近地层风速预报效果差异较大,5~25 m·s^-1风速段预报效果明显优于0~5 m·s^-1风速段。位相偏差是造成鄱阳湖区近地层风速预报误差的主要来源,其贡献率在60%以上,而系统偏差和振幅偏差的误差贡献率相对较小,通过线性订正方法可在一定程度上提高该区域风速预报效果。     

基于WRF模式和自适应偏最小二乘回归法的风能预报试验研究

利用中尺度WRF(Weather Research and Forecast Model)模式预报了2009年1,4,7和10月甘肃某风电场区域的风速和风向,并与离风电场最近的两座测风塔对应时段50m和70m高度实测资料进行了对比,客观地评估了该模式对风场预报的准确率。在相对准确的风场预报基础上,利用2008年1月-2009年4月风电场200台风机的实际功率记录数据和同期气象要素场预报资料,采用自适应偏最小二乘回归法和单机预报法建立了每台风机未来48h逐15min输出功率记录数据与同时刻轮毂高度预报的风速、风向、气温、湿度及气压之间的非线性统计预报模型。为了对该模型的稳定性和准确性进行长期的客观评估,独立进行了2008年1-12月的预报试验,分别建立了12组独立的非线性统计预报模型。试验结果表明:(1)WRF模式预报的各月风向分布、风频大小与实测风向有较好的一致性;盛行风向基本一致,风频大小相当,风向分布特征也较为一致。(2)WRF模式预报的50m和70m高度逐时平均风速与实测值的相关系数介于0.6～0.8之间,均方根误差介于1.5～2.6m.s-1之间。(3)2008年1-12月逐15min风电场风电功率预报值与风机输出功率记录值的相关性较显著,可较好地预报出各月风电功率的时间变化趋势。两者相关系数介于0.58～0.90之间,均达到了99.9%置信度。(4)各月逐15min风电功率预报值与风机输出功率记录值的误差较小,相对于总额定装机容量而言,均方根误差介于2.76%～12.89%之间。     

地形对近地层风场日变化影响的数值模拟

利用修改的Mass模式和辽宁地区的地形资料，模拟了地形加热作用对辽宁地区近地层风场日变化的影响。结果表明，渤海和黄海北部海域对辽宁地区近地层风场的影响起着非常重要的作用。由于海陆加热的不同，加热冷却速度的不同以及山地地形等可产生不同的流场日变化。     

南疆典型城市环境质量与风向特征分析

利用1981—2015年气象观测资料,选择阿克苏市、喀什市、和田市、阿图什市4市作为样本,分析了南疆典型城市的气候基本特征,并探讨了它们的风向特征;结合2016年相应城市空气污染物SO2、NO2、PM10、CO、O3、PM2.5环境监测日报数据,分析了典型城市环境质量特征。结果表明:(1)4个城市年降水少、蒸发量大,日照时数长,浮尘、扬沙频发,属于典型的"沙漠-绿洲"生态脆弱城市。(2)4个城市的空气质量较差,首要污染物是PM10,其次是PM2.5。(3)根据风向资料,绘制4个城市的风向频率玫瑰图和污染系数玫瑰图,综合考虑阿克苏城市环境功能区划分时工业区应选在WSW方向;喀什市工业区应选在NNE方向;阿图什市工业区应选在NNW方向,其次是S方向;和田市工业区可选在NNE方向。(4)南疆四市在城市开发过程中应建设多层次的绿化结构,充分利用地域特点,发展绿色经济,提高城市的生态承载力。4个城市进行工业园区布局时,应从大局出发,做好宏观的科学的统筹规划。